Análisis estadístico: ¿Qué es y por qué necesitas aprenderlo ya?

Análisis estadístico: ¿Qué es y por qué necesitas aprenderlo ya?

Última actualización 11 de Marzo del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Hugo Rodríguez

¿Alguna vez has intentado mirar a tu alrededor, queriendo ver el aire, pero no puedes hacerlo? Obviamente no, es invisible para nuestros ojos, pero lo sentimos y es nuestro soporte vital. Pese a que las estadísticas no llegan a ser esenciales para vivir también están a nuestro alrededor, presentes en diversos aspectos de nuestras vidas. Por esta razón, hoy aprenderemos todo sobre el análisis estadístico.

Mediante esta clase de análisis estadístico de datos, tu comprensión sobre los procesos será completamente diferente. Un minúsculo dato, una variable con la que no contabas o un elemento inesperado puede ayudarte a entender una información que de otra manera, no habrías podido asimilar.

¿Tan esenciales son los análisis estadísticos en nuestra vida? ¡Prepárate para descubrirlo!

Índice

  1. Hablemos de la estadística

  2. ¿Qué es un análisis estadístico?

  3. ¿Cuál es el propósito de un análisis estadístico?

  4. Tipos de análisis estadísticos

  5. ¿Cómo hacer un análisis estadístico de datos?

  6. Herramientas de análisis estadísticos

 

Hablemos de la estadística

Aunque no lo parezca, la estadística es una opción que está presente permanentemente en nuestras vidas. Independientemente de la profesión que hayas decidido ejercer en la vida, debes tener ciertas nociones sobre el área, especialmente si quieres ver fructificar algún negocio.

Los números rigen nuestra vida en una gran medida. No sólo para realizar las compras en el supermercado, también tienen incidencia en la gran mayoría de nuestras actividades. Y ahí es donde entra la estadística.

 

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Fuente: Pixabay

 

Según lo definen desde Economipedia, la estadística se ocupa de obtener, ordenar y analizar un conjunto de datos, para conseguir "explicaciones y predicciones" sobre eventos observados.

Entonces, ¿dónde encaja el análisis estadístico? ¿Son sólo un estudio de números sobre un evento determinado? Si, pero hay muchísima más información que debes saber.

¿Qué es un análisis estadístico?

El análisis estadístico va un paso más allá. Básicamente, es el proceso para interpretar los datos numéricos que tenemos a nuestra disposición, con la finalidad de que nos ayude a tomar decisiones. Especialmente en el mundo de los negocios.

¿Qué es el análisis estadístico? El procedimiento por el cual realizas operaciones estadísticas (suena obvio, pero si vamos a dar una información hay que darla bien y precisa 😅).

Muy lindo todo pero, ¿y eso te va a servir? Mucho más de lo que piensas.

 

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¿Cuál es el propósito de un análisis estadístico?

Como seres pensantes que somos, buscamos siempre conseguir el por qué de las cosas. Por esta razón, te explicamos el objetivo del análisis estadístico en diversos ámbitos.

Pese a que pueden utilizarse estudios numéricos para interpretar contextos en el marco de la política, sociedad e incluso de la psicología, es en el tema económico y financiero donde más nos interesa su aplicación.

Es especialmente importante el análisis estadístico en el contexto digital y de los negocios, ya que está asociado a las técnicas de business intelligence y de big data las cuales contribuyen, desde diversas perspectivas, con procedimientos para recopilar y analizar los datos.

¿Con qué intención hacen esto? Para transformar los datos en información estratégica que resulte útil para un negocio determinado.

Ha sido especialmente con la afloración del big data que el análisis estadístico ha adquirido un gran valor. Este método ayuda a las empresas que buscan ser competitivas en el mercado a obtener los instrumentos necesarios para tomar decisiones racionales, basadas en cifras y datos concretos.

 

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Este tipo de análisis convierte los datos brutos en información valiosa para comprender el mercado y su contexto (o lo que vendría a ser un insight de negocio), lo que facilita la toma de decisiones efectivas.

Tipos de análisis estadísticos

Hay varios tipos de análisis estadísticos que podemos distinguir:

📈 Según el objetivo del mismo.

📈 Según el número de variables.

Comencemos con el primero:

Tipos de análisis estadísticos según la función

Si hacemos un estudio de los tipos de análisis estadísticos según el objetivo que deseemos alcanzar, tenemos las siguientes categorías.

Exploratorio

Se trata de la recopilación de estadísticas buscando un entendimiento básico de los datos, para detectar valores atípicos o sobresalientes.

Veamos este tipo de análisis estadístico en la vida real. Por medio de este estudio, puedes determinar:

📊 En qué sucursal se vende más.

📊 Diferencias entre los productos más y menos vendidos.

