Definición de Estadística Descriptiva
La estadística descriptiva es una rama de la matemática que recopila, estudia, analiza, interpreta y presenta de manera resumida una serie de datos o valores.
Para llegar a sus resultados, en la estadística descriptiva se toman muestras de una fracción de una población (un sample) o de toda la población de un lugar.
Los tipos más comunes de categorías en estadística descriptiva son las medidas de variabilidad, distribución de frecuencia y medidas de tendencia central.
Su objetivo es el de proporcionar información sobre la población en estudio, para predecir un acontecimiento o para describir un fenómeno.
Tipos de Estadística Descriptiva y Medida
La Distribución de Frecuencias
La distribución de frecuencias es una forma de organizar los datos para que sean fáciles de entender. En otras palabras, la distribución de frecuencias se trata de función matemática que describe el número de ocurrencias de un evento particular en una población.
Con esta función, los datos se dividen en grupos, y cada grupo tiene una frecuencia diferente. Esto facilita ver con qué frecuencia aparece cada número en el conjunto de datos.
Expone los resultados de datos agrupados en diferentes clases excluyentes y el número de veces que los resultados entran en cada clase. Su objetivo es describir la aparición de diferentes tipos de datos, como números, letras o palabras.
Se aplica tanto con variables de tipo cualitativas como cuantitativas.
La Tendencia Central
La tendencia central es un tipo de estadística que presenta los resultados obtenidos a través de un único valor centralizado o promedio. Se utiliza para describir cuán variablemente se comporta un grupo o población.
El valor más común es la media aritmética o el promedio. No obstante, también existen la mediana (punto medio entre todos los valores) y la moda (el valor que más se repite en un conjunto de datos).
La Variabilidad
La variabilidad representa la dispersión que existe entre todos los datos de una muestra respecto de su valor medio. Se cuantifica tomando en cuenta el rango, la varianza y la desviación estándar.
Uno de sus objetivos es identificar fuentes de variación en los datos de un conjunto y para hacer predicciones sobre cómo se comportarán los datos en un momento determinado.
Diferencia entre Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial
Por lo general, la estadística descriptiva trabaja de la mano con la estadística inferencial. Ambos tipos de estadística se utilizan para estudiar datos y presentarlos de manera sintetizada. No obstante, se diferencian por la metodología que utilizan para trabajar las muestras de los datos recogidos y obtener los resultados.
En la estadística descriptiva, los datos se procesan de manera detallada para que el cálculo de la media, mediana, moda y las frecuencias sean certeros. Su objetivo es el de describir a una población. Este tipo de estadística se aplica a prácticamente cualquier área que involucre datos cuantitativos y cualitativos.
Por su parte, la estadística inferencial utiliza métodos de estimación y el contraste de hipótesis para procesar los valores. Su objetivo es el de sacar conclusiones sobre una población, además de comparar datos entre dos grupos de tratamiento diferente. Con base en ello, los resultados se obtienen a través de la extracción de supuestos. Se divide en dos categorías: la prueba de hipótesis (se pregunta si existe una relación entre dos variables) y la correlación (se utiliza para medir la fuerza de la relación entre esas dos variables).
¿Qué son las Variables Estadísticas?
Las variables estadísticas son los diferentes tipos de datos o valores que se toman como muestra durante la recolección de información. Estas variables se dividen en dos grupos: cuantitativas y cualitativas.
Es posible distinguir las variables cuantitativas y cualitativas según el tipo de datos que representan. Los datos cuantitativos suelen representarse por números, mientras que los datos cualitativos suelen representarse con palabras o frases.
Sin embargo, diferenciar estas variables no es siempre sencillo. La clave se encuentra en determinar cuál es su propósito: comprar y medir datos (cuantitativas) o explorar y comprender un tema (cualitativas).
Variables Cuantitativas
Las variables cuantitativas son variables numéricas que permiten generar un criterio de orden y se procesan mediante cálculos aritméticos.
Este tipo de variables arrojan valores puntuales como, peso, medida y porcentaje, entre otros. Así, estas variables se miden por medio de alguna escala y gracias a valores numéricos. De esta forma, con los datos cuantitativos se miden y comparan diferentes cosas.
Se dividen en dos categorías, discretas y continuas:
- Discretas: Las variables discretas son contables y solo toman valores enteros. Por ejemplo, la edad, número de hijos de una familia, cantidad de automóviles en un lugar, etc.
- Continuas: Las variables continuas toman cualquier valor con sus decimales y se utilizan para medir. Por ejemplo, el peso de una persona o la cantidad de dinero que ingresa anualmente, etc.
Variables Cualitativas
Como su nombre lo indica, las variables cualitativas son variables que representan cualidades, atributos o características. Por ejemplo: el estado civil, sexo, origen y otros datos personales.
Es decir, las variables cualitativas asignan valores categóricos a diferentes elementos, grupos o entidades. Lo que significa que se miden en categorías. Así, con los datos cualitativos se busca explorar y comprender un tema.
Las variables cualitativas se clasifican en tres diferentes tipos:
- Nominales: Las variables nominales asignan un nombre determinado a la cualidad o atributo, no permiten un criterio de orden (por ejemplo, cuando se categorizan objetos por colores)
- Ordinales: Pese a ser variables cualitativas, las variables ordinales permiten un criterio de orden. Un ejemplo es la estatura, que se clasifica en alta, baja o mediana.
- Binarias: Las variables binarias representan dos valores sin criterio de orden (por ejemplo, el sexo o el estado civil).
Importancia de la Estadística Descriptiva
La estadística descriptiva es importante porque procesa datos cualitativos o cuantitativos y los expresa de forma simple. Brinda una descripción de los datos, los cuales se usan para identificar patrones y hacer predicciones. Además, permite determinar qué tan representativos son los datos de la población de la que se recopilaron.
El resultado de los datos procesados permite el análisis de la información y su estudio. Esto es importante en la toma de decisiones en cualquier ámbito.
Generalmente, la estadística descriptiva se aprecia en el ámbito social, educativo y laboral. Ofrece a las personas una visión clara de tendencias, patrones o el promedio de un conjunto de datos. También es una herramienta fundamental para el estudio de mercados o de los rasgos de una población.
Entre los aspectos más importantes de la estadística descriptiva se encuentran:
- Permite recopilar y organizar datos
- Sirve para comparar datos y valores
- Analiza los datos y la información derivada de estos
- Identifica patrones en una población
- Es una herramienta útil para hacer predicciones
- Estudia la representatividad de los datos en una población
- Se puede aplicar en una gran cantidad de ámbitos
- Facilita la toma de decisiones importantes
Ejemplos de Estadística Descriptiva
La estadística descriptiva tiene una gran cantidad de aplicaciones en el área social. Por ejemplo, permite conocer la proyección de un candidato presidencial. Basada en la opinión de una población, se genera un gráfico del candidato que tiene más posibilidades de ganar el proceso electoral.
También, es útil como herramienta para analizar datos de un censo poblacional de un país y para conocer un número estimado de habitantes y su situación social.
En áreas educativas, la estadística descriptiva permite conocer el promedio de calificaciones en un grupo de estudiantes. Adicionalmente, puede revelar información sobre la edad promedio de los estudiantes, su origen y situación familiar.
En el ámbito empresarial, es útil para conocer la opinión popular sobre un producto, así como saber cuáles se encuentran en tendencia dentro de un mercado. Adicionalmente, permite conocer y estudiar los salarios promedio de un departamento o empresa, la cantidad de trabajadores por género dentro de la organización y el promedio de edad de los profesionales contratados, entre otros.