Llegue a la conclusión correcta con el análisis inferencial

Todos somos culpables de saltar a conclusiones de vez en cuando.

Ya sea para convencerse de que nadie comprará un boleto para la conferencia en la que ha trabajado tan duro para planificar o que llegar al aeropuerto con dos horas de anticipación simplemente no es tiempo suficiente, todos lo hemos hecho.

Fuera de nuestra vida diaria, es fácil llegar a conclusiones inexactas en el trabajo, sin importar la industria. Cuando hacemos esto, esencialmente estamos generalizando, pero ¿qué pasaría si pudiera hacer estas generalizaciones con mayor precisión? Es posible cuando ejecuta pruebas de análisis inferencial.

Cuando nos sumergimos en el análisis estadístico, a menudo el tamaño de la población que buscamos analizar es demasiado grande, lo que hace imposible estudiar a todos. En estos casos, los datos se recopilan utilizando muestras aleatorias de individuos dentro de una población específica. Luego, se utiliza el análisis inferencial de los datos para llegar a conclusiones sobre la población general.

Debido a que a menudo es imposible medir una población completa de personas, el análisis inferencial se basa en la recopilación de datos de una muestra de individuos dentro de la población. Esencialmente, el análisis inferencial se usa para tratar de inferir de una muestra de datos lo que la población podría pensar o mostrar.

Hay dos formas principales de hacer esto:

1. Estimación de parámetros: tomar una estadística de una muestra de datos (como la media de la muestra) y usarla para concluir algo sobre la población (la media de la población).
2. Pruebas de hipótesis: el uso de muestras de datos para responder preguntas de investigación específicas.

Al estimar parámetros, la muestra se utiliza para estimar un valor que describe a toda la población, además de un intervalo de confianza. Luego, se crea la estimación.

En la prueba de hipótesis, los datos se utilizan para determinar si son lo suficientemente sólidos como para respaldar o rechazar una suposición.

Análisis descriptivo versus análisis inferencial

Los dos tipos principales de análisis estadístico que la gente usa con más frecuencia son el análisis descriptivo y el análisis inferencial. Debido a esto, no es raro que los dos se confundan entre sí, a pesar de que brindan a los analistas de datos diferentes perspectivas sobre los datos que se recopilan.

Si bien uno no puede mostrar la imagen completa, cuando se usan juntos, proporcionan una herramienta poderosa para la visualización de datos y el análisis de predicción, ya que se basan en el mismo conjunto de datos.

El análisis estadístico descriptivo brinda información que describe los datos de alguna manera. Esto a veces se hace con tablas y gráficos hechos con software de visualización de datos para explicar lo que presentan los datos. Este método de análisis estadístico no se usa para sacar conclusiones, solo para resumir la información.

El análisis estadístico inferencial es el método que se utilizará para extraer las conclusiones. Permite a los usuarios inferir o concluir tendencias sobre una población más grande en función de las muestras que se analizan. Básicamente, toma datos de una muestra y luego saca conclusiones sobre una población o grupo más grande.

Este tipo de análisis estadístico se usa a menudo para estudiar la relación entre las variables dentro de una muestra, lo que permite sacar conclusiones y generalizaciones que representan con precisión a la población. Y a diferencia del análisis descriptivo, las empresas pueden probar una hipótesis y llegar a varias conclusiones a partir de estos datos.

Pensémoslo de esta manera. Estás en un partido de béisbol y le preguntas a una muestra de 100 fanáticos si les gustan los perritos calientes. Podría hacer un gráfico de barras de respuestas de sí o no, lo que sería un análisis descriptivo. O podría usar su investigación para concluir que al 93% de la población (todos los fanáticos del béisbol en todos los estadios de béisbol) les gustan los perritos calientes, lo que sería un análisis inferencial.

Tipos de pruebas de análisis inferencial

Hay muchos tipos de pruebas de análisis inferencial que se encuentran en el campo de las estadísticas. El que elija usar dependerá del tamaño de su muestra, la hipótesis que está tratando de resolver y el tamaño de la población que se está probando.

