Ramas de la estadística

En este post te explicamos cuáles son las diferentes ramas de la estadística. Así pues, podrás ver cuántas ramas de la estadística hay y, además, ejemplos de la aplicación de cada rama.

¿Cuáles son las ramas de la estadística?

La estadística tiene dos ramas: la estadística descriptiva y la estadística inferencial. No obstante, la estadística inferencial se divide en dos ramas más, que son la estadística paramétrica y la estadística no paramétrica.

Por lo tanto, las ramas de la estadística son:

  • Estadística descriptiva.
  • Estadística inferencial:
    • Estadística paramétrica.
    • Estadística no paramétrica.

A continuación te explicamos en qué consiste cada rama de la estadística, además, podrás ver ejemplos de la aplicación de cada rama.

Estadística descriptiva

La estadística descriptiva es la rama de la estadística que se encarga de describir los datos recopilados para ayudar a analizarlos. Es decir, la estadística descriptiva sirve para resumir un conjunto de datos mediante medidas estadísticas, gráficos o tablas.

Por ejemplo, podemos usar la estadística descriptiva para presentar las frecuencias de una muestra de datos en un gráfico de barras. Asimismo, podemos calcular la media aritmética, la desviación típica y otras medidas descriptivas para determinar cómo es la muestra de datos del estudio estadístico.

En definitiva, la estadística descriptiva es la parte de la estadística que se usa para resumir una muestra, a diferencia de la estadística inferencial cuyo objetivo es determinar los parámetros de la población.

Estadística inferencial

La estadística inferencial es la rama de la estadística que se encarga de determinar los valores de una población a partir de los datos de una muestra. Es decir, la estadística inferencial sirve para hacer deducciones sobre los parámetros estadísticos de una población analizando solamente una parte de ella.

Normalmente, cuando se lleva a cabo un estudio estadístico no se puede analizar a todos los elementos de la población, por lo tanto, se analiza solamente una muestra de individuos y luego se extrapolan los resultados a toda la población. Así pues, la estadística inferencial es la parte de la estadística que permite deducir los resultados de la población a partir de los cálculos realizados con la muestra de estudio.

Ten en cuenta que no se podrá saber con exactitud los parámetros poblacionales. No obstante, la inferencia estadística ayuda a que el margen de error sea pequeño y a aumentar las probabilidades de determinar con éxito los valores de la población.

Por lo tanto, la estadística inferencial es importante porque permite analizar una población estudiando solo una muestra de ella, lo que reduce los costes de la investigación.

Estadística paramétrica

La estadística paramétrica es la rama de la estadística inferencial que supone que los datos se pueden modelar mediante una distribución de probabilidad. Por lo tanto, la estadística paramétrica utiliza pruebas estadísticas que se ajustan a distribuciones de probabilidad conocidas.

Cabe destacar que la gran mayoría de los métodos estadísticos usados son paramétricos, es decir, forman parte de la estadística paramétrica.

Principalmente, la estadística paramétrica sirve estimar un parámetro, ya sea mediante una estimación puntual o una estimación por intervalos, y para realizar contrastes de hipótesis.

Estadística no paramétrica

La estadística no paramétrica es la rama de la estadística inferencial que estudia las variables que no se ajustan a una distribución de probabilidad o que los parámetros de la distribución son indefinidos. Es decir, la estadística no paramétrica se utiliza para variables que no se pueden definir con modelos teóricos.

De manera que las distribuciones usadas en la estadística no paramétrica no se pueden definir a priori, sino que son los datos observados que las determinan.

Los métodos estadísticos no paramétricos se suelen utilizar cuando no se cumplen los supuestos previos de algunas pruebas estadística, ya que la estadística paramétrica suele requerir el cumplimiento de algunos supuestos y por tanto no siempre se puede aplicar.

Otras ramas de la estadística

Tal y como se ha explicado a lo largo del post, generalmente las ramas de la estadística se clasifican en estadística descriptiva y estadística inferencial, y esta última se divide en estadística paramétrica y estadística no paramétrica.

Sin embargo, también existen otras partes de la estadística que reciben un nombre propio, ya que se utilizan para ámbitos muy concretos. Así pues, las diferentes ramas de la estadística también se pueden clasificar en:

  • Estadística matemática: rama de la estadística que utiliza métodos matemáticos para analizar los datos.
  • Estadística aplicada: rama de la estadística que sirve para analizar datos de casos reales.
  • Bioestadística: rama de la estadística que aplica métodos estadísticos a temas relacionados con la biología
  • Geoestadística: rama de la estadística que se centra en los conjuntos de datos de variables en el espacio.
  • Estadística actuarial: rama de la estadística aplicada principalmente en el campo de seguros y finanzas, se utiliza para evaluar riesgos y establecer tarifas de seguros.
  • Estadística empresarial: se centra en la toma de decisiones empresariales, control de calidad y mejora de procesos.
  • Estadística social: se utiliza para analizar datos en ciencias sociales, como sociología, psicología y ciencia política, para entender fenómenos sociales y comportamientos humanos.
  • Estadística computacional: se centra en el desarrollo y aplicación de métodos computacionales para el análisis estadístico.

Ten en cuenta que estas son las principales ramas de la estadística. Pero lógicamente, como la estadística engloba tantos conceptos, se puede desglosar en muchas áreas específicas.

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