Posibles Errores al interpretar datos Estadísticos
- Verónica Chávez
- 6 abr 2018
- 2 Min. de lectura
Al interpretar datos estadísticos, se puede dar varios errores que pueden venir desde la identificación de las variables. Por ejemplo el no distinguir correctamente la tipología de las variables puede causar que se utilice un método estadístico que no sea idónea para esas variables, lo que causaría que se generen resultados erróneos y por ende la interpretación de los datos estadísticos también será errónea. La solución para esto, será aprender a identificar primeramente la tipología de los datos con los que se va a trabajar, es decir saber si son datos numéricos, categóricos u ordinales y poder así utilizar correctamente un método adecuado de análisis.
Otro error que se puede cometer muy a menudo es no interpretar correctamente el valor de p en la prueba estadística, puesto que, cuando p-valor es muy cercano a 0.05, por ejemplo 0.049, se puede considerar rechazar la hipótesis nula, lo que será un error ya que con estos datos no se podría afirmar nada. Se puede solucionar este error haciendo nuevamente la prueba estadística pero con más datos.
Con respecto a la hipótesis se puede cometer el error, a la hora de emitir los resultados, de especificar que la hipótesis nula es cierta o falsa, la forma correcta de interpretar es rechazar o aceptar la hipótesis.
Responsabilidad de profesionales en resultados estadísticos
Los análisis estadísticos, son una herramienta muy importante a la hora de la toma de decisiones acertadas en cualquier ámbito, sea este económico, social o político. Es por ello que los profesionales encargados de presentar los resultados estadísticos, deberán hacerlo con la mayor transparencia posible de los mismo, para que las decisiones tomadas en base a estos resultados sean las mejores para la institución o empresa.
El profesional deberá presentar estos resultados de una forma clara y objetiva, sin caer en demasiados tecnicismos, así también será responsabilidad suya la de informar las posibles limitaciones que tuvo su análisis estadístico, para permitir a los responsables de la toma de decisiones entenderlos y calificarlos.
コメント