Estadísticas

¿Qué es la estadística?

Estadística es un término derivado de la palabra latina “estado” y se refiere a un grupo de números utilizados para representar información sobre un interés humano. Se refiere a la técnica desarrollada para recopilar, revisar, analizar y sacar conclusiones a partir de datos cuantificados. Los datos obtenidos se incorporan luego al proceso de toma de decisiones.

Los analistas financieros utilizan métodos estadísticos para analizar, evaluar y resumir grandes cantidades de datos en una forma matemática útil. La estadística se aplica en numerosas disciplinas como la economía, las ciencias sociales, la industria manufacturera, la psicología, etc.

Tipos de estadísticas

El estudio de la estadística se puede dividir en dos categorías principales. Incluyen estadística descriptiva e inferencial.

1. Estadísticas descriptivas

La estadística descriptiva describe las características básicas de una población y cómo se organizan los datos. Esto permite a los analistas reconocer las propiedades de los datos y comprenderlos. Supongamos que una tienda de informática vende dispositivos electrónicos y de los 1.000 dispositivos electrónicos vendidos, 300 son portátiles. Con estos datos una descripción de los datos sería que el 30% de la muestra representa portátiles.

Hay dos tipos principales de estadísticas descriptivas que utilizan los científicos e incluyen:

Medidas de tendencia central

Las medidas de tendencia central incluyen la media, la mediana y la moda. Se utilizan para mostrar las tendencias generales con los datos. La media se utiliza para mostrar el promedio de todos los componentes de un conjunto de datos, mientras que la mediana representa la mitad de los datos, como la edad media de los estudiantes que asisten a la universidad. El modo se utiliza para mostrar los datos más comunes en una población, como la edad más común de los estudiantes de primer año.

Dimensiones de extensión

Las medidas de dispersión muestran qué tan similar o diferente es un conjunto de valores y cómo se relacionan entre sí. Algunas de las estadísticas utilizadas para describir la distribución de datos incluyen alcance, CuartilesVarianzas, desviación absoluta, distribución de frecuencias y desviación estándar.

Por ejemplo, en una clase de 20 estudiantes, la puntuación promedio de un trabajo de matemáticas podría ser 70 sobre 100. Aunque la media es de 70 puntos, esto no significa que todos los alumnos alcancen los 70 puntos. Más bien, significa que las puntuaciones están distribuidas, tanto por debajo como por encima de la puntuación media. En este caso, las medidas de dispersión se utilizan para mostrar cómo se distribuyen los valores.

2. Estadísticas inferenciales

La estadística inferencial utiliza cálculos matemáticos complejos para derivar tendencias para una gran población. Cuando se analiza una población grande, es difícil analizar a cada miembro de esa población individualmente. Más bien, los científicos usan estadística inferencial para determinar las relaciones entre variables en una población de muestra y luego usan la información para hacer predicciones sobre cómo las variables afectarán a la población en su conjunto.

Por ejemplo, cuando los científicos analizan el número de hombres casados ​​en una población de un millón de hombres, recopilan una muestra de la población de un millón de hombres y luego hacen generalizaciones sobre toda la población basándose en la información obtenida de la muestra.

Las dos clasificaciones principales de estadística inferencial incluyen las siguientes:

Intervalo de confianza

El intervalo de confianza se calcula a partir de las estadísticas de los datos observados, que pueden contener el valor real de un parámetro poblacional desconocido.

Evaluación de la hipótesis

La prueba de hipótesis ocurre cuando los científicos analizan una muestra de una población y luego usan esa información para hacer una afirmación sobre la gran población a la que pertenece la muestra.

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Propiedades de las estadísticas

Algunas de las características potenciales que una estadística debería incluir:

1. integridad

La integridad es una indicación de si los datos requeridos para satisfacer la necesidad de información están disponibles o no en el recurso de datos. Se requiere que los datos estén completos para garantizar la exactitud de los datos observados.

2. Consistencia

La coherencia se considera en términos de uniformidad o estabilidad de los datos. Algunas de las estadísticas utilizadas para medir la coherencia incluyen la desviación estándar, el rango y la varianza. Al medir la coherencia de los datos de una muestra representativa de una población grande, normalmente se examina el error estándar de la media.

Incluso cuando se utilizan herramientas para la recopilación de datos, la coherencia se puede medir estimando la confiabilidad de los resultados obtenidos.

3. Suficiencia

Una estadística se considera suficiente si no hay otra estadística que pueda calcularse a partir de la muestra. El concepto de suficiencia se utiliza ampliamente en estadística descriptiva debido a su fuerte dependencia del supuesto de la forma de distribución de los datos.

4. Imparcialidad

El sesgo de la estadística está determinado por la diferencia entre el valor real del parámetro medido y el valor esperado por el estimador. Si la media de la distribución muestral y el valor esperado del parámetro son iguales, se dice que la estadística es insesgada.

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