El negocio promedio ha cambiado radicalmente en la última década.

Ya sea el equipo utilizado en los escritorios o el software utilizado para comunicarse, muy pocas cosas se ven igual que antes.

Otra cosa que es completamente diferente es la cantidad de datos que tenemos a nuestro alcance. Lo que antes era escaso ahora es una cantidad aparentemente abrumadora de datos. Pero, solo es abrumador si no sabes cómo analizar los datos de tu negocio para encontrar un significado verdadero y profundo.

Entonces, ¿cómo se pasa del punto A, que tiene una gran cantidad de datos, al punto B, que es capaz de interpretar con precisión esos datos? Todo se reduce a usar los métodos correctos para el análisis estadístico, que es la forma en que procesamos y recopilamos muestras de datos para descubrir patrones y tendencias.

Para este análisis, hay cinco para elegir: media, desviación estándar, regresión, prueba de hipótesis y determinación del tamaño de la muestra.

Los 5 métodos para realizar análisis estadísticos

No se puede negar que el mundo se está obsesionando con los big data, sin importar si eres un científico de datos o no. Debido a esto, necesitas saber por dónde empezar. Estos cinco métodos son básicos, pero eficaces, para llegar a conclusiones precisas basadas en datos.

Media

El primer método que se utiliza para realizar el análisis estadístico es la media, que se conoce más comúnmente como promedio. Cuando se busca calcular la media, se suma una lista de números y luego se divide ese número por los elementos de la lista.

Cuando se utiliza este método, permite determinar la tendencia general de un conjunto de datos, así como la capacidad de obtener una vista rápida y concisa de los datos. Los usuarios de este método también se benefician del cálculo simplista y rápido.

La media estadística viene con el punto central de los datos que se están procesando. El resultado se conoce como la media de los datos proporcionados. En la vida real, las personas suelen usar mean to en lo que respecta a la investigación, el mundo académico y los deportes. Piense en cuántas veces se discute el promedio de bateo de un jugador en el béisbol; esa es su media.

Cómo encontrar la media

Para encontrar la media de sus datos, primero sumaría los números y, a continuación, dividiría la suma entre cuántos números hay en el conjunto de datos o la lista.

Como ejemplo, para encontrar la media de 6, 18 y 24, primero los sumaría.
6 + 18 + 24 = 48
Luego, divida por cuántos números en la lista (3).

48 / 3 = 16
La media es 16.

El inconveniente

Cuando el uso de media es excelente, no se recomienda como método de análisis estadístico independiente. Esto se debe a que hacerlo puede potencialmente arruinar los esfuerzos completos detrás del cálculo, ya que también está relacionado con el modo (el valor que ocurre con mayor frecuencia) y la mediana (el medio) en algunos conjuntos de datos.

Cuando se trata de un gran número de puntos de datos con un gran número de valores atípicos (un punto de datos que difiere significativamente de otros) o una distribución inexacta de los datos, la media no proporciona los resultados más precisos en análisis estadísticos para una decisión específica.

Desviación estándar

La desviación estándar es un método de análisis estadístico que mide la dispersión de los datos alrededor de la media.

Cuando se trata de una desviación estándar alta, esto apunta a datos que se extienden ampliamente desde la media. De manera similar, una desviación baja muestra que la mayoría de los datos están en línea con la media y también se puede llamar el valor esperado de un conjunto.

La desviación estándar se utiliza principalmente cuando se necesita determinar la dispersión de los puntos de datos (estén o no agrupados).

Digamos que eres un especialista en marketing que recientemente realizó una encuesta a clientes. Una vez que obtengas los resultados de la encuesta, estarás interesado en medir la fiabilidad de las respuestas para predecir si un grupo más grande de clientes podría tener las mismas respuestas. Si se produce una desviación estándar baja, se demostraría que las respuestas se pueden proyectar a un grupo más grande de clientes.

