Cómo Organizar y Contabilizar Datos en un Estudio Estadístico

Un estudio estadístico es un proceso que implica la recolección, organización, análisis e interpretación de datos para describir y comprender fenómenos específicos. Estos estudios se utilizan en diversas disciplinas para tomar decisiones informadas basadas en la evidencia cuantitativa. El análisis estadístico es una herramienta que se utiliza para examinar y comprender los datos, siendo crucial para obtener información significativa y tomar decisiones informadas en una variedad de campos y situaciones.

En nuestro día a día, la Estadística se ha convertido en una ciencia aplicada a lo cotidiano que se utiliza como método efectivo para describir y predecir con exactitud hechos y fenómenos de índole muy diversa: políticos, sociales, psicológicos, sanitarios, biológicos, físicos y hasta deportivos. En una sociedad cada vez más basada en la información, la capacidad de interpretar datos de manera adecuada se ha vuelto esencial. La estadística nos ayuda a tomar decisiones informadas, evaluar y comprender la información que recibimos a diario, y es fundamental en el campo de la investigación científica, permitiéndonos diseñar estudios adecuados, recopilar datos de manera efectiva y analizar los resultados de manera precisa.

Fundamentos de un Estudio Estadístico

Para llevar a cabo un estudio estadístico efectivo, es esencial comprender sus componentes fundamentales.

Población y Muestreo

La base de cualquier estudio estadístico radica en la definición de la población y la forma de obtener una muestra representativa.

• Población: Una población es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico. No debe confundirse la población en sentido demográfico y la población en sentido estadístico.
• Muestreo: El muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población. Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no aleatorio y el aleatorio. En este último, todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos en la muestra. En estadística, una muestra es una colección de personas que representan un grupo más grande, llamado población. Como los recursos son limitados, los estudios suelen ser de muestreo, es decir, se selecciona de forma más o menos aleatoria un número de personas que forman parte de ese grupo que se quiere comprender mejor.

Datos y Variables

Los datos son la materia prima de la estadística, y su clasificación es clave para el análisis.

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• Valor: Un valor es cada uno de los distintos resultados que se pueden obtener en un estudio estadístico.
• Las variables son las características que se van a medir.
• Los datos estadísticos pueden ser clasificados en cualitativos, cuantitativos, cronológicos (series de tiempo) y geográficos (series de espacios), etc.
  • Cuantitativos: Cuando son representados por un número.
  • Cualitativos: Cuando señalan cualidades y no están representados numéricamente.
  • Continuas: Pueden tomar cualquier valor de un determinado intervalo.

Tipos de Análisis Estadístico

Existen diversos tipos de análisis estadísticos, cada uno con un propósito específico en la interpretación de los datos. Hay 7 tipos de análisis estadísticos: descriptivos, inferenciales, predictivos, prescriptivos, exploratorios, causales y mecanicistas.

Estadística Descriptiva

La estadística descriptiva es el punto de partida para entender un conjunto de datos.

Se fundamenta en la descripción y análisis de las características de un conjunto de datos, de donde se extrae información y conclusiones sobre el comportamiento de los datos y relaciones existentes con entre ellos o de ellos con otras poblaciones con las cuales se comparan. Como su nombre indica, el análisis estadístico descriptivo es el utilizado para describir las características de un conjunto de datos. La información suele ser sintetizada en tablas, cuadros y gráficos. Este tipo de estudios estadísticos se centran en describir las características de una población o fenómeno sin establecer relaciones causales. Su objetivo final es describir un conjunto de datos, lo que le permite obtener parámetros que distinguen las características de un conjunto de datos. Con este tipo de análisis se puede conocer detalladamente la información, ya que se limita a realizar deducciones con los datos disponibles.

Estadística Inferencial

Mientras que la descriptiva resume, la inferencial permite ir más allá y generalizar.

La estadística inferencial está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de población, con el fin de inferir el comportamiento o característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia estadística. El análisis estadístico inferencial se utiliza para establecer relaciones entre variables y ayudar a sacar conclusiones sobre un grupo de personas a las que se refiere el conjunto de datos. Este tipo de análisis estima las características de un grupo mayor (población) a partir de estudios de los individuos que forman parte de ella (muestra). Los estudios inferenciales, por su parte, buscan inferir propiedades de una población a partir de una muestra, incluyendo pruebas de hipótesis y estimaciones. Se basan en demostrar hipótesis, ofreciendo conclusiones con una probabilidad concreta o nivel de confianza. Eso sí: este tipo de estudios no dan una certeza total, pero sí permiten anticiparse.

