Descriptivo vs. Estadística inferencial

El campo de la estadística se divide en dos divisiones principales: descriptiva e inferencial. Cada uno de estos segmentos es importante, ya que ofrece diferentes técnicas que logran diferentes objetivos. Las estadísticas descriptivas describen lo que está sucediendo en un población o conjunto de datos. Las estadísticas inferenciales, por el contrario, permiten a los científicos tomar hallazgos de un grupo de muestra y generalizarlos a una población más grande. Los dos tipos de estadísticas tienen algunas diferencias importantes.

Las estadísticas descriptivas son el tipo de estadísticas que probablemente surgen en la mente de la mayoría de las personas cuando escuchan la palabra "estadísticas". En esta rama de la estadística, el objetivo es describir. Las medidas numéricas se utilizan para informar sobre las características de un conjunto de datos. Hay una serie de elementos que pertenecen a esta parte de las estadísticas, como:

• los promedio, o medida del centro de un conjunto de datos, que consiste en la media, la mediana, la moda o el rango medio
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• La extensión de un conjunto de datos, que se puede medir con el rango o Desviación Estándar
• Descripciones generales de datos como el resumen de cinco números
• Mediciones como oblicuidad y curtosis
• La exploración de las relaciones y correlación entre datos emparejados
• La presentación de resultados estadísticos en gráfico formar

Estas medidas son importantes y útiles porque permiten a los científicos ver patrones entre los datos y, por lo tanto, dar sentido a esos datos. Las estadísticas descriptivas solo se pueden utilizar para describir la población o el conjunto de datos en estudio: los resultados no se pueden generalizar a ningún otro grupo o población.

Hay dos tipos de estadísticas descriptivas que utilizan los científicos sociales:

Medidas de tendencia central capturan tendencias generales dentro de los datos y se calculan y expresan como la media, la mediana y la moda. Una media le dice a los científicos el promedio matemático de todo un conjunto de datos, como la edad promedio en el primer matrimonio; la mediana representa la mitad de la distribución de datos, como la edad que se encuentra en la mitad del rango de edades en que las personas se casan por primera vez; y, el modo podría ser la edad más común en la que las personas se casan por primera vez.

Las medidas de propagación describen cómo se distribuyen los datos y cómo se relacionan entre sí, incluyendo:

• El rango, el rango completo de valores presentes en un conjunto de datos
• La distribución de frecuencia, que define cuántas veces ocurre un valor en particular dentro de un conjunto de datos
• Cuartiles, subgrupos formados dentro de un conjunto de datos cuando todos los valores se dividen en cuatro partes iguales en todo el rango
• Desviación media absoluta, el promedio de cuánto se desvía cada valor de la media
• Diferencia, que ilustra cuánto existe un spread en los datos
• Desviación estándar, que ilustra la propagación de datos en relación con la media.

Las medidas de propagación a menudo se representan visualmente en tablas, gráficos circulares y de barras, e histogramas para ayudar a comprender las tendencias dentro de los datos.

Las estadísticas inferenciales se producen a través de cálculos matemáticos complejos que permiten a los científicos inferir tendencias sobre una población más grande basándose en el estudio de una muestra tomada de ella. Los científicos usan estadísticas inferenciales para examinar las relaciones entre variables dentro de una muestra y luego hacer generalizaciones o predicciones sobre cómo esas variables se relacionarán con una mayor población.

Por lo general, es imposible examinar a cada miembro de la población individualmente. Entonces, los científicos eligen un subconjunto representativo de la población, llamado una muestra estadística, y de este análisis, pueden decir algo sobre la población de la que proviene la muestra. Hay dos divisiones principales de estadísticas inferenciales:

• Un intervalo de confianza proporciona un rango de valores para un parámetro desconocido de la población al medir una muestra estadística. Esto se expresa en términos de un intervalo y el grado de confianza de que el parámetro está dentro del intervalo.
• Pruebas de importancia o evaluación de la hipótesis donde los científicos hacen un reclamo sobre la población mediante el análisis de una muestra estadística. Por diseño, existe cierta incertidumbre en este proceso. Esto puede expresarse en términos de un nivel de significación.

Las técnicas que utilizan los científicos sociales para examinar las relaciones entre variables y, por lo tanto, para crear estadísticas inferenciales, incluyen análisis de regresión lineal, análisis de regresión logística, ANOVA, análisis de correlación, modelos de ecuaciones estructuralesy análisis de supervivencia. Al realizar una investigación utilizando estadísticas inferenciales, los científicos realizan una prueba de importancia para determinar si pueden generalizar sus resultados a una población más grande. Las pruebas comunes de importancia incluyen el chi-cuadrado y prueba t. Estos le dicen a los científicos la probabilidad de que los resultados de su análisis de la muestra sean representativos de la población en su conjunto.

Aunque las estadísticas descriptivas son útiles para aprender cosas como la difusión y el centro de los datos, nada en las estadísticas descriptivas se puede utilizar para hacer generalizaciones. En estadística descriptiva, las medidas como la media y la desviación estándar se expresan como números exactos.

Aunque las estadísticas inferenciales usan algunos cálculos similares, como la media y la desviación estándar, el enfoque es diferente para las estadísticas inferenciales. Las estadísticas inferenciales comienzan con una muestra y luego se generalizan a una población. Esta información sobre una población no se indica como un número. En cambio, los científicos expresan estos parámetros como un rango de números potenciales, junto con un grado de confianza.