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Análisis Estadístico

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El análisis estadístico es una parte crucial de la investigación de mercado, ya que permite transformar los datos recolectados en información útil y accionable. En esta sección, aprenderás sobre los conceptos básicos del análisis estadístico, las técnicas más comunes y cómo aplicarlas en el contexto de la investigación de mercado.

Conceptos Básicos del Análisis Estadístico

  1. Estadística Descriptiva

La estadística descriptiva se utiliza para resumir y describir las características de un conjunto de datos. Los métodos más comunes incluyen:

  • Medidas de Tendencia Central: Media, mediana y moda.
  • Medidas de Dispersión: Rango, varianza y desviación estándar.
  • Distribuciones de Frecuencia: Tablas y gráficos que muestran la frecuencia de diferentes valores en un conjunto de datos.

Ejemplo:

import numpy as np

# Datos de ejemplo: puntuaciones de satisfacción del cliente
data = [4, 5, 3, 4, 5, 2, 4, 5, 3, 4]

# Media
mean = np.mean(data)
print(f"Media: {mean}")

# Mediana
median = np.median(data)
print(f"Mediana: {median}")

# Moda
from scipy import stats
mode = stats.mode(data)
print(f"Moda: {mode.mode[0]}")

# Desviación estándar
std_dev = np.std(data)
print(f"Desviación estándar: {std_dev}")

  1. Estadística Inferencial

La estadística inferencial se utiliza para hacer generalizaciones sobre una población a partir de una muestra. Incluye técnicas como:

  • Pruebas de Hipótesis: T-test, ANOVA, chi-cuadrado.
  • Intervalos de Confianza: Rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre un parámetro de la población.
  • Regresión y Correlación: Análisis de la relación entre variables.

Ejemplo:

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# Datos de ejemplo: ventas y gasto en publicidad
data = {
    'ventas': [100, 150, 200, 250, 300],
    'publicidad': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Variable dependiente y variable independiente
X = df['publicidad']
y = df['ventas']

# Añadir constante para el modelo
X = sm.add_constant(X)

# Modelo de regresión lineal
model = sm.OLS(y, X).fit()
predictions = model.predict(X)

# Resumen del modelo
print(model.summary())

Técnicas Comunes de Análisis Estadístico

  1. Análisis de Varianza (ANOVA)

El ANOVA se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos. Es útil para determinar si existen diferencias significativas entre los grupos.

Ejemplo:

import scipy.stats as stats

# Datos de ejemplo: puntuaciones de satisfacción de tres grupos de clientes
group1 = [4, 5, 3, 4, 5]
group2 = [2, 3, 4, 2, 3]
group3 = [5, 4, 5, 4, 5]

# ANOVA
f_val, p_val = stats.f_oneway(group1, group2, group3)
print(f"F-valor: {f_val}, P-valor: {p_val}")

  1. Prueba T

La prueba T se utiliza para comparar las medias de dos grupos. Puede ser una prueba T de muestras independientes o una prueba T de muestras relacionadas.

Ejemplo:

# Datos de ejemplo: puntuaciones de satisfacción antes y después de una intervención
before = [3, 4, 3, 4, 3]
after = [4, 5, 4, 5, 4]

# Prueba T de muestras relacionadas
t_stat, p_val = stats.ttest_rel(before, after)
print(f"T-valor: {t_stat}, P-valor: {p_val}")

Herramientas de Análisis Estadístico

  1. Software de Análisis

  • Excel: Herramientas básicas de análisis estadístico.
  • SPSS: Software especializado en análisis estadístico.
  • R: Lenguaje de programación para análisis estadístico y gráficos.
  • Python: Bibliotecas como pandas, numpy, scipy y statsmodels para análisis estadístico.

  1. Visualización de Datos

  • Gráficos de Barras y Columnas: Para comparar diferentes categorías.
  • Histogramas: Para mostrar la distribución de una variable.
  • Diagramas de Dispersión: Para analizar la relación entre dos variables.
  • Boxplots: Para mostrar la distribución y los valores atípicos de una variable.

Ejemplo de Visualización:

import matplotlib.pyplot as plt

# Datos de ejemplo: puntuaciones de satisfacción del cliente
data = [4, 5, 3, 4, 5, 2, 4, 5, 3, 4]

# Histograma
plt.hist(data, bins=5, edgecolor='black')
plt.title('Distribución de Puntuaciones de Satisfacción')
plt.xlabel('Puntuación')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.show()

Ejercicios Prácticos

Ejercicio 1: Estadística Descriptiva

Dado el siguiente conjunto de datos de ventas mensuales, calcula la media, mediana, moda y desviación estándar.

ventas = [150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550, 600]

Ejercicio 2: Prueba T

Realiza una prueba T para comparar las puntuaciones de satisfacción del cliente antes y después de una campaña de marketing.

before_campaign = [3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4]
after_campaign = [4, 5, 4, 5, 4, 5, 4, 5, 4, 5]

Ejercicio 3: Regresión Lineal

Utiliza los datos de ventas y gasto en publicidad para realizar un análisis de regresión lineal y determinar la relación entre estas dos variables.

data = {
    'ventas': [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550],
    'publicidad': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
}

Soluciones

Solución 1: Estadística Descriptiva

import numpy as np
from scipy import stats

ventas = [150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550, 600]

# Media
mean = np.mean(ventas)
print(f"Media: {mean}")

# Mediana
median = np.median(ventas)
print(f"Mediana: {median}")

# Moda
mode = stats.mode(ventas)
print(f"Moda: {mode.mode[0]}")

# Desviación estándar
std_dev = np.std(ventas)
print(f"Desviación estándar: {std_dev}")

Solución 2: Prueba T

import scipy.stats as stats

before_campaign = [3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4]
after_campaign = [4, 5, 4, 5, 4, 5, 4, 5, 4, 5]

# Prueba T de muestras relacionadas
t_stat, p_val = stats.ttest_rel(before_campaign, after_campaign)
print(f"T-valor: {t_stat}, P-valor: {p_val}")

Solución 3: Regresión Lineal

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

data = {
    'ventas': [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550],
    'publicidad': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Variable dependiente y variable independiente
X = df['publicidad']
y = df['ventas']

# Añadir constante para el modelo
X = sm.add_constant(X)

# Modelo de regresión lineal
model = sm.OLS(y, X).fit()
predictions = model.predict(X)

# Resumen del modelo
print(model.summary())

Conclusión

En esta sección, hemos cubierto los conceptos básicos del análisis estadístico, incluyendo la estadística descriptiva e inferencial, y hemos explorado algunas técnicas comunes como el ANOVA y la prueba T. También hemos visto cómo utilizar herramientas de software para realizar análisis estadísticos y visualización de datos. Con estos conocimientos, estarás mejor preparado para analizar los datos de tu investigación de mercado y tomar decisiones informadas basadas en los resultados.

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