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Otros Tipos de Análisis

• Predictivo: Este modelo se utiliza para describir la probabilidad de resultados, comportamientos y tendencias futuras en función de datos recientes o históricos.
• Prescriptivo: Su principal objetivo es facilitar el proceso de toma de decisiones.
• Exploratorio: El análisis exploratorio ofrece una vista previa de los datos y ayuda a obtener información clave sobre ellos, ya que se centra por completo en analizar patrones en los datos para reconocer posibles relaciones. A menudo se combina con otros tipos de análisis estadísticos.
• Causal: El análisis causal ayuda a comprender y determinar las razones detrás del “por qué” ocurren las cosas o por qué las cosas son como parecen.
• Mecanicista: Se utiliza para comprender los cambios exactos en la variable observada que puedan afectar otras variables. Esto significa que se supone que un sistema puede verse afectado por sus propios elementos. Sin embargo, este tipo de análisis estadístico no considera influencias externas.

Comparativa: Estadística Descriptiva vs. Inferencial

La siguiente tabla resume las diferencias clave entre estos dos pilares de la estadística:

	Estadística Descriptiva	Estadística Inferencial
¿Qué es?	Es un tipo de estudio que resume, organiza y presenta los datos de una muestra o población.	Usa una muestra de datos para hacer generalizaciones o predicciones sobre una población.
¿Para qué sirve?	Describir lo que muestran los datos.	Obtener conclusiones y tomar decisiones.
¿Cómo se presenta?	Con tablas, gráficos, medias, medianas, modas, varianza, desviación estándar...	Con estimaciones, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, regresión...
¿Es fiable?	Los resultados exactos para los datos estudiados.	Los resultados tienen un nivel de confianza y una probabilidad de error determinada.

Fases de un Estudio Estadístico

Para que un estudio estadístico sea fiable y tenga validez, tiene que seguir unos procesos y unas fases. Dependerá del tipo de estudio y el objetivo en muchos casos, pero sí que hay unos aspectos generales que hemos de tener en cuenta. Es esencial tener una foto global de un proceso de análisis de datos.

1. Definición del Problema y Objetivos

   El primer paso es definir un problema que se desea resolver o una necesidad que se quiere satisfacer. Es importante tener claro cuál es el problema o pregunta que se quiere responder con el análisis estadístico, estableciendo claramente el problema de investigación y los objetivos del estudio. Es a partir de la identificación de este elemento que se podrán enfocar los esfuerzos, optimizar los recursos y analizar datos de manera eficiente.

2. Diseño del Estudio y Recopilación de Datos

   Una vez definido el problema, es necesario diseñar una estrategia para obtener los datos. Esta parte es donde se acota al máximo lo que se quiere estudiar, incluyendo la selección de la población, muestra y variables a analizar. No solo se trata de recopilar los datos, sino que previamente hay que elegir qué métodos se van a utilizar para ello. Generalmente se suele hacer a través de experimentos, encuestas, cuestionarios y entrevistas, u observaciones directas. La forma más común de hacerlo en una empresa es a través de estudios de mercado, encuestas de satisfacción, grupos focales y entrevistas en profundidad.

3. Organización de los Datos

   Una vez que se tienen los datos, es importante organizarlos de una manera que permita su análisis posterior. Una de las habilidades cruciales es la “limpieza”, es decir, cómo organizar la información recopilada y hacerla homogénea en términos de forma. En esta etapa, el enfoque es separar lo que es relevante para responder a la pregunta planteada al inicio del proyecto de lo que es complementario o superfluo. En ella se empieza a trabajar con datos ya limpios y ordenados.

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4. Análisis de Datos

   En este paso, se aplican técnicas estadísticas para obtener información significativa y útil de los datos. Se trata de las técnicas que se utilizarán para organizar y analizar los datos recopilados, incluyendo el uso de estadísticas descriptivas e inferenciales. La estadística descriptiva ayudará a ver información que no se puede ver a simple vista.

5. Interpretación y Presentación de Resultados

   Finalmente, una vez que se han analizado los datos, es necesario interpretar los resultados y sacar conclusiones. Hay que interpretar los hallazgos y presentarlos de manera efectiva. Aquí se decidirá la forma de presentarlos; los gráficos suelen ser muy utilizados en los informes estadísticos. También es en este punto en el que se plantean las conclusiones del estudio. Este es el momento de la interpretación de datos estadísticos, donde se observan repeticiones, patrones y tendencias de respuestas. Cuando se empieza a pensar así, se convierte un simple número en un campo de posibilidades analíticas. Se vuelve al problema planteado al inicio del estudio y se observa junto a la información analizada para sacar conclusiones e hipótesis sobre lo descubierto.

