Tipos de estadística que existen y cómo se aplican
La estadística es una rama de las matemáticas que se encarga de recolectar, analizar e interpretar datos. Gracias a la estadística, se pueden tomar decisiones informadas basadas en evidencias. Es una herramienta indispensable tanto en la vida personal como profesional, ya que permite comprender patrones, prever resultados y evaluar riesgos.
En la vida diaria, la estadística no solo se limita a los números en las noticias o en las investigaciones científicas. A menudo, se usa sin que uno se dé cuenta, ya sea al planificar un presupuesto familiar, al elegir un producto o incluso al organizar un evento. Dominar la estadística puede ayudar a tomar decisiones más racionales y minimizar los riesgos.
En este artículo, se hablará de los diferentes tipos de estadística que existen y cómo se aplican en situaciones diarias.
¿Qué es la estadística?
La estadística es una ciencia fundamental que se ocupa de la recopilación, el examen, la interpretación y la presentación de datos. Su propósito primordial radica en convertir los datos brutos en información valiosa y significativa que sirva de base sólida para la toma de decisiones informadas en diversos campos del conocimiento y la práctica. La estadística se ramifica en dos grandes áreas interconectadas y complementarias: estadística descriptiva, y estadística inferencial.
Ambas ramas de la estadística, la descriptiva y la inferencial, son pilares fundamentales de la estadística aplicada. La estadística aplicada se encarga de la utilización de los métodos y técnicas estadísticas para abordar problemas y analizar fenómenos en una amplia variedad de disciplinas, incluyendo la economía, la medicina, la ingeniería, la psicología, la sociología y muchas otras. Su objetivo es proporcionar herramientas cuantitativas rigurosas para el estudio de fenómenos colectivos, permitiendo identificar patrones, establecer relaciones, evaluar intervenciones y tomar decisiones basadas en la evidencia empírica.
Tipos de estadística y sus aplicaciones
Estadística descriptiva
Esta rama se centra en la organización, el resumen y la presentación de conjuntos de datos. Su función principal es describir las características principales de los datos a través de métodos numéricos y gráficos.
Las medidas de tendencia central, como la media, la mediana y la moda; las medidas de dispersión, como la desviación estándar y el rango; y las representaciones visuales, como histogramas, gráficos de barras y diagramas de dispersión, son herramientas clave en la estadística descriptiva. Su objetivo es ofrecer una visión clara y concisa de los datos disponibles, facilitando la comprensión de su distribución, variabilidad, además de otros aspectos relevantes.
Así que este tipo de estadística se centra en organizar y resumir datos para facilitar su comprensión. Dentro de sus aplicaciones prácticas están los siguientes ejemplos.
- En una escuela, para recopilar las calificaciones de los estudiantes, calcular promedios y obtener una idea general del rendimiento del grupo.
- Si una empresa quiere saber la distribución de edades de sus empleados, se recopilan las edades y se calcula la frecuencia de los distintos rangos de edad. Los resultados podrían mostrarse en una tabla de frecuencias o histograma.
- Análisis de ventas mensuales de un producto calculado indicadores como la media, mediana y desviación estándar para comprender las ventas promedio y la variabilidad de las ventas mes a mes.
- Un meteorólogo puede recoger las temperaturas diarias de una ciudad durante un mes y crea un histograma o un diagrama de barras para visualizar la frecuencia de las temperaturas dentro de distintos rangos.
Estadística inferencial
A diferencia de la estadística descriptiva, la estadística inferencial busca ir más allá de la mera descripción de los datos. Se dedica a la formulación de modelos, la realización de inferencias y la generación de predicciones acerca de una población más grande (el grupo completo de interés) basándose en la información obtenida de una muestra representativa de esa población.
Esta rama de la estadística reconoce y tiene en cuenta la inherente aleatoriedad presente en las observaciones. A través de técnicas como la estimación de parámetros, las pruebas de hipótesis y el análisis de regresión, la estadística inferencial permite extraer conclusiones sobre la población a partir de la evidencia muestral, cuantificando el nivel de incertidumbre asociado a dichas inferencias.
Entonces, la estadística inferencial permite hacer generalizaciones sobre una población basándose en una muestra representativa. Ejemplos de su aplicación en la cotidianidad son los siguientes.
- En una encuesta para predecir el comportamiento de votantes en una campaña electoral, a través de una muestra representativa de votantes en una ciudad, y así predecir cómo votará la población en general.
