Componentes principales de la estadística

La estadística se sostiene sobre un grupo de elementos llamados estadísticos, y entenderlos es el primer paso para analizar datos con criterio. Aquí vas a conocer qué es un experimento, cómo se diferencia una población de una muestra, qué tipos de variables existen y cómo funciona la probabilidad, con ejemplos sencillos que aclaran cada concepto.

Qué es un experimento estadístico y cuáles son sus tipos

Un experimento es un procedimiento que puedes ejecutar una, varias o infinitas veces, y según cómo se comporten sus resultados, se clasifica en dos grandes familias.

Cuando el resultado cambia con cada ejecución, hablamos de un experimento aleatorio. Tirar una moneda al aire y obtener cara o cruz, o lanzar un dado y ver caer un número del uno al seis, son los ejemplos clásicos. Aquí no puedes anticipar con certeza el resultado.

En cambio, un experimento determinista entrega siempre el mismo resultado bajo las mismas condiciones. Si sueltas una moneda, la gravedad la llevará al suelo cada vez. Si el tráfico es constante, ir de un punto A a un punto B te tomará el mismo tiempo. Piensa por un momento qué experimentos de tu día a día caen en cada categoría.

¿Qué diferencia un experimento aleatorio de uno determinista? El aleatorio puede dar resultados distintos cada vez que lo ejecutas, como lanzar un dado. El determinista entrega siempre el mismo resultado bajo las mismas condiciones, como una moneda cayendo por gravedad.

Cómo se diferencian la población y la muestra

La población es el conjunto total sobre el que quieres estudiar algo, y la muestra es la extracción que tomas de ese total para sacar conclusiones [1:18].

Si tu población son los habitantes de Ciudad de México o de Medellín, una muestra podría ser la población joven, la adulta o cualquier subconjunto representativo. El reto está en cómo eliges esa porción.

Por qué tu muestra debe ser representativa y no sesgada

Una muestra representativa es lo suficientemente grande para sostener una conclusión válida. Si en una población de un millón de habitantes te basas en solo 10 personas, tu resultado será erróneo: a eso se le llama no ser estadísticamente significativo.

El segundo error frecuente es elegir una población sesgada. Si quieres estudiar el comportamiento general de los habitantes de una ciudad, no puedes encuestar solo a personas de 18 a 25 años. Lo mismo aplica si analizas aficiones deportivas: tendrías que cubrir distintos deportes, géneros y zonas geográficas para no inferir desde una preferencia parcial.

Esto se ve mucho en encuestas electorales, donde los partidos políticos buscan inferir qué candidatos tienen más posibilidades. Si trabajaras en Spotify, por ejemplo, no podrías encuestar solo a quienes escuchan rock o solo a quienes usan mucho la plataforma; necesitas también a quienes escuchan pop, a usuarios casuales y a distintas edades para obtener un estudio genérico del negocio.

Qué son los eventos y qué tipos de variables existen

Los eventos son los resultados finales de un experimento. En una moneda, los eventos son cara o cruz. En un dado, los eventos van del uno al seis [4:45].

Las variables son cada característica o atributo que mides en la población o muestra. Cuando trabajas con una hoja de cálculo, las variables son las columnas: cada factor informativo que recoges.

Cuándo usar variables cualitativas y cuantitativas

Las variables se dividen en dos grandes grupos según el tipo de información que contienen:

• Variables cualitativas: atributos categóricos como el color de pelo o el color de ojos.
• Variables cuantitativas discretas: números enteros, como cuántas veces compraste un producto. No puedes comprar dos veces y media.
• Variables cuantitativas continuas: aceptan decimales, como la altura o el peso.

Identificar bien el tipo de variable es clave porque define qué análisis estadístico puedes aplicar después.

Cómo funciona la probabilidad y qué es la probabilidad condicional

La probabilidad mide qué tan factible es que ocurra un evento determinado. Si lanzas una moneda, tienes dos posibles resultados, así que la probabilidad de obtener cara es uno entre dos, y lo mismo para cruz [6:20].

La estadística es justamente la ciencia que estudia estos eventos y calcula su probabilidad de ocurrencia.

¿Qué es la probabilidad condicional? Es la probabilidad de que ocurra un evento A dado que ya ocurrió un evento B. Por ejemplo, si llueve, la probabilidad de llegar puntual a la oficina disminuye porque un evento condiciona al otro.

Dentro de las probabilidades existe un caso particular muy útil: la probabilidad condicional. Imagina un evento A y un evento B; la probabilidad conjunta de que, si sucede uno, suceda el otro, es lo que define a esta tipología.

Ejemplos cotidianos lo aclaran rápido. Si llueve, la probabilidad de que llegues a la misma hora a la oficina probablemente se reduzca. Si comes mucho, ¿cuál es la probabilidad de que luego te sientas mal? Son probabilidades que ocurren una como consecuencia de la otra, y reconocerlas te permite modelar situaciones donde los eventos no son independientes.

¿Qué experimento aleatorio o determinista se te ocurre de tu rutina? Cuéntalo en los comentarios y compáralo con los ejemplos vistos.