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análisis estadístico

Te ayudamos a comprender qué es un análisis estadístico de una investigación

La estadística, aunque no lo parezca, está presente constantemente en nuestras vidas. Esto se acentúa aún más si es en el ámbito académico y te han solicitado una tesis o ensayo. Si estás dando vueltas por internet buscando información al respecto, podemos ayudarte. En este post te explicaremos qué es, para qué sirve y qué tipos de análisis estadístico existen en una investigación. 

Análisis estadístico: ¿qué es?

El análisis estadístico es el proceso que se realiza para poder interpretar los datos numéricos que tenemos a disposición. La finalidad que tiene es de ayudar a tomar decisiones, sobre todo en el mundo de los negocios. 




¿Para qué sirve el análisis estadístico?

Por más de que el análisis estadístico pueda estar presente en diferentes contextos como, por ejemplo: en la sociedad, en la política y hasta en la psicología, el contexto en el que más se relaciona es en el financiero y económico, en esos ámbitos son de mayor interés su aplicación. 

Además de la importancia que se tiene al análisis estadístico en los negocios, también lo es en el contexto digital, ya que está asociado a las técnicas de business intelligence y de big data, las cuales dichas técnicas son esenciales para analizar y recopilar datos. 

¿Con qué intención hacen un análisis estadístico? Para transformar los datos obtenidos, en información estratégica con el fin de que sea útil para un determinado negocio. 

El análisis estadístico convierte los datos brutos en información valiosa para comprender su contexto y el mercado, lo que facilita tomar decisiones que sean efectivas. 

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¿Cuáles son los tipos de análisis estadísticos?

Hay diferentes tipos de análisis estadísticos de una investigación que se pueden distinguir por dos grupos:

  • Según el objetivo.
  • Según el número de variables.

Comenzaremos por el grupo que se distingue por los objetivos:

Tipos de análisis estadísticos según el objetivo 

A continuación, te compartiremos las categorías de los tipos de análisis estadísticos según el objetivo al que se quiera llegar.

Descriptivo

Dentro de la categoría, este es el más común de la lista. En este análisis estadístico se describe un conjunto de datos, para ver la manera en la que se estructura y conocer al detalle la información. Este análisis se utiliza para: 

  • Si quieres saber detalladamente el número de ventas concretadas.
  • Número de artículos en stock. 
  • Nuevo número de clientes. 

El tipo de análisis descriptivo se limita a plantear deducciones en base a los datos recopilados. 

Exploratorio 

Su función principal es la recopilación de estadísticas, con el fin de entender lo básico de los datos, buscando detectar valores sobresalientes o atípicos. Vemos ejemplos de este tipo de análisis estadístico en la vida real. Se puede determinar:

  • De qué producto hay más stock.
  • En qué sucursal se vende más. 
  • Cuáles son las diferencias entre los productos menos y más vendidos

Estos son tres de la infinidad de ejemplos que hay. A través de este estudio, se pueden realizar y formular hipótesis que luego se demostraran en un análisis inferencial. 

Inferencial 

En dicho análisis estadístico no se obtiene una certeza absoluta, ya que la base se trata de conclusiones que pueden tener probabilidades relativas. A continuación, te daremos un par de ejemplos de estadística inferencial: 

  • La venta de un determinado producto estrella provoca que los clientes comiencen a consumir otros productos que son parecidos en menor cantidad. 
  • Se elabora una hipótesis sobre un X producto que es comprado por familias numerosas. Por lo que estas familias son grandes candidatos potenciales a comprar otros productos complementarios o similares. 

Ten en cuenta que el análisis inferencial recopila datos que se utilizaron para una hipótesis (las del análisis exploratorio anteriormente desarrollado) y no debe usarse ya que podría invalidar las conclusiones, porque existiría un sesgo. 

Casual

Seguramente alguna vez escuchaste hablar de causa y efecto. Este análisis puede relacionar justamente causas con sus efectos, así también el nivel en el que se afectan. Compararemos este análisis con el inferencial.

Con el inferencial se determina que cuando el producto estrella se vende, los otros productos lo hacen, pero en mayor cantidad, pero no se sabe si vendiendo menos de ese producto subirán las ventas de los demás. 

Entonces, con el análisis inferencial se puede ver la relación. Con el análisis causal se refleja la causa de la misma. 

El análisis casual tiene como fin resolver e investigar de manera eficaz algunos problemas que puedan afectar los servicios. 

Predictivo

Este análisis estadístico es el favorito de los historiadores ¿el motivo? Este análisis identifica relaciones entre diferentes variables de eventos pasados, aprovecha estos vínculos y sostiene una determinada predicción de resultados para futuros eventos. 

Uno de los ejemplos sobre este análisis es:

Analizar la cantidad de stock que debe haber en el almacén para cada artículo. A comparación del análisis inferencial, que este busca demostrar y comprender la relación, el análisis predictivo sólo está pendiente del valor y no se enfoca en el vínculo entre los componentes. 

Mecanicista

Este análisis estadístico es el más complejo de todos. Gracias a este análisis, se puede predecir y comprender cómo las variables se afectan entre sí.

Este estudio es uno de los menos utilizados, ya que es necesario poseer un alto dominio de los procesos que se estudiarán. A continuación, te damos un ejemplo de este análisis: 

El aumento en el personal del departamento de marketing, tiene incidencia sobre el aumento de número de ventas. Cómo influyen estas variables en las anteriores. 

Tipos de análisis estadísticos según el número de variables

Aquí hay tres tipos de análisis muy definidos:

Análisis univariado

Este estudio se trata de un análisis primario, en otra palabra es básico. ¿Su función? Se encarga de medir característica por característica de manera aislada. A continuación, un ejemplo: 

  • Una persona X pesa una cantidad de kilos.

Todos los componentes y procesos de media, mediana, moda y porcentajes miden una sola variable. Este análisis resulta controversial ya que las variables se muestran interconectadas, y al momento de sacar conclusiones, se toman el enlace entre dos o varias. 

Te mostramos esta situación con un ejemplo:

  • Una persona pesa X kilos y mide X cantidad de metros, se determina si esta persona es pesada o no. 

En este caso se pasa al segundo tipo de análisis estadístico. 

Análisis bivariado

El análisis bivariado estudia la relación estadística entre dos variables de manera simultánea. Veamos un ejemplo: 

  • Si se habla de X cantidad de hombres casados, se tiene en cuenta dos variables: sexo masculino y estado civil. 

En la situación de que se desarrollen más variables, nos enfocamos en la última variable de este tipo. 

Análisis multivariado

Multivariado porque se analizan tres o más variables y su relación.

Su gran finalidad es que permite realizar una síntesis de las relaciones entre las variables analizadas, aunque al tratarse de análisis estadístico avanzado ésta no es muy utilizada. 

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