Análisis de regresión lineal

El análisis de regresión lineal se usa para comprender la relación entre dos variables (X e Y) en un conjunto de datos como una forma de estimar la variable desconocida para hacer proyecciones futuras sobre eventos y metas.

El objetivo principal del análisis de regresión es estimar los valores de una variable aleatoria (Z) en función de los valores de sus variables conocidas (o fijas) (X e Y). Esto generalmente se representa mediante un diagrama de dispersión, como el que se muestra a continuación.

Una ventaja clave de usar la regresión dentro de su análisis es que proporciona una visión detallada de los datos e incluye una ecuación que se puede usar para análisis predictivos y optimizar datos en el futuro.

Análisis de correlación

Otra prueba de análisis inferencial es el análisis de correlación, que se utiliza para comprender hasta qué punto dos variables dependen entre sí. Este análisis prueba esencialmente la fuerza de la relación entre dos variables y si su correlación es fuerte o débil.

La correlación entre dos variables también puede ser negativa o positiva, dependiendo de las variables. Las variables se consideran "no correlacionadas" cuando un cambio en una no afecta a la otra.

Un ejemplo de esto sería el precio y la demanda. Esto se debe a que un aumento en la demanda provoca un aumento correspondiente en el precio. El precio aumentaría porque más consumidores quieren algo y están dispuestos a pagar más por ello.

En general, el objetivo del análisis de correlación es encontrar el valor numérico que muestra la relación entre las dos variables y cómo se mueven juntas. Al igual que la regresión, esto generalmente se realiza utilizando un software de visualización de datos para crear un gráfico.

Análisis de variación

El método estadístico de análisis de varianza (ANOVA) se utiliza para probar y analizar las diferencias entre dos o más medias de un conjunto de datos. Esto se hace examinando la cantidad de variación entre las muestras.

En términos más simples, ANOVA proporciona una prueba estadística de si dos o más medias de población son iguales, además de generalizar la prueba t entre dos medias.

Este método permitirá la prueba de grupos para ver si hay alguna diferencia entre ellos. Por ejemplo, puede evaluar a los estudiantes en dos escuelas secundarias diferentes que toman el mismo examen para ver si una escuela secundaria obtiene mejores resultados que la otra.

ANOVA también se puede dividir en dos tipos:

• Unidireccional: Solo una variable independiente con dos niveles. Un ejemplo sería una marca de mantequilla de maní.
• Bidireccional: Dos variables independientes que pueden tener múltiples niveles. Un ejemplo sería una marca de mantequilla de maní y las calorías.

Un nivel son simplemente los diferentes grupos dentro de la variable. Entonces, usando el mismo ejemplo anterior, los niveles de las marcas de mantequilla de maní podrían ser Jif, Skippy o Peter Pan. Los niveles de calorías pueden ser suaves, cremosos u orgánicos.

Análisis de covarianza

El análisis de covarianza (ANCOVA) es una combinación única de análisis de varianza (ANOVA) y regresión. ANCOVA puede mostrar qué información adicional está disponible cuando se considera una variable o factor independiente a la vez, sin influir en los demás.

A menudo se usa:

• Para una extensión de regresión múltiple como una forma de comparar líneas de regresión múltiple
• Para controlar las covariables (otras variables) que no son el enfoque principal de su estudio
• Para una extensión del análisis de varianza
• Estudiar combinaciones de otras variables de interés
• Para controlar los factores que no se pueden aleatorizar pero que se pueden medir

ANCOVA también se puede usar para realizar una prueba previa o posterior de un análisis cuando la regresión a la media afectará la medición de la estadística posterior a la prueba.

Como ejemplo, supongamos que su empresa crea nuevos productos farmacéuticos para el público que reducen la presión arterial. Puede realizar un estudio que supervise cuatro grupos de tratamiento y un grupo de control.

