Aprenda estadística inferencial con cursos y programas en línea

¿Refleja una encuesta política los sentimientos de la población? ¿Está una encuesta de consumidores capturando el verdadero sentimiento del consumidor? La estadística inferencial ayuda a los profesionales a responder estas preguntas. Aprenda estadística inferencial con cursos en línea a través de edX.

¿Qué es la estadística inferencial?

La estadística inferencial es una rama de las matemáticas aplicadas que se centra en obtener conclusiones fiables sobre las características de una población, basándose en una muestra. Un estadístico estudia las cualidades de una muestra, como el tamaño y la distribución de la misma. Luego, puede determinar la probabilidad de que las estadísticas de la muestra, como la media y la variabilidad, sean representativas de la población más amplia de la que se extrae la muestra.

A través de este proceso, los estadísticos pueden hacer generalizaciones sobre grandes grupos utilizando una cantidad razonable de datos.1

Algunos ejemplos de estadística inferencial incluyen la investigación de consumidores, las encuestas políticas y los ensayos de medicamentos.

Hay dos tipos principales de estadística inferencial:

  • Prueba de hipótesis: Determinar si hay suficiente evidencia estadística para aceptar una cierta creencia, o hipótesis, sobre un conjunto de datos.2

  • Análisis de regresión: Determinar si ciertas variables influyen en las características de un conjunto de datos o en el resultado.3

La estadística inferencial es uno de los dos tipos principales de análisis estadístico — el otro es la estadística descriptiva. La estadística descriptiva se ocupa de describir las características básicas de los datos recopilados. Para explicar la diferencia entre la estadística descriptiva e inferencial, puede ser útil usar un ejemplo simple de encuesta.4

Un estadístico podría encuestar a 100 compradores en el centro comercial y preguntarles por qué están allí. La estadística descriptiva explicaría que 55 personas encuestadas fueron al centro comercial para hacer devoluciones, 21 para comprar y 23 por alguna otra razón. La estadística inferencial estudiará las características de esas 100 personas y la encuesta, y podría concluir que los compradores en EE. UU. tienen significativamente más probabilidades de ir al centro comercial para hacer devoluciones que para comprar.

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Temas relacionados

¿Por qué aprender estadística inferencial?

Ya sea estadística descriptiva o inferencial, el conocimiento de este campo puede ser beneficioso para profesionales y organizaciones. Una comprensión sólida de la medición, la metodología de encuestas, las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza puede ayudar a las personas a:5

  • Realizar investigaciones de manera efectiva
  • Leer e interpretar literatura técnica
  • Mejorar el pensamiento crítico y el análisis
  • Saber cuándo buscar asistencia estadística adicional

Además, la formación en estadística inferencial se aplica a todo tipo de industrias y campos. A través de este tipo de medición y prueba, las empresas y organizaciones pueden sacar conclusiones sobre todo, desde las preferencias de los clientes y las tendencias de los usuarios hasta la participación electoral.

Plan de estudios del curso de estadística inferencial

El plan de estudios para un curso en línea de estadística puede depender del objetivo del curso. Por ejemplo, una clase de estadística para ciencia de datos podría centrarse en diferentes conceptos y aplicaciones que un tutorial introductorio de estadística inferencial. Los temas cubiertos en un curso de fundamentos de estadística inferencial pueden enseñar a los estudiantes a:

  • Configurar y realizar pruebas de hipótesis
  • Interpretar valores p
  • Realizar pruebas de regresión lineal, múltiple lineal, nominal y ordinal
  • Calcular intervalos de confianza
  • Realizar pruebas paramétricas y no paramétricas

Los conceptos individuales de la estadística inferencial pueden aplicarse a muchas industrias. Por ejemplo, los especialistas en marketing por correo electrónico realizan pruebas A/B, una forma de prueba de hipótesis también conocida como prueba dividida. Las pruebas A/B implican enviar dos o más versiones de un correo electrónico a muestras aleatorias de destinatarios registrados para determinar qué cambios en los correos electrónicos aumentan el compromiso. Aunque este proceso puede obtener resultados sin análisis estadístico, un curso en línea podría proporcionar contexto y habilidades para realizar pruebas más sólidas y robustas.6

Explore trabajos que utilizan estadística inferencial

Explore trabajos que utilizan estadística inferencial

Ejemplos de estadísticas inferenciales en el lugar de trabajo se pueden encontrar en campos tan diversos como el gobierno, la tecnología, la atención médica, la investigación y desarrollo, el marketing y más. Ya sea que utilicen estadísticas descriptivas o inferenciales, los estadísticos realizan muchas tareas como parte de sus roles en diversas industrias. Algunas de esas tareas incluyen:7

  • Identificar problemas
  • Determinar qué datos pueden ayudar a resolver esos problemas
  • Diseñar métodos de recolección de datos
  • Realizar experimentos para adquirir datos
  • Interpretar los datos
  • Comunicar resultados a diferentes audiencias

Muchos estadísticos tienen una licenciatura o maestría en matemáticas, que también puede complementarse con otros campos de estudio dependiendo del tipo de estadísticas realizadas. Por ejemplo, alguien interesado en la ciencia de datos y las estadísticas puede completar un boot camp de ciencia de datos.