Cómo encontrar la desviación estándar

La fórmula para calcular la desviación estándar es:

En esta fórmula:

• El símbolo de desviación estándar es σ
• Σ representa la suma de los datos
• x representa el valor del conjunto de datos
• μ representa la media de los datos
• σ2 representa la varianza
• n representa el número de puntos de datos en el población

Para encontrar la desviación estándar:

1. Encontrar la media de los números dentro del conjunto de datos
2. Para cada número dentro del conjunto de datos, restar la media y cuadrar el resultado (que es esta parte de la fórmula (x − μ)2).
3. Encuentre la media de esas diferencias cuadradas
4. Tome la raíz cuadrada de la respuesta final

Si usó los mismos tres números en nuestro ejemplo medio, 6, 18 y 24, la desviación estándar, o σ, sería 7.4833147735479.

La desventaja

En una nota similar a la desventaja de usar la media, la desviación estándar puede ser engañosa cuando se usa como el único método en su análisis estadístico.

Por ejemplo, si los datos con los que está trabajando tienen demasiados valores atípicos o un patrón extraño, como una curva no normal, la desviación estándar no proporcionará la información necesaria para tomar una decisión informada.

Regresión

Cuando se trata de estadísticas, la regresión es la relación entre una variable dependiente (los datos que desea medir) y una variable independiente (los datos utilizados para predecir la variable dependiente).

También puede explicarse por cómo una variable afecta a otra, o por cambios en una variable que desencadenan cambios en otra, esencialmente de causa y efecto. Implica que el resultado depende de una o más variables.

La línea utilizada en los gráficos y tablas de análisis de regresión significa si las relaciones entre las variables son fuertes o débiles, además de mostrar tendencias durante un período de tiempo específico.

Estos estudios se utilizan en el análisis estadístico para hacer predicciones y tendencias de pronóstico. Por ejemplo, puede usar la regresión para predecir cómo un producto o servicio específico puede venderse a sus clientes. O, aquí en G2, usamos regresión para predecir cómo se verá nuestro tráfico orgánico dentro de 6 meses.

Fórmula de regresión

La fórmula de regresión que se utiliza para ver cómo podrían verse los datos en el futuro es:

En esta fórmula:

• A se refiere a la intersección y, el valor de y cuando x = 0
• X es la variable dependiente
• Y es la variable independiente
• B se refiere a la pendiente, o subida sobre corrida

El inconveniente

Una desventaja de el uso de la regresión como parte de su análisis estadístico es que la regresión no es muy distintiva, lo que significa que, aunque los valores atípicos en un gráfico de dispersión (o gráfico de análisis de regresión) son importantes, también lo son las razones de por qué son valores atípicos. Esta razón podría ser cualquier cosa, desde un error en el análisis hasta una escala de datos inapropiada.

Un punto de datos marcado como un valor atípico puede representar muchas cosas, como el producto más vendido. La línea de regresión le invita a ignorar estos valores atípicos y solo ver las tendencias en los datos.

Prueba de hipótesis

En el análisis estadístico, la prueba de hipótesis, también conocida como» Prueba T», es una clave para probar los dos conjuntos de variables aleatorias dentro del conjunto de datos.

Este método consiste en comprobar si un determinado argumento o conclusión es verdadero para el conjunto de datos. Permite comparar los datos con diversas hipótesis y supuestos. También puede ayudar a pronosticar cómo las decisiones tomadas podrían afectar al negocio.

En estadística, una prueba de hipótesis determina cierta cantidad bajo un supuesto dado. El resultado de la prueba interpreta si la suposición se mantiene o si la suposición se ha violado. Esta suposición se conoce como hipótesis nula, o hipótesis 0. Cualquier otra hipótesis que violaría la hipótesis 0 se denomina primera hipótesis o hipótesis 1.

Cuando se realizan pruebas de hipótesis, los resultados de la prueba son significativos para las estadísticas si los resultados demuestran que no pudo haber ocurrido por casualidad o casualidad.