📊 ¿De qué producto hay más stock?

...y un largo etc. Es como una primera etapa de cualquier análisis estadístico de datos y así evitarás recopilar información equivocada o inesperada.

Por medio de este estudio, puedes formular hipótesis que se demostrarán posteriormente con un análisis inferencial.

 

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Fuente: Pixabay

 

Inferencial

Con el análisis inferencial no tendremos una certeza absoluta, ya que se basa en conclusiones con probabilidades relativas.

Para entender tanta teoría, ¿por qué no utilizar un ejemplo de estadística inferencial?

📊 Se plantea la hipótesis de que un producto X es comprado por familias numerosas. Por lo que estos grupos son candidatos potenciales a adquirir otros productos similares o complementarios.

📊 La venta de un producto estrella ocasiona que los clientes consuman otros productos parecidos en menor cantidad.

Ten cuidado con el análisis inferencial, pues la recopilación de datos que se utilizó para generar la hipótesis (la del análisis exploratorio) no debe usarse, ya que existiría un sesgo y podría invalidar las conclusiones.

Descriptivo

El más común de la lista. Este tipo de estudio describe un conjunto de datos, para conocer al detalle la información y la manera en la que se estructura.

¿Y en qué situaciones se pueden realizar estos análisis? Veamos otro ejemplo de estadistica descriptiva.

📊  Si quieres saber el número de ventas concretadas.

📊 Un número nuevo de clientes.

📊 Número de artículos en stock.

En esencia, se limita a plantear deducciones a partir de los datos recopilados. No hay más vueltas que darle.😅

Predictivo

El favorito de los historiadores. ¿A qué nos referimos? Básicamente, el análisis predictivo identifica las relaciones entre las distintas variables de eventos pasados, explota estos vínculos y sostiene una predicción de resultados para futuros eventos.

Veámoslo con nuestros ejemplos respectivos sobre análisis estadístico:

📊 La cantidad de stock que debe tenerse en el almacén para cada artículo

📊 Algún tipo de servicio para solicitar a algún ayuntamiento en años venideros, basada en datos del padrón.

A diferencia del análisis estadístico inferencial, que busca comprender y demostrar la relación, el predictivo está pendiente del valor y no le preocupa demasiado el vínculo entre los componentes.

 

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Fuente: Pixabay

 

Casual

¿Alguna vez escuchaste hablar de causa y efecto? Pues con el análisis causal puedes relacionar unas causas con sus efectos, así como el nivel en el que se afectan.

Comparémoslo con el análisis inferencial (nuestro parámetro comparativo de este post).

📊 Con el inferencial determinamos que cuando el producto estrella vende, lo hacen los otros productos en menor cantidad, pero no sabemos si vendiendo menos de ese producto subirán las ventas de los demás.

Es decir, con el análisis inferencial vemos la relación. Con el causal vemos la causa de la misma. 

¿Para qué sirve el análisis causal? Permite investigar y resolver de forma eficaz algunos problemas que puedan afectar uno o más servicios.

Mecanicista

Y llegamos al último y más complejo de todos los tipos de análisis estadísticos: el análisis mecanicista.

Gracias a este análisis estadístico, podemos comprender y predecir cómo las variables se afectan entre sí (no al resultado).

Es uno de los estudios de datos menos utilizados, ya que se debe tener un dominio alto de los procesos que se estudiarán. Lo podemos ver en casos como el siguiente:

📊 Si el incremento en la inversión en publicidad, así como el aumento en el personal del departamento de marketing tiene incidencia en el aumento del número de ventas. Y también cómo influyen estas últimas en las variables anteriores.

Tipos de análisis estadístico según el número de variables

En este caso, tendremos tres tipos de análisis estadísticos muy bien definidos:

Análisis univariado

Se trata de un análisis primario, básico por así decirlo. Mide característica por característica de forma aislada.

Ahora un ejemplo de análisis estadístico sencillo.

📊 Una persona pesa X cantidad de kilos.

Es decir, todos los procesos y componentes de media, mediana, moda, porcentajes...miden una única variable.

 

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Fuente: Pixabay

 

El análisis univariado es muy controversial, ya que usualmente las variables se presentan interconectadas y para sacar conclusiones, se toman la relación entre dos o varias.

Veamos esta situación:

📊 Si una persona pesa X cantidad de kilos y mide X cantidad de metros, esta persona es pesada.

En este caso, pasamos al segundo tipo de análisis estadístico.

Análisis bivariado

Esencialmente, el análisis bivariado es la realización de un tratamiento estadístico a 2 variables, de forma simultánea.

Veamos un ejemplo con este caso:

📊 Si hablamos de X cantidad de mujeres casadas, estamos tomando en cuenta dos variables: sexo femenino y estado civil.

