Los procesos de análisis estadístico están más presentes en nuestra vida diaria de lo que podemos imaginar. Si bien la información estadística puede sonar un poco intimidante, son una pieza fundamental para la toma de decisiones importantes, ya que garantizan la obtención de buenos resultados. 

El análisis estadístico de datos es una herramienta fundamental para entender al mundo, comprender los comportamientos e identificar patrones relacionados a las variables que deseas estudiar.

Si siempre te ha costado entender cuál es la función del análisis estadístico y cómo se puede implementar, entonces no abandones esta nota, ya que te contaremos, paso por paso, todo lo que necesitas saber sobre este tema. 

¿Qué tan esenciales son los análisis estadísticos para comprender datos? ¡Prepárate para descubrirlo!

¿Qué es la estadística analítica?

Aunque no lo parezca, la estadística analítica es una disciplina científica que está presente permanentemente en nuestras vidas. Independientemente de la profesión que hayas decidido ejercer en la vida, debes tener ciertas nociones sobre el área, especialmente si quieres emprender algún tipo de negocio.

Los números rigen nuestra vida en gran medida. No sólo al momento de pagar las deudas, también tienen incidencia en la gran mayoría de nuestras actividades, sobre todo en el ámbito laboral. Y ahí es donde entra la estadística para el análisis de los datos.

Según lo definen desde Economipedia, la estadística se encarga de obtener, ordenar y analizar un conjunto de datos, para conseguir "explicaciones y predicciones" sobre eventos observados. Esto quiere decir, que es una herramienta que nos va a ayudar a entender cómo fluye la información para tratar de anticipar eventos futuros. 

Entonces, ¿dónde encaja el análisis estadístico? ¿Son sólo estudios de números sobre un evento determinado? Sí, pero hay muchísima más información que debes saber. El análisis estadístico va un paso más allá.

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¿Qué es un análisis estadístico?

El análisis estadístico es el proceso para interpretar los datos numéricos que tenemos a nuestra disposición, con la finalidad de que nos ayude a tomar decisiones acertadas y con bajas probabilidades de error. Especialmente, en el mundo de los negocios.

Entonces, ¿qué es el análisis estadístico? El procedimiento por el cual realizas operaciones estadísticas (suena obvio, pero si vamos a dar una información hay que darla bien y precisa ).

¿Cuál es el objetivo de un análisis estadístico?

Como seres pensantes que somos, buscamos siempre conseguir el por qué de las cosas. Por esta razón, te explicamos el objetivo del análisis estadístico en diversos ámbitos.

Pese a que pueden utilizarse estudios numéricos para interpretar contextos en el marco de la política, sociedad e incluso de la psicología, es en el tema económico y financiero donde el análisis estadístico juega un papel fundamental para la sostenibilidad de los negocios.

Es especialmente importante el análisis estadístico en el contexto digital y en los negocios, ya que está asociado a las técnicas de business intelligence y de Big Data las cuales contribuyen, desde diversas perspectivas, al proceso de recopilación y análisis de datos.

¿Con qué intención hacen esto? Para transformar los datos en información estratégica que resulte útil para un negocio determinado.

Ha sido especialmente con el surgimiento del Big Data que el análisis estadístico ha adquirido un gran valor. Este método ayuda a las empresas que buscan ser competitivas en el mercado a obtener los instrumentos necesarios para tomar decisiones racionales, basadas en cifras y datos concretos. 

Al hacer un análisis estadístico de los datos brutos, estos se convierten en información valiosa para comprender el mercado y su contexto (o lo que vendría a ser un insight de negocio), lo que facilita la toma de decisiones efectivas.

Niveles de estudio de la estadística para el análisis de datos

Para realizar un análisis estadístico de la data, es importante entender los diferentes niveles de estudio que existen. Para ello, Gabriel Mendoza, profesor del curso online de Fundamentos estadísticos para el análisis de datos, nos explica, con un breve ejemplo, qué tipo de información se puede obtener en cada uno de estos niveles: 

1. Exploratorio: “imagina que tienes una tienda de chocolates; un estudio exploratorio sería cuando una persona va a comprar un chocolate”.

2. Descriptivo: “te arrojan datos como que el promedio de ventas de chocolate fue de 2 millones”. 

3. Relacional: “en donde se ve que las ventas tienen una correlación positiva con el clima”.

4. Explicativo: “es cuando el aumento de las ventas es porque se generaron mayores descuentos”. 

5. Predictivo: “tomando en cuenta el clima y los descuentos, podemos predecir cuántos chocolates se venderán los siguientes meses”. 

