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Estadística descriptiva e inferencial: ¡Decide con estos métodos como aliados!

Juliana Fantino - 13 Jun 22

Articulo

7 min.

Conocer las diferencias entre la estad√≠stica descriptiva e inferencial puede ayudarte a optimizar a√ļn m√°s tus procesos de toma de decisiones que impliquen un an√°lisis de datos. 

En efecto, hoy en d√≠a, la anal√≠tica de datos se ha convertido en una fuente de conocimientos obligatoria para todo colaborador. As√≠, todo talento humano que desee sumar a su equipo de trabajo, necesita manejar a la perfecci√≥n, herramientas de an√°lisis de datos, como la estad√≠stica descriptiva e inferencial. 

Pero desde una perspectiva comparativa, ¬Ņen qu√© consiste la estad√≠stica descriptiva e inferencial? ¬ŅCu√°les son sus √°mbitos de aplicaci√≥n?

Para que puedas poner en acción las metodologías de estadística descriptiva e inferencial, hemos elaborado este post. Y en consecuencia, podrás discernir entre ambos tipos de análisis de datos y escoger el que más se adecue a tus necesidades como profesional. Todo, en función de las características de cada uno de tus proyectos.

¬ŅEst√°s listo? ¬°Comencemos!

¬ŅC√≥mo se define la estad√≠stica descriptiva e inferencial?

Antes de iniciar la lista de diferencias entre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, lo primero que consideramos pertinente es aclarar algunos aspectos relacionados con ambos conceptos. 

Por una parte, la estad√≠stica descriptiva, tambi√©n conocida como ‚Äúestad√≠stica deductiva‚ÄĚ, es una disciplina que se basa en presentar un conjunto de datos, para que sean organizados, resumidos y descritos de una forma m√°s sencilla. Asimismo, para comparar la estad√≠stica descriptiva e inferencial, es importante mencionar que la estad√≠stica descriptiva trabaja en el tiempo presente, estructurando datos y revelando c√≥mo se comporta la muestra en un determinado momento.

Por otro lado, la estad√≠stica inferencial, tambi√©n conocida como ‚Äúestad√≠stica inductiva‚ÄĚ, se basa en analizar los datos de una poblaci√≥n o muestra, para poder realizar predicciones o conclusiones, que est√°n relacionadas  con el posible comportamiento de un fen√≥meno en particular. Entonces, para distinguir a√ļn m√°s la estad√≠stica descriptiva e inferencial, debes saber que la estad√≠stica inferencial trabaja considerando el futuro, mediante sus inferencias y estimaciones.

equipo de trabajo aprende las diferencias entre estadística descriptiva e inferencial

Fuente: Canva

¬ŅCu√°les son las funciones de la estad√≠stica descriptiva e inferencial?

En este an√°lisis comparativo entre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, no podemos dejar de destacar cu√°les son las funciones asociadas con cada uno de estos tipos de estad√≠stica. 

Por un lado, la estad√≠stica descriptiva se encarga de describir datos relacionados con el estudio de una poblaci√≥n y con el objetivo de sintetizar la muestra en an√°lisis. 

En cambio, la estad√≠stica inferencial es una disciplina que se enfoca en las probabilidades. Es decir, en sacar conclusiones sobre una determinada muestra, teniendo en cuenta el an√°lisis de sus datos. En otras palabras, para profundizar a√ļn m√°s en la diferencia entre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, debes contemplar que la estad√≠stica inferencial intenta descubrir o inferir cosas que no se han hallado de manera expl√≠cita, al realizar la recopilaci√≥n, procesamiento y organizaci√≥n de la informaci√≥n. Para llegar a estas conclusiones, la estad√≠stica inferencial deber√°:

  • Interpretar datos.
  • Plantear hip√≥tesis.
  • Comparar la informaci√≥n.
  • Realizar pruebas en base a los argumentos planteados.
  • Elaborar sus predicciones.
 

¬ŅCu√°les son las formas de presentaci√≥n estad√≠stica?

Avanzando un poco m√°s en este an√°lisis sobre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, es esencial se√Īalar que las formas en las que se presentan estas metodolog√≠as estad√≠sticas, tambi√©n son diferentes. 

