1. Estadística Descriptiva
La tarea de la estadística descriptiva abarca la recopilación, almacenamiento, organización, creación de tablas o gráficos, y el cálculo de parámetros básicos relacionados con un conjunto de datos. Esta disciplina, es una de las dos grandes ramas de la estadística junto con la inferencia estadística, se enfoca en la descripción cuantitativa de fenómenos.
Como su nombre sugiere, la estadística descriptiva tiene como objetivo principal describir de manera cuantitativa. Responde a preguntas específicas, como, por ejemplo, "¿cuál es la altura promedio en centímetros de una población?".
Esta rama estadística se emplea para detallar las características fundamentales de los datos recopilados en un estudio. El proceso implica la recopilación, almacenamiento y organización de datos, que luego se presentan visualmente mediante gráficos y tablas. Además, se calculan parámetros sencillos que proporcionan una visión básica del grupo de datos.
La estadística descriptiva proporciona resúmenes sencillos sobre la muestra y medidas fundamentales. Estos resúmenes, combinados con un análisis gráfico básico, forman la base esencial para prácticamente todos los análisis cuantitativos de datos.
Características de la Estadística Descriptiva:
Descripción y Resumen:
La estadística descriptiva tiene la función principal de describir, mostrar y resumir las características básicas de un conjunto de datos en un estudio específico. Proporciona un resumen que describe la muestra de datos y sus medidas, facilitando la comprensión de los analistas.
Representación de Datos sin Teorías o Inferencias:
A diferencia de las estadísticas inferenciales, la estadística descriptiva se centra únicamente en representar la muestra de datos disponible. No incluye teorías, inferencias, probabilidades ni conclusiones.
Distinción de la Estadística Inferencial:
La estadística descriptiva se diferencia claramente de las estadísticas inferenciales. Se limita a describir lo que es o lo que muestran los datos, sin realizar inferencias o generalizaciones.
Relación con la Estadística Inferencial:
Para una comprensión más profunda de la estadística descriptiva, es crucial reconocer su relación con la estadística inferencial. La estadística inferencial se utiliza para comparar diferencias entre grupos de tratamiento, basándose en mediciones de la muestra para hacer generalizaciones sobre la población más amplia de sujetos.
Simplificación de Datos:
La estadística descriptiva se emplea para presentar descripciones cuantitativas de manera manejable. Permite simplificar grandes cantidades de datos, reduciéndolos a resúmenes más sencillos.
Ejemplos Prácticos:
Ejemplos como la media de bateo en béisbol o el promedio de calificaciones ilustran cómo la estadística descriptiva utiliza un solo número para resumir grandes conjuntos de observaciones. Aunque estos resúmenes simplifican, es importante reconocer que pueden perder detalles importantes.
Limitaciones y Riesgos:
Al utilizar un único indicador para describir un conjunto extenso de observaciones, existe el riesgo de distorsionar los datos originales o perder detalles cruciales. Por ejemplo, la media de bateo no revela si el bateador está bateando jonrones o sencillos, destacando las limitaciones de la estadística descriptiva.
Aunque la estadística descriptiva ofrece un potente resumen que facilita comparaciones entre individuos u otras unidades, es esencial comprender sus limitaciones y emplearla de manera consciente.
1.1 Medidas de Tendencia Central en el Contexto de la Salud y el Deporte:
Las medidas de tendencia central son herramientas esenciales en la evaluación de datos relacionados con la actividad física y el deporte, proporcionando una estimación del punto central en una distribución de valores. Aquí se presentan tres tipos fundamentales de estimaciones de la tendencia central:
1. La Media o Promedio:
La media es un método ampliamente utilizado para describir la tendencia central. En el ámbito de la salud y el deporte, calcular la media de las puntuaciones de un examen puede ayudar a entender el rendimiento promedio de los participantes. Por ejemplo, si tenemos las puntuaciones de un examen: 15, 20, 21, 20, 36, 15, 25, 15, la media sería 20.875. Esto nos brinda una idea general del rendimiento promedio en la evaluación.
