Tipos de estadistica descriptiva e inferencial

Tipos de estadistica descriptiva e inferencial

¿cuál es el papel de las hipótesis en la estadística inferencial?

Todas las técnicas estadísticas pueden dividirse en dos grandes categorías: la estadística descriptiva y la inferencial. En este post, exploramos las diferencias entre ambas y cómo afectan al campo de la analítica de datos.

La estadística. Son el corazón de la analítica de datos. Nos ayudan a detectar tendencias y patrones. Nos ayudan a planificar. En esencia, dan vida a los datos y nos ayudan a obtener su significado. Aunque los métodos estadísticos individuales que utilizamos en el análisis de datos son demasiado numerosos para contarlos, pueden dividirse a grandes rasgos en dos campos principales: la estadística descriptiva y la estadística inferencial. En este artículo, exploramos la diferencia entre la estadística descriptiva y la inferencial, y tocamos el tema de cómo se utilizan en el análisis de datos. Vamos a desglosar las cosas en los siguientes trozos del tamaño de un bocado:

En pocas palabras, la estadística es el área de las matemáticas aplicadas que se ocupa de la recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. ¿Le resulta familiar? Debería. Todos estos son pasos vitales en el proceso de análisis de datos. De hecho, en muchos sentidos, el análisis de datos es estadística. Cuando utilizamos el término “análisis de datos”, lo que realmente queremos decir es “el análisis estadístico de un conjunto o conjuntos de datos determinados”. Pero eso es un poco largo, así que tendemos a acortarlo.

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Cuáles son los 3 tipos de estadísticas

En el vertiginoso mundo actual, la estadística desempeña un papel fundamental en el campo de la investigación, ya que ayuda a recopilar, analizar y presentar los datos de forma mensurable. Es bastante difícil identificar si la investigación se basa en la estadística descriptiva o en la inferencial, ya que la gente suele carecer de conocimientos sobre estas dos ramas de la estadística. Como su nombre indica, la estadística descriptiva es la que describe la población.

Por otro lado, la estadística inferencial se utiliza para hacer una generalización de la población basada en las muestras. Por tanto, hay una gran diferencia entre la estadística descriptiva y la inferencial, es decir, lo que se hace con los datos. Echemos un vistazo a este artículo para conocer más detalles sobre los dos temas.

La estadística descriptiva se refiere a una disciplina que describe cuantitativamente las características importantes del conjunto de datos. Para describir las propiedades, utiliza las medidas de tendencia central, es decir, la media, la mediana y la moda, y las medidas de dispersión, es decir, el rango, la desviación estándar, la desviación del cuartil y la varianza, etc.

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Por ejemplo, supongamos que tenemos un conjunto de datos brutos que muestran las puntuaciones de los exámenes de 1.000 alumnos de un determinado centro educativo. Podríamos estar interesados en la puntuación media de los exámenes junto con la distribución de las puntuaciones de los mismos.

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Basándonos en este histograma, podemos ver que la distribución de las puntuaciones de los exámenes tiene una forma de campana. La mayoría de los estudiantes obtuvieron una puntuación entre 70 y 90, mientras que muy pocos obtuvieron una puntuación superior a 95 y menos aún obtuvieron una puntuación inferior a 50.

Otra forma fácil de entender la distribución de las puntuaciones es crear una tabla de frecuencias. Por ejemplo, la siguiente tabla de frecuencias muestra qué porcentaje de alumnos ha obtenido una puntuación entre varios rangos:

Una tabla de frecuencias es especialmente útil si queremos saber qué porcentaje de los valores de los datos está por encima o por debajo de un determinado valor. Por ejemplo, supongamos que la escuela considera que una puntuación “aceptable” en el examen es cualquier puntuación superior a un 75.

Sin embargo, llevaría demasiado tiempo y sería demasiado caro encuestar a todos los individuos del país. Por lo tanto, habría que realizar una encuesta más pequeña de, por ejemplo, 1.000 estadounidenses, y utilizar los resultados de la encuesta para hacer inferencias sobre el conjunto de la población.

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La estadística inferencial se utiliza para analizar los resultados y sacar conclusiones. Los expertos describen la estadística inferencial como las matemáticas y la lógica de cómo se puede hacer esta generalización de la muestra a la población (Kolawole, 2001). Estos procedimientos pueden utilizarse para estimar la probabilidad de que los datos recogidos se hayan producido por casualidad y para sacar conclusiones sobre una población más amplia de la que se han recogido muestras.

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La estructura teórica significa que la estadística inferencial infiere de la muestra a la población. Determinan la probabilidad de las características de la población a partir de las características de la muestra y ayudan a evaluar la fuerza de la relación entre las variables independientes (causales) y las variables dependientes (de efecto).

La estadística inferencial está fuertemente asociada a la lógica de las pruebas de hipótesis. Una hipótesis es una declaración empíricamente verificable sobre la relación entre las variables independientes y dependientes y sus correspondientes medidas. En las pruebas de hipótesis, el objetivo principal suele ser rechazar la hipótesis nula. La prueba de hipótesis es un procedimiento inferencial que utiliza datos de muestra para evaluar la credibilidad de una hipótesis sobre una población.

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