5 Ideas Que No Puedes Olvidar En El Día Mundial De La Estadística

El 20 de octubre de 2010 la Organización de las Naciones Unidos determinó que en esa fecha cada cinco años se celebraría el Día Mundial de la Estadística. Esta rama de las Matemáticas es una las herramientas más consolidadas dentro del Marketing. Sin ella casi ningún estudio cuantitativo podría realizarse. Incluso, estar capacitado en esta área se considera fundamental e imprescindible para quienes se dedican a las investigaciones de mercados.

Por sus múltiples aplicaciones en nuestra vida cotidiana pensaríamos que los elementos de estadística tendría mayor difusión y extensión dentro de la cultura general. No obstante, no es el caso. Desenvolverse con competencia como estadístico bien vale tener un conjuntos de ideas que bien vale recordar en esta fecha donde nos detenemos a evaluar la trascendencia de esta ciencia deductiva.

  1. Población y muestra. En un mundo ideal para conocer las características de un conjunto de individuos sería necesario registrar mediciones de los atributos de todos ellos. No obstante, debido a que esto resulta inviable en la enorme mayoría de los casos debido a todos los recursos que esta tarea implica es que solemos suplirlo mediante deducciones con base en un conjunto de sujetos que representen de forma objetiva al total de sus vecinos. El total de elementos de un universo dado se le denomina población y al subsegmento de ´éste que se busca le represente con la mayor fidelidad posible le llamamos muestra.
  2. Tipos de datos. A las mediciones que hacemos de las atributos de un sujeto de una población o muestra los conocemos como datos. En virtud de la clasificación que usemos los datos pueden ser divididos en varias clases. Entre las clasificaciones más recurrentes está la dicotomía entre datos cuantitativos y cualitativos. Los primeros se refieren a registros de tipo numérico como lo pueden ser el peso o la estatura, mientras que los segundos aluden a aquellos que distingan características no numéricas como los sabores y los aromas. Hay más clasificaciones de datos, pero serán abordados en otras entradas de este blog.
  3. Tipos de muestreo. Luego de asumir que no siempre podemos estudiar a toda una población, surge la duda de cómo planificar la muestra a evaluar ya que de esta tarea dependerá el éxito o fracaso de las deducciones que hagamos sobre su población de procedencia. El más idóneo es el muestreo aleatorio ya que considera que todos los miembros de una población tengan la misma probabilidad de ser elegidos para ser medidos. También tenemos el muestreo probabilístico que implica conocer desde el inicio del levantamiento de registros qué probabilidad tendrá cada sujeto de ser seleccionado. El tipo de muestreo que elijamos dependerá de las circunstancias de cada equipo de investigación y los objetivos que persigan.
  4. Tipos de gráficos de datos. Hasta hace relativamente poco tiempo el trabajo de los estadísticos tenía a las tablas de frecuencias como el casi único gráfico que les ayudaba a sintetizar de forma visual los datos y hallazgos descubiertos con base a ellos. Ahora contamos con una gran variedad de gráficos: barras, pastel, polígonos, circular, etcétera. La elección del tipo de gráfico que usaremos en nuestros análisis o presentación de resultados no sólo es una elección estética. Para cada clase de datos y sus derivados será más adecuado un gráfico u otro. Por mencionar únicamente un ejemplo, el gráfico de pastel no debe ser utilizado si queremos representar datos absolutos y con un gran número de categorías.
  5. Intervalo de confianza. Uno de los datos derivados más usados en estadística es la estimación del intervalo en que los datos registrados de una conjuntos de sujetos son reales. Este intervalo suele expresarse como un porcentaje. No obstante, comprenderlo correctamente involucra algunos desafíos incluso para algunos experimentados. El intervalo de confianza expresa la probabilidad de que los registros de una muestra contengan el dato real de la población bajo estudio. Nunca se refiere a un porcentaje de datos dados de una muestra o población.

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