Proceso estadístico

Cuando hablamos de proceso estadístico, estamos hablando de una serie de pasos que es recomendable realizar para obtener unos resultados fieles a la realidad que estudiamos en el estudio estadístico que se pretenda realizar. Esto es necesario, ya que si no realizamos estos pasos podemos obtener conclusiones erróneas y, por ende, tomar malas decisiones.

Por ejemplo, imaginemos que tenemos una heladería. Necesitamos saber, en forma aproximada, qué cantidad de helado debemos comprar en función de la cantidad de demanda que tendremos. Así pues, si nos quedamos cortos podrían llegar clientes a los que tendríamos que decirles que en esta heladería no queda helado. Al contrario, si tenemos demasiada cantidad, podría echarse a perder. Por tanto, se hace necesario intentar estimar qué cantidad debemos comprar, o al menos un rango aproximado. Si para calcular ese rango, recolectamos datos que no son representativos (por ejemplo, una heladería situada en otra ciudad con menos afluencia) podríamos equivocarnos.

Así pues, teniendo esto claro, debemos conocer la serie de pasos y detalles que debemos seguir para que los resultados se adecuen a la realidad y tomemos mejores decisiones.

Dependiendo del manual visitado o del autor, podríamos ver diferentes etapas con diferentes nombres. En esencia, casi todos los documentos sobre el tema recogen los mismos apartados, solo que unos engloban varias fases en una y otros fragmentan más el proceso.

En nuestro caso, consideramos que el proceso estadístico está formado por:

En el planteamiento del problema se sitúa el eje central sobre el que articular todo lo demás. Esta fase responde a la siguiente pregunta: ¿Qué necesito estudiar y por qué? En ocasiones, por increíble que parezca plantear el problema puede hacernos llegar a la conclusión de que en realidad no necesitamos realizar un estudio estadístico.

Una vez hemos planteado el problema debemos recoger los datos. Aquí es importante la metodología. De tal modo que existen diferentes consideraciones. Así pues, debemos establecer el tipo de muestreo, el tamaño de la muestra, el tipo de recolección de datos (por ejemplo, a través de bases de datos o de encuestas personalizadas), en persona, por internet o por teléfono, etc.

Una vez tenemos todos los datos queda unificarlos y organizarlos. Como en todo, necesitamos introducir los datos en programa o plataforma que luego nos permita calcular determinadas métricas y analizar correctamente. Para ello, siempre es conveniente organizar los datos. Es más, a veces necesitaremos recoger datos de diferentes bases de datos que ofrecen formatos de archivos diferentes y será necesario unificarlo todo en el mismo formato.

Una vez planteado el problema, recolectados los datos y organizados podemos analizarlos de forma eficaz. Dependiendo del planteamiento del problema, se realizará un tipo de análisis u otro. Por ejemplo, si queremos saber si dos variables son dependientes, podríamos utilizar un análisis de cointegración. Mientras que si lo que queremos estudiar es la dispersión total de un activo financiero, calcularemos el rango estadístico.

Por último, pero no por ello menos importante, tenemos la interpretación de los datos. De nada sirve realizar todas las fases del proceso estadístico correctamente si al final la interpretación es errónea. Esto es debido a que si la interpretación es errónea, entonces las decisiones tendrá un efecto no deseado. Por ejemplo, imaginemos que realizamos un estudio sobre la variabilidad de las ventas de una empresa. Si una vez obtenemos los resultados resulta que hay mucha dispersión, conviene reducirla y nosotros interpretamos que no, esto podría afectar negativamente a la empresa.

Los cinco pasos quedan reflejados en el siguiente esquema: