Cuando se trata de eso, los académicos trabajan juntos, agrupan recursos y analizan datos utilizando métodos de análisis estadístico para detectar patrones y tendencias. Todo acerca de cómo operan las empresas ha cambiado drásticamente durante la última década. Ya sean las herramientas de la oficina o los medios de comunicación, no es inusual que las cosas se vean igual después de un tiempo. Si una empresa tiene una gran cantidad de datos, un método estadístico podría ayudarla a descifrar la información. El uso de métodos estadísticos permite a las organizaciones encuestar mejor a los clientes, planificar experimentos, evaluar las perspectivas de inversión y realizar un seguimiento del libro de registro. Aprender estos métodos estadísticos le brindará más opciones al realizar análisis de datos, lo que le permitirá tomar decisiones comerciales más informadas. Entonces, en este artículo, discutiremos métodos estadísticos de muestreo e investigación cuantitativa.
¿Qué son los métodos estadísticos?
Los modelos estadísticos son métodos que se pueden utilizar para ayudar en el análisis de conjuntos de datos. En el proceso de métodos estadísticos, también conocido como recopilación e interpretación de investigaciones cuantitativas, los especialistas hacen uso de enfoques estadísticos. Sin embargo, su capacidad para evaluar las características del tamaño de una muestra dentro de una población específica y aplicar nuestros resultados a un grupo más amplio puede verse facilitada por la utilización de métodos estadísticos. Si bien los estadísticos y los analistas de datos pueden utilizar modelos estadísticos con más frecuencia que otras personas, muchos otros, incluidos los representantes de marketing, los ejecutivos de la empresa y los funcionarios gubernamentales, podrían beneficiarse de tener una mejor comprensión de los métodos estadísticos.
Además, cuando se trata de inteligencia artificial y aprendizaje automático, los métodos estadísticos son técnicas científicas valiosas para recopilar y analizar grandes conjuntos de datos para revelar patrones y tendencias recurrentes que luego pueden usarse para obtener información procesable. En pocas palabras, el análisis estadístico es un método para dar sentido a grandes cantidades de datos no organizados.
A través de métodos estadísticos, establecemos conocimientos que ayudan a tomar decisiones y brindan una base sobre la cual las empresas pueden construir proyecciones para el futuro. La ciencia de datos es la disciplina de recopilar y analizar datos para encontrar patrones y transmitir los resultados. Las empresas y otras organizaciones emplean el análisis estadístico para dar sentido a los datos a través de la manipulación numérica.
¿Cuáles son los métodos estadísticos?
Estos son los métodos estadísticos:
#1. Significar
Sume sus números, luego divida por el número total de números en el conjunto para obtener un valor medio. Como ilustración, digamos que un conjunto de datos contiene las cifras 2, 5, 9 y 3. Para determinar el promedio, sume todos los números hasta llegar a 19, luego divida ese número entre 4.
La media, a menudo conocida como promedio, es una medida estadística que busca un patrón en su conjunto de datos. Cuando hay pocos valores atípicos, la media es mejor para el análisis de datos. La media es un enfoque rápido y fácil para resumir sus hechos.
#2. Desviación Estándar
La desviación estándar es una medida estadística utilizada para evaluar la dispersión de los datos en relación con la media.
Una gran dispersión de los datos de la media se indica mediante una desviación estándar alta. Con una desviación estándar baja o un valor esperado, la mayoría de los puntos de datos se encuentran en línea con la media.
La desviación estándar lo ayuda a determinar qué tan separados están sus puntos de datos y si se agrupan.
Supongamos que es un especialista en marketing que acaba de terminar una encuesta de clientes. Cuando reciba los resultados de la encuesta, debe verificar su validez para determinar si otros consumidores están de acuerdo con usted. Una pequeña desviación estándar indica que los resultados se pueden extrapolar a una base de consumidores más grande.
