La Estadística es una ciencia que ofrece respuestas a multitud de preguntas relacionadas con los datos. Para ello existen multitud de técnicas aplicables. El principal inconveniente que nos encontramos en muchas ocasiones es que desconocemos cuál de ellas emplear y cómo utilizarla.
En este capítulo no pretendemos explicar cómo utilizar dichas técnicas. Tan sólo facilitaremos algunas pautas que nos permitirán seleccionar de forma sencilla el tipo de análisis a realizar. En capítulos posteriores se explicará de forma detallada la metodología a seguir.
A continuación se describe, mediante ejemplos, las técnicas a utilizar, así como las características generales de las mismas. Como es lógico suponer, tan sólo mostraremos algunas pinceladas sobre la forma de utilizarlas, dada la complejidad que presentan en algunos casos.
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Caso
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Tipo de variables
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Análisis
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| Queremos comprobar si la cantidad de folletos repartidos en periodo en un código postal guarda relación con las ventas en dicho periodo
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Cuantitativas en ambos casos (folletos/ventas)
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Coeficiente correlación lineal
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| Caso similar al anterior cuando las dos variables son cualitativas. Por ejemplo, queremos ver si el sexo de los compradores (Hombre/Mujer) guarda relación con el hecho de la compra (Compra/No compra)
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Cualitativas en ambos casos
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Chi-cuadrado de Pearson
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| Caso similar al anterior, pero cuando una variable es cuantitativa y la otra cualitativa. Por ejemplo, queremos ver si el sexo de los compradores (Hombre/Mujer) influye en las ventas (€)
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Una variable cuantitativa, otra cualitativa
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Contraste de medias
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| Queremos comprobar si una muestra tiene una media determinada
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Cuantitativas
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Contraste de medias para una muestra
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| Establecer la relación entre una variable dependiente y varias teóricamente independientes entre sí
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Variable dependiente cuantitativa, variables independientes cuantitativas y/o cualitativas
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Regresión lineal
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| Se quiere establecer una serie de grupos homogéneos entre sí atendiendo a unas variables
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Variables de cualquier tipo
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Análisis cluster (k-medias)
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| Queremos explicar el comportamiento de una variable dependiente en función de otras, cuando el número de independientes es muy elevado.
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Cuantitativas
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Análisis factorial
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| Queremos comprobar si una distribución de valores cualquiera se ajusta a una normal N(µ,α)
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Cuantitativa
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Prueba Kolmogorov
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| Queremos contrastar las varianzas de dos poblaciones. Por ejemplo, al fabricar una pieza cometemos unos errores. Si cambiamos el método de fabricación, cometeremos otros diferentes y queremos contrastarlos
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Cuantitativas
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F Snedecor
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| Queremos contrastar medias de una serie de poblaciones en función de un factor (parámetros). Por ejemplo, queremos ver el efecto que un medicamento causa en tres poblaciones de enfermos diferentes
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Cuantitativas
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ANOVA (usa la distribución F de Fisher-Snedecor)
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| Se intenta determinar si dos muestras tienen la misma media
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Cuantitativas
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T de Student para dos muestras (dependientes o independientes)
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| Intentamos determinar en una población determinada cuáles son las variables que determinan una serie de grupos que son diferentes entre sí todo lo que se pueda.
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Cuantitativas y cualitativas
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Análisis discriminante
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| Se desea saber la evolución que tendrá una variable en el futuro basándose en su comportamiento en el pasado
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Cuantitativa
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Análisis de series temporales
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Hemos enumerado algunas de las técnicas de análisis estadístico más comunes, así como las variables a las que se pueden aplicar y casos prácticos. En capítulos posteriores ampliaremos la información sobre cada técnica, especificando la manera de aplicarla y sus limitaciones.