Saber trabajar con estadísticas, especialmente con estadística inferencial, es esencial si se quiere hacer carrera en el análisis de datos. Pero ¿te has parado a pensar alguna vez qué son realmente las estadísticas? Para el común de la gente, las estadísticas no son más que una serie de números y otros datos aleatorios que la gente inteligente utiliza para demostrar sus argumentos. Sin embargo, la estadística es un concepto sutil y complejo que requiere una mirada más atenta.
La estadística es una ciencia o rama de las matemáticas que trata sobre la recopilación, clasificación, análisis, interpretación y presentación de hechos y datos numéricos. Esta es especialmente útil cuando los analistas o investigadores deben trabajar con poblaciones demasiado extensas para realizar mediciones específicas y detalladas. La estadística es necesaria para lograr extraer conclusiones generales relacionadas con conjuntos de datos extraídos de una muestra de datos.
La estadística tiene dos ramas distintivas: la descriptiva y la inferencial. En esta oportunidad veremos algunos puntos interesantes sobre la estadística inferencial. En este escrito, busco tocar la definición, los tipos de estadística inferencial, las diferencias entre estadística descriptiva y estadística inferencial, además de dejarles al final un esquema de como hacer la inferencia estadística.
¿Qué son las estadísticas inferenciales?
Comencemos por aclarar que dar a entender implica dar información, mientras que inferir implica recibir información. Por ejemplo, cuando una persona habla da a entender algo, está sugiriendo algo sin decirlo expresamente. Cuando una persona oyente infiere algo, deduce o llega a una conclusión basándose en los razonamientos y pruebas, y no en una información explícita.
Esto ayuda mucho a definir lo es realmente la estadística inferencial. Esta rama de la estadística toma una muestra aleatoria de datos de una parte de la población para hacer predicciones, sacar conclusiones basadas en esa información que ha tomado y generalizar los resultados para representar los datos de que se dispone, e inferir sobre la población.
La mejor forma de obtener un análisis preciso cuando se utiliza la estadística inferencial implica identificar la población que se va a medir o estudiar, se crea una muestra de esa población y se realiza el análisis para tener en cuenta cualquier error de muestreo.
Si cualquier persona o analista de datos tomara los resultados de los datos y no hiciera ninguna proyección, inferencia o generalización, practicaría lo que conocemos como la estadística descriptiva.
Tipos de estadística inferencial
La estadística inferencial emplea cuatro tipos diferentes:
- Estimación de parámetros. Aquí se toma un estadístico de los datos de la muestra y se utiliza para hacer una conjetura informada sobre el parámetro medio de una población. Se utiliza estimadores como el trazado de probabilidades, los métodos de estimación bayesiana, la regresión por rangos y la estimación de máxima verosimilitud.
- Intervalos de confianza. Los intervalos de confianza se utilizan para obtener una estimación por intervalos de los parámetros elegidos. Se utilizan para descubrir el margen de error en la investigación y determinar si afectará a las pruebas.
- Análisis de regresión. Es una serie de procesos estadísticos que estiman la relación entre una variable dependiente y un conjunto de variables independientes. Este análisis utiliza pruebas de hipótesis para determinar si las relaciones observadas en los datos de la muestra existen realmente en la población.
- Prueba de hipótesis. A través de esta prueba se busca responder a las preguntas de la investigación utilizando datos de la muestra y haciendo suposiciones sobre los parámetros de la población. Esta prueba determina si la población medida tiene un valor superior al de otro punto de datos del análisis. En esta práctica, se intenta hallar el margen de error multiplicando el error estándar de la media por la puntuación Z. El valor de Z es el número de desviaciones estándar que están comprendidas entre el promedio y un cierto valor de una variable determinada o estudiada.
Cómo usar la estadística inferencial en la toma de decisiones
Las estadísticas inferenciales tienen dos objetivos principales:
- Crear estimaciones relativas a grupos de población
- Probar hipótesis para extraer conclusiones relativas a poblaciones
Por ejemplo, un analista de datos o investigador podría tomar una muestra aleatoria de un grupo de alumnos de ultimo año de la escuela secundaria de una región determinada y recopilar las calificaciones de ese año escolar y otra información personal adicional. Utilizando la estadística inferencial y la muestra de datos, el investigador podría hacer estimaciones y probar hipótesis relativas a los alumnos del ultimo año escolar de todo el país.
También un consultor o asesor político podría recopilar información sobre los votantes de un distrito electoral concreto y determinar cuántas personas votaron por cada candidato presidencial. Equipado con esa información, el asesor podría proyectar cómo votarían los votantes a una pregunta concreta del referéndum u otra tipo de consulta popular en el distrito.
Los analistas también pueden utilizar la estadística inferencial para predecir qué películas o programas de televisión tienen más probabilidades de éxito. Los datos extraídos de proyecciones de prueba o pilotos y grupos de discusión ayudan a los analistas a estimar cómo reaccionarán los espectadores ante un nuevo programa y su audiencia potencial en todo el país.
Diferencia entre estadística inferencial y estadística descriptiva
Ahora que conocemos un poco la estadística inferencial, ¿en qué se diferencia de la estadística descriptiva? Ya he indicado aquí al principio y en otro escrito que la estadística descriptiva presenta los datos de forma clara y directa, sin especular sobre otras posibilidades analíticas.
En su lugar, la estadística inferencial toma muestras aleatorias de datos de un segmento de la población y hace inferencias sobre la población en su conjunto usando los datos de la muestra. Así, si se pregunta a 100 personas si prefieren un producto A o un producto B, y 60 de ellas eligen el producto A, la estadística inferencial presume esos resultados de la encuesta como válidos para la toda la población consumidora de los productos A o B en general.
En cambio, la estadística descriptiva nunca llega tan lejos. Te dice que, en una encuesta realizada en un lugar, al 60% de los encuestados les gustaba más la Cola A, y ya está.
La estadística inferencial es un concepto más complejo que la estadística descriptiva. Esta utiliza esos datos para dar un salto lógico en la predicción de resultados futuros. Naturalmente, la estadística inferencial necesita más herramientas para lograr este ambicioso objetivo, y algunas de ellas son muy complejas e implican una gran cantidad de cálculos numéricos, gráficos y diagramas.
En resumen, la estadística descriptiva ofrece una instantánea única y clara de los resultados de los datos actuales. Las estadísticas inferenciales toman esos mismos datos y hacen proyecciones basadas en los resultados de los datos.
Por cierto, debemos señalar que las dos estadísticas comparten un rasgo común: ambas se basan en el mismo conjunto de datos.
Espero les haya gustado este escrito. Por favor, déjenme su opinión y observaciones en los comentarios.