#3. Evaluación de la hipótesis
El objetivo de probar una hipótesis es ver si cierta suposición o cualidad se ajusta a los hechos disponibles. Las hipótesis comparan la hipótesis nula, que su conjunto de datos ocurrió por casualidad, con la alternativa, que representa patrones demográficos. Las pruebas de hipótesis, también conocidas como pruebas t, examinan la correlación entre dos conjuntos de variables aleatorias en su recopilación de datos. La prueba de hipótesis, a diferencia de la media o la desviación estándar, le permite probar sus supuestos de relación variable.
No es raro que las empresas supongan que desarrollar un producto de mayor calidad requerirá más tiempo y, al final, generará más dinero. Se puede utilizar una prueba de hipótesis para examinar esta suposición examinando la calidad, la velocidad y la rentabilidad del producto anterior de la empresa.
#4. Regresión
El término “regresión” se utiliza en el campo de la estadística para describir la conexión entre un conjunto de variables independientes y un conjunto de variables dependientes.
El hecho de que los cambios en una variable lleven a cambios en otras proporciona otra posible explicación. Si una o más variables afectan el resultado, entonces el resultado depende de esos factores.
Sin embargo, los gráficos y cuadros de análisis de regresión muestran tendencias a lo largo del tiempo y demuestran relaciones variadas con las líneas.
Aunque los valores atípicos en un gráfico de dispersión (o gráfico de análisis de regresión) son importantes, también lo son las razones por las que son atípicos, y la regresión no es muy distintiva, lo que podría ser un inconveniente al realizar un análisis estadístico. Esto podría deberse a una serie de factores, incluido un análisis incorrecto o una escala incorrecta de los datos.
Los valores atípicos en los datos pueden significar una amplia variedad de cosas, incluido su artículo más vendido. La línea de regresión suaviza los datos, lo que facilita pasar por alto los valores atípicos y centrarse en los patrones.
#5. Determinación del tamaño de la muestra
Debido a la creciente prevalencia de big data en el mundo corporativo, algunas organizaciones eligen reducir significativamente la mayor parte de los datos que recopilan. Elegir un tamaño de muestra adecuado es lo que los investigadores llaman a este paso. Elija el tamaño óptimo de su muestra para asegurarse de que sus resultados sean representativos de toda la población. Si bien no existe un método infalible para determinar el tamaño de la muestra, las proporciones y la desviación estándar son dos métricas útiles a considerar.
Como hay demasiados consumidores en todo el mundo, es posible que una corporación global no pueda realizar una investigación de mercado exhaustiva. En su lugar, puede usar la determinación del tamaño de la muestra para obtener resultados confiables con menos participantes en su estudio.
Deberá hacer ciertas suposiciones si utiliza este método para analizar una variable de datos novedosa y no probada. Si haces esa suposición, puedes estar absolutamente equivocado. Las imprecisiones en esta fase de los métodos estadísticos pueden tener efectos de gran alcance en la calidad del producto final.
Los errores de muestreo son un tipo de error que se puede cuantificar con un intervalo de confianza. Si repite la investigación y tiene un 90 % de confianza en sus hallazgos, se sostendrán el 90 % de las veces.
Análisis de Métodos Estadísticos
En pocas palabras, la estadística es el estudio de recopilar, clasificar, analizar y representar información en forma numérica para sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa, que luego pueden utilizar los profesionales de negocios para resolver problemas.
Muchas empresas, por lo tanto, confían en gran medida en los métodos de análisis estadístico en sus esfuerzos por organizar los datos y anticipar las tendencias futuras en función de la información.
Para ser más específicos, el análisis de datos estadísticos se ocupa de la recopilación, interpretación y presentación de datos. Los problemas de naturaleza complicada se pueden abordar junto con la manipulación de datos. Para ser más específicos, los métodos de análisis estadístico dan importancia a números que de otro modo no tendrían sentido o serían inútiles.
Definicion de Análisis de Métodos Estadísticos
Los métodos de análisis estadístico se realizan en colecciones de datos, y el procedimiento de análisis puede producir muchas formas de salida basadas en los datos de entrada. El método puede generar características de datos de entrada, prueba de la hipótesis nula, resúmenes de datos, derivaciones de valores clave, etc. La técnica de análisis determina el formato y el tipo de salida. Los analistas y otros profesionales que trabajan con enormes conjuntos de datos y escenarios complejos podrían beneficiarse del uso de dicho programa.
