Estadística inferencial: clave para comprender la realidad.

-En una sociedad inundada de datos, la precisión es fundamental para evitar la difusión de información falsa y realizar deducciones útiles y eficientes. Las estadísticas nos brindan las herramientas para evaluar y minimizar estos errores, asegurando que nuestras decisiones estén bien informadas.

En una sociedad cada vez más compleja y dinámica, la estadística se perfila como una herramienta indispensable para comprender y abordar los problemas que nos rodean, afirmó Damián Emilio Gibaja Romero, Director del Departamento de Matemáticas del Decano de Ingeniería de la UPAEP.

«La estadística, aunque forma parte de las matemáticas, está estrechamente relacionada con la realidad que nos rodea, su nombre proviene del alemán ‘statistica’ y está asociado con el uso del análisis matemático y la identificación de patrones para analizar y comprender problemas complejos de nuestra sociedad. ”, dice Damián Gibaja.

Desde la antigüedad, la recopilación de datos ha sido crucial para el desarrollo social. Contar y medir los recursos permitió a las sociedades organizarse y expandirse. Hoy, aunque la expansión territorial ha dado paso a otras prioridades, los datos siguen siendo fundamentales para el desarrollo humano y económico, recordó el académico de la UPAEP.

Gibaja Romero destaca que «lo que no se mide no se puede evaluar». Las estadísticas nos permiten describir lo que sucede en nuestro entorno, pero es la inferencia la que realmente impulsa la toma de decisiones. «La recopilación de datos simplifica fenómenos complejos y nos permite generar inferencias sobre todo el fenómeno», explica. A partir de una muestra pequeña, la inferencia estadística extrapola y generaliza características, siendo fundamental en áreas como economía, política, salud y medio ambiente.

Dijo que la estadística descriptiva nos proporciona una instantánea de la realidad, pero la verdadera utilidad de la estadística reside en su capacidad predictiva. Damián Gibaja menciona el trabajo de Edmund Halley sobre mortalidad como uno de los primeros en incorporar el azar y la incertidumbre al análisis estadístico. «Durante la pandemia de COVID-19, las tasas excesivas de mortalidad observadas por los institutos de recopilación de datos revelaron la gravedad de la enfermedad», señala. Este ejemplo pone de relieve cómo las estadísticas no sólo describen, sino que también anticipan y advierten sobre posibles problemas futuros.

La inferencia estadística no se limita a un solo campo. «Podemos usarlo para medir la pobreza, evaluar el acceso a los servicios públicos, analizar el impacto ambiental y mucho más», comentó Gibaja Romero. En los negocios, la inferencia ayuda a recomendar productos, identificar tendencias de consumo y pronosticar el comportamiento del mercado. Las redes sociales, por ejemplo, utilizan datos de interacción para personalizar la experiencia del usuario, lo que demuestra cómo se integran las estadísticas en nuestra vida diaria.

Uno de los puntos fuertes de la estadística es su capacidad para evaluar la calidad de las inferencias. «Es crucial que las inferencias que hagamos tengan el mínimo error posible», subrayó el académico. En una sociedad inundada de datos, la precisión es fundamental para evitar la difusión de información falsa y realizar deducciones útiles y eficientes. Las estadísticas nos brindan las herramientas para evaluar y minimizar estos errores, asegurando que nuestras decisiones estén bien informadas.

Por su parte, Juan Pablo Góngora Pérez, profesor del Departamento de Matemáticas de la UPAEP, explicó que la estadística inferencial se diferencia de la estadística descriptiva en que, mientras esta última se enfoca en describir y resumir los datos obtenidos, la estadística inferencial permite generalizaciones. y predicciones sobre una población a partir de una muestra representativa. Un ejemplo tangible de este proceso son las encuestas electorales.

Dijo que, en los procesos electorales, es común que se realicen encuestas para predecir el comportamiento de los electores. Aunque algunas personas desconfían de estas encuestas, Góngora Pérez enfatizó que estas encuestas son estimaciones puntuales basadas en muestras cuidadosamente seleccionadas para representar a la población. A través de modelos probabilísticos y matemáticos, los resultados obtenidos de la muestra se extrapolan para inferir el comportamiento de todo el electorado.

Góngora Pérez utilizó una sencilla analogía para explicar la importancia de la representatividad de la muestra: «Si quieres saber si la sopa está salada, no es necesario que te comas toda la sopa, basta con una cucharadita». Esta muestra debe capturar todas las características de la población, permitiendo así realizar inferencias precisas y confiables.

Más allá de las encuestas electorales, las estadísticas inferenciales son esenciales en diversas áreas. En medicina, por ejemplo, se utiliza para determinar la eficacia de nuevos medicamentos y vacunas. En la industria, ayuda a predecir las ventas y el comportamiento del mercado. En meteorología permite hacer pronósticos climáticos con base en patrones de datos históricos, destacó Juan Pablo Góngora.

«Es crucial entender que la estadística inferencial no se trata de suposiciones aleatorias», comentó Góngora Pérez. «Se requiere un conocimiento profundo de matemáticas y probabilidad para construir modelos que reflejen la realidad con un margen de error aceptable». Estos modelos ayudan a predecir fenómenos futuros, como el comportamiento de ventas o la probabilidad de fenómenos naturales como lluvias y terremotos.

Juan Pablo Góngora concluyó resaltando la importancia de la estadística inferencial en la sociedad moderna. «Vivimos inmersos en datos y estadísticas. Comprender cómo se generan y utilizan estas inferencias nos permite tomar decisiones informadas y afrontar los desafíos futuros con mayor certeza».

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