En el caso de que hayan desarrolladas más variables, nos enfocamos en el último tipo. 

Análisis multivariado

En esta categoría, se analizan 3 o más variables y su relación existente.

Su gran utilidad es que permite sintetizar las relaciones entre las variables analizadas, aunque no es muy utilizada al tratarse de análisis estadístico avanzado.

Ya sabes que tipo de análisis estadísticos necesitas según cada situación y según el número de variables. Pero, ¿quieres saber cómo hacer uno? Ven que te lo explicamos.

¿Cómo hacer un análisis estadístico de datos?

Ya vimos el por qué, ahora vamos con el cómo.

Como verás, es bastante sencillo. Te mostraremos cómo funciona el análisis estadístico en 5 etapas.

Recopilación

Inicialmente, se deberán recopilar los datos de la muestra en cuestión.

¿Cómo se recopilan estas variables? A través de encuestas, big data, redes sociales, business intelligence u otros medios. Todo vale en el análisis estadístico.

 

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Fuente: Pixabay

 

Procesado de datos

En esta fase se incluyen:

✅ La limpieza de los datos.

✅ El filtrado de la información.

✅ La homogeneización de datos.

Presentación de datos

No hay mucho misterio, se trata del proceso de presentar los datos.

¿De qué manera? Principalmente, se muestran de forma gráfica.

Análisis de datos

Aquí ya entra el proceso como tal. Ya tenemos las variables, ahora hay que ver para qué nos sirven.

En esta fase, podemos extraer nuestras conclusiones generales, basadas en los datos de la muestra.

Interpretación de datos

Una vez tengamos los datos presentados y analizados, el siguiente paso vendría a ser nuestro toque.

Según la interpretación que le demos a esta información, podremos detectar alguna tendencia o patrón, así como también describir futuros escenarios. Para esto sirve este análisis estadístico.

Ya sabes qué debes hacer para realizar un análisis estadístico. Ahora, ¿te gustaría saber que herramientas tienes a tu disposición?

 

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Herramientas de análisis estadísticos

Vamos un paso más allá: ¿qué programas me sirven para realizar un análisis estadístico?

Te damos algunas opciones

SPSS (IBM)

Si quieres estudiar el comportamiento humano, probablemente no encuentres un software mejor de análisis de datos que SPSS.

Este programa te brinda la oportunidad de compilar estadísticas descriptivas, así como análisis paramétricos y no paramétricos o representaciones gráficas.

¡Una verdadera joya!💎 Ideal para proyectos de cualquier tamaño o complejidad.

R

Aparte de ser la decimonovena letra del alfabeto español, también es un paquete de software estadístico libre, tanto para la investigación del comportamiento humano como para otras áreas.

En este caso, los complementos se encuentran disponibles para múltiples aplicaciones, lo que sería una ventaja en varias formas del procesamiento de datos.

MATLAB

Además de ser una plataforma analítica, MatLab también es un lenguaje de programación, comúnmente usado por científicos o ingenieros.

Si necesitas un análisis de datos o crear modelos, esta herramienta valdrá la pena. Aunque el manejo pueda ser ligeramente complicado.

SAS

La plataforma de análisis estadístico SAS te brinda la oportunidad de usar la interfaz gráfica de usuario (GUI) o de generar scripts en el caso de estudios más avanzados.

Es muy útil, especialmente si quieres realizar análisis complejos y producir gráficos. Aún así, la codificación puede ser un problema si no estás acostumbrado.

Microsoft Excel

La pesadilla y salvación de muchos a partes iguales. El programa de Microsoft que amas si lo sabes utilizar o lo odias si no lo has manejado en tu vida.

Aunque no sea la mejor opción para esta clase de análisis estadísticos, Excel cuenta con una variedad de herramientas que te permitirán visualizar los datos y revisar estadísticas sencillas.

Si deseas ver los conceptos esenciales de tus datos, este programa te será más que suficiente.

 

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Cómo pudiste apreciar, el proceso de análisis estadístico es muy útil en diversos aspectos de la vida. No importa si diriges una compañía o sólo quieres saber las probabilidades de que gane tu equipo de fútbol favorito, para ambas opciones te sirve realizar este tipo de estudio.

Aunque eso no quiere decir que tu empresa será exitosa o ni siquiera que tu equipo vaya a ganar. Pero conocer la información te permitirá estar preparado ante los acontecimientos, banales e importantes. Lo que hagas con los datos y la interpretación de los mismos dependerá de ti.

¡Hasta aquí hemos llegado! Si te interesa saber más acerca del análisis estadístico, no puedes dejar de revisar nuestros cursos, con los que constantemente estarás educándote con profesionales calificados y bajo las formas más didácticas.

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