¿En qué consiste la Estadística Descriptiva? ¿Qué conceptos debemos conocer?
¡Saludos! Continuamos con una nueva entrada de la serie «Estadística» del Blog de la Fundación iS+D.
En esta ocasión nos centraremos en la Estadística Descriptiva, explicando en qué consiste, su definición y dando algunos ejemplos que sirvan de ayuda a la hora de situar esta rama de la ciencia estadística.
Estadística Descriptiva: definición
La estadística descriptiva es una rama fundamental de la estadística que se centra en la recopilación, ordenación, representación y síntesis de información numérica con el objetivo de comprender y transmitir de forma clara y eficaz sus características fundamentales. Esta disciplina proporciona las herramientas y técnicas necesarias para analizar grandes conjuntos de datos de manera significativa, lo que es esencial en una variedad de campos, desde la investigación científica hasta los estudios de mercado y la toma de decisiones empresariales.
En otras palabras, la estadística descriptiva es como contar una historia sobre números. En lugar de lidiar con un montón de números diferentes, la estadística descriptiva brinda herramientas para organizar y resumir esos números de una manera que tenga sentido. Veamos cómo funciona con ejemplos, así como algunos conceptos clave.
- La estadística descriptiva es como una caja de herramientas que usamos todos los días para entender mejor el mundo que nos rodea.
Conceptos y ejemplos
La esencia de la estadística descriptiva radica en transformar datos crudos en información comprensible. Imagina que tienes un conjunto de alturas de personas: 160 cm, 170 cm, 155 cm, 175 cm, 168 cm y más. Decir cada uno de estos números puede ser confuso y poco práctico. Para ello, la estadística descriptiva ofrece formas de sintetizar esta información en medidas clave, permitiendo una comprensión más clara de las características principales de los datos.
Medidas de Tendencia Central:
Una parte esencial de la estadística descriptiva es la identificación de medidas de tendencia central, las cuales resumen dónde se encuentra el «centro» de los datos, es decir, son valores que representan la ubicación central de un conjunto de datos. Estas medidas incluyen la media, que es el promedio de los valores (en este caso, sería alrededor de 166.33 cm), la mediana, que es el valor del medio cuando los datos se ordenan (168 cm), y la moda, que es el valor que más se repite (no habría ninguna moda clara en este conjunto).
Medidas de Dispersión:
Además de entender dónde se agrupan los datos, es importante comprender cuán dispersos están. Las medidas de dispersión, como el rango y la desviación estándar, ofrecen información sobre la variabilidad de los datos. El rango es la diferencia entre el valor más alto y el más bajo (20 cm en este caso), lo que da una idea general de cuán amplia es la dispersión. La desviación estándar mide cuánto se alejan los valores individuales de la media; un valor más alto indica una mayor variabilidad en las alturas.
Distribución de Frecuencias:
Otra herramienta valiosa de la estadística descriptiva es la distribución de frecuencias. Esta técnica implica agrupar los datos en intervalos (como 150-160 cm, 160-170 cm, etc.) y contar cuántas observaciones caen en cada intervalo. Luego, esta información se puede presentar en forma de un histograma, que es un gráfico de barras que muestra la frecuencia de cada intervalo. Esto proporciona una imagen visual de cómo se distribuyen los datos.
Medidas de Posición:
Las medidas de posición, como los percentiles y los cuartiles, también son parte de la estadística descriptiva. Los percentiles indican qué parte de los datos está por debajo de cierto valor. Por ejemplo, el percentil 25 es el valor por debajo del cual se encuentra el 25% de los datos (en este caso, alrededor de 162.75 cm).
En este sentido, la estadística descriptiva es como una caja de herramientas que usamos todos los días para entender mejor el mundo que nos rodea. Entre otros ámbitos, la estadística descriptiva puede ser útil en:
- Compras inteligentes: Imagina que estás en una tienda y quieres saber si el precio de un artículo es alto o bajo en comparación con otros similares. La estadística descriptiva te permite calcular un promedio de precios similares y ver si el precio actual está por encima o por debajo de ese promedio.
- Planificación de tiempo: Si quieres saber cuánto tiempo sueles tardar para llegar al trabajo, puedes usar la estadística descriptiva. Lleva un registro de tus tiempos durante un tiempo, y luego puedes calcular cosas como el tiempo promedio que tardas y si hay mucha variación en tus tiempos de viaje.
- Redes Sociales: Las redes sociales usan la estadística descriptiva para mostrarte cosas como cuántas personas han visto tus publicaciones, cuántos «me gusta» has recibido y cuántos seguidores/as tienes. Esto ayuda a entender qué tipo de contenido es más popular.
- Salud: Si estás tratando de mantener un peso saludable, puedes usar la estadística descriptiva para calcular tu peso promedio en un período de tiempo. También puedes usarla para rastrear cosas como tus niveles de actividad física a lo largo del tiempo.
- Clima: Las previsiones meteorológicas se basan en datos históricos de temperatura, lluvia y otros factores. La estadística descriptiva ayuda a resumir estos datos para predecir el clima y tomar decisiones sobre qué llevar o cómo planificar actividades al aire libre.
- Encuestas: Cuando ves los resultados de una encuesta en la televisión o en línea, esos números son analizados usando estadística descriptiva. Así puedes entender rápidamente qué opinan muchas personas sobre un tema en particular.
A modo de resumen, la estadística descriptiva es como llevar unas gafas que nos ayudan a ver el mundo numérico con mayor claridad, tomando datos complicados y haciéndolos más fáciles de entender. Te permite contar una historia sobre esos datos, como cuál es el número «típico» (la media), cuán dispersos están los datos (desviación estándar) y cómo se ven en un gráfico. ¡Es como convertir números en una historia comprensible!
Javier Rodríguez
Head of Design Research en Sngular
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