Parámetro estadístico | Diccionario Economico

Definición de Parámetro estadístico | Diccionario Economico

Un parámetro estadístico es una medida numérica utilizada para describir y resumir una característica o propiedad de una población, como la media, la mediana, la varianza o el coeficiente de correlación. Estas medidas se utilizan para realizar inferencias y analizar datos a partir de una muestra representativa de la población.

Antes que nada, debemos saber que en matemáticas, un parámetro es una variable que entra en una ecuación, la cual se elige a voluntad.

En estadística, un parámetro estadístico es un valor, un número que resume y permite interpretar los datos extraídos del estudio de una muestra estadística. Imaginemos que estamos hablando de una determinada población que queremos analizar. En este caso, el parámetro estadístico puede ser la edad media de la población considerada.

También es conveniente señalar que los parámetros estadísticos también se conocen como estadísticas descriptivas.

El cálculo de este parámetro está determinado por una fórmula aritmética. En el caso de la población, la media es la fórmula que se utiliza para calcular y extraer el parámetro especificado.

El parámetro estadístico es el pilar fundamental de la estadística. Gracias a los parámetros podemos conocer la situación de la realidad, ya que esto nos permite interpretar y generalizar una gran cantidad de datos que se extraen del análisis de una determinada muestra estadística.

La media, la moda, la mediana y las medidas básicas de tendencia central, por ejemplo, son parámetros estadísticos. Le permiten interpretar datos extraídos de una población en particular. De manera similar, las medidas de posición no central, como deciles, percentiles o cuartiles, también son medidas estadísticas. La clasificación de la población en grupos nos permite interpretar los datos y analizar la población.

Por lo tanto, estamos hablando del significado, que es la realidad de un determinado estudio estadístico, resumiendo y mostrando esta gran cantidad de datos en un solo significado. Esto se logra mediante el uso de fórmulas previamente definidas que permiten su cálculo.

Estadísticas básicas

A su vez, entre los principales parámetros estadísticos existentes, se destacan los siguientes:

medición de posición

Las medidas posicionales son indicadores que le permiten resumir los datos en un solo todo o dividir su distribución en intervalos del mismo tamaño.

Entre las medidas de posición, podemos encontrar medidas de tendencia central y medidas de posición no central.

Veamos ambos a continuación.

Medidas de tendencia central

Las medidas de tendencia central son parámetros estadísticos que intentan informar el centro de distribución de una muestra estadística o población estadística.

Así, estamos hablando de un parámetro que sirve, entre otras cosas, para saber dónde se encuentra el elemento medio o típico del grupo. Imaginemos que queremos saber qué asignatura prefieren los alumnos de la clase. Para esto podemos usar el modo.

Las principales medidas de tendencia central son las siguientes:

• Medio: Este es el promedio de un conjunto de datos numéricos.
• Moda: Este es el valor más repetido en la muestra estadística.
• mediana: La mediana parte la distribución por la mitad, es decir, deja la misma cantidad de valores de un lado que del otro.

Mediciones descentradas

Medidas descentradas cuantiles.

Un cuantil, para tener una idea, es una serie de divisiones iguales en una distribución ordenada de los datos. Por lo tanto, reflejan los valores superior, medio e inferior.

Imaginemos que queremos dividir a la población en grupos en función de sus salarios. Así, podríamos usar cuartiles, lo que nos permitiría analizar aquellos cuartiles que representan salarios más bajos.

Los más comunes son:

• Cuartilla: Este es uno de los más utilizados. Divide la distribución en cuatro partes iguales.
• quintil: Esto divide la distribución en cinco partes.
• décimo: Este es el cuantil que divide los datos en diez partes iguales.
• percentil: Finalmente, este cuantil divide la distribución en cien partes.

Medidas de dispersión

Las medidas de varianza son esencialmente un valor numérico que proporciona información sobre el grado de variabilidad de una variable.

En cuanto a las medidas de dispersión, podemos encontrar medidas de dispersión absoluta y medidas de dispersión relativa.

Veamos ambos a continuación.

Medidas de dispersión absoluta

Las medidas de dispersión absoluta se dan en las mismas unidades en que se mide la variable.

En este sentido, estamos hablando de medidas como las desviaciones medias, la varianza o la desviación estándar.

Por ejemplo, en el caso de la desviación estándar, esta da información sobre la varianza con respecto a la media. De manera similar, la varianza es la variabilidad de una serie de datos con respecto a su media.

Medidas de dispersión relativa

Las medidas de varianza relativa nos informan sobre la varianza, al igual que la varianza absoluta, pero lo hacen en términos relativos, es decir, como un porcentaje.

Entre las principales medidas de dispersión relativa que conocemos, se destacan, entre otras, el coeficiente de variación, el indicador de desviación de la mediana.

En el caso del coeficiente de variación, este nos informa si una variable cambia mucho o poco, aunque lo haga, con respecto a otra variable. Mientras que la varianza nos habla de la variación absoluta de un conjunto de datos, el coeficiente de variación nos habla de esta variación, pero en relación con otra variable, por eso hablamos de términos relativos.

Ejemplo de estadística

Para finalizar, sabiendo qué es una estadística y cuáles son las principales, veamos un ejemplo de uso de una estadística para analizar una serie de datos.

Imaginemos que queremos analizar una escuela y queremos saber el puntaje promedio que dan los estudiantes de administración de empresas y los estudiantes de economía, nuestro objetivo es medir el desempeño de ambas carreras.

Para ello, utilizaremos a los alumnos de 4º curso que estén más familiarizados con la materia. Por ello, analizaremos dos clases de 4º grado, que tienen dos grados.

Los alumnos de 4º de Economía y de 4º de ADE, de los cuales 14 y 16 alumnos respectivamente, obtuvieron las siguientes notas medias al finalizar sus estudios:

La nota media que dan los alumnos del perfil económico es de 7,07. La nota media en ADE es de 9,62.

Lo que podemos aprender al calcular esta estadística es que los estudiantes con un título de ADE tienen un GPA más alto que los estudiantes con un título en economía. Sin embargo, podemos complementar el análisis con otras estadísticas porque la media puede no ser representativa, obligándonos a usar la mediana para obtener una imagen real.

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