Te explicamos la Diferencia entre estadística descriptiva y estadística inferencial con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre estadística descriptiva y estadística inferencial?
Estadística descriptiva frente a estadística inferencial
La estadística es una de las partes más importantes de la investigación actual, teniendo en cuenta cómo organiza los datos en formas mensurables. Sin embargo, algunos estudiantes se confunden entre estadística descriptiva y estadística inferencial, lo que les dificulta seleccionar la mejor opción para utilizar en su investigación.
Si nos fijamos bien, la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial ya es bastante obvia en sus nombres. “Descriptiva” describe los datos, mientras que “inferencial” infiere o permite al investigador llegar a una conclusión basándose en la información recopilada.
Por ejemplo, se le ha encargado que investigue sobre los embarazos de adolescentes en un determinado instituto. Utilizando tanto la estadística descriptiva como la inferencial, investigarás el número de casos de embarazo adolescente en el instituto durante un número determinado de años. La diferencia es que, con la estadística descriptiva, te limitarás a resumir los datos recogidos y, si es posible, a detectar un patrón en los cambios. Por ejemplo, se puede decir que, durante los últimos cinco años, la mayoría de los embarazos adolescentes en el instituto X se produjeron en alumnas matriculadas en tercer curso. No es necesario predecir que en sexto curso, las alumnas de tercero seguirán siendo las que tengan un mayor número de embarazos adolescentes. Tanto las conclusiones como las predicciones solo se hacen en estadística inferencial.
El principio de describir o concluir también se aplica a los datos o la información recopilada por el investigador. Volviendo a nuestro ejemplo anterior sobre los embarazos de adolescentes, la estadística descriptiva solo se limita a la población descrita. En pocas palabras, los datos recogidos sobre el instituto X en relación con los embarazos de adolescentes SÓLO son aplicables a ese centro concreto.
En estadística inferencial, el instituto X podría ser simplemente una muestra de la población objetivo. Supongamos que se pretende averiguar la situación de los embarazos adolescentes en Nueva York. Como sería imposible recoger datos de cada instituto de Nueva York, el instituto X actuará entonces como una muestra que reflejaría o representaría a todos los institutos de la ciudad de Nueva York. Por supuesto, esto suele implicar la existencia de un margen de error, ya que una muestra no basta para representar a toda la población. Este margen de posible error también se tiene en cuenta al analizar los datos. Utilizando diversos cálculos como la media, la mediana y la moda, los investigadores podrían describir o examinar los datos y conseguir lo que desean a través del proceso.
La estadística, especialmente la inferencial, es muy importante en la industria actual, sobre todo porque proporciona información que tiene el potencial de ayudar a las personas a tomar decisiones en el futuro. Por ejemplo, lanzar estadísticas inferenciales sobre la tasa de crecimiento de la población en una ciudad determinada podría servir de base a una empresa para decidir si se instala o no en esa ciudad. El hecho de que también se utilicen números para llegar a conclusiones aumenta la precisión de la investigación, así como la comprensibilidad de los datos.
Los resultados estadísticos suelen mostrarse a través de diversos modelos, desde gráficos hasta tablas. Para aumentar la precisión, los investigadores también tienen en cuenta diversos factores que podrían afectar a su población y los traducen en datos numéricos. De este modo, se minimiza la probabilidad de error y se consigue una visión exhaustiva y resumida del caso.
Resumen:
1.La estadística descriptiva se limita a “describir” la investigación y no permite sacar conclusiones ni hacer predicciones.
2.La estadística inferencial permite al investigador llegar a una conclusión y predecir los cambios que pueden producirse en el ámbito en cuestión.
3.Las estadísticas descriptivas suelen operar dentro de un área específica que contiene a toda la población objetivo.
4.La estadística inferencial suele tomar una muestra de una población, sobre todo si ésta es demasiado grande para llevar a cabo una investigación sobre ella.