Métodos de Recolección de Datos

La elección del método de recolección de datos es fundamental para la calidad del estudio.

Cuestionarios

Un cuestionario consiste en un conjunto de preguntas respecto a una o más variables a medir. El contenido de las preguntas de un cuestionario puede ser tan variado como los aspectos que mida. Las preguntas cerradas contienen categorías o alternativas de respuestas que han sido delimitadas. Es decir, se presentan a los sujetos las posibilidades de respuestas y ellos deben circunscribirse a ellas.

Encuestas

El diseño de encuestas es exclusivo de las ciencias sociales y parte de la premisa de que si queremos conocer algo sobre el comportamiento de las personas, lo mejor, lo más directo y simple, es preguntárselo directamente a ellas. La encuesta es un método de trabajo relativamente económico y rápido. Si se cuenta con un equipo de entrevistadores y codificadores convenientemente entrenado, resulta fácil llegar rápidamente a una multitud de personas y obtener una gran cantidad de datos en poco tiempo.

Organización y Presentación de Datos

Una vez recopilados, los datos necesitan ser estructurados para facilitar su análisis.

Distribución de Frecuencias

• La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por hi.
• La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.
• La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos.
• La distribución de frecuencias agrupadas o tabla con datos agrupados se emplea si las variables toman un número grande de valores o la variable es continua, se agrupan los valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases.

Medidas Estadísticas Clave

Para analizar y comprender los datos, se utilizan diversas medidas estadísticas que resumen sus características principales.

Medidas de Posición Central

Son valores que suelen situarse cerca del centro de la distribución de datos.

• Media Aritmética: Es una medida a cuyo significado afecta sobremanera la dispersión, de modo que cuanto menos homogéneos son los datos, menos información proporciona. Poblaciones muy distintas en su composición pueden tener la misma media. Es muy sensible a los valores extremos de la variable. La media aritmética es un parámetro representativo cuando la población sigue una distribución normal o es bastante homogénea.
• Mediana: Es menos sensible que la media a oscilaciones de los valores de la variable. No se ve afectada por la dispersión. De hecho, es más representativa que la media aritmética cuando la población es bastante heterogénea. En caso de un número par de datos, la mediana no correspondería a ningún valor de la variable, por lo que se conviene en tomar como mediana el valor intermedio entre los dos valores centrales.
• Moda: Su cálculo es extremadamente sencillo, pues solo necesita de un recuento. Al depender solo de las frecuencias, puede calcularse para variables cualitativas. Es por ello el parámetro más utilizado cuando al resumir una población no es posible realizar otros cálculos. Sus principales inconvenientes son que, en el caso de datos agrupados en intervalos, su valor varía en función de la amplitud de estos.

La elección de uno u otro parámetro dependerá de cada caso particular, de los valores de la variable y de los propósitos del estudio. Su uso indiscriminado puede ser deliberadamente tendencioso o involuntariamente sesgado, convirtiéndose, de hecho, en un abuso.

Medidas de Posición No Central (Cuantiles)

Directamente relacionados con las medidas de posición central, se encuentran las medidas de posición no central, también conocidas como cuantiles. Se trata de valores de la variable estadística que dejan por debajo de sí determinada cantidad de los datos. Son, en definitiva, una generalización del concepto de la mediana. Por ejemplo, si se dice que una persona, tras un test de inteligencia, ocupa el percentil 75, ello supone que el 75% de la población tiene un cociente intelectual con un valor inferior al de esa persona.

Medidas de Dispersión

Resumen la heterogeneidad de los datos, lo separados que estos están entre sí. Las medidas de posición resumen la distribución de datos, pero resultan insuficientes y simplifican excesivamente la información. Estas medidas adquieren verdadero significado cuando van acompañadas de otras que informen sobre la heterogeneidad de los datos. Los parámetros de dispersión miden eso precisamente, generalmente, calculando en qué medida los datos se agrupan en torno a un valor central. Indican, de un modo bien definido, lo homogéneos que estos datos son.

Hay medidas de dispersión absolutas, entre las cuales se encuentran la varianza, la desviación típica o la desviación media; y medidas de dispersión relativas, como el coeficiente de variación, el coeficiente de apertura o los recorridos relativos.