- Estudios médicos, por ejemplo, cuando los investigadores realizan ensayos clínicos con una muestra de pacientes que toman un nuevo medicamento para inferir qué tan efectivo es.
- En análisis de desempeño de empleados, tomando una muestra de colaboradores y realizando pruebas de hipótesis para inferir si el rendimiento promedio de los empleados es superior al de años anteriores
- En estudios de mercado con una muestra de consumidores para investigar sus preferencias hacia un producto o servicio específico.
Estadística paramétrica y no paramétrica
Dentro del campo de la estadística inferencial se distinguen dos metodologías fundamentales: la estadística paramétrica y la estadística no paramétrica. La elección entre ambas depende crucialmente de las características de los datos que se están analizando y de los supuestos que se puedan realizar sobre su distribución.
Estadística paramétrica
La estadística paramétrica se basa en ciertas ideas sobre cómo se distribuyen los datos en general, siendo la normalidad la más conocida. También se asume que las varianzas son similares y que los datos no se influyen entre sí. Si estas ideas son correctas, las técnicas paramétricas son muy buenas para encontrar resultados importantes y hacer predicciones precisas, usando información sobre la población en general.
Estadística no paramétrica
A diferencia de la estadística paramétrica, la estadística no paramétrica no requiere que los datos sigan una distribución específica. Esto resulta muy útil en varias situaciones:
- Cuando los datos no se comportan de manera normal.
- Si los datos tienen un orden, pero las distancias entre ellos no son iguales o existen categorías sin un orden particular.
- Cuando la muestra es pequeña y no se conoce cómo se distribuyen realmente los datos.
- En presencia de valores atípicos que podrían distorsionar los resultados de las pruebas paramétricas.
Aunque los métodos no paramétricos ofrecen mayor flexibilidad y pueden manejar datos que no cumplen con los requisitos de distribución, generalmente tienen menos poder estadístico que los métodos paramétricos cuando estos sí cumplen con sus condiciones. Esto significa que podrían ser menos efectivos para detectar efectos o diferencias significativas.
En muchos casos, puede ser útil realizar análisis utilizando ambos tipos de métodos para comparar los resultados y obtener una visión más completa de los datos.
La estadística en la vida cotidiana
La estadística está presente en numerosos aspectos de la vida diaria, aunque a menudo pasen desapercibidos. Por ejemplo:
Toma de decisiones personales: desde elegir una ruta menos congestionada basándose en informes de tráfico, hasta decidir qué producto comprar según reseñas y calificaciones.
Medios de comunicación: los medios presentan estadísticas para informar sobre tendencias económicas, resultados deportivos y encuestas de opinión, ayudando al público a comprender contextos, así como tomar decisiones informadas.
Salud y bienestar: las recomendaciones médicas y nutricionales a menudo se basan en estudios estadísticos que indican riesgos y beneficios asociados a ciertos comportamientos o dietas.
Importancia de la educación estadística
Comprender la estadística es esencial para desenvolverse en el mundo moderno. La educación en estadística desde niveles básicos hasta avanzados permite a las personas interpretar información de manera crítica y tomar decisiones fundamentadas.
Entender la estadística nos ayuda a tomar mejores decisiones
La estadística es una herramienta poderosa que permite comprender y analizar el mundo en general. Desde decisiones personales hasta políticas públicas, su aplicación es amplia y variada. Fomentar la educación estadística es crucial para formar ciudadanos informados y capaces de interpretar datos de manera efectiva. Instituciones educativas, como el Colegio Del Valle, integran la enseñanza de la estadística en su currículo, preparando a los estudiantes para enfrentar desafíos actuales y futuros.
Por ello, si estás buscando una preparatoria privada en CDMX, Colegio Del Valle es tu mejor opción, pues brindamos a los estudiantes herramientas clave para desarrollar el pensamiento analítico y la toma de decisiones fundamentadas. No solo con la enseñanza práctica de conceptos como la estadística, sino a través de una educación integral.
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Fuentes consultadas
- https://leyesdeluniverso.es/aplicaciones-de-la-estadistica-en-la-vida-real/
- https://www.revista.unam.mx/2024v25n2/probabilidad_y_estadistica_en_la_toma_de_decisiones/
- https://pablocarro.com.ar/para-q-sirve-la-estadistica/
