6 Aplicación esencial de las estadísticas

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El de estadístico es uno de los 10 puestos de trabajo de más rápido crecimiento en Estados Unidos. A juzgar por el ritmo al que el mundo genera y recopila datos, no es de extrañar que la experiencia de quienes pueden analizar eficazmente estos datos tenga una gran demanda y sea la aplicación de la estadística. Análisis estadístico Los expertos ayudan a recopilar, estudiar y extraer información relevante de datos amplios y complejos. Esta información se aplica después para validar y profundizar en la investigación, tomar decisiones empresariales acertadas e impulsar iniciativas públicas.

Aquí están los 6 primeros aplicación de las estadísticas

1. Interpretaciones y conclusiones de la investigación

La estadística constituye una parte importante de la mayoría de las ciencias, ya que ayuda a los investigadores a probar hipótesis, confirmar (o rechazar) teorías y llegar a conclusiones fiables. Los datos generados por experimentos y estudios nunca son sencillos: hay que tener en cuenta la aleatoriedad y la incertidumbre, eliminar las coincidencias y llegar a las conclusiones más precisas. El análisis estadístico ayuda a reducir o eliminar los errores para que los investigadores puedan llegar con confianza a conclusiones que luego dirijan las investigaciones posteriores.

Crédito de la imagen: XKCD

2. Meta-análisis de las revisiones de la literatura

Antes de que un investigador o científico se embarque en una nueva investigación, es habitual realizar una búsqueda bibliográfica de toda la información publicada disponible sobre un tema específico. Sin embargo, siempre es difícil llegar a una conclusión definitiva a partir de múltiples estudios, sobre todo si éstos siguen metodologías de investigación diferentes, se han publicado en revistas distintas (lo que provoca un sesgo de publicación) o se extienden a lo largo de un amplio intervalo de tiempo. Un análisis estadístico de estos estudios ayuda a extraer la verdad común que subyace en todos ellos, o a descubrir un patrón o relación oculta.

Crédito de la imagen: XKCD

3. Diseño del ensayo clínico

Una de las aplicaciones más importantes del análisis estadístico es el diseño de ensayos clínicos. Cuando se descubre un nuevo fármaco o tratamiento, primero hay que probarlo en un grupo o grupos de personas para conocer su eficacia y seguridad. Un ensayo clínico implica la selección del tamaño de la población/muestra, la definición del intervalo de tiempo en el que se va a supervisar el tratamiento, el diseño de las fases y la selección de los parámetros que ayudarán a decidir la eficacia del tratamiento y si es mejor que otro ya existente. Bioestadísticos puede asumir la tarea de realizar un análisis estadístico del estudio, ayudando no sólo a diseñarlo sino también a analizar y determinar los resultados.

4. Diseño de encuestas 

¿Las personas que van al gimnasio llevan una vida más sana y feliz? ¿Cómo de segura es la ciudad de Nueva York? ¿Qué eficacia tiene su programa de concienciación sobre el VIH? Preguntas como éstas que no pueden responderse sin la ayuda de las estadísticas. Las encuestas requieren un diseño y una aplicación cuidadosos, consideraciones sobre el formato de la encuesta, la consideración de los sesgos y la fatiga, etc. Los datos recogidos en las encuestas tienen que ser estudiados cuidadosamente por expertos en análisis estadístico que también utilizan su propio criterio y experiencia para obtener la información más significativa de una encuesta. A través de las encuestas, los gobiernos pueden determinar la eficacia de una iniciativa, las empresas pueden entender la respuesta a un producto concreto y los científicos sociales pueden realizar una investigación cuantitativa.

5. Estudios epidemiológicos 

Los estudios epidemiológicos ayudan a determinar la relación entre la causa y el efecto de una enfermedad, especialmente en brotes y epidemias. Un análisis estadístico consiste en identificar la causa más probable de una enfermedad, por ejemplo, la relación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón. Esta información se utiliza para elaborar políticas de salud pública y poner en marcha programas sanitarios preventivos. La visualización de datos y el análisis estadístico también han desempeñado un papel importante en la comprensión de la Epidemia de ébola en África Occidental.

6. Modelado estadístico

La modelización estadística consiste en construir modelos predictivos basados en el reconocimiento de patrones y el descubrimiento de conocimientos. Se utiliza en estudios medioambientales y geográficos, en la predicción de resultados electorales, en el análisis de la supervivencia de poblaciones, etc. Los meteorólogos utilizan herramientas estadísticas para predecir el tiempo. La línea que separa la modelización estadística del aprendizaje automático es cada vez más difusa: Robert Tibshirani, estadístico de Stanford, calificó el aprendizaje automático de "estadística glorificada".

He aquí un ejemplo del modelo estadístico de The Economist para predecir las elecciones de mitad de mandato en Estados Unidos.

Dado que los estadísticos también cobran uno de los salarios más altos, no todas las organizaciones pueden permitirse tenerlos en plantilla a tiempo completo. Las pequeñas empresas, las organizaciones sin ánimo de lucro, las agencias gubernamentales y los defensores de los derechos humanos, los investigadores y las nuevas empresas están subcontratando cada vez más su trabajo de análisis estadístico a estadísticos autónomosque pueden trabajar con presupuestos y plazos más reducidos.


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Sobre el autor

Ramya Sriram gestiona los contenidos digitales y las comunicaciones en Kolabtree (kolabtree.com), la mayor plataforma de trabajo autónomo para científicos del mundo. Cuenta con más de una década de experiencia en edición, publicidad y creación de contenidos digitales.

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