El muestreo en estadística Big Data es una de las herramientas que se implementan para llevar a cabo un análisis estadístico de la información. Junto al muestreo se encuentran las distribuciones, los estimadores, los tests, los gráficos y las relaciones entre variables.
Así, estas estrategias pretenden estudiar los datos a partir de un resumen de los mismos, con el fin de establecer un análisis generalizado del comportamiento de la información. En definitiva, esto produce que el valor de los datos sea aprovechable para instaurar planes de acción y llevar a cabo una toma de decisiones asertiva.
Por esta razón, en este post te familiarizamos con qué es el muestreo en estadística Big Data, de manera que al finalizar la lectura puedas pensar en cómo implementarlo en tu procesamiento de los datos.
¿Qué es muestreo en estadística Big Data?
Muchas veces es imposible acceder a los datos completos de una población entera, por ser una población demasiado grande o simplemente porque no toda la población original es visible directamente.
Es por ello que se recurre al muestreo en estadística Big Data, de manera que se sustrae una muestra significativa de la población original y a partir de ella se calculan los estadísticos necesarios para el procesamiento de los datos y destacar su valor.
Por ejemplo, si se quiere calcular la media de altura de la población española, se pueden elegir al azar a varias personas, medir su altura y calcular la media. De manera que se podría asumir que esa es la media de la población. Ahora bien, te estarás preguntando cómo de real es esa media que se ha arrojado.
Pues bien, si tu muestra al azar la haces seleccionando a miembros de varios equipos de baloncesto, la media seguramente te saldrá sesgada, puesto que su media será mayor de lo esperado.
Ahora bien, si la muestra la haces partiendo de un grupo pequeño, cabe esperar que tenga una gran varianza, es decir, si repites el experimento con otro grupo de personas igual de reducido el valor será bastante diferente.
¿Cómo se presenta el muestreo en estadística Big Data?
En cuanto a su desarrollo, el muestreo en estadística Big Data posee ciertos componentes con los que cuenta según el tipo de estudio estadístico que esté realizando. A continuación, te presentamos cuáles son las principales vertientes de esta herramienta:
- Propiedades de un estimador: las propiedades de un estimador se componen por el sesgo y la varianza que se puede producir en el desarrollo de un muestreo en estadística Big Data.
- Tipos de muestreo: por otra parte, existen una serie de muestreos según los datos estudiados y la manera de acercarse a estos. Esta serie se compone por tres tipos: el muestreo aleatorio simple, el sistemático y el estratificado.
- Intervalo de confianza: por último, el muestreo estadístico se constituye por la distribución gaussiana que, a la vez, cuenta con una varianza desconocida y otra conocida. Además, se encuentran las proporciones que, a su vez, se divide en la aproximación gaussiana y binomial.
Continúa aprendiendo sobre el Big Data
Durante este desarrollo, te has podido familiarizar con el muestreo en estadística Big Data para que puedas implementarlo en el procesamiento de los macrodatos. Recuerda que esta solo una de las alternativas con las que puedes contar en el desarrollo estadístico, junto a las distribuciones, los estimadores, los tests, los gráficos y las relaciones entre variables.
Para continuar con tu desarrollo y convertirte en un experto en el manejo de Big Data, desde KeepCoding te presentamos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Big Data. Te ayudará a tener una visión global del mundo Big Data y explorarás de forma tanto teórica como práctica los sistemas que manejan los macrodatos. ¡Apúntate y conviértete en un data scientist profesional en menos de un año!