Alternativamente, alguien interesado en la mejora de procesos, particularmente en la metodología Six Sigma, puede tener una certificación en estadísticas como la Certificación Six Sigma Yellow Belt o la Certificación Six Sigma Green Belt, que se pueden obtener tomando un curso en línea de estadísticas.8

Cómo convertirse en estadístico en línea

Hay muchas oportunidades para tomar un curso en línea de estadísticas inferenciales y obtener una certificación en estadísticas. Las clases pueden ofrecer un estudio profundo de estadísticas descriptivas o inferenciales, diferentes tipos de métodos y teorías de estadísticas inferenciales, o una capacitación más especializada como estadísticas para ciencia de datos o mejora de procesos Six Sigma.

Para muchos que ya tienen experiencia en estadística, puede ser atractivo obtener una maestría en ciencia de datos o tomar un boot camp de ciencia de datos para desbloquear aún más el poder combinado de la ciencia de datos y la estadística. Alternativamente, alguien puede tener una licenciatura en ciencia de datos y profundizar en la estadística para la ciencia de datos.

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    Preguntas frecuentes sobre estadística inferencial

    Preguntas frecuentes

    ¿Dónde se utiliza la estadística inferencial?

    Profesionalmente, se pueden encontrar estadísticas descriptivas o inferenciales dondequiera que se realice investigación. Ejemplos de estadística inferencial se pueden encontrar en campos que van desde la agricultura hasta el marketing digital e incluso los deportes. De manera informal, las pruebas A/B, una forma común de prueba de hipótesis, se practican regularmente. Por ejemplo, cuando uno experimenta con recetas o hábitos de sueño, está realizando una prueba de hipótesis casual.

    ¿Es difícil aprender estadística inferencial?

    La estadística inferencial puede ser difícil de aprender porque los conceptos son abstractos y pueden parecer contraintuitivos. Sin embargo, con el método de enseñanza adecuado, la estadística puede hacerse más accesible.

    ¿Cuál es la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial?

    La estadística descriptiva se ocupa de describir las características básicas de los datos recopilados. La estadística inferencial implica sacar conclusiones fiables sobre las características de una población, basándose en las estadísticas recopiladas.

    ¿Qué habilidades necesito para aprender estadística inferencial?

    Para entender las estadísticas inferenciales, los estudiantes pueden necesitar una combinación de habilidades técnicas y blandas. Las habilidades técnicas útiles podrían incluir conocimientos de matemáticas y metodología de encuestas. Una comprensión analítica general y la capacidad de comunicar resultados, razonar a través de problemas y desarrollar soluciones creativas pueden contribuir a un conocimiento estadístico sólido.

    ¿Qué campos de trabajo utilizan estadísticas inferenciales?

    Las oportunidades para las estadísticas inferenciales se pueden encontrar en todo tipo de campos, como la política, el comercio minorista y la banca. Por ejemplo, una tienda puede realizar pruebas de hipótesis para determinar si una tienda en línea es más efectiva que otra. A medida que se encuentran más aplicaciones de estadísticas para la ciencia de datos y la tecnología sigue mejorando, las oportunidades de investigación continuarán aumentando.

    ¿Qué tipos de estadísticas inferenciales existen?

    Hay dos tipos principales de estadísticas inferenciales que los estadísticos emplean regularmente: pruebas de hipótesis y análisis de regresión. Las pruebas de hipótesis implican probar suposiciones sobre una población realizando una prueba estadística en una muestra y comparando una hipótesis nula y una alternativa. El análisis de regresión identifica factores que influyen en los resultados cuantificando cómo cambia una variable con respecto a otra variable.

    1. Estadísticas en Matemáticas: Definición, Tipos e Importancia. (2022). Investopedia. Recuperado el 17 de octubre de 2022.

    2. Pruebas de Hipótesis. Britannica. Recuperado el 17 de octubre de 2022.

    3. Un Repaso sobre el Análisis de Regresión. (2015). Harvard Business Review. Recuperado el 17 de octubre de 2022.

    4. Estadísticas Descriptivas vs Estadísticas Inferenciales. (2019). The Organic Chemistry Tutor. Recuperado el 18 de octubre de 2022.

    5. Tema #2: ¿Por Qué Estudiar Estadísticas? (2016). Universidad de Cornell [PDF File]. Recuperado el 17 de octubre de 2022.

    6. Pruebas A/B de Marketing por Correo Electrónico Simplificadas. Mailer Lite. Recuperado el 17 de octubre de 2022.

    7. Matemáticos y Estadísticos. (2022). Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. Recuperado el 17 de octubre de 2022.

    8. Cuerpo de Conocimiento. El Consejo para la Certificación Six Sigma. Recuperado el 19 de octubre de 2022.