¿Qué es el margen de error en estadística Big Data?

Autor: | Última modificación: 19 de julio de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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El margen de error en estadística Big Data es uno de los principales factores que hay que considerar a la hora de realizar un estudio estadístico de cierta población de datos, puesto que este compromete el acierto de los resultados arrojados, por tanto, también los planteamientos y conclusiones que se generen a parir de ellos.

Evidentemente, un buen análisis estadístico te podrá proporcionar unas respuestas que pueden complementar algún modelo posterior de Machine Learning mucho más complejo, sin embargo, para ello, dicho análisis debe contar resultados acertados. Por esta razón, en este post te explicamos qué es el margen de error en estadística Big Data.

¿Qué es estadística Big Data?

El margen de error en estadística Big Data es uno de los factores que se tienen en cuenta para la estadística en el Big Data, puesto que esta pretende entender las variables de la información y la relación entre las variables que se encuentran en ella. Las estadísticas te ayudan a comprender cómo es tu población de los datos. Para ello, esta cuenta con ciertos elementos como los estimadores, los percentiles, la moda, varianza, los tests estadísticos, las operaciones, las asignaciones, etc.

En suma, la estadística es una disciplina que se dedica a analizar los datos de manera minuciosa para, posteriormente, identificar las coincidencias de variables con las que cuenta la información. Esto produce, por ejemplo, que una empresa pueda conocer cuáles son las mejores rutas y decisiones para una optimización a través de los datos procesados y su análisis estadístico.

¿Qué es el margen de error en estadística Big Data?

El margen de error en estadística Big Data es una de las cuestiones más importantes para considerar al realizar un estudio estadístico, ya que este compromete el acierto de los resultados que serán arrojados y tenidos en cuenta como pronóstico de toda una población de datos.

Seguramente, hasta ahora solo has pensado en cómo seleccionar los elementos de determinada muestra, sin embargo, ¿te has preguntado en qué afecta elegir más o menos elementos para ella?

Pues bien, se entiende como margen de error en estadística Big Data a la cantidad de desconocimiento que se tiene del test estadístico que se calcula. De manera que cuantos más elementos se seleccionen, menor será el margen de error.

¿Qué es el margen de error en estadística Big Data? 1

Por otra parte, de la mano del margen de error debes considerar el intervalo de confianza, puesto que este indica el grado de confianza con el que se cuenta a la hora de dar un test estadístico de determinada población de datos.

Por ejemplo, se podría decir que la media de altura de un grupo de personas es de 1.70m con un error del ±10 para el 95% de las muestras, o que su intervalo de confianza en el 95% de los casos es [1.60, 1.80]. En definitiva, estos dos factores se apoyan y complementan una vez se considera la eficacia de un estudio estadístico.

Igualmente, indicar el margen de error puede ser vital en los modelos de transporte. Por ejemplo, en 2016 se publicó por parte de ARC (Aerospace Research Central) un artículo donde se sugería que un motor propulsado únicamente con microondas podría funcionar violando la tercera ley de Newton. Sin embargo, la gráfica muestra un margen de error tan grande que es difícil asegurar y creer en esta hipótesis, te compartimos a continuación:

¿Qué es el margen de error en estadística Big Data? 2

En definitiva, te aconsejamos tener en cuenta el margen de error en estadística Big Data antes, durante y al finalizar con la esquematización, puesto que a partir de allí se presenta la confiabilidad de tu estudio estadístico.

Cómo instruirse más en Big Data

Ahora que comprendes qué es el margen de error en estadística Big Data, sabrás que considerar este factor es de suma importancia para que el estudio estadístico arroje resultados acertados. Sin embargo, todavía debes considerar otros factores y alternativas para el manejo de los macrodatos en esta área.

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