2. La Mediana:
La mediana representa la puntuación central en un conjunto de valores. Para ilustrar, consideremos el rendimiento de un grupo de atletas. Al ordenar las puntuaciones en orden numérico, la mediana sería la puntuación en el centro. En el ejemplo dado, las puntuaciones ordenadas son: 15, 15, 15, 20, 20, 21, 25, 36. Con 8 puntuaciones, las puntuaciones 4 y 5 representan el punto medio, dando como resultado una mediana de 20.
3. La Moda:
La moda es el valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de puntuaciones. En el contexto deportivo, podría indicar la actividad más frecuentemente realizada por un grupo de deportistas. En el conjunto de puntuaciones proporcionado, la moda sería 15, ya que aparece tres veces. En distribuciones más complejas, como una bimodal, podríamos tener dos valores modales significativos.
Es importante notar que, para el mismo conjunto de puntuaciones, obtenemos tres valores diferentes (20.875, 20 y 15) para la media, la mediana y la moda respectivamente. Si la distribución es realmente normal, estos tres valores serán iguales. Este conocimiento es valioso al interpretar datos relacionados con la salud y el deporte, permitiendo una comprensión más completa de la variabilidad en los resultados.
Dispersión y Contexto Deportivo:
La dispersión, que mide la amplitud de los valores alrededor de la tendencia central, es vital en el análisis de datos deportivos. Dos medidas comunes son el rango y la desviación estándar. Por ejemplo, el rango, que es la diferencia entre el valor más alto y más bajo, podría indicar la variabilidad en los tiempos de carrera de un equipo. En el caso de nuestra distribución de ejemplo, el rango es 21, mostrando la amplitud de las puntuaciones. Estas medidas de dispersión son fundamentales para evaluar la consistencia o variabilidad en el rendimiento físico
1.2 Métodos Estadísticos en investigación:
Los métodos estadísticos son herramientas fundamentales en el análisis de datos brutos de la investigación, empleando fórmulas matemáticas, modelos y técnicas para extraer información y evaluar la solidez de los resultados. Aquí se distinguen dos tipos de datos, cualitativos y cuantitativos, cada uno sometido a procedimientos específicos.
Datos Cualitativos en el contexto de la Actividad Física:
No son estadísticos y tienden a ser no estructurados o semiestructurados.
Se clasifican según propiedades, atributos, etiquetas y otros identificadores.
Usados para formular preguntas "por qué" y generar teorizaciones, interpretaciones, hipótesis y comprensiones iniciales.
Ejemplo:
Características cualitativas de la participación en clases de yoga:
Estilo de enseñanza relajado.
Utilización de música suave.
Duración de la sesión.
Preferencia por ejercicios de flexibilidad.
Datos Cuantitativos en el Contexto de la Salud y el Deporte:
Son estadísticos y de naturaleza estructurada, medidos mediante números y valores.
Usados para formular preguntas "cuánto" o "cuántos" y proporcionan información concluyente.
Generados mediante pruebas, experimentos, encuestas, informes de mercado, métricas, entre otros.
Ejemplo:
Datos cuantitativos sobre el rendimiento físico de un grupo de corredores:
Número de kilómetros corridos por semana.
Tiempo promedio de recuperación después de una carrera.
Frecuencia cardíaca máxima alcanzada durante el ejercicio.
Niveles de resistencia medidos en una prueba de resistencia.
