El uso de la estadística inferencial en data science
La estadística inferencial es una disciplina que es de uso habitual en Data Science. Te explicamos por qué y cómo los estudios de Bachelor en Data Science ayudan para profesionales y administraciones.
¿Qué es la estadística inferencial?
La estadística inferencial es una rama de estos estudios que, básicamente, infiere resultados globales a partir de una muestra de población. Está concebida para ahorrar tiempo y recursos en los trabajos, sin que esto suponga una pérdida de calidad en los resultados. En muchos estudios reales no tenemos acceso a toda la población por falta de tiempo, recursos o por la imposibilidad de la tarea.
Por esta razón, cuando se hacen operaciones de este tipo, se deben indicar datos como la muestra, las variables de dispersión, la aleatoriedad y los márgenes de error. De esta forma, se sabe si la encuesta se hizo correctamente. Se trabaja con una metodología bien definida de antemano, precisamente para evitar problemas.
Estos resultados globales sirven para describir un estado de cosas, pero, también, para sugerir comportamientos futuros. De ahí que en Data Science y en las Ciencias Sociales en general sea tan útil.
Cómo utilizar la estadística inferencial en Data Science y sus ventajas
La estadística descriptiva e inferencial en Data Science tiene múltiples aplicaciones. Por ejemplo, permite extraer conclusiones de unos datos, sugerir predicciones a medio plazo e indicar hipótesis.
Es imprescindible contar con datos de calidad y que el proceso de recopilación carezca de sesgos. Hoy en día, gracias al Big Data es más fácil realizar estas operaciones utilizando la Inteligencia Artificial (IA). Estas tecnologías han acelerado la ejecución de los estudios, aunque las fórmulas sean, básicamente, las mismas, y las estructuras de datos, también conocidas.
Posteriormente, hay que elegir la técnica idónea en función del campo de estudio. Existen el intervalo de confianza, la prueba de hipótesis, el análisis de varianza y el análisis de regresión. Dependiendo de lo que busques, te interesará una técnica u otra.
¿Quieres saber cuáles son las ventajas de este tipo de estadística para el Data Science? Te indicamos estas:
Generalización de grupos amplios
La primera ventaja de este modelo de estadística es que permite hacer una generalización de grupos amplios. En el caso de que la muestra sea de buena calidad, no tendrás que hacer el esfuerzo de buscar más información. Y esto, evidentemente, es una ventaja cualitativa. Por lo tanto, la inferencia es un método interesante para utilizar en una muestra representativa.
Resultados representativos
En segundo lugar, se consiguen resultados representativos, pero siempre que la muestra lo sea. Es decir, para conseguir unos resultados útiles, es necesario que la muestra sea representativa y que carezca de sesgos. Aquí se puede obtener una probabilidad estadística bastante alta, que sustituye la exactitud que, a veces, es imposible porque no se puede llegar a toda la muestra o porque es un proceso demasiado costoso. Para conseguirlo, suele incluirse un factor de aleatoriedad y se eliminan posibles variantes.
Establecimiento de patrones
Establecer patrones es otra de las ventajas de la estadística inferencial. A través de la repetición, se pueden indicar relaciones de causa y consecuencia entre distintas variables y datos. Y, evidentemente, estos patrones van a ser muy útiles para la toma de decisiones posterior. Las relaciones y patrones pueden ser de varios tipos, de manera que tendremos que atender a las distintas posibilidades.
Mayor claridad en la gestión de datos
La claridad en la gestión de datos es otro de los elementos distintivos y útiles para el Data Science. ¿La razón? Que se establecen unos patrones claros y homogéneos de información en los estudios, que posteriormente se pueden transmitir a otras personas y organizaciones. La información tiene que ser clara, y aquí se logra esta premisa porque las fórmulas que se aplican son claras.
Establecimiento de hipótesis
El establecimiento de hipótesis es una ventaja de la estadística inferencial. Por ejemplo, a través de técnicas como la prueba de hipótesis, se puede saber si esta funciona o tiene recorrido. De alguna manera, se pueden hacer predicciones posibles, tomando como base los datos estudiados, si estos se han repetido durante el tiempo. En este sentido, es un beneficio para trabajar en ámbitos académicos, profesionales y gubernamentales.
Manejo de la incertidumbre
Las estadísticas ayudan a manejar la incertidumbre, arrojando luz y mostrando posibles comportamientos. Gracias a las distintas técnicas de la estadística inferencial, es posible reducir ese margen de incertidumbre. No en vano, el gran enemigo de las empresas, pero también de las administraciones, es esa incertidumbre. Una estadística inferencial bien ejecutada palía ese déficit.
Toma de decisiones empresariales
Las estadísticas, si los datos son de calidad y las técnicas de análisis están bien ejecutadas, proporcionan una información muy valiosa. Y, concretamente, las técnicas inferenciales ayudan a tomar decisiones empresariales ágiles y rápidas. De hecho, cuando se trata de analizar un mercado en conjunto, se tiene que tomar una muestra para sugerir comportamientos. En un contexto altamente competitivo, no se trata solo de tener la información correcta, sino de tenerla rápido y al menor coste.
Toma de decisiones políticas
Los poderes públicos también necesitan información y estadísticas para tomar decisiones. Pensemos, por ejemplo, en cuestiones como los hábitos de movilidad y el tráfico; gracias a las estadísticas inferenciales, se pueden implementar políticas de movilidad y programar los semáforos teniendo en cuenta el tráfico esperado. Pero, como este ejemplo, hay multitud de ellos para dar unos buenos servicios públicos.
Ahorro de recursos
Y finalmente, y esto no es menor, las estadísticas inferenciales suponen un ahorro de recursos muy importante. Lo podemos señalar en estos aspectos:
Ahorro de tiempo. Como no hay que analizar a toda la población, sino que puedes hacerlo con una parte representativa, se ahorra un tiempo importantísimo.
Ahorro de dinero. Las inferencias permiten gastar mucho menos, pero es que, además, las probabilidades de equivocarse son mucho menores, lo que es de agradecer en la toma de decisiones.
Por esta razón, cuando hablamos de Data Science, aplicar la estadística inferencial es altamente interesante.
Conclusión
La estadística inferencial puede dar muchas soluciones en Data Science y es de uso habitual. Si te quieres dedicar a hacer estadísticas, necesitarás una formación especializada como la de la Universitat Carlemany.