Estadistica Descriptiva :) by Elkin Yagual

esté proceso consta de 5 pasos:

1.Planteamiento del problema
En el planteamiento del problema se sitúa el eje central sobre el que articular todo lo demás. Esta fase responde a la siguiente pregunta: ¿Qué necesito estudiar y por qué? En ocasiones, por increíble que parezca plantear el problema puede hacernos llegar a la conclusión de que en realidad no necesitamos realizar un estudio estadístico.

2.Recogida de datos
Una vez hemos planteado el problema debemos recoger los datos. Aquí es importante la metodología. De tal modo que existen diferentes consideraciones. Así pues, debemos establecer el tipo de muestreo, el tamaño de la muestra, el tipo de recolección de datos (por ejemplo, a través de bases de datos o de encuestas personalizadas), en persona, por internet o por teléfono, etc.

3.Organización de los datos
Una vez tenemos todos los datos queda unificarlos y organizarlos. Como en todo, necesitamos introducir los datos en programa o plataforma que luego nos permita calcular determinadas métricas y analizar correctamente. Para ello, siempre es conveniente organizar los datos. Es más, a veces necesitaremos recoger datos de diferentes bases de datos que ofrecen formatos de archivos diferentes y será necesario unificarlo todo en el mismo formato.

4.Análisis de los datos
Una vez planteado el problema, recolectados los datos y organizados podemos analizarlos de forma eficaz. Dependiendo del planteamiento del problema, se realizará un tipo de análisis u otro. Por ejemplo, si queremos saber si dos variables son dependientes, podríamos utilizar un análisis de cointegración. Mientras que si lo que queremos estudiar es la dispersión total de un activo financiero, calcularemos el rango estadístico.

5.Interpretación de los datos

Por último, pero no por ello menos importante, tenemos la interpretación de los datos. De nada sirve realizar todas las fases del proceso estadístico correctamente si al final la interpretación es errónea. Esto es debido a que si la interpretación es errónea, entonces las decisiones tendrá un efecto no deseado. Por ejemplo, imaginemos que realizamos un estudio sobre la variabilidad de las ventas de una empresa. Si una vez obtenemos los resultados resulta que hay mucha dispersión, conviene reducirla y nosotros interpretamos que no, esto podría afectar negativamente a la empresa.

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