6. Aplicativo: “se pueden generar estrategias de precio que permitan dar mayores descuentos”. 

Esta es una forma simple de plantear los niveles de estudio estadístico. Sin embargo, más adelante, veremos a mayor profundidad cómo es la clasificación de los tipos de análisis estadístico y en qué se diferencia cada uno de ellos.     

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Tipos de análisis estadísticos

Existen diferentes formas de hacer un análisis estadístico, pero, para ello es importante saber qué tipo de análisis deseas realizar en base a los objetivos del estudio. 

Dentro de la clasificación de los análisis estadísticos, podemos distinguir 2 tipos, las cuales dependen de lo siguiente:

• Según el objetivo o la función del mismo.
• Según el número de variables.

Tipos de análisis estadísticos según la función

Como te mencionamos anteriormente, un análisis estadístico sirve para múltiples propósitos y se encargan de brindar los datos necesarios para que puedas tomar las decisiones correctas en base a las evidencias. 

En ese sentido, si hacemos un estudio de los tipos de análisis estadísticos según el objetivo de la organización, tenemos las siguientes categorías.

1. Exploratorio

El análisis exploratorio de datos se trata de la recopilación de estadísticas con el objetivo de comprender los fundamentos básicos de los datos, para detectar valores atípicos o sobresalientes.

¿A qué clase de información vas a poder acceder mediante este tipo de análisis estadístico en la vida real? Por medio de este estudio, puedes determinar:

• En qué sucursal se vende más.
• Diferencias entre los productos más y menos vendidos.
• ¿De qué producto hay más stock?

...y un largo etc. Podríamos decir que se trata de una herramienta de análisis estadístico de datos básica, ya que te permite obtener un panorama situacional del estado actual de tu negocio.  

Realizar un análisis estadístico de datos en la primera fase de un estudio, es de mucha utilidad para evitar recopilar información innecesaria, equivocada o inesperada.Es a través de este estudio estadístico, que vas a poder formular una hipótesis que después tendrás que verificar o descartar con un análisis inferencial.

2. Inferencial

Con el análisis inferencial de datos no tendremos una certeza absoluta, ya que se basa en conclusiones con probabilidades relativas. El objetivo de este tipo de estudio es poder realizar proyecciones a futuro y comparaciones, en base a cómo han ido evolucionando los datos estudiados.

Para no confundirte con tanta teoría, aquí te mostramos  un ejemplo de análisis inferencial:

• Se plantea la hipótesis de que un producto X es comprado por familias numerosas. Por lo que estos grupos son candidatos potenciales a adquirir otros productos similares o complementarios.
• La venta de un producto estrella ocasiona que los clientes consuman otros productos parecidos en menor cantidad.

Al momento de realizar un análisis inferencial, debes tener en cuenta que no puedes utilizar los mismos datos que recopilaste en el análisis exploratorio para formular la hipótesis, ya que existiría un sesgo y podría invalidar las conclusiones.

3. Descriptivo

Los análisis estadísticos descriptivos son los más comunes y, como su mismo nombre lo dice, se utiliza para describir un conjunto de datos, y así conocer al detalle la información y la manera en la que se estructura.

¿Y en qué situaciones se pueden realizar estos análisis? Lo veremos a continuación con algunos ejemplos de análisis descriptivo dentro de una empresa:

• Si quieres saber el número de ventas concretadas.
• Un número nuevo de clientes.
• Número de artículos en stock.

En esencia, el análisis estadístico descriptivo se limita a plantear deducciones a partir de los datos recopilados. No hay más vueltas que darle.

4. Predictivo

El favorito de los historiadores. ¿A qué nos referimos? Básicamente, el análisis estadístico predictivo identifica las relaciones entre las distintas variables de eventos pasados, explora estos vínculos y sostiene una predicción de resultados para futuros eventos.

Para poder entender mejor este tipo de estudio, veamos algunos ejemplos de análisis predictivos aplicados en el ámbito empresarial:- Determinar la cantidad de stock que debe tenerse en el almacén para cada artículo de la tienda.

• Predecir el tipo de servicio que se deberá solicitar al ayuntamiento en años venideros, basado en datos del padrón.

A diferencia del análisis estadístico inferencial, que busca comprender y demostrar la relación, el predictivo está pendiente del valor y lo que este significa para el futuro, no le preocupa demasiado el vínculo entre los componentes.

