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Aprende a sacar conclusiones con datos: La diferencia entre estadística descriptiva e inferencial


La estadística es una herramienta poderosa que se utiliza para analizar datos y sacar conclusiones significativas de ellos. Existen dos ramas principales de la estadística: la estadística descriptiva y la estadística inferencial. Ambas son importantes y útiles, pero tienen diferentes objetivos y enfoques.


La estadística descriptiva se enfoca en resumir y describir los datos que ya tenemos. Esta rama de la estadística utiliza técnicas como medidas de tendencia central (media, mediana y moda), medidas de dispersión (varianza y desviación estándar) y gráficos (histogramas, diagramas de caja y bigotes, entre otros) para resumir y visualizar los datos. El objetivo principal de la estadística descriptiva es hacer que los datos sean más fáciles de entender y comunicar, y para ello se utilizan técnicas de análisis de datos simples.

  1. Supongamos que un profesor de matemáticas desea conocer la calificación promedio de sus estudiantes en el último examen. Para ello, utiliza la media aritmética como medida de tendencia central para resumir los datos de las calificaciones. Además, utiliza un histograma para visualizar las calificaciones y determinar si están distribuidas normalmente.

  2. Un equipo de investigación de salud pública está interesado en la altura de los niños de una determinada región. Utilizan la mediana como medida de tendencia central para describir la altura típica de los niños. También utilizan un diagrama de caja y bigotes para visualizar la distribución de las alturas y detectar cualquier valor atípico.

  3. Una empresa desea saber la cantidad promedio de ventas realizadas por sus vendedores en el último trimestre. Para ello, utilizan la moda como medida de tendencia central para identificar el valor más común de ventas realizadas por los vendedores. Además, utilizan la desviación estándar como medida de dispersión para determinar la variabilidad de las ventas realizadas.


Por otro lado, la estadística inferencial se enfoca en hacer inferencias o generalizaciones sobre una población a partir de una muestra de datos. En otras palabras, esta rama de la estadística se utiliza para sacar conclusiones sobre una población entera a partir de datos recolectados de una muestra representativa de esa población. Para hacer esto, se utilizan técnicas como la estimación de parámetros, la prueba de hipótesis y la regresión. El objetivo principal de la estadística inferencial es hacer predicciones y tomar decisiones informadas basadas en los datos.


  1. Un candidato a un cargo político desea conocer la opinión de los votantes sobre ciertos temas. Para ello, realiza una encuesta a una muestra representativa de votantes y utiliza la estimación de parámetros para hacer una predicción sobre cómo votarían los votantes en general. En base a estos resultados, el candidato puede adaptar su campaña y mensajes para atraer a los votantes.

  2. Un equipo de investigadores está interesado en estudiar la relación entre el consumo de ciertos alimentos y la incidencia de enfermedades crónicas. Para ello, utilizan la regresión para determinar si existe una relación significativa entre el consumo de estos alimentos y la incidencia de enfermedades crónicas en la población. Con estos resultados, pueden hacer recomendaciones sobre cambios en la dieta para prevenir enfermedades crónicas.

  3. Una empresa desea saber si su nuevo producto tiene una demanda significativa en el mercado. Para ello, utilizan la prueba de hipótesis para determinar si las ventas del producto son significativamente diferentes de cero. Con estos resultados, la empresa puede tomar decisiones informadas sobre si deben continuar produciendo y comercializando el producto.


En resumen, la estadística descriptiva se enfoca en describir y resumir los datos que ya tenemos, mientras que la estadística inferencial se enfoca en hacer inferencias y generalizaciones sobre una población a partir de una muestra de datos. Ambas son importantes y útiles, y se utilizan en diferentes situaciones y contextos para ayudarnos a tomar decisiones informadas y basadas en los datos.

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