Siendo as√≠, en relaci√≥n con los medios de presentaci√≥n de la estad√≠stica descriptiva, los datos a analizar se presentan a trav√©s de la tabulaci√≥n y estructuraci√≥n, que permiten mostrar los resultados para su posterior evaluaci√≥n. 

En contraposición, si quieres entender las similitudes y diferencias entre la estadística descriptiva e inferencial, debes tener en claro que la estadística inferencial, se presenta a partir de conclusiones realizadas sobre una población. Ello, en función a la probabilidad de que ocurra o no un determinado evento.

 

¬ŅCu√°les son los objetivos de la estad√≠stica descriptiva e inferencial?

Como podr√°s identificar, en base a la informaci√≥n que hemos ido presentando sobre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, los objetivos que busca alcanzar cada una de estas disciplinas tambi√©n son distintos. Particularmente, la estad√≠stica descriptiva busca ordenar un conjunto de datos para examinar las tendencias o distribuciones.

La estadística inferencial, por su parte, se enfoca en analizar las diferencias de una población o muestra, observar y hacer comparaciones estadísticas para predecir posibles eventos.

¬ŅCu√°les son los m√©todos de cada disciplina?

Otra de las diferencias entre la estad√≠stica descriptiva e inferencial tiene relaci√≥n con los m√©todos o herramientas que emplean para poder examinar el conjunto de datos de una determinada muestra. 

De este modo, la estadística descriptiva se apoya en las medidas de tendencia central y las de variabilidad. La primera utiliza la media, mediana y moda para obtener los resultados. Mientras que la segunda, usa la varianza, la desviación estándar, el rango y la frecuencia

Por su parte, en esta guía sobre la estadística descriptiva e inferencial, hay que destacar que la estadística inferencial realiza tests estadísticos, apoyados en un análisis de la varianza; y el proceso de correlación y regresión, que permite calcular la relación entre las variables.

Para ilustrar lo mencionado anteriormente y entender con mayor detalle, la diferencia entre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, queremos se√Īalar las palabras de Gabriel Mendoza, Strategy & Insights Lead en Google y docente a cargo de nuestro curso online de Fundamentos estad√≠sticos para an√°lisis de datos:

‚ÄúExisten diferentes t√©cnicas para analizar toda la data, como Big Data, Machine Learning, Data Science, etc. Sin embargo, para lograr cualquiera de estas t√©cnicas, es importante tener los fundamentos estad√≠sticos correctos (...). La estad√≠stica es la ciencia que se ocupa de la recolecci√≥n, agrupaci√≥n, presentaci√≥n, an√°lisis e interpretaci√≥n de los datos. Los niveles del estudio de la estad√≠stica son los siguientes: exploratorio (una persona compra un chocolate, por ejemplo), descriptivo (el promedio de las ventas de chocolate fue de dos millones), relacional (correlaci√≥n positiva de las ventas con el clima), explicativo (el aumento de las ventas como resultado de mayores descuentos), predictivo (se puede predecir cu√°nto se vender√° los siguientes meses), y el aplicativo (generaci√≥n de estrategias de precios para aumentar las ventas). Por otra parte, en relaci√≥n con la estad√≠stica descriptiva, esta abarca el nivel descriptivo. Y en el caso de la estad√≠stica inferencial, se abordar√° el nivel relacional‚ÄĚ.

tabla de estadística descriptiva e inferencial

Fuente: Canva

¬ŅCu√°les son los usos de la estad√≠stica descriptiva e inferencial?

Finalmente, la √ļltima diferencia que hemos considerado para esta nota est√° vinculada con los √°mbitos de aplicaci√≥n de la estad√≠stica descriptiva e inferencial. 

Como ya se√Īalamos, la estad√≠stica descriptiva se encarga de describir la poblaci√≥n que se est√° analizando. Esto permite que pueda ser utilizada en diversos casos de investigaci√≥n, como aquellos que implican un estudio cuantitativo, econ√≥mico; e incluso, en el contexto laboral y empresarial.

