Division de la estadistica: Descriptiva, inferencial y …

Estadistica y sus divisiones

La estadística estudia los métodos científicos para recoger organizar resumir y analizar datos así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis en un sentido menos amplio el término estadística se usa para denotar los propios datos o números derivados de ellos tales como los promedios así se habla de estadística de empleo estadística de accidentes, etc.

No obstante, la estadística se divide en descriptiva e inferencial. Al analizar los datos, como las notas obtenidas por 80 estudiantes para un trabajo de curso, es posible usar estadísticas descriptivas e inferenciales en su análisis de sus notas. Por lo general, en la mayoría de las investigaciones realizadas en grupos de personas, usará estadísticas descriptivas e inferenciales para analizar los resultados y sacar conclusiones. Entonces, ¿qué son las estadísticas descriptivas e inferenciales? ¿y cuáles son sus diferencias?.

Estadísticas descriptivas.



La estadística descriptiva es el término dado al análisis de datos que ayuda a describir, mostrar o resumir datos de una manera significativa, de modo que, por ejemplo, los patrones puedan surgir a partir de los datos. Las estadísticas descriptivas, sin embargo, no nos permiten sacar conclusiones más allá de los datos que hemos analizado o llegar a conclusiones con respecto a cualquier hipótesis que pudiéramos haber hecho. Son simplemente una forma de describir nuestros datos.

Las estadísticas descriptivas son muy importantes porque si simplemente presentamos nuestros datos brutos, sería difícil visualizar qué mostraban los datos, especialmente si había muchos. La estadística descriptiva por lo tanto nos permite presentar los datos de una manera más significativa, lo que permite una interpretación más simple de los datos.



Por ejemplo, si obtuvimos los resultados de 80 piezas de trabajo de los estudiantes, podemos estar interesados ​​en el rendimiento general de esos estudiantes. También estaríamos interesados ​​en la distribución o propagación de las marcas. Las estadísticas descriptivas nos permiten hacer esto. Cómo describir correctamente los datos a través de estadísticas y gráficos es un tema importante. Normalmente, hay dos tipos generales de estadística que se utilizan para describir datos:

Medidas de tendencia central: estas son formas de describir la posición central de una distribución de frecuencia para un grupo de datos. En este caso, la distribución de frecuencias es simplemente la distribución y el patrón de las calificaciones que los 80 alumnos obtienen de la más baja a la más alta. Podemos describir esta posición central usando varias estadísticas, incluyendo el modo, la mediana y la media.

Medidas de propagación: estas son formas de resumir un grupo de datos al describir qué tan dispersos están los puntajes. Por ejemplo, el puntaje promedio de nuestros 80 estudiantes puede ser 65 de 100. Sin embargo, no todos los estudiantes habrán obtenido 65 puntos. Por el contrario, sus puntajes se extenderán. Algunos serán más bajos y otros más altos. Las medidas de propagación nos ayudan a resumir cómo se distribuyen estos puntajes. Para describir este margen, se dispone de varias estadísticas, que incluyen el rango, los cuartiles, la desviación absoluta, la varianza y la desviación estándar.

Cuando utilizamos estadísticas descriptivas, es útil resumir nuestro grupo de datos utilizando una combinación de descripción tabulada (es decir, tablas), descripción gráfica (es decir, gráficos y tablas) y comentarios estadísticos (es decir, una discusión de los resultados).

Estadística inferencial.

Pudiste ver que las estadísticas descriptivas proporcionan información sobre nuestro grupo inmediato de datos. Por ejemplo, podríamos calcular la media y la desviación estándar de las calificaciones de los exámenes para los 80 estudiantes y esto podría proporcionar información valiosa sobre este grupo de 80 estudiantes. Cualquier grupo de datos como este, que incluye todos los datos que le interesan, se llama población.

Una población puede ser pequeña o grande, siempre que incluya todos los datos que le interesen. Por ejemplo, si solo estuviera interesado en las calificaciones de 80 estudiantes, los 80 estudiantes representarían a su población. Las estadísticas descriptivas se aplican a las poblaciones, y las propiedades de las poblaciones, como la media o la desviación estándar, se denominan parámetros ya que representan a toda la población (es decir, a todas las personas que le interesan).

A menudo, sin embargo, no tiene acceso a toda la población que le interesa investigar, sino solo a una cantidad limitada de datos denominada muestra. Por ejemplo, podría estar interesado en las calificaciones de exámenes de todos los estudiantes en España. No es factible medir todas las calificaciones de examen de todos los estudiantes en toda España, por lo que debe medir una muestra más pequeña de estudiantes (por ejemplo, 80 estudiantes), que se utilizan para representar a la población más grande de todos los estudiantes de España.

Las propiedades de las muestras, como la media o la desviación estándar, no se llaman parámetros, sino estadísticas o estadigrafos. Las estadísticas inferenciales son técnicas que nos permiten utilizar estas muestras para hacer generalizaciones sobre las poblaciones de las que se extrajeron las muestras. Por lo tanto, es importante que la muestra represente con precisión la población. El proceso para lograr esto se llama muestreo.

Las estadísticas de inferencia surgen del hecho de que el muestreo incurre naturalmente en un error de muestreo y, por lo tanto, no se espera que una muestra represente perfectamente a la población. Los métodos de estadística inferencial son (1) la estimación de los parámetros y (2) la prueba de las hipótesis estadísticas.


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