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Análisis Estadístico Tipos Rubén Rodríguez - Coggle Diagram
Análisis Estadístico
Tipos
Rubén Rodríguez
¿Qué es?
El análisis estadístico, o estadísticas, implica recopilar, organizar y analizar datos en función de principios establecidos para identificar patrones y tendencias.
Es una disciplina amplia con aplicaciones en la academia, los negocios, las ciencias sociales, la genética, los estudios de población, la ingeniería y varios otros campos.
Análisis Descriptivo
Es la forma más simple de análisis estadístico, utilizando números para describir las cualidades de un conjunto de datos. Ayuda a reducir grandes conjuntos de datos a formas simples y más compactas para una fácil interpretación.
La estadística descriptiva utiliza herramientas de visualización de datos como tablas, gráficos y tablas para facilitar el análisis y la interpretación. Sin embargo, la estadística descriptiva no es adecuada para sacar conclusiones.
Solo puede representar datos para que pueda aplicar herramientas de análisis estadístico más sofisticadas para sacar inferencias.
Análisis Inferencial
Se utiliza para hacer inferencias o sacar conclusiones sobre una población más grande en función de los hallazgos de un grupo de muestra dentro de ella. Puede ayudar a los investigadores a encontrar distinciones entre los grupos presentes dentro de una muestra.
Las estadísticas inferenciales también se utilizan para validar las generalizaciones realizadas sobre una población a partir de una muestra debido a su capacidad para dar cuenta de los errores en las conclusiones realizadas sobre un segmento de un grupo más grande.
Análisis Exploratorio
El análisis exploratorio de datos es una técnica que utilizan los científicos de datos para identificar patrones y tendencias en un conjunto de datos.
También pueden usarlo para determinar relaciones entre muestras en una población, validar suposiciones, probar hipótesis y encontrar puntos de datos faltantes.
Análisis Predictivo
Utiliza potentes algoritmos estadísticos y herramientas de aprendizaje automático para predecir eventos y comportamientos futuros en función de tendencias de datos nuevos e históricos.
Se basa en una amplia gama de técnicas probabilísticas, como minería de datos, macrodatos, modelos predictivos, inteligencia artificial y simulaciones para adivinar lo que es probable que ocurra en el futuro.
Es importante tener en cuenta que el análisis predictivo solo puede hacer pronósticos hipotéticos y la calidad de las predicciones depende de la precisión de los conjuntos de datos subyacentes.
Análisis Causal
Utiliza datos para determinar la causalidad o por qué las cosas suceden de la manera en que lo hacen, relacionar las causas con los efectos y cómo se derivan entre ellos.
Es una parte integral del aseguramiento de la calidad, la investigación de accidentes y otras actividades que tienen como objetivo encontrar los factores subyacentes que llevaron a un evento.
Análisis Mecanicista
Se basa en la premisa de que un sistema mecánico es un conjunto de elementos que trabajan de manera colectiva. Por lo tanto, este tipo de análisis busca estudiar las diferentes relaciones entre los datos de una población.
El análisis estadístico mecanicista es uno de los estudios de datos menos utilizados, ya que se debe tener un dominio alto de los procesos que se estudiarán.
Gracias a este análisis estadístico, podemos comprender y predecir cómo las variables se afectan entre sí (no al resultado).