¿Qué es el análisis estadístico?

En un esfuerzo por organizar sus datos y predecir las tendencias futuras en función de la información, muchas empresas confían en el análisis estadístico.

Mientras que las organizaciones tienen muchas opciones sobre qué hacer con sus datos masivos, el análisis estadístico es una forma de examinarlo como un todo, así como desglosarse en muestras individuales.

La empresa de tecnología en línea TechTarget.com describe el análisis estadístico como un aspecto de la inteligencia empresarial que involucra la recopilación y el escrutinio de los negocios. datos y el informe de tendencias.

"El análisis estadístico examina cada muestra de datos en una población (el conjunto de elementos de los que se pueden extraer las muestras), en lugar de una representación de muestras transversales como Los sofisticados métodos sí lo hacen ", escribe TechTarget en su sitio web.

Señalan formas específicas en que se completa el análisis estadístico. Dijeron que se tomaron cinco pasos durante el proceso, que incluyen:

• Describir la naturaleza de los datos que se analizarán.
• Explorar la relación de los datos con la población subyacente.
• Crear un modelo para resumir la comprensión de cómo los datos se relacionan con la población subyacente.
• Demuestre (o desapruebe) la validez del modelo.
• Emplee análisis predictivos para anticipar tendencias futuras.

SAS analiza el análisis estadístico como la ciencia de recolectando, explorando y presentando grandes cantidades de datos para descubrir patrones y tendencias subyacentes.

Dan Sullivan, autor, arquitecto de sistemas y consultor con más de 20 años de experiencia en TI con compromisos en arquitectura de sistemas, seguridad empresarial, avanzado análisis e inteligencia de negocios, dice que hay varias formas en que las empresas pueden usar el análisis estadístico para su ventaja, incluida la búsqueda de las mejores líneas de productos, la identificación de las ventas de bajo rendimiento aff y obtener una idea de qué tan variado es el rendimiento de ventas entre las regiones del país.

En un blog publicado en Tom's IT Pro, Sullivan escribe que las herramientas analíticas estadísticas se pueden usar para ayudar con el modelado predictivo. En lugar de mostrar predicciones de tendencias simples que pueden verse afectadas por una serie de factores externos, dijo que las herramientas de análisis estadístico les permiten a las empresas profundizar para ver información adicional.

"Las herramientas estadísticas pueden ayudarlo a descubrir esas piezas adicionales de información, "Sullivan escribió.

Tipos de análisis estadístico

Hay dos tipos principales de análisis estadístico: descriptivo e inferencia, también conocido como modelado.

Según el sitio web My Market Research Methods, las estadísticas descriptivas son lo que usan las organizaciones para resumir sus datos.

"Las estadísticas descriptivas pretenden describir una gran cantidad de datos con cuadros y tablas de resumen, pero no intentan sacar conclusiones sobre la población de la que se tomó la muestra," el la compañía escribe en su sitio web. "Simplemente estás resumiendo la información que tienes con cuadros y gráficos bonitos, algo así como contarle a alguien los puntos clave de un libro (resumen ejecutivo) en lugar de solo entregarle un libro grueso (datos en bruto)".

Desde gráficos , los gráficos y las tablas son componentes principales; las estadísticas descriptivas facilitan la comprensión y visualización de los datos sin formato. Laerd Statistics, que ayuda a los estudiantes con su trabajo estadístico, señala que las estadísticas descriptivas son simplemente una forma de describir datos y no se utilizan para sacar conclusiones más allá de los datos analizados o para llegar a conclusiones con respecto a cualquier hipótesis.

nos permite presentar los datos de una manera más significativa, que permite una interpretación más simple de los datos, "Laerd escribe en su sitio web.

Entre algunos de los datos útiles que provienen de estadísticas descriptivas se incluye el modo, la mediana y la media, como así como rango, varianza y desviación estándar.

El segundo tipo de análisis estadístico es la inferencia. Las estadísticas inferenciales son una forma de estudiar los datos aún más.

Según My Market Research, las estadísticas de inferencia permiten a las organizaciones probar una hipótesis y sacar conclusiones sobre los datos. En estos casos, típicamente se examina una muestra de los datos completos, y los resultados se aplican al grupo como un todo.

Según el proveedor de libros de texto en línea Boundless, las conclusiones de una inferencia estadística son una proposición estadística. Algunas formas comunes de proposición estadística apuntan a incluir:

• Estimaciones : Un valor particular que mejor se aproxima a algún parámetro de interés
• Intervalo de confianza : un intervalo construido usando un conjunto de datos extraídos de una población que, bajo muestreo repetido de tales conjuntos de datos, tales intervalos contendrían el valor del parámetro verdadero con la probabilidad en el nivel de confianza establecido
• Intervalos creíbles : un conjunto de valores que contiene, por ejemplo, el 95 por ciento de la creencia posterior

Al final, las estadísticas descriptivas se utilizan para describir los datos, mientras que las estadísticas inferenciales se utilizan para inferir conclusiones e hipótesis sobre la misma información.

Software de análisis estadístico

Dado que no todo el mundo es un genio matemático capaz de computar fácilmente las estadísticas necesarias en los montones de datos que adquiere una empresa, la mayoría de las organizaciones utilizan algún tipo de software de análisis estadístico. El software, que es ofrecido por una cantidad de proveedores, brinda el análisis específico que una organización necesita para mejorar sus negocios.

El software puede generar tablas y gráficos de forma fácil y rápida al realizar estadísticas descriptivas, mientras que al mismo tiempo realiza los cálculos más sofisticados que se requieren al realizar estadísticas inferenciales.

Entre algunos de los servicios de software de análisis estadístico más populares se encuentran SPSS, SAS, Revolution Analytics 'R, Minitab y Stata de IBM.

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