5. Casual

¿Alguna vez escuchaste hablar de causa y efecto? Con el análisis estadístico causal puedes relacionar cómo determinadas acciones terminan afectando a algunas variables, así como definir a qué nivel estas se ven afectadas.

Para comprenderlo mejor, hagamos una comparación con el análisis inferencial (nuestro parámetro comparativo de este post):

Con el análisis estadístico inferencial determinamos que cuando el producto estrella vende, lo hacen los otros productos en menor cantidad, pero no sabemos si vendiendo menos de ese producto subirán las ventas de los demás.

Es decir, con el análisis inferencial vemos la relación. Por otro lado, el análisis estadístico causal busca profundizar un poco más en los datos y encontrar el motivo de dicho efecto que se genera entre las variables.  

¿Para qué sirve el análisis causal? Permite investigar y resolver de forma eficaz algunos problemas que puedan afectar uno o más servicios.

6. Mecanicista

Finalmente, llegamos al análisis estadístico mecanicista, el cual puede resultar un poco más complejo de entender y es por eso que te recomendamos prestar la máxima atención. 

Gracias a este análisis estadístico, podemos comprender y predecir cómo las variables se afectan entre sí (no al resultado). Asimismo, permite conocer cómo el cambio en una de las variables puede afectar al resultado de todas en general. 

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. Lo podemos ver en casos como el siguiente:

Dentro de una empresa, el incremento en la inversión en publicidad, así como el aumento en el personal del departamento de marketing, tiene incidencia en el aumento del número de ventas. A través de un análisis estadístico mecanicista, se va a poder estudiar cómo influyen estas últimas en las variables anteriores.

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Tipos de análisis estadístico según el número de variables

Una variable es toda característica o propiedad, cualitativa o cuantitativa, que forma parte de un fenómeno que se desea estudiar. En ese sentido, dependiendo del número de variables que se deseen abordar, podemos encontrar tres tipos de análisis estadísticos muy bien definidos:

1. Análisis univariado

Se trata de un análisis estadístico primario, básico, por así decirlo, ya que mide característica por característica de forma aislada.

Ahora un ejemplo de análisis estadístico univariado sencillo:

• Una persona pesa X cantidad de kilos.

Es decir, que en el desarrollo de un análisis estadístico univariado, todos los procesos y componentes de media, mediana, moda, porcentajes...miden una única variable.

El análisis univariado es muy controversial, pues usualmente las variables se presentan interconectadas y, para sacar conclusiones, se considera la relación entre dos o más variables. Veamos esta situación:

• Si una persona pesa X cantidad de kilos y mide X cantidad de metros, esta persona es pesada.

En este caso, pasamos al segundo tipo de análisis estadístico para entender mejor cómo es que se empiezan a establecer estas asociaciones.

2. Análisis bivariado

Esencialmente, el análisis estadístico bivariado es la realización de un tratamiento estadístico a 2 variables, de forma simultánea.

Veamos un ejemplo de análisis estadístico bivariado con este caso:

• Si hablamos de X cantidad de mujeres casadas, estamos tomando en cuenta dos variables: sexo femenino y estado civil.

Aunque es un poco más amplio, el análisis estadístico bivariado aún es sencillo de entender. No obstante, en el caso de que se deseen explorar  más variables, tendríamos que  enfocarnos en el último tipo de análisis que existe. 

3. Análisis multivariado

Este análisis estadístico se caracteriza porque se analizan 3 o más variables y su relación existente.

Su gran utilidad es que permite sintetizar las relaciones entre las variables analizadas, aunque no es muy utilizada al tratarse de análisis estadístico avanzado.

Ya sabes cuáles son los tipos de análisis estadísticos que puedes emplear según cada situación y según el número de variables. Pero, ¿quieres saber cómo hacer uno? Sigue leyendo esta nota para enterarte de los pasos que debes seguir.

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¿Cómo hacer un análisis estadístico de datos?

Ya vimos el por qué, ahora vamos con el cómo.

Si bien hemos visto mucha teoría hasta el momento, esto no significa que hacer un análisis de datos sea una tarea difícil de realizar. Solo tienes que prestar atención a los 5 pasos para hacer un análisis estadístico que te mostramos a continuación:  

1. Recopilación

Para empezar a realizar un análisis estadístico, es importante contar con una base de datos sobre la, o las, variables que deseas estudiar. ¿Cómo se consigue esta información? A través de encuestas, Big Data, redes sociales, business intelligence u otros medios. Todo vale en el análisis estadístico.