Como ejemplo, puede suponer que cuanto más tiempo tarde en desarrollar un producto, más éxito tendrá, lo que resultará en ventas más altas que nunca. Antes de implementar horas de trabajo más largas para desarrollar un producto, las pruebas de hipótesis aseguran que haya una conexión real entre los dos.

Fórmula de prueba de hipótesis

Los resultados de una prueba de hipótesis estadística deben interpretarse para hacer una afirmación específica, que se conoce como el valor p.

Digamos que lo que estás buscando determinar tiene un 50% de probabilidades de ser correcto.

La fórmula para esta prueba de hipótesis es:

La desventaja

Las pruebas de hipótesis a veces pueden verse empañadas y sesgadas por errores comunes, como el efecto placebo. Esto ocurre cuando los analistas estadísticos que realizan la prueba esperan falsamente un determinado resultado y luego lo ven, sin importar las circunstancias.

También existe la probabilidad de ser sesgado por el efecto Hawthorne, también conocido como el efecto observador. Esto sucede cuando los participantes analizados sesgan los resultados porque saben que están siendo estudiados.

Determinación del tamaño de la muestra

Cuando se trata de analizar datos para análisis estadísticos, a veces el conjunto de datos es simplemente demasiado grande, lo que dificulta la recopilación de datos precisos para cada elemento del conjunto de datos. Cuando este es el caso, la mayoría toma la ruta de analizar un tamaño de muestra, o un tamaño más pequeño, de datos, lo que se denomina determinación del tamaño de muestra.

Para hacer esto correctamente, deberá determinar el tamaño correcto de la muestra para ser preciso. Si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, no tendrá resultados válidos al final de su análisis.

Para llegar a esta conclusión, utilizará uno de los muchos métodos de muestreo de datos. Puedes hacer esto enviando una encuesta a tus clientes y luego usar el método de muestreo aleatorio simple para elegir los datos de los clientes que se analizarán al azar.

Por otro lado, un tamaño de muestra demasiado grande puede resultar en pérdida de tiempo y dinero. Para determinar el tamaño de la muestra, puede examinar aspectos como el costo, el tiempo o la conveniencia de recopilar datos.

Encontrar un tamaño de muestra

A diferencia de los otros cuatro métodos de análisis estadístico, no hay una fórmula fácil de usar para encontrar el tamaño de muestra.

Sin embargo, hay algunos consejos generales a tener en cuenta al determinar el tamaño de una muestra:

1. Al considerar un tamaño de muestra más pequeño, realice un censo
2. Use un tamaño de muestra de un estudio similar al suyo. Para esto, es posible que desee considerar echar un vistazo a las bases de datos académicas para buscar un estudio similar
3. Si está realizando un estudio genérico, es posible que ya exista una tabla que pueda usar para su beneficio
4. Use una calculadora de tamaño de muestra
5. Solo porque no haya una fórmula específica, no significa que no pueda encontrar una fórmula que funcione. Hay muchos que podría usar, y depende de lo que sepa o no sepa sobre la muestra propuesta. Algunos que puede considerar usar son la fórmula de Slovin y la fórmula de Cochran

El inconveniente

A medida que analiza una variable de datos nueva y no probada dentro de este método, deberá confiar en ciertas suposiciones. Hacerlo podría resultar en una suposición completamente inexacta. Si este error se produce durante este método de análisis estadístico, puede afectar negativamente al resto del análisis de datos.

Estos errores se denominan errores de muestreo y se miden mediante un intervalo de confianza. Por ejemplo, si afirma que sus resultados están en un nivel de confianza del 90%, significa que si realizara el mismo análisis una y otra vez, el 90% de las veces sus resultados serán los mismos.

Un método para la locura

No importa qué método de análisis estadístico elija, asegúrese de tomar nota especial de cada posible inconveniente, así como de su fórmula única.

Por supuesto, no hay un estándar de oro ni un método correcto o incorrecto para usar. Dependerá del tipo de datos que hayas recopilado, así como de la información que estés buscando como resultado final.

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