Existe una confianza generalizada en él entre las agencias gubernamentales y los equipos de gestión empresarial. En política, el análisis de datos estadísticos ofrece la materia prima para nuevas teorías, campañas y políticas.
Para facilitar el análisis, existen numerosos software de análisis estadístico que se encuentran bajo el paraguas de las herramientas de inteligencia empresarial. Microsoft Excel, SPSS (Programa Estadístico para las Ciencias Sociales), MATLAB y SAS son ejemplos de software analítico (Software de Análisis Estadístico).
¿Cuáles son los tipos de análisis de métodos estadísticos?
Para ser más específicos, los métodos de análisis estadístico recopilan y analizan datos de múltiples fuentes para revelar patrones o tendencias y pronosticar eventos/situaciones futuras con el fin de emitir juicios informados.
Hay una variedad de métodos de análisis estadístico, y su aplicabilidad varía mucho dependiendo de la naturaleza de los datos.
#1. Análisis Estadístico Descriptivo
El enfoque central está en el uso de métodos numéricos y gráficos con el fin de organizar y resumir los datos. Facilita la comprensión de conjuntos de datos masivos, incluso cuando no se derivan conclusiones o suposiciones adicionales de los datos.
El análisis estadístico descriptivo utiliza cálculos numéricos, gráficos y tablas para representar e interpretar mejor los datos que el procesamiento de datos sin procesar.
Además, el análisis estadístico descriptivo implica una serie de procedimientos, desde la recopilación inicial de datos hasta la interpretación final, incluida la tabulación, una medida de tendencia central (media, mediana, moda), una medida de dispersión o varianza (rango, variación, desviación estándar), medidas de asimetría y análisis de series de tiempo.
El análisis descriptivo abarca el resumen tabular, la gestión gráfica y la presentación de datos de toda la población.
También ayuda a resumir e interpretar datos, así como a extraer características únicas. Además, tampoco se extraen conclusiones con respecto a las poblaciones que no fueron incluidas en las observaciones o muestras.
#2. Análisis Estadístico Inferencial
Si no es posible examinar directamente a todos los miembros de la población, se emplean estadísticas inferenciales para extrapolar los datos recopilados a toda la población.
En otras palabras, el análisis estadístico inferencial nos permite sacar conclusiones sobre resultados futuros más allá de los datos proporcionados y probar hipótesis basadas en una muestra de datos de la que podemos extraer inferencias usando probabilidades y generalizar sobre los datos totales.
Este es el mejor método para generalizar a partir de datos limitados a toda la población y tomar decisiones políticas. Entonces, esta estrategia hace uso de la teoría del muestreo, una serie de pruebas de significación, control estadístico, etc.
#3. Análisis Prescriptivo
El análisis prescriptivo es una mirada a los números. Se usa comúnmente en el campo del análisis de negocios para elegir el curso de acción más apropiado.
A diferencia de otras formas de análisis estadístico que pueden usarse para generar exclusiones, esta le brinda la respuesta correcta. El objetivo principal es identificar la mejor recomendación para un procedimiento de selección.
El análisis prescriptivo utiliza simulación, análisis gráfico, algoritmos, procesamiento de eventos complejos, aprendizaje automático, motor de recomendaciones, reglas comerciales y más.
Por otro lado, el análisis prescriptivo está estrechamente relacionado con el análisis descriptivo y predictivo, el primero de los cuales explica los datos en términos de lo que ha sucedido y el segundo de los cuales mira hacia adelante a lo que podría suceder, y el último de los cuales aquí se enfoca en tomar decisiones apropiadas. sugerencias entre las preferencias disponibles.