2. Procesamiento de datos

El siguiente paso para hacer un análisis estadístico, es procesar toda la información recolectada para su posterior análisis. En esta fase, se incluyen:

• La limpieza de los datos.
• El filtrado de la información.
• La homogeneización de datos.

3. Presentación de datos

No hay mucho misterio, se trata del proceso de presentar los datos para el análisis estadístico. Generalmente, se utilizan tablas, gráficos de barras, lineales o circulares para poder explicar de una manera más efectiva cómo es que se relacionan las variables y la evolución de los datos. 

4. Análisis de datos

Aquí ya entra el proceso como tal. Ya tenemos las variables, ahora hay que ver para qué nos sirven.En esta fase, podemos extraer nuestras conclusiones generales, basadas en el análisis estadístico de los datos de la muestra.

5. Interpretación de datos

Una vez tengamos los datos presentados y analizados, el siguiente paso es interpretar los datos estadísticos.

Según la interpretación que le demos a esta información, podremos detectar alguna tendencia o patrón, así como también describir futuros escenarios. Para esto sirve este análisis estadístico.

Ya sabes qué debes hacer para realizar un análisis estadístico. Ahora, ¿te gustaría saber qué herramientas tienes a tu disposición?

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Herramientas de análisis estadísticos

Afortunadamente, hacer un análisis estadístico es una tarea cada vez más sencilla, ya que se cuenta con diferentes programas que facilitan el procesamiento de todos estos datos. Por ejemplo, te damos algunas opciones:

SPSS (IBM)

Si quieres estudiar el comportamiento humano, probablemente no encuentres un software mejor de análisis estadístico de datos que SPSS.

Este programa te brinda la oportunidad de compilar estadísticas descriptivas, así como análisis paramétricos y no paramétricos o representaciones gráficas.

¡Es una verdadera joya! Ideal para proyectos de cualquier tamaño o complejidad.

R

Aparte de ser la decimonovena letra del alfabeto español, también es un paquete de software para análisis estadísticos libre, tanto para la investigación del comportamiento humano como para otras áreas.

En este caso, los complementos se encuentran disponibles para múltiples aplicaciones, lo que sería una ventaja en varias formas del procesamiento de datos.

MATLAB

Además de ser una plataforma analítica, MatLab también es un lenguaje de programación, comúnmente usado por científicos o ingenieros.

Si necesitas un análisis estadístico de datos o crear modelos, esta herramienta valdrá la pena. Aunque, debes tener en cuenta que el manejo puede ser ligeramente complicado.

SAS

La plataforma de análisis estadístico SAS te brinda la oportunidad de usar la interfaz gráfica de usuario (GUI) o de generar scripts en el caso de estudios más avanzados.

Es muy útil, especialmente si quieres realizar análisis estadísticos complejos y producir gráficos. Aún así, la codificación puede ser un problema si no estás familiarizado con ella.

Microsoft Excel

La pesadilla y salvación de muchos a partes iguales. El programa de Microsoft que amas, si lo sabes utilizar, o lo odias, si nunca lo aprendiste a manejar correctamente.

Aunque no sea la mejor opción para esta clase de análisis estadísticos, Excel cuenta con una variedad de herramientas que te permitirán visualizar los datos y revisar estadísticas sencillas.

Si deseas ver los conceptos esenciales de tus datos, este programa te será más que suficiente.

Por otro lado, si deseas convertirte en un experto en el tema de análisis estadístico, te recomendamos unirte a nuestra Academia de Business Analytics, en donde las matemáticas, la estadística y la informática se combinan para enseñarte a hacer estudios de datos para tomar las mejores decisiones para tu negocio. 

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Cómo pudiste apreciar, el proceso de análisis estadístico es muy útil en diversos aspectos de la vida. No importa si diriges una compañía o sólo quieres saber las probabilidades de que gane tu equipo de fútbol favorito, para ambas opciones te sirve realizar este tipo de estudio.

Ahora es tu turno de empezar a planificar el análisis estadístico de tu negocio y, para ello, te compartimos esta Guía de Excel gratuita que contiene mucha información que te será de utilidad. 

¡Hasta aquí hemos llegado! Si te interesa saber más acerca del análisis estadístico, no puedes dejar de revisar nuestro catálogo de cursos online de Administración y Finanzas, con los que constantemente estarás aprendiendo con profesionales calificados y usando métodos didácticos.

¡Sigamos aprendiendo juntos!