Tipos de estadística

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 La estadística se divide principalmente en dos grandes ramas: la estadística descriptiva y la estadística inferencial. Cada una de ellas tiene sus propias técnicas y aplicaciones.

1. Estadística Descriptiva

La estadística descriptiva se ocupa de recolectar, organizar, presentar y describir los datos de una manera informativa y útil. Su objetivo es resumir y mostrar los datos de manera que se pueda entender fácilmente su significado.

Técnicas y herramientas comunes:

    •    Medidas de tendencia central: Media, mediana y moda.
    •    Medidas de dispersión: Rango, varianza, desviación estándar.
    •    Tablas: Tablas de frecuencia, tablas cruzadas.
    •    Gráficos: Histogramas, gráficos de barras, gráficos de pastel, diagramas de caja.

2. Estadística Inferencial

La estadística inferencial se utiliza para hacer generalizaciones o inferencias sobre una población a partir de una muestra de datos. Involucra métodos que permiten tomar decisiones o hacer predicciones basadas en datos muestrales.

Técnicas y herramientas comunes:

    •    Estimación: Estimación puntual y por intervalos.
    •    Pruebas de hipótesis: Pruebas t, pruebas chi-cuadrado, pruebas ANOVA.
    •    Regresión y correlación: Análisis de regresión lineal, regresión múltiple.
    •    Análisis de varianza (ANOVA): Comparación de medias entre más de dos grupos.

Otras subdivisiones de la estadística

Además de las dos ramas principales, hay otras áreas especializadas dentro de la estadística:

    •    Estadística Bayesiana: Utiliza la probabilidad bayesiana para actualizar la probabilidad de una hipótesis a medida que se dispone de nueva evidencia.
    •    Bioestadística: Aplicación de la estadística en la biología y la medicina.
    •    Econometría: Aplicación de métodos estadísticos en la economía.
    •    Estadística Actuarial: Aplicada en la evaluación de riesgos y seguros.
    •    Estadística Espacial: Análisis de datos que tienen una componente geográfica o espacial.

Estas ramas y subdivisiones permiten aplicar métodos estadísticos de manera adecuada y específica según el contexto y el tipo de datos que se estén analizando.

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