#4. Análisis de datos exploratorios (EDA)
Los científicos de datos emplean con frecuencia EDA, o análisis exploratorio de datos, una técnica que complementa las estadísticas inferenciales. En el mundo de las estadísticas, esta es la zona cero, ya que es la primera etapa en la recopilación y organización de datos.
EDA no anticipa ni generaliza; obtiene una vista previa de los datos y ayuda a extraer información clave de ellos.
La estrategia se basa en gran medida en la identificación de tendencias y regularidades en los datos para inferir el significado. Descubrir conexiones nunca antes vistas dentro de los datos, examinar los datos adquiridos en busca de brechas, obtener los conocimientos más útiles posibles y probar teorías y suposiciones son enfoques viables para EDA.
#5. Análisis mecanicista
Si bien el análisis mecanicista es el más raro de los anteriores, es valioso en el contexto del análisis de big data y las ciencias de la vida. Su objetivo no es predecir el futuro sino arrojar luz sobre las causas subyacentes de un evento.
Aunque ignora los efectos externos y supone que todo el sistema está influenciado por la interacción de sus propios elementos internos, hace uso de la idea clara de reconocer cambios individuales en las variables que provocan cambios en otras variables de manera apropiada.
En su mayor parte, el análisis mecanicista tiene como objetivo hacer lo siguiente;
- Una historia concisa con hechos de apoyo y una concentración en los detalles para un pequeño conjunto de deberes.
- Reconocer los cambios inconfundibles que podrían resultar en alteraciones de otros factores.
En el campo de la biología, por ejemplo, esto implicaría examinar los efectos de las modificaciones del tratamiento en distintos componentes del virus.
#6. Análisis predictivo
Con la ayuda de datos históricos e información actual, el análisis predictivo puede predecir lo que sucederá a continuación.
El análisis predictivo, en su forma más simple, utiliza métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar una descripción de los posibles resultados, comportamientos y tendencias futuros en función de los datos actuales e históricos. La minería de datos, el modelado de datos, la IA, el aprendizaje automático, etc., son ejemplos de métodos populares utilizados en el análisis predictivo.
Los especialistas en marketing, las aseguradoras, los proveedores de servicios en línea, los especialistas en marketing basados en datos y las instituciones financieras son los más propensos a realizar este tipo de análisis en el entorno empresarial actual. Sin embargo, cualquier empresa puede beneficiarse de ella preparándose para el futuro, con el fin de obtener una ventaja competitiva y reducir el riesgo asociado con un evento incierto.
Los sucesos futuros se pueden predecir con datos y se puede determinar la probabilidad de ciertas tendencias en el comportamiento de los datos. Por lo tanto, las empresas emplean este método para responder a la pregunta "¿qué podría pasar?", Donde una medida de probabilidad sirve como base para crear pronósticos.
#7. Análisis Causal
En un sentido amplio, el análisis causal ayuda a comprender y determinar el razonamiento detrás de "por qué" suceden las cosas o por qué parecen ser como son.
Considere el clima de negocios actual: muchas ideas y negocios han fracasado como resultado de factores externos. En tal escenario, un análisis causal ayudaría a identificar las razones subyacentes de estos contratiempos.
Esto se utiliza en el sector de TI para examinar la garantía de calidad del software, incluidas fallas del producto, errores, brechas de seguridad y más, rescatando a las empresas de escenarios potencialmente devastadores.
Los casos en los que un análisis causal podría ser útil incluyen;
- Localizar problemas importantes dentro de los datos,
- Al profundizar en los fundamentos del problema o falla,
- Saber qué sucederá con una variable dada en respuesta a un cambio en otra variable.
También es importante tener en cuenta que la forma en que se utilizan los datos tiene un gran impacto en los tratamientos estadísticos o los enfoques de análisis de datos estadísticos mencionados anteriormente. Los métodos de análisis estadístico y de datos se pueden utilizar para una amplia gama de objetivos, cada uno de los cuales depende de la naturaleza y los objetivos del estudio en cuestión. Por ejemplo, los investigadores médicos pueden utilizar una serie de métodos estadísticos al evaluar la eficacia de posibles nuevos medicamentos.
