La estadística es una de las bases fundamentales para el análisis de datos. Sin un buen entendimiento de sus principios, es difícil interpretar correctamente la información y tomar decisiones informadas.

En este artículo, exploraremos los conceptos esenciales de la estadística que necesitas conocer para aplicarlos en el análisis de datos con herramientas como Power BI, Excel o SQL.

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Tipos de datos en estadística

Para analizar datos correctamente, es crucial conocer los tipos de datos:

  • Datos categóricos: Representan categorías o etiquetas, como colores, tipos de productos o ubicaciones geográficas.
  • Datos numéricos: Se dividen en discretos (números enteros contables, como la cantidad de ventas) y continuos (medidas en escalas, como peso o altura).
  • Datos ordinales: Son datos categóricos que tienen un orden inherente, como clasificaciones de satisfacción (bajo, medio, alto).
  • Datos nominales: Datos categóricos sin un orden definido, como nacionalidades o nombres de marcas.

Comprender la naturaleza de los datos permite seleccionar las herramientas y métodos adecuados para su análisis.

Medidas de tendencia central

Las medidas de tendencia central permiten entender el valor "típico" de un conjunto de datos:

  • Media: Promedio de todos los valores.
  • Mediana: Valor central cuando los datos están ordenados.
  • Moda: Valor que más se repite.

En el análisis de datos, conocer estas medidas ayuda a describir el comportamiento general de un conjunto de datos y detectar valores atípicos.

Medidas de dispersión

Estas medidas indican cuánta variabilidad hay en los datos:

  • Varianza: Indica la dispersión de los datos respecto a la media.
  • Desviación estándar: Raíz cuadrada de la varianza, usada para interpretar la variabilidad en la misma unidad que los datos originales.
  • Rango intercuartílico: Diferencia entre el tercer y primer cuartil, usado para medir la dispersión sin verse afectado por valores extremos.
  • Coeficiente de variación: Relación entre la desviación estándar y la media, útil para comparar variabilidad entre conjuntos de datos con diferentes unidades.

Distribuciones de probabilidad

Las distribuciones de probabilidad describen el comportamiento esperado de los datos:

  • Distribución normal: La más común en estadística, con una forma de campana simétrica.
  • Distribución binomial: Se usa para conteos de eventos con dos resultados posibles.
  • Distribución de Poisson: Para eventos raros en intervalos de tiempo o espacio.
  • Distribución exponencial: Utilizada para modelar tiempos entre eventos.

Conocer estas distribuciones es clave para modelar datos y hacer predicciones.

  1. Pruebas de hipótesis

El análisis estadístico a menudo implica probar hipótesis:

  • Hipótesis nula (H0): No hay un efecto significativo.
  • Hipótesis alternativa (H1): Existe un efecto significativo.
  • Pruebas t, chi-cuadrado y ANOVA: Herramientas comunes para validar hipótesis en diferentes escenarios.

La validación de hipótesis permite evitar errores en la toma de decisiones y optimizar procesos empresariales con base en datos.

Correlación y regresión

  • Correlación: Mide la relación entre dos variables. Un coeficiente de correlación cercano a 1 o -1 indica una relación fuerte.
  • Regresión lineal: Método para predecir una variable a partir de otra mediante una ecuación lineal.
  • Regresión múltiple: Permite analizar el impacto de varias variables predictoras sobre una variable dependiente.
  • Regresión logística: Usada para predecir variables categóricas, como si un cliente comprará o no un producto.

Estas herramientas son esenciales para detectar patrones y hacer predicciones en datos empresariales.

Muestreo y errores en el análisis de datos

Trabajar con datos reales implica lidiar con errores:

  • Muestreo aleatorio: Selección representativa de datos para evitar sesgos.
  • Error de muestreo: Diferencias entre la muestra y la población.
  • Sesgo: Error sistemático que puede distorsionar los resultados.
  • Outliers: Valores extremos que pueden afectar los resultados estadísticos y distorsionar análisis.

Inferencia estadística y toma de decisiones

La inferencia estadística permite extraer conclusiones a partir de muestras de datos:

  • Estimaciones puntuales y por intervalo: Uso de intervalos de confianza para inferir valores de una población.
  • Pruebas de significancia estadística: Determinar si una diferencia es real o fruto del azar.
  • Análisis bayesiano: Modelo probabilístico para actualizar creencias con nueva información.

Estos conceptos son esenciales para la analítica avanzada y la toma de decisiones basada en datos.

Aplicaciones de estadística en Power BI y otras herramientas

  • Gráficos de dispersión: Para analizar correlaciones entre variables.
  • Histogramas: Para estudiar distribuciones de datos y detectar sesgos.
  • Medidas DAX en Power BI: Para cálculos estadísticos avanzados como desviaciones estándar y coeficientes de correlación.
  • Análisis de tendencias: Usando series temporales y líneas de tendencia.
  • Clustering: Aplicación de técnicas de agrupación para segmentar categorías.

Dominar los conceptos de estadística es fundamental para un análisis de datos efectivo. Ya sea que trabajes con Power BI, Excel o SQL, estos conocimientos te permitirán hacer interpretaciones precisas, detectar patrones y tomar mejores decisiones basadas en datos.

Aprender estadística no solo mejora tus habilidades técnicas, sino que te convierte en un analista de datos más competente y confiable. Si quieres profundizar en estos temas, explorar técnicas avanzadas de modelado estadístico en Power BI puede ser un excelente siguiente paso.

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