Los datos estadísticos pueden ayudar a plantear una hipótesis.
Los datos estadísticos son valores que se obtienen al llevar a cabo un estudio de tipo estadístico. Se trata del producto de la observación del fenómeno que se pretende analizar.
El término dato se refiere a la información que brinda acceso a un conocimiento preciso y concreto. Estadístico, por su parte, es aquello vinculado a la estadística: la especialidad de la matemática que apela a cifras para generar inferencias o para reflejar cuantitativamente un suceso o hecho.
Antes de avanzar con el significado del concepto es importante conocer el origen etimológico de sus componentes. Datos, en primer lugar, procede del vocablo latino datum. Estadístico, por su parte, es una noción que fue desarrollada por el economista alemán Gottfried Achenwall, quien la creó a partir del vocablo germano statistik, a su vez derivado de statisticus. Esta palabra es fruto de la suma de dos partes diferenciadas: el sustantivo status, que es sinónimo de “estado”; y el sufijo -icus, que se usa para indicar “relativo a”.
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ResumenSus características
Es importante tener en cuenta que el procesamiento y el análisis de los datos estadísticos es lo que genera información. El dato por sí mismo, considerado como algo aislado, carece de interés. Para que resulten útiles, por lo tanto, los datos estadísticos deben organizarse y considerarse a partir de un contexto.
Esto supone que los datos estadísticos están sujetos a una interpretación, que es la que realiza la persona que los obtiene o los emplea. De la misma manera, todo aquel que accede a los datos puede hacer su propia interpretación, independientemente de otras que se hubieran realizado.
La obtención y el procesamiento de datos estadísticos son tareas muy importantes para la toma de decisiones en diversos ámbitos. Un gobierno, por ejemplo, necesita contar con datos estadísticos fiables para decidir su política económica.
En muchas ocasiones, los datos estadísticos se usan para persuadir o convencer. Es más convincente hablar del 90% de la población que decir “muchas personas”, por mencionar un caso.
Hay que tener en cuenta, asimismo, que existe el margen de error o error muestral al trabajar con datos estadísticos. Siempre es recomendable que sea lo más bajo posible para que las interpretaciones sean precisas.
La visualización de los datos estadísticos se facilita mediante tablas y gráficos.
Tipos de datos estadísticos
Los datos estadísticos suelen clasificarse como cuantitativos o cualitativos. Los datos cuantitativos son susceptibles de medición ya que se presentan como cantidades numéricas, mientras que los cualitativos son cualidades que no pueden expresarse como números.
Los datos cuantitativos, a su vez, pueden ser continuos (mediciones con decimales) o discretos (números enteros). Entre los datos cualitativos, se distinguen los ordinales (que pueden ordenarse) y los nominales (etiquetas que carecen de un orden jerárquico intrínseco o natural).
Su importancia
Los datos estadísticos son variables relevantes en muchos ámbitos y contextos. Resultan claves para calcular probabilidades, realizar una predicción o un pronóstico, aportar evidencias a una conclusión o detectar tendencias, por enumerar algunas posibilidades.
Como ya señalamos, si bien el dato estadístico puede ser objetivo, es susceptible de distintas interpretaciones. Supongamos que en un país se registra una inflación mensual del 6%. Para algunos analistas, el dato es un síntoma negativo de la marcha del plan económico diseñado y aplicado por el gobierno; para otros expertos, por el contrario, el dato es positivo ya que atribuyen la subida de los precios a las consecuencias de la administración previa y sostienen que, de no ser por las autoridades actuales, el índice hubiese sido aún más alto. En ambos casos, al dato estadístico se le atribuye una gran importancia para evaluar la realidad.
Los datos estadísticos son utilizados por quienes deben tomar decisiones, desde gobernantes hasta entrenadores deportivos, pasando por ejecutivos corporativos. Incluso pueden ayudar en la vida cotidiana a nivel familiar: un matrimonio puede calcular qué porcentaje de sus ingresos destinan a gastos superfluos o innecesarios y, con ese dato en claro, definir cómo recortar esas erogaciones.
La inteligencia artificial contribuye al análisis de grandes cantidades de datos estadísticos.
Ejemplos de datos estadísticos
Supongamos que un periodista deportivo desea estudiar el rendimiento de un tenista a partir de los resultados que logró en el último año. En dicho plazo, el jugador disputó 15 encuentros, de los cuales ganó 5 y perdió 10. Los datos estadísticos obtenidos de la observación de los partidos son los siguientes: derrota – derrota – derrota – victoria – derrota – victoria – victoria – derrota – derrota – derrota – derrota – derrota – victoria – derrota – victoria. Así, puede advertirse que la actualidad del deportista no es positiva ya que perdió el doble de los partidos que ganó.
Pensemos en el alcalde de un pueblo que, preocupado por el desempleo juvenil, ordena la realización de una encuesta sobre la formación y la situación laboral de los jóvenes de entre 18 y 25 años. Los datos estadísticos revelan que el 75% de quienes no tienen trabajo, no disponen de ninguna titulación profesional ni oficio. El análisis de esta información lleva al jefe comunal a poner en marcha un programa formativo de acceso gratuito para ese sector de la comunidad, orientado a la capacitación para el empleo.
El cuerpo técnico del seleccionado de básquetbol (baloncesto) de un país, en tanto, puede recurrir a datos estadísticos de la población para conocer en qué regiones viven los adolescentes de mayor altura. Estos datos les permiten trazar un plan de reclutamiento de los jugadores con mayor potencial gracias a sus condiciones físicas, a quienes buscan entrenar con vistas a introducirlos en el alto rendimiento deportivo.