Los profesionales de datos tienen una amplia gama de intereses que pueden ser informados por la abundancia de datos disponibles; como resultado, los métodos de análisis estadístico pueden arrojar resultados útiles y sacar conclusiones útiles. La información sobre las preferencias y rutinas de las personas también se puede recopilar a través del análisis estadístico.
Los analistas pueden aprender sobre el comportamiento y las motivaciones de los usuarios analizando los datos de Facebook e Instagram. Con estos datos, los anunciantes pueden llegar mejor a su público objetivo con anuncios dirigidos. También es útil para los creadores de aplicaciones porque pueden medir las reacciones y el comportamiento de los usuarios y ajustar sus productos en consecuencia.
Métodos estadísticos de muestreo
En la mayoría de los estudios de poblaciones humanas, la recopilación de datos de todos y cada uno de los miembros de la población no es factible. Elija una muestra en su lugar. Los participantes de la investigación, o “muestra”, son las personas reales a las que se les pedirá que participen en el estudio.
La selección de una muestra que sea representativa del grupo total es crucial para la confiabilidad de sus resultados. Hay un nombre para este procedimiento: Métodos estadísticos de muestreo.
Al realizar una investigación cuantitativa, puede elegir entre dos métodos principales de muestreo estadístico:
- Muestreo probabilístico: se basa en un método de muestreo aleatorio, a partir del cual es posible obtener resultados estadísticos fiables sobre el conjunto completo.
- Muestreo no probabilístico: utiliza un método de selección distinto al azar, como la proximidad u otros criterios, para agilizar la recopilación de datos.
Métodos estadísticos de probabilidad de muestreo
Mediante el uso de métodos estadísticos de muestreo probabilístico, los investigadores pueden estar seguros de que los resultados de su encuesta son representativos de la población en su conjunto. Tipos de técnicas de muestreo probabilístico
#1. Muestreo estratificado
En esta forma de enfoque de muestreo, la población se segmenta en grupos denominados estratos según ciertos factores que comparten los factores, como la ubicación. Después de eso, se eligen muestras de cada grupo utilizando un sencillo procedimiento de muestreo aleatorio, y luego se realiza una encuesta sobre los individuos incluidos en esas muestras.
#2. Muestreo por conglomerados
En esta forma de procedimiento de muestreo, a cada miembro de la población se le asigna un lugar en un grupo distinto que se conoce como conglomerado. Después de emplear un método de muestreo aleatorio simple para elegir un conglomerado de muestra, se realiza una encuesta a los individuos que componen ese conglomerado de muestra.
#3. Muestreo multietapa
En este tipo de situación, una combinación de múltiples enfoques de muestreo en varios puntos del proceso. Por ejemplo, en la primera etapa del proceso, se puede utilizar el muestreo por conglomerados para seleccionar conglomerados de la población, y luego, en la segunda etapa, se puede utilizar el muestreo aleatorio de muestras para seleccionar elementos de cada conglomerado para la muestra final.
Métodos estadísticos no probabilísticos de muestreo
Los métodos de muestreo que no se basan en la probabilidad no solo son prácticos sino también económicos. Sin embargo, no permiten determinar el grado en que las estadísticas de la muestra probablemente diferirán de los parámetros de la población. mientras que los métodos de muestreo estadístico como el muestreo probabilístico hacen posible ese tipo de análisis. La siguiente es una lista de los diferentes tipos de métodos de muestreo no probabilístico:
#1. Ejemplo conveniente
Con estos tipos de procedimientos de muestreo estadístico, el encuestador elige a los encuestados en función de su disponibilidad para dar sus respuestas. Por el bien de la ilustración, digamos que un topógrafo decide hacer su investigación en una sala de cine. Si se eligió el cine porque era más conveniente ir, entonces el método de muestreo en cuestión se conoce como muestra de conveniencia.