Para ilustrar este concepto sobre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, queremos referenciar un estudio de Infobae. Este explica que se espera que para el a√Īo 2025, existan m√°s de 450 exabytes de datos diarios. Por ese motivo, es esencial que las organizaciones dispongan de capital humano capacitado para recopilar, procesar, analizar y presentar datos de manera eficiente. Como resultado, se podr√°n optimizar los procesos de toma de decisiones cotidianos, que tendr√°n un impacto directo en el estado general de las econom√≠as desde una perspectiva mundial. Todo ello ser√° posible por medio del desarrollo de disciplinas como el Big Data y Data Science, que posibilitan el entendimiento de los procesos antes de tomar decisiones de valor para las compa√Ī√≠as.

grupo laboral hace una comparativa entre estadística descriptiva e inferencial

Fuente: Canva

Entonces, por medio de la utilizaci√≥n de la estad√≠stica descriptiva e inferencial; y al usar gr√°ficos estad√≠sticos, textos o tablas, podr√°s agrupar y organizar la informaci√≥n. Como hemos dicho, esto se apoya en diversas medidas estad√≠sticas, como:

  • La tendencia central.
  • Las medidas de dispersi√≥n.
  • La desviaci√≥n est√°ndar.

Por √ļltimo, para ir finalizando con este art√≠culo sobre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, desde el enfoque de la estad√≠stica inferencial, debemos explicitar que se utiliza para predecir la ocurrencia de alg√ļn evento. En simples palabras, se basa en el desarrollo de predicciones o conclusiones, que se extraen a partir de la observaci√≥n y el estudio de los datos disponibles sobre una poblaci√≥n.

Asimismo, el uso de la estad√≠stica inferencial se puede aplicar a las Ciencias Sociales y Naturales, as√≠ como en el sector industrial. Si buscas conocer a√ļn m√°s sobre la comparativa entre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, debes tener en cuenta que este tipo de estudio estad√≠stico requiere una serie de habilidades, que se sustenta en el manejo de distintas t√©cnicas, como:

  • Pruebas de hip√≥tesis.
  • Intervalos caracter√≠sticos.
  • El estudio de procesos estad√≠sticos: regresi√≥n y correlaci√≥n.

Para poder gestionar esta metodología de análisis de datos al máximo, como afirma un estudio de Forbes, dentro del mercado laboral actual, es imprescindible desarrollar competencias relacionadas con el manejo de herramientas de análisis de datos y la programación. De todos modos, es fundamental combinar saberes matemáticos, estadísticos y tecnológicos con cualidades blandas, como la comunicación interpersonal. Solamente así, al saber gestionar datos por medio de la estadística descriptiva e inferencial, se podrá trabajar en equipo y alcanzar las metas planteadas.

compa√Īeros de equipo realizan an√°lisis de estad√≠stica descriptiva e inferencial

Fuente: Pexels

Algunos ejemplos de estadística descriptiva e inferencial

Ahora que ya conoces un poco m√°s sobre las diferencias que se presentan entre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, te mostraremos algunos ejemplos. Estos te permitir√°n tener una visi√≥n a√ļn m√°s clara, de cada una de estas disciplinas. Tambi√©n, podr√°s conocer m√°s a fondo la utilidad de la estad√≠stica descriptiva e inferencial, y c√≥mo pueden ser funcionales en diversos contextos de an√°lisis.

Presta atención, porque a continuación, te presentaremos algunos ejemplos de estadística descriptiva e inferencial, que puedes tener en cuenta en este estudio comparativo entre ambos tipos de estudios estadísticos:

Ejemplo de estadística descriptiva

En el caso de que desees entender en la pr√°ctica, en qu√© casos se emplea la estad√≠stica descriptiva e inferencial, te traemos un ejemplo sencillo. En nuestro caso hipot√©tico, un restaurante quiere ampliar su men√ļ, al incluir opciones vegetarianas, pues ha notado que muchos otros comercios que integran la competencia, est√°n incorporando estas alternativas en sus cartas. Sin embargo, no est√°n seguros si en su restaurante, hay una alta demanda de vegetarianos o potenciales clientes dispuestos a consumir estos nuevos platos.

Para tomar una decisi√≥n, la empresa necesita saber si debe usar la estad√≠stica descriptiva e inferencial en este caso. De este modo, el equipo encargado de realizar el estudio de mercado, decide hacer una encuesta a su p√ļblico v√≠a correo electr√≥nico. Ello, con el objetivo de conocer qu√© porcentaje de sus consumidores se siente atra√≠do por estas nuevas opciones y si las consumir√≠a. E igualmente, para conocer cu√°nto estar√≠an dispuestos a pagar por cada uno de los platos de este nuevo men√ļ. 

