5 Métodos de Análisis Estadístico para Investigación y Análisis

Todo se reduce a utilizar el poder de los métodos de análisis estadístico, que es la forma en que los académicos colaboran y recopilan datos para identificar tendencias y patrones.

En los últimos diez años, los negocios cotidianos han experimentado una transformación significativa. No es muy raro que las cosas sigan pareciendo iguales, ya sea la tecnología utilizada en los espacios de trabajo o el software utilizado para comunicarse.

Ahora hay una abrumadora cantidad de información disponible que alguna vez fue rara. Pero podría ser abrumador si no tiene el más mínimo concepto de revisar los datos de su empresa para encontrar un significado significativo y preciso.

En este blog se cubrirán 5 métodos de análisis estadístico diferentes, junto con una discusión detallada de cada método.

¿Qué es un método 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 de análisis numérico.

Y estos métodos de análisis estadístico son beneficiosos para recopilar interpretaciones de investigación, crear modelos estadísticos y organizar encuestas y estudios.

El análisis de datos emplea dos métodos estadísticos básicos:

1. Estadísticas descriptivas, que utilizan índices como la media y la mediana para resumir los datos.
2. Estadísticas inferenciales, extrapola los resultados de los 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 del estudio y el propósito principal,
• El tipo y dispersión de los datos utilizados, y
• El tipo de observaciones (emparejadas/no emparejadas).

“Paramétrico” se refiere a todos los tipos de procedimientos estadísticos utilizados para comparar medias. Por el contrario, "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 analíticos estadísticos en bioestadística para analizar e interpretar los datos. Es necesario conocer los supuestos y las condiciones de los métodos estadísticos para elegir el mejor método estadístico para el análisis de datos.

5 Métodos de Análisis Estadístico para Investigación y Análisis

Tanto si es un científico de datos como si no, no hay duda de que los grandes datos están arrasando en todo el mundo. Como resultado, debe saber por dónde empezar. Hay 5 opciones para este método de análisis estadístico:

• Sentido

Los grandes datos se están apoderando del mundo, sin importar cómo los divida. La media, más conocida como promedio, es la técnica inicial utilizada para realizar el análisis estadístico. Para encontrar la media, agregue una lista de números, divida ese total por los componentes de la lista y luego agregue otra lista de números.

Cuando se aplica esta técnica, es posible ver rápidamente los datos y al mismo tiempo determinar la tendencia general de la recopilación de datos. El cálculo sencillo y rápido también es ventajoso para los usuarios del método.

El centro de los datos bajo consideración se determina utilizando la media estadística. El resultado se conoce como la media de los datos presentados. Las interacciones del mundo real relacionadas con la investigación, la educación y el atletismo suelen utilizar un lenguaje despectivo. Considere la frecuencia con la que se menciona el promedio de bateo de un jugador de béisbol (su media) en una conversación si se considera un científico de datos. Como resultado, debe saber por dónde empezar.

• Desviación Estándar

Una técnica estadística llamada desviación estándar mide qué tan ampliamente distribuidos están los datos de la media.

Cuando se trabaja con datos, una desviación estándar alta indica que los datos están muy dispersos con respecto a la media. Una desviación baja indica que la mayoría de los datos están en línea con la media y también se puede denominar el valor esperado del conjunto.

La desviación estándar se usa con frecuencia cuando se analiza la dispersión de puntos de datos, ya sea que estén agrupados o no.

Imagina que eres un vendedor que acaba de terminar una encuesta de clientes. Suponga que desea determinar si es probable que un grupo más grande de clientes proporcione las mismas respuestas. En ese caso, debe evaluar la confiabilidad de las respuestas después de recibir los resultados de la encuesta. Si la desviación estándar es baja, se puede proyectar una mayor variedad de clientes con las respuestas.

• Regresión

La regresión en estadística estudia la conexión entre una variable independiente y una variable dependiente (la información que intenta evaluar) (los datos utilizados para predecir la variable dependiente).

También se puede explicar en términos de cómo una variable influye en otra, o cómo los cambios en un resultado inconsistente en cambios en otro, o viceversa, simple causa y efecto. Sugiere que el resultado depende de uno o más factores.

Los gráficos y cuadros de análisis de regresión emplean líneas para indicar tendencias durante un período predeterminado, así como la fuerza o debilidad de las correlaciones entre las variables.

• Prueba de hipótesis

Los dos conjuntos de variables aleatorias dentro del conjunto de datos deben probarse mediante pruebas de hipótesis, a veces denominadas "pruebas T", en el análisis estadístico.

Este enfoque se centra en determinar si una determinada afirmación o conclusión es válida para la recopilación de datos. Permite una comparación de los datos con numerosos supuestos e hipótesis. También puede ayudar a predecir cómo afectarán las elecciones a la empresa.

Una prueba de hipótesis en estadística determina una cantidad bajo un supuesto 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 presunción. La primera hipótesis, a menudo conocida como hipótesis 1, es cualquier otra teoría que entraría en conflicto con la hipótesis 0.

Cuando realiza una prueba de hipótesis, los resultados de la prueba son estadísticamente significativos si demuestran que el evento no pudo haber ocurrido por casualidad o al azar.

• Determinación del tamaño de la muestra

Al evaluar los datos para el análisis estadístico, la recopilación de datos confiables en ocasiones puede ser un desafío, ya que el conjunto de datos es demasiado grande. Cuando este es el caso, la mayoría elige el método conocido como determinación del tamaño de la muestra, que consiste en examinar una muestra o un tamaño de datos más pequeño.

Debe elegir el tamaño de muestra adecuado para que la precisión complete esta tarea de manera efectiva. No obtendrá resultados confiables después de su análisis si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño.

Utilizará varias técnicas de muestreo de datos para lograr este resultado. Para lograr esto, puede enviar una encuesta a sus clientes y luego usar el sencillo método de muestreo aleatorio para seleccionar los datos del cliente para el análisis aleatorio.

Por el contrario, un tamaño de muestra excesivo puede resultar en una pérdida de tiempo y dinero. Puede observar factores como el costo, el tiempo o la facilidad de recopilación de datos para decidir el 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 disponibles en la actualidad, usarlos de manera efectiva puede generar mejores resultados y toma de decisiones.

Independientemente de los métodos de análisis estadístico que seleccione, asegúrese de prestar mucha atención a cada posible inconveniente y su fórmula particular. Ningún método es correcto o incorrecto, y no existe un estándar de oro. Dependerá de la información que hayas recopilado y de las conclusiones que esperes sacar.

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