Todo se reduce a utilizar el poder de los métodos de análisis estadístico, que es cómo los académicos colaboran y recopilan datos para identificar tendencias y patrones.
Durante los últimos diez años, el mundo empresarial ha experimentado una transformación significativa. No es raro que las cosas aún parecen ser las mismas, ya sea la tecnología utilizada en los espacios de trabajo o el software utilizado para comunicarse.
Ahora hay una cantidad abrumadora de información disponible que antes era escasa. Pero podría resultar abrumador si no se tiene el menor concepto de cómo analizar los datos de tu empresa para encontrar significado preciso y válido.
En este artículo se abordarán 5 métodos diferentes de análisis estadístico, junto con una descripción de cada método.
¿Qué son los métodos de análisis estadístico?
La práctica de recopilar y analizar datos para identificar patrones y tendencias se conoce como análisis estadístico. Es un método para eliminar el sesgo de la evaluación de datos mediante el uso del análisis numérico. La analítica de datos y el análisis de datos son procesos estrechamente relacionados que implican extraer información de los datos para tomar decisiones informadas.
Y estos métodos de análisis estadístico son beneficiosos para obtener interpretaciones de investigación, crear modelos estadísticos y organizar encuestas y estudios.
El análisis de datos emplea dos métodos estadísticos básicos:
- Estadística descriptiva, que utiliza índices como la media y la mediana para resumir datos,
- Estadísticas inferencial, que extrapolan resultados a partir de datos utilizando pruebas estadísticas como la prueba t de Student.
Los siguientes tres factores determinan si un enfoque estadístico es el más apropiado:
- El objetivo y propósito principal del estudio,
- El tipo y dispersión de los datos utilizados, y
- El tipo de observaciones (pareadas/no pareadas).
«Paramétrico» se refiere a todos los tipos de procedimientos estadísticos utilizados para comparar medias. En contraste, «no paramétrico» se refiere a métodos estadísticos que comparan medidas distintas de las medias, como medianas, rangos medios y proporciones.
Para cada circunstancia única, se pueden utilizar métodos estadísticos analíticos en bioestadística para analizar e interpretar los datos. Conocer las suposiciones y condiciones de los métodos estadísticos es necesario para elegir el mejor método estadístico para el análisis de datos.
5 métodos de análisis estadísticos para Investigación y análisis
Ya seas un data scientist o no, no hay duda de que los grandes datos están arrasando en todo el mundo. Como resultado, debes saber por dónde empezar. Hay 5 opciones de métodos de análisis estadístico:
Media
Los grandes datos están dominando el mundo, sin importar cómo lo veas. La media, más conocida como el promedio, es la técnica inicial utilizada para realizar el análisis estadístico.
Cuando se aplica esta técnica, es posible ver rápidamente los datos mientras se determina la tendencia general de la colección de datos. El cálculo sencillo y rápido también es ventajoso para los usuarios del método.
La media estadística determina el centro de los datos en consideración. El resultado se conoce como la media de los datos presentados.
Desviación estándar
Una técnica estadística llamada desviación estándar mide qué tan ampliamente se distribuyen los datos respecto a la media.
Cuando se trabaja con datos, una desviación estándar alta indica que los datos están ampliamente dispersos desde la media. Una baja desviación indica que la mayoría de los datos están en línea con la media y también puede ser denominada como el valor esperado del conjunto.
La desviación estándar se utiliza con frecuencia al analizar la dispersión de los puntos de datos, ya sea que estén agrupados o no.
Imagina que eres un comercializador que acaba de terminar una encuesta a clientes. Si deseas determinar si un grupo más grande de clientes probablemente proporcionará las mismas respuestas, debes evaluar la confiabilidad de las respuestas después de recibir los resultados de la encuesta. Si la desviación estándar es baja, se pueden proyectar respuestas de una gama más amplia de clientes.
Regresión
La regresión en estadística estudia la conexión entre una variable independiente y una variable dependiente (la información que estás tratando de evaluar) (los datos utilizados para predecir la variable dependiente).
También puede explicarse en términos de cómo una variable influye en otra, o cómo los cambios en una variable resultan en cambios en otra, o viceversa, causa y efecto simple. Sugiere que el resultado depende de uno o más factores.
Los gráficos y diagramas de regresión emplean líneas para indicar tendencias durante un período predeterminado, así como la fortaleza o debilidad de las correlaciones entre las variables.
Conoce qué es un análisis de regresión.
Prueba de hipótesis
Los dos conjuntos de variables aleatorias dentro del conjunto de datos deben ser probados mediante la prueba de hipótesis, a veces referida como «Prueba T», en el análisis estadístico.
Este enfoque se centra en determinar si una afirmación o conclusión dada es válida para la colección de datos. Permite comparar los datos con diversas suposiciones e hipótesis. También puede ayudar a predecir cómo las decisiones afectarán a la empresa.
Una prueba de hipótesis en estadística determina una cantidad bajo una suposición particular. El resultado de la prueba indica si la suposición es correcta o si se ha roto.
La hipótesis nula, a veces conocida como hipótesis 0, es esta suposición. La primera hipótesis, a menudo conocida como hipótesis 1, es cualquier otra teoría que entraría en conflicto con la hipótesis 0.
Cuando se realizan pruebas de hipótesis, los resultados de la prueba son estadísticamente significativos si demuestran que el suceso no podría haber ocurrido por casualidad o al azar.
Determinar el tamaño de la muestra
Cuando se evalúan datos para un análisis estadístico, la recopilación de datos fiables puede resultar en ocasiones un reto, ya que el conjunto de datos es demasiado grande. Cuando éste es el caso, la mayoría opta por el método conocido como determinación del tamaño de la muestra, que consiste en examinar una muestra o datos de menor tamaño.
Debes elegir el tamaño de muestra adecuado para que la precisión sea eficaz. No obtendrás resultados fiables tras un análisis si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño.
Utilizarán varias técnicas de muestreo de datos para lograr este resultado. Para lograrlo, puedes enviar una encuesta a tus clientes y, a continuación, utilizar el método de muestreo aleatorio directo para seleccionar los datos de los clientes para el análisis aleatorio.
Por el contrario, un tamaño excesivo de la muestra puede suponer una pérdida de tiempo y dinero. Puedes tener en cuenta factores como el coste, el tiempo o la facilidad de recolección de datos para decidir el tamaño de la muestra.
¿Estás confundido? No te preocupes, puedes utilizar nuestra calculadora del tamaño de la muestra.
Conclusión
La capacidad de pensar analíticamente es vital para el éxito empresarial. Dado que los datos son uno de los recursos más importantes de que disponemos hoy en día, utilizarlos eficazmente puede dar lugar a mejores resultados y toma de decisiones.
Independientemente de los métodos de análisis estadísticos que elijas, asegúrate de prestar mucha atención a cada posible inconveniente y a tu fórmula particular. Ningún método es correcto o incorrecto, y no existe un patrón de oro. Dependerá de la información que hayas recopilado y de las conclusiones que esperes extraer.
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