Luego de obtener las respuestas de la muestra, la informaci√≥n es procesada, organizada y sintetizada, para realizar, finalmente, un an√°lisis estad√≠stico descriptivo. Este les permitir√° tomar una decisi√≥n final respecto al nuevo men√ļ, a partir de conocer cu√°l ser√° el pron√≥stico de ventas a futuro. 

discusión de equipo de trabajo sobre estadística descriptiva e inferencial

Fuente: Pexels

Ejemplo de estadística inferencial

Una comprensión más certera de las diferencias entre la estadística descriptiva e inferencial, implica conocer algunos ejemplos de estadística inferencial. Como hemos visto, la estadística inferencial se emplea para diversos ámbitos, en los cuáles sirve de gran ayuda. Ello, como resultado de las predicciones que realiza sobre la posibilidad de que suceda o no cierto fenómeno. Veamos algunos ejemplos de ello. ¡Toma nota!:

Sector educativo

La estad√≠stica inferencial se vincula con el √°mbito educativo, ya que se apoya en la compresi√≥n de proyectos o propuestas que permitan mejorar: la metodolog√≠a de aprendizaje, la identificaci√≥n de problemas, m√©todos de evaluaci√≥n, entre otros elementos. 

√Āmbito sociol√≥gico

Otro de los campos donde se pone en acci√≥n la estad√≠stica inferencial, es es las investigaciones sociol√≥gicas. Por ejemplo, un caso son los sondeos o bocas de urna, que se desarrollan durante los procesos electorales de diversos lugares. En consecuencia, al distinguir las diferencias entre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, es posible realizar una estimaci√≥n (a trav√©s de la metodolog√≠a inferencial de an√°lisis de datos) de qui√©n ser√° el candidato que posiblemente sea elegido para cubrir alg√ļn cargo pol√≠tico. 

√Ārea econ√≥mica

Finalmente, el √ļltimo √°mbito con el que se relaciona la estad√≠stica inductiva y que hemos decidido considerar en esta nota sobre la estad√≠stica descriptiva e inferencial, es la investigaci√≥n econ√≥mica. 

En pocas palabras, este tipo de estudio estadístico es necesario para el análisis del conjunto de datos de tu muestra. Esto, a través de la aplicación de métodos inferenciales, como las series temporales y el análisis de mercado.

toma de decisiones sobre estadística descriptiva e inferencial

Fuente: Canva

Pues bien, lo √ļnico que tienes que hacer es elegir alguno de estos m√©todos de an√°lisis de datos, en funci√≥n de tus objetivos y de cada proceso que necesites evaluar en particular y seg√ļn tu √°rea de trabajo. 

Ten presente que disponer de habilidades en an√°lisis de datos puede facilitar, tanto las tareas laborales individuales, as√≠ como las de tu equipo en general. Y al mismo tiempo, te permiten reducir tus tiempos de trabajo y volverte m√°s productivo. 

Para aprovechar todas las ventajas de la estad√≠stica descriptiva e inferencial, te recomendamos que conozcas nuestros cursos online de Inteligencia y ciencia de datos. Mediante clases integrales, tendr√°s a tu disposici√≥n todos los conocimientos que necesitas, para optimizar a√ļn m√°s tu perfil profesional. 

Para terminar este an√°lisis sobre estad√≠stica descriptiva e inferencial, queremos destacar una de las frases famosas de Peter Sondergaard, vicepresidente de Gartner, empresa consultora estadounidense, especializada en la investigaci√≥n de las nuevas tecnolog√≠as: ‚ÄúLa informaci√≥n es el aceite del siglo XXI, y la anal√≠tica es el motor de combusti√≥n‚ÄĚ. 

Entonces, maximiza los beneficios de estas disciplinas estad√≠sticas que te hemos presentado. Procesa, eval√ļa y saca tus propias conclusiones a trav√©s de los datos. Y como resultado, podr√°s agilizar tus tareas, como lo har√≠a un experto en Data Analysis. 

¡Nos vemos en el próximo artículo!