Análisis Estadístico de Datos

El Análisis Estadístico de Datos varía en función de la información disponible y de las conclusiones que se desean obtener. Se requiere de un experto en Estadística que se adapte a cada situación.

El Análisis Estadístico empieza con la homogeneización de los datos para asegurar que son todos comparables y que se excluyen los que carecen de la calidad suficiente. A estos datos se les llama variables y se clasifican según su naturaleza (cualitativas y cuantitativas). De este modo, se consolidará en una tabla toda la información, independientemente de si proviene de una encuesta, de una campaña de marketing o de un ensayo clínico, por ejemplo.

Una vez se dispone de la información preparada se transforman los datos en gráficos mediante estadística descriptiva para observar características esenciales de la muestra como la dispersión, la simetría o la frecuencia. Algunas características comúnmente conocidas son la media, la mediana, la varianza o la desviación.

A continuación, el análisis estadístico de los datos se lleva a cabo mediante estadística inferencial para identificar las propiedades de la población estadística. Esta población es analizada a través de la muestra sobre la que se tienen datos. En este punto se generan modelos, inferencias y predicciones teniendo en cuenta la aleatoriedad de los eventos en análisis. El análisis más conocido es el contraste de hipótesis pero existen otros a tener en cuenta como los modelos estadísticos de causa-efecto y los algoritmos de regresión.

Con la información obtenida en el análisis estadístico anterior se deben interpretar los resultados y extraer las conclusiones para dar respuesta a la necesidad del estudia.

Para todo el análisis estadísticos de datos existen múltiples programas, como SPSS, Excel, Stata y R.