Esquema de Método Estadístico en el Contexto de la Salud y el Deporte:
Datos Cualitativos (Actividad Física) No son estadísticos y suelen ser no
estructurados o semiestructurados. Estos datos no se miden necesariamente con
números duros que se utilizan para elaborar gráficos y diagramas. En cambio,
se clasifican en función de propiedades, atributos, etiquetas y otros
identificadores. |
Datos Cuantitativos (Rendimiento Físico): Pueden utilizarse para formular la
pregunta "por qué". Se trata de una investigación y a menudo está
abierta hasta que se lleve a cabo una investigación más profunda. La
generación de estos datos de la investigación cualitativa se utiliza para
teorizaciones, interpretaciones, desarrollo de hipótesis y comprensiones
iniciales. |
Los datos cuantitativos pueden generarse mediante:
• Pruebas.
• Experimentos.
• Encuestas.
• Informes de mercado.
• Métricas
2. Instrumentos de Validación de Datos:
La prueba de validación de datos es un proceso esencial que permite a los usuarios verificar la validez y completitud de los datos manipulados. Este procedimiento asegura que las transformaciones realizadas en los datos sean exitosas y que la base de datos se mantenga correctamente con información específica y precisa. En términos simples, la validación de datos forma parte de las pruebas de bases de datos, donde se verifica si los datos cumplen con las condiciones de negocio establecidas.
El proceso de validación de datos se compone de cuatro pasos fundamentales:
1. Plan de Detalle:
Este paso crítico implica la creación de una hoja de ruta detallada para la validación de datos.
Se aborda la expectativa general ante posibles problemas en los datos de origen y cómo abordarlos.
Define el número de iteraciones necesarias durante la validación de los datos.
2. Validación de la Base de Datos:
Asegura la presencia de todos los datos aplicables desde el origen hasta el destino.
Responsable de determinar el número de registros, el tamaño de los datos y la comparación de la fuente y el destino basándose en los campos de datos.
3. Validación del Formato de los Datos:
El objetivo principal es garantizar que los datos sean comprensibles en el sistema de destino.
Los usuarios finales deben entender claramente si los datos cumplen o no con las expectativas del negocio.
Se enfoca en verificar que el formato de los datos sea coherente y comprensible.
Estos instrumentos de validación son esenciales para mantener la integridad y la calidad de los datos en el proceso de transformación y transferencia, garantizando que los datos utilizados sean válidos, precisos y cumplan con los requisitos empresariales establecidos.
Tipos de Instrumentos de Validación:
La validación implica la realización de pruebas documentadas para asegurar que un proceso se ajuste sistemáticamente a los requisitos establecidos. Este proceso requiere obtener un sistema que se ajuste a los requisitos y luego realizar estudios que respalden esa conformidad. Las herramientas estadísticas son valiosas en ambas etapas del proceso.
Existen varios tipos de validación de datos, y la mayoría de los procedimientos de validación realizan una o varias comprobaciones para garantizar la corrección de los datos antes de almacenarlos en la base de datos. Los tipos comunes de comprobaciones de validación de datos incluyen:
Comprobación del Tipo de Datos:
Confirma que los datos ingresados son del tipo correcto, como datos numéricos en un campo designado para ello.
Comprobación de Código:
Asegura que un campo se seleccione de una lista válida de valores o siga reglas de formato específicas, por ejemplo, validar un código postal con una lista de códigos válidos.
Comprobación de Rangos:
Verifica si los datos ingresados están dentro de un rango predefinido, como la latitud y longitud en datos geográficos.
Comprobación del Formato:
Se aplica a datos que siguen un formato predefinido, como las fechas almacenadas en "AAAA-MM-DD" o "DD-MM-AAAA".
Comprobación de Consistencia:
Confirma que los datos se han introducido de manera lógicamente coherente, como verificar si la fecha de entrega es posterior a la fecha de envío.
Comprobación de Unicidad:
Asegura que ciertos datos, como identificaciones o direcciones de correo electrónico, sean únicos en la base de datos.
Estas comprobaciones de validación garantizan la calidad y precisión de los datos, verificando su integridad y coherencia en función de los requisitos establecidos.
