Conocer las diferencias entre la estadística descriptiva e inferencial puede ayudarte a optimizar aún más tus procesos de toma de decisiones que impliquen un análisis de datos. 

En efecto, hoy en día, la analítica de datos se ha convertido en una fuente de conocimientos obligatoria para todo colaborador. Así, todo talento humano que desee sumar a su equipo de trabajo, necesita manejar a la perfección, herramientas de análisis de datos, como la estadística descriptiva e inferencial. 

Pero desde una perspectiva comparativa, ¿en qué consiste la estadística descriptiva e inferencial? ¿Cuáles son sus ámbitos de aplicación?

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.

¿Estás listo? ¡Comencemos!

¿Cómo se define la estadística descriptiva e inferencial?

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

Por una parte, la estadística descriptiva, también conocida como “estadística deductiva”, es una disciplina que se basa en presentar un conjunto de datos, para que sean organizados, resumidos y descritos de una forma más sencilla. Asimismo, para comparar la estadística descriptiva e inferencial, es importante mencionar que la estadística descriptiva trabaja en el tiempo presente, estructurando datos y revelando cómo se comporta la muestra en un determinado momento.

Por otro lado, la estadística inferencial, también conocida como “estadística inductiva”, se basa en analizar los datos de una población o muestra, para poder realizar predicciones o conclusiones, que están relacionadas  con el posible comportamiento de un fenómeno en particular. Entonces, para distinguir aún más la estadística descriptiva e inferencial, debes saber que la estadística inferencial trabaja considerando el futuro, mediante sus inferencias y estimaciones.

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¿Cuáles son las funciones de la estadística descriptiva e inferencial?

En este análisis comparativo entre la estadística descriptiva e inferencial, no podemos dejar de destacar cuáles son las funciones asociadas con cada uno de estos tipos de estadística. 

Por un lado, la estadística descriptiva se encarga de describir datos relacionados con el estudio de una población y con el objetivo de sintetizar la muestra en análisis. 

En cambio, la estadística inferencial es una disciplina que se enfoca en las probabilidades. Es decir, en sacar conclusiones sobre una determinada muestra, teniendo en cuenta el análisis de sus datos. En otras palabras, para profundizar aún más en la diferencia entre la estadística descriptiva e inferencial, debes contemplar que la estadística inferencial intenta descubrir o inferir cosas que no se han hallado de manera explícita, al realizar la recopilación, procesamiento y organización de la información. Para llegar a estas conclusiones, la estadística inferencial deberá:

• Interpretar datos.
• Plantear hipótesis.
• Comparar la información.
• Realizar pruebas en base a los argumentos planteados.
• Elaborar sus predicciones.

¿Cuáles son las formas de presentación estadística?

Avanzando un poco más en este análisis sobre la estadística descriptiva e inferencial, es esencial señalar que las formas en las que se presentan estas metodologías estadísticas, también son diferentes. 

Siendo así, en relación con los medios de presentación de la estadística descriptiva, los datos a analizar se presentan a través de la tabulación y estructuración, que permiten mostrar los resultados para su posterior evaluación. 

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.

¿Cuáles son los objetivos de la estadística descriptiva e inferencial?

Como podrás identificar, en base a la información que hemos ido presentando sobre la estadística descriptiva e inferencial, los objetivos que busca alcanzar cada una de estas disciplinas también son distintos. Particularmente, la estadística 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.

¿Cuáles son los métodos de cada disciplina?

Otra de las diferencias entre la estadística descriptiva e inferencial tiene relación con los métodos 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 estadística descriptiva e inferencial, queremos señalar las palabras de Gabriel Mendoza, Strategy & Insights Lead en Google y docente a cargo de nuestro curso online de Fundamentos estadísticos para análisis de datos:

“Existen diferentes técnicas para analizar toda la data, como Big Data, Machine Learning, Data Science, etc. Sin embargo, para lograr cualquiera de estas técnicas, es importante tener los fundamentos estadísticos correctos (...). La estadística es la ciencia que se ocupa de la recolección, agrupación, presentación, análisis e interpretación de los datos. Los niveles del estudio de la estadística son los siguientes: exploratorio (una persona compra un chocolate, por ejemplo), descriptivo (el promedio de las ventas de chocolate fue de dos millones), relacional (correlación positiva de las ventas con el clima), explicativo (el aumento de las ventas como resultado de mayores descuentos), predictivo (se puede predecir cuánto se venderá los siguientes meses), y el aplicativo (generación de estrategias de precios para aumentar las ventas). Por otra parte, en relación con la estadística descriptiva, esta abarca el nivel descriptivo. Y en el caso de la estadística inferencial, se abordará el nivel relacional”.

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¿Cuáles son los usos de la estadística descriptiva e inferencial?

Finalmente, la última diferencia que hemos considerado para esta nota está vinculada con los ámbitos de aplicación de la estadística descriptiva e inferencial. 

Como ya señalamos, la estadística descriptiva se encarga de describir la población que se está analizando. Esto permite que pueda ser utilizada en diversos casos de investigación, como aquellos que implican un estudio cuantitativo, económico; e incluso, en el contexto laboral y empresarial.

