El uso de las Estadísticas y los Negocios


Probablemente se esté preguntando: "¿Cuándo y dónde usaré las estadísticas?" Si lee algún periódico, ve televisión o usa Internet, verá información estadística. Hay estadísticas sobre crimen, deportes, educación, política y bienes raíces. Por lo general, cuando lee un artículo de un periódico o mira un programa de noticias de televisión, se le proporciona información de muestra. Con esta información, puede tomar una decisión sobre la exactitud de una declaración, reclamación o "hecho". Los métodos estadísticos pueden ayudarlo a hacer la "conjetura mejor educada".

Dado que sin duda se le dará información estadística en algún momento de su vida, necesita conocer algunas técnicas para analizar la información cuidadosamente. Piense en comprar una casa o administrar un presupuesto. Piensa en tu profesión elegida. Los campos de economía, negocios, psicología, educación, biología, derecho, ciencias de la computación, ciencia policial y desarrollo de la primera infancia requieren al menos un curso de estadística.

En estos textos se incluyen las ideas básicas y las palabras de probabilidad y estadística. Pronto entenderás que las estadísticas y la probabilidad trabajan juntas. También aprenderá cómo se recopilan los datos y qué datos "buenos" se pueden distinguir de los "malos".

1.1 Definiciones de estadística, probabilidad y términos clave
La teoría matemática de la estadística es más fácil de aprender cuando conoces el idioma. Este módulo presenta términos importantes que se utilizarán a lo largo del texto.

1.2 Datos, Muestreo y Variación en Datos y Muestreo
Los datos son elementos individuales de información que provienen de una población o muestra. Los datos pueden clasificarse como cualitativos (categóricos), cuantitativos continuos o cuantitativos discretos.

Debido a que no es práctico medir a toda la población en un estudio, los investigadores usan muestras para representar a la población. Una muestra aleatoria es un grupo representativo de la población elegida mediante el uso de un método que brinda a cada individuo de la población la misma posibilidad de ser incluido en la muestra. Los métodos de muestreo aleatorio incluyen muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados y muestreo sistemático. El muestreo de conveniencia es un método no aleatorio para elegir una muestra que a menudo produce datos sesgados.

Las muestras que contienen diferentes individuos dan como resultado datos diferentes. Esto es cierto incluso cuando las muestras están bien elegidas y son representativas de la población. Cuando se seleccionan correctamente, las muestras más grandes modelan la población más de cerca que las muestras más pequeñas. Hay muchos problemas potenciales diferentes que pueden afectar la confiabilidad de una muestra. Los datos estadísticos deben ser analizados críticamente, no simplemente aceptados.

1.3 Niveles de medición
Algunos cálculos generan números que son artificialmente precisos. No es necesario informar un valor con ocho decimales cuando las medidas que generaron ese valor solo fueron exactas al décimo más cercano. Redondea tu respuesta final a un decimal más de lo que estaba presente en los datos originales. Esto significa que si tiene datos medidos a la décima más cercana de una unidad, informe la estadística final a la centésima más cercana.

Además de redondear sus respuestas, puede medir sus datos utilizando los siguientes cuatro niveles de medición.
  • Nivel de escala nominal: datos que no se pueden ordenar ni se pueden usar en los cálculos
  • Nivel de escala ordinal: datos que se pueden ordenar; las diferencias no se pueden medir
  • Nivel de escala de intervalo: datos con un orden definido pero sin punto de partida; Las diferencias pueden medirse, pero no existe tal cosa como una relación.
  • Nivel de escala de relación: datos con un punto de inicio que se puede ordenar; Las diferencias tienen significado y se pueden calcular ratios.

Al organizar los datos, es importante saber cuántas veces aparece un valor. ¿Cuántas estadísticas estudian los estudiantes durante cinco horas o más para un examen? ¿Qué porcentaje de familias en nuestro bloque posee dos mascotas? La frecuencia, la frecuencia relativa y la frecuencia relativa acumulativa son medidas que responden a preguntas como estas.

1.4 Diseño experimental y ética.
Un estudio mal diseñado no producirá datos confiables. Hay ciertos componentes clave que deben incluirse en cada experimento. Para eliminar las variables ocultas, los sujetos deben asignarse al azar a diferentes grupos de tratamiento. Uno de los grupos debe actuar como grupo de control, demostrando lo que sucede cuando no se aplica el tratamiento activo. Los participantes en el grupo de control reciben un tratamiento con placebo que se parece exactamente a los tratamientos activos pero no puede influir en la variable de respuesta. Para preservar la integridad del placebo, tanto los investigadores como los sujetos pueden estar cegados. Cuando un estudio se diseña correctamente, la única diferencia entre los grupos de tratamiento es la impuesta por el investigador. Por lo tanto, cuando los grupos responden de manera diferente a diferentes tratamientos, la diferencia debe ser debido a la influencia de la variable explicativa.

"Un problema de ética surge cuando está considerando una acción que lo beneficia a usted o alguna causa que usted respalda, perjudica o reduce los beneficios a otros y viola alguna regla". (Andrew Gelman, “Open Data and Open Methods,” Ethics and Statistics, http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/published/ChanceEthics1.pdf (accessed May 1, 2013).) Las violaciones éticas en las estadísticas no siempre son fáciles de detectar. Asociaciones profesionales y agencias federales publican pautas para una conducta apropiada. Es importante que aprenda los procedimientos estadísticos básicos para que pueda reconocer el análisis de datos adecuado.

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