#2. Muestra voluntaria
En este tipo de métodos de muestreo estadístico, se solicita a los participantes en la encuesta que brinden su información voluntariamente en su propio tiempo. Una excelente ilustración de una muestra voluntaria es una encuesta en línea realizada por un programa de noticias en la que se solicita la participación de los espectadores. En una muestra voluntaria, los encuestados son quienes eligen la muestra que se les va a tomar.
#3. Muestra deliberada
También conocido como "muestreo de juicio", este método se basa en el conocimiento y la experiencia del investigador para seleccionar una muestra que produzca los resultados más relevantes.
La población es pequeña y específica, o el investigador simplemente quiere aprender más sobre el tema en cuestión, en cuyo caso la investigación cualitativa encaja bien. Para que una muestra intencional sea útil, debe tener parámetros bien definidos y una justificación obvia para ser seleccionada. Asegúrese de delinear sus criterios de inclusión y exclusión, y tenga cuidado con los efectos del sesgo del observador en sus argumentos. Además, lee ANÁLISIS ESTADÍSTICO: Tipos, Técnicas y Propósito.
Métodos Estadísticos en Investigación Cuantitativa
Muchos estudiantes se sienten incómodos ante la perspectiva de aprender a analizar datos cuantitativos. Es entendible; el análisis cuantitativo está lleno de conceptos y términos desconocidos como medianas, modas, correlación y regresión. De repente, todo el mundo desea haber prestado más atención en la clase de matemáticas.
La buena noticia es que incluso aquellos de nosotros que evitamos los números y las matemáticas podemos adquirir una comprensión rudimentaria de los métodos estadísticos de investigación cuantitativa con relativa facilidad.
Además, el análisis cuantitativo lo realiza un investigador con habilidades estadísticas y matemáticas avanzadas para sacar conclusiones sobre toda la población a partir de un pequeño subconjunto de datos. Este método de análisis se utiliza, por ejemplo, cuando se extraen conclusiones sobre una comunidad en función de los datos recopilados de una muestra elegida para que sea estadísticamente representativa de la población en general. La inferencia estadística se basa en gran medida en los resultados de investigación de los métodos de análisis cuantitativo, y la inferencia estadística solo es posible una vez que se han analizado los datos.
¿Cómo Funciona?
Dado que el análisis de datos cuantitativos se ocupa de los datos numéricos, es lógico que los métodos estadísticos desempeñen un papel en dicha investigación. El análisis cuantitativo se basa en métodos de análisis estadístico, que van desde cálculos relativamente simples (como promedios y medianas) hasta análisis más complejos (por ejemplo, correlaciones y regresiones).
Además, la estimación es una herramienta común en el análisis cuantitativo y, por lo general, se basa en las características teóricamente óptimas de un estimador. En el análisis cuantitativo se buscan estimadores imparciales, de alto rendimiento, consistentes y adecuados.
Los resultados del estimador imparcial no están sesgados de ninguna manera. Como corolario, en el análisis cuantitativo, se considera que un estimador no está sesgado si y solo si la mediana de la distribución muestral del estadístico en cuestión es la misma que la del parámetro en cuestión. Si un estimador en un análisis proporciona una estimación de un parámetro más una constante, entonces no es insesgado. De manera similar, en el análisis cuantitativo, el mejor estimador es aquel que posee tanto las cualidades anteriores como varias otras.
Conclusión
En los negocios, es fundamental poder pensar críticamente. Dada la importancia de los datos en el mundo moderno, su sabia aplicación puede mejorar tanto los resultados como la toma de decisiones.
Preste especial atención a cada peligro potencial y su fórmula correspondiente, independientemente de los enfoques de análisis estadístico que elija. No existe una mejor manera de hacer algo ni un estándar absoluto. Esto estará determinado por los datos que haya recopilado y las inferencias que extraiga de ellos.
Preguntas frecuentes sobre métodos estadísticos
¿Cuáles son los tipos de estadísticas?
Estadística descriptiva, que caracteriza las características de los datos de muestra y población. La estadística inferencial usa esas propiedades para probar hipótesis y sacar conclusiones.
¿Por qué son importantes los métodos estadísticos?
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Referencia
