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 experts help collect, study and extract relevant information from vast and complex data. This information is then aplicado to validate and further research, make sound negocio decisions and drive public initiatives.

Aquí están los 6 primeros aplicación de las estadísticas

1. Interpretaciones y conclusiones de la investigación

Statistics forms an important part of most sciences, helping researchers test hypotheses, confirm (or reject) theories, and arrive at reliable conclusions. The data generated from experiments and studies is never straightforward — one has to take into account randomness and uncertainty, eliminate coincidences and arrive at the most accurate findings. Statistical análisis helps reduce or eliminate errors so that researchers can confidently make conclusions that will then direct further research.

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. Clínica Prueba Diseño

One of the most important applications of statistical analysis is in designing 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 

Do people who go to the gym lead a healthier, happier life? How safe is the city of New York? How effective is your HIV-awareness programme? Questions like these that cannot be answered without the help of statistics. Surveys require careful design and implementation, considerations about the survey format, accounting for bias and fatigue, etc. Data collected from surveys have to be carefully studied by statistical analysis experts who also use their own discretion and experience to derive the most meaningful information from a survey. Through surveys, governments can determine the effectiveness of an initiative, businesses can understand the response to a particular product, and social scientists can perform quantitative research.

5. Estudios epidemiológicos 

Epidemiological studies help determine the link between the cause and effect of a enfermedad, especially in outbreaks and epidemics. A statistical analysis involves identifying the most likely cause of a disease — for example, the link between smoking and lung cancer. This information is used to develop public salud policies and implement preventive salud programmes. Data visualization and statistical analysis also played an important role in understanding the 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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