Si usa ANOVA, podrá saber si el tratamiento, de hecho, reduce la presión arterial. Cuando incorpora ANCOVA, puede controlar otros factores que podrían influir en el resultado, como la vida familiar, la ocupación u otro uso de medicamentos recetados.

Intervalo de confianza

Un intervalo de confianza es una herramienta que se utiliza en el análisis inferencial que estima un parámetro, generalmente la media, de una población completa. Esencialmente, es cuánta incertidumbre hay con cualquier estadística en particular y generalmente se usa con un margen de error.

El intervalo de confianza se expresa con un número que refleja qué tan seguro está de que los resultados de la encuesta o encuesta son los que esperaría si fuera posible encuestar a toda la población.

Por ejemplo, si los resultados de un sondeo o una encuesta tienen un intervalo de confianza del 98 %, esto define el rango de valores en los que puede estar seguro al 98 % que contiene la media de la población. Para llegar a esta conclusión, se necesitan tres datos:

1. Nivel de confianza : Describe la incertidumbre asociada con un método de muestreo
2. Estadística: datos recopilados de la encuesta o sondeo
3. Margen de error : cuántos puntos porcentuales diferirán sus resultados del valor real de la población

prueba de chi-cuadrado

Una prueba de chi-cuadrado, también conocida como prueba x2, se usa para identificar la diferencia entre grupos cuando todas las variables son nominales (también conocida como una variable con valores que no tienen un valor numérico), como género, brecha salarial, afiliación política, etc.

Estas pruebas se utilizan normalmente con tablas de contingencia específicas que agrupan observaciones en función de características comunes.

Las preguntas que la prueba de chi-cuadrado podría responder podrían ser:

• ¿Están relacionados el nivel de educación y el estado civil para todas las personas en los Estados Unidos?
• ¿Existe una relación entre la intención de voto y la afiliación a un partido político?
• ¿Afecta el género qué vacaciones prefieren las personas?

Por lo general, estas pruebas se realizan utilizando el método de análisis estadístico llamado muestreo aleatorio simple para recopilar datos de una muestra específica para llegar potencialmente a una conclusión precisa. Si usamos la primera pregunta enumerada anteriormente, los datos pueden verse así:

Estas tablas de contingencia se utilizan como punto de partida para organizar los datos recopilados a través de un muestreo aleatorio simple.

Ventajas del análisis inferencial

El uso del análisis inferencial tiene muchas ventajas, principalmente porque proporciona un excedente de información detallada, mucha más de la que tendría después de ejecutar una prueba de análisis descriptivo.

Esta información proporciona a los investigadores y analistas una visión completa de las relaciones entre dos variables. También puede mostrar conciencia de causa y efecto y predicciones sobre tendencias y patrones en todas las industrias.

Además, dado que se usa tanto en el mundo empresarial como en el académico, es un método de análisis estadístico universalmente aceptado.

Limitaciones del análisis inferencial

Cuando se trata de estadísticas inferenciales, hay dos limitaciones principales.

La primera limitación proviene del hecho de que, dado que los datos que se analizan provienen de una población que no se ha medido por completo, los analistas de datos nunca pueden estar 100 % seguros de que las estadísticas que se calculan son correctas. Dado que el análisis inferencial se basa en el proceso de usar valores medidos en una muestra para concluir los valores que se medirían de la población total, siempre habrá cierto nivel de incertidumbre con respecto a los resultados.

La segunda limitación es que algunas pruebas inferenciales requieren que el analista o investigador haga una conjetura basada en teorías para ejecutar las pruebas. De manera similar a la primera limitación, habrá incertidumbre en torno a estas conjeturas, lo que también tendrá algunas repercusiones en la confiabilidad de los resultados de algunas pruebas estadísticas.

No saltes a conclusiones

Antes de llegar a una conclusión potencialmente inexacta con respecto a los datos, asegúrese de aprovechar la información que le espera dentro de una prueba de análisis inferencial.

Independientemente del tipo de conclusión a la que desee llegar o de la hipótesis con la que comience, es posible que se sorprenda con los resultados que puede brindar una prueba de análisis inferencial.

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