Para ilustrar este concepto sobre la estadística descriptiva e inferencial, queremos referenciar un estudio de Infobae. Este explica que se espera que para el año 2025, existan más 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 podrán optimizar los procesos de toma de decisiones cotidianos, que tendrán un impacto directo en el estado general de las economías desde una perspectiva mundial. Todo ello será 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 compañías.

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Entonces, por medio de la utilización de la estadística descriptiva e inferencial; y al usar gráficos estadísticos, textos o tablas, podrás agrupar y organizar la información. Como hemos dicho, esto se apoya en diversas medidas estadísticas, como:

• La tendencia central.
• Las medidas de dispersión.
• La desviación estándar.

Por último, para ir finalizando con este artículo sobre la estadística descriptiva e inferencial, desde el enfoque de la estadística inferencial, debemos explicitar que se utiliza para predecir la ocurrencia de algún evento. En simples palabras, se basa en el desarrollo de predicciones o conclusiones, que se extraen a partir de la observación y el estudio de los datos disponibles sobre una población.

Asimismo, el uso de la estadística inferencial se puede aplicar a las Ciencias Sociales y Naturales, así como en el sector industrial. Si buscas conocer aún más sobre la comparativa entre la estadística descriptiva e inferencial, debes tener en cuenta que este tipo de estudio estadístico requiere una serie de habilidades, que se sustenta en el manejo de distintas técnicas, como:

• Pruebas de hipótesis.
• Intervalos característicos.
• El estudio de procesos estadísticos: regresión y correlación.

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.

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Algunos ejemplos de estadística descriptiva e inferencial

Ahora que ya conoces un poco más sobre las diferencias que se presentan entre la estadística descriptiva e inferencial, te mostraremos algunos ejemplos. Estos te permitirán tener una visión aún más clara, de cada una de estas disciplinas. También, podrás conocer más a fondo la utilidad de la estadística descriptiva e inferencial, y cómo pueden ser funcionales en diversos contextos de análisis.

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 práctica, en qué casos se emplea la estadística descriptiva e inferencial, te traemos un ejemplo sencillo. En nuestro caso hipotético, un restaurante quiere ampliar su menú, al incluir opciones vegetarianas, pues ha notado que muchos otros comercios que integran la competencia, están incorporando estas alternativas en sus cartas. Sin embargo, no están seguros si en su restaurante, hay una alta demanda de vegetarianos o potenciales clientes dispuestos a consumir estos nuevos platos.

Para tomar una decisión, la empresa necesita saber si debe usar la estadística descriptiva e inferencial en este caso. De este modo, el equipo encargado de realizar el estudio de mercado, decide hacer una encuesta a su público vía correo electrónico. Ello, con el objetivo de conocer qué porcentaje de sus consumidores se siente atraído por estas nuevas opciones y si las consumiría. E igualmente, para conocer cuánto estarían dispuestos a pagar por cada uno de los platos de este nuevo menú. 

Luego de obtener las respuestas de la muestra, la información es procesada, organizada y sintetizada, para realizar, finalmente, un análisis estadístico descriptivo. Este les permitirá tomar una decisión final respecto al nuevo menú, a partir de conocer cuál será el pronóstico de ventas a futuro. 

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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 estadística inferencial se vincula con el ámbito educativo, ya que se apoya en la compresión de proyectos o propuestas que permitan mejorar: la metodología de aprendizaje, la identificación de problemas, métodos de evaluación, entre otros elementos. 

Ámbito sociológico

Otro de los campos donde se pone en acción la estadística inferencial, es es las investigaciones sociológicas. 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 estadística descriptiva e inferencial, es posible realizar una estimación (a través de la metodología inferencial de análisis de datos) de quién será el candidato que posiblemente sea elegido para cubrir algún cargo político. 

Área económica

Finalmente, el último ámbito con el que se relaciona la estadística inductiva y que hemos decidido considerar en esta nota sobre la estadística descriptiva e inferencial, es la investigación económica. 

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.

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Pues bien, lo único que tienes que hacer es elegir alguno de estos métodos de análisis de datos, en función de tus objetivos y de cada proceso que necesites evaluar en particular y según tu área de trabajo. 

Ten presente que disponer de habilidades en análisis de datos puede facilitar, tanto las tareas laborales individuales, así como las de tu equipo en general. Y al mismo tiempo, te permiten reducir tus tiempos de trabajo y volverte más productivo. 

Para aprovechar todas las ventajas de la estadística descriptiva e inferencial, te recomendamos que conozcas nuestros cursos online de Inteligencia y ciencia de datos. Mediante clases integrales, tendrás a tu disposición todos los conocimientos que necesitas, para optimizar aún más tu perfil profesional. 

Para terminar este análisis sobre estadística descriptiva e inferencial, queremos destacar una de las frases famosas de Peter Sondergaard, vicepresidente de Gartner, empresa consultora estadounidense, especializada en la investigación de las nuevas tecnologías: “La información es el aceite del siglo XXI, y la analítica es el motor de combustión”. 

Entonces, maximiza los beneficios de estas disciplinas estadísticas que te hemos presentado. Procesa, evalúa y saca tus propias conclusiones a través de los datos. Y como resultado, podrás agilizar tus tareas, como lo haría un experto en Data Analysis. 

¡Nos vemos en el próximo artículo!