Actualizado por ultima vez el 12 de enero de 2022, por Luis Benites.
Un gráfico circular es una forma de mostrar datos.
El análisis estadístico es la ciencia de recopilar datos y descubrir patrones y tendencias. Realmente es solo otra forma de decir «estadísticas». Después de recopilar datos, puede analizarlos para:
- Resume los datos. Por ejemplo, haga un gráfico circular .
- Encuentre medidas clave de ubicación . Por ejemplo, la media le dice cuál es el número promedio (o «medio») en un conjunto de datos.
- Calcular medidas de dispersión : estas le indican si sus datos están muy agrupados o más dispersos. La desviación estándar es una de las medidas de dispersión más utilizadas; te dice qué tan dispersos están tus datos sobre la media.
- Hacer predicciones futuras basadas en el comportamiento pasado. Esto es especialmente útil en comercio minorista, manufactura, banca, deportes o para cualquier organización donde conocer las tendencias futuras sería un beneficio.
- Probar la hipótesis de un experimento . La recopilación de datos de un experimento solo cuenta una historia cuando analiza los datos. Esta parte del análisis estadístico se llama más formalmente » Prueba de hipótesis», donde la hipótesis nula (la teoría comúnmente aceptada) se prueba o se desaprueba.
Análisis Estadístico y el Método Científico
El análisis estadístico se usa ampliamente en la ciencia, desde la física hasta las ciencias sociales. Además de probar hipótesis, las estadísticas pueden proporcionar una aproximación a una incógnita que es difícil o imposible de medir. Por ejemplo, el campo de la teoría cuántica de campos , si bien proporciona éxito en el aspecto teórico de las cosas, ha demostrado ser un desafío para la experimentación y la medición empíricas. Algunos temas de las ciencias sociales, como el estudio de la conciencia o la elección, son prácticamente imposibles de medir; el análisis estadístico puede arrojar luz sobre cuál sería el escenario más probable o menos probable.
Cuando las estadísticas mienten
Si bien las estadísticas pueden sonar como una base sólida para sacar conclusiones y presentar «hechos», tenga cuidado con las trampas del análisis estadístico. Incluyen la manipulación deliberada y accidental de los resultados. Sin embargo, a veces las estadísticas simplemente están equivocadas. Un ejemplo famoso de estadísticas «simplemente erróneas» es la paradoja de Simpson , que nos muestra que incluso las mejores estadísticas pueden ser completamente inútiles. En un caso clásico de Simpson, los promedios de las admisiones de la Universidad de Berkeley (correctamente) mostraron que su tasa de admisión promedio era más alta para las mujeres que para los hombres, cuando en realidad era al revés. Para una explicación más detallada de ese cerebro, vea La paradoja de Simpson .
Para ver algunos ejemplos de manipulación deliberada (o simplemente tonta) de estadísticas, consulte:
- Gráficos engañosos: ejemplos de la vida real
- Ejemplos de estadísticas engañosas en la publicidad y en las noticias