• Recorrido o Rango: Es la diferencia entre el mayor y el menor valor que toma la misma. Es la medida de dispersión más sencilla de calcular, aunque es algo burda porque solo toma en consideración un par de observaciones.
• Recorridos Intercuantílicos: Tienen en cuenta más datos y, por tanto, permiten afinar en la dispersión. Entre los más usados está el rango intercuartílico, que se define como la diferencia entre el cuartil tercero y el cuartil primero. En ese rango están, por la propia definición de los cuartiles, el 50% de las observaciones. Este tipo de medidas también se usa para determinar valores atípicos.
• Desviación: Dada una variable estadística X y un parámetro de tendencia central, c, se llama desviación de un valor de la variable, xi, respecto de c, al número |xi - c|. Como se vio más arriba, la suma de todas las desviaciones respecto al parámetro más utilizado, la media aritmética, es cero. Si se desea una medida de la dispersión sin los inconvenientes para el cálculo que tienen las desviaciones medias, una solución es elevar al cuadrado tales desviaciones antes de calcular el promedio.

Medidas de Forma

Las medidas de forma caracterizan la forma de la gráfica de una distribución de datos estadísticos. Se dice que una distribución de datos estadísticos es simétrica cuando la línea vertical que pasa por su media, divide a su representación gráfica en dos partes simétricas. Su valor informa sobre el aspecto que tiene la gráfica de la distribución.

Consideraciones Éticas y Sesgos en Estudios Estadísticos

Es importante que se cumplan unos principios éticos a seguir al realizar estudios estadísticos y, por otro, evitar los sesgos que puedan afectar a la veracidad y fiabilidad del estudio.

Ética en la Investigación Estadística

Según las Naciones Unidas, hay una serie de principios fundamentales que han de seguir las estadísticas oficiales, y que se podrían extender como recomendación a cualquier tipo de estadística. Estos principios incluyen:

• Relevancia, imparcialidad y acceso equitativo: Que sea relevante y que todo el mundo pueda acceder a ellas.
• Patrones profesionales, principios científicos y ética: Puesto que la calidad del estudio dependerá de los métodos empleados.
• Responsabilidad y transparencia: A la hora de recopilar y presentar los datos y conclusiones.
• Prevención del mal uso: Es decir, evitar que dichos datos sean malinterpretados.
• Confidencialidad: De los datos individuales utilizados, para proteger la privacidad de los participantes ya sean personas físicas o jurídicas.

Identificación y Mitigación de Sesgos

Hay que evitar los sesgos que pueden afectar un estudio, así como plantear estrategias para minimizarlos.

• Sesgos de Selección: Afectan a la posibilidad de que una medición o un sujeto de estudio sean excluidos por no considerarse fiables.
• Sesgo de Medición: Se trata de cuando se produce un salto cualitativo en la tecnología, pasará un tiempo hasta que existan muchas fuentes de consulta que hayan aplicado dicha técnica. Mientras tanto, pueden aparecer incongruencias o, por el contrario, nuevos interrogantes.
• Sesgo de Información o Mezcla de Efectos: Es cuando la falta de conocimiento global puede causar sesgos de información.
• También se podrían añadir los sesgos de confirmación, que hacen referencia a cuando las conclusiones coinciden o confirman nuestra hipótesis inicial; y los de publicación, cuando publicamos los resultados solo cuando son relevantes.

Herramientas para el Análisis Estadístico

El uso de software especializado facilita enormemente el proceso de organización y análisis de datos. Existen muchos softwares. Para muchos, el software que ha aportado mayores beneficios a medio plazo ha sido R con RStudio, porque es un software consolidado con una comunidad enorme y, una vez superada la curva inicial de aprendizaje, se puede seguir creciendo en modo DIY. Y es posible que se piense que es solo para programadores porque hace uso de código, pero no es del todo cierto.

La interpretación de datos estadísticos en el servicio al cliente, por ejemplo, está muy relacionada con el estándar actual en una empresa -ya sea el volumen de interacciones, puntaje de satisfacción, tasa de retención, entre otras métricas. Con soluciones tecnológicas se puede obtener acceso instantáneo a información valiosa, generar informes automáticos a partir de modelos pre-diseñados con unos pocos clics, obtener datos históricos en tiempo real, tomar decisiones estratégicas y personalizar los análisis, creando gráficos, filtros, paneles y métricas a medida.

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