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Tipo
de Validación |
Descripción |
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Longitud |
Verifica
que los datos no sean ni demasiado cortos ni largos. |
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Búsqueda en Tabla |
Busca
valores aceptables en una tabla de referencia. |
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Presencia |
Asegura
que se hayan introducido datos en un campo. |
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Rango |
Confirma
que un valor está dentro del rango especificado. |
Protección de la Confidencialidad de la Información
La información confidencial se refiere a comunicaciones personales o datos vinculados a las actividades de una organización que no son de conocimiento público y solo se comparten entre un grupo selecto de personas. Esta información circula entre diversas entidades en el curso de sus labores.
A continuación, se presentan algunos ejemplos comunes de información confidencial, detallados en la siguiente infografía:
Documentos marcados como confidenciales.
Listas y datos de clientes.
Información financiera no publicada.
Propiedad intelectual, como patentes, fórmulas y nuevas tecnologías.
Datos de partes externas.
Información sobre el negocio y los productos, como precios, estrategias de marketing y otros.
Objetivos y previsiones no publicados marcados como confidenciales.
Todas las empresas gestionan datos personales de su personal, usuarios, miembros, etc., los cuales solo se utilizan para los fines para los que fueron recopilados y no se divulgan a personas ajenas a la organización sin el debido permiso, de acuerdo con la legislación de protección de datos en cada país.
Es crucial aclarar las siguientes definiciones establecidas en la Ley 1581 de 2012:
Titular de la información: "Persona natural cuyos datos personales son objeto de tratamiento".
Responsable del tratamiento: "Persona natural o jurídica, pública o privada, que, por sí misma o en colaboración con otros, decide sobre la base de datos y/o el tratamiento de los datos".
Encargado del tratamiento: "Persona natural o jurídica, pública o privada, que, por sí misma o en colaboración con otros, lleva a cabo el tratamiento de datos personales en nombre del responsable del tratamiento".
Documento
Ley 1581 de 2012 que constituye el marco general de la protección de los datos personales en Colombia: chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://sena.territorio.la/content/index.php/institucion/Complementaria/institution/SENA/Operacion/21710107/Contenido/OVA/CF2/downloads/Ley_1581_de_2012.pdf
3.2 Habeas Data
En Colombia, el Derecho de Habeas Data se fundamenta en la autorización concedida a los residentes para actualizar, conocer y rectificar toda la información almacenada por diversas entidades y bases de datos en el territorio nacional. Esta prerrogativa surgió como una parte esencial de los artículos 15 y 20 de la Constitución Política y evolucionó posteriormente como un derecho independiente y autónomo, aplicable a todos los ciudadanos colombianos.
La excepción del Habeas Data comenzó a regir desde 1995, pero fue en 2008 cuando se promulgó la primera Ley específica, la Ley 1266, que se centró principalmente en la información financiera. Esta ley permitió a los bancos evaluar el riesgo crediticio de una persona mediante el análisis de hábitos de pago, créditos anteriores y datos salariales.
La Ley 1266 de 2008, también conocida como Ley de Habeas Data, abarca todos los datos personales de índole financiera, crediticia, comercial y de servicios registrados en una base de datos. En consecuencia, su aplicación regula específicamente el uso de dicha información, excluyendo otros tipos de datos, como aquellos de carácter exclusivamente personal o doméstico, así como los incluidos en historias clínicas.
Posteriormente, en 2012, se promulgó la Ley 1581, la norma más reciente en cuanto al derecho de Habeas Data en Colombia. Esta ley, de alcance general, se aplica a todos los ámbitos de recolección de datos de una persona que no sean de naturaleza financiera o crediticia, siendo utilizados por entidades tanto públicas como privadas. La ley establece los lineamientos para el manejo de la información personal de una persona y prohíbe su utilización sin la debida autorización del propietario. Cualquier entidad o persona que utilice datos individuales sin la debida autorización está sujeta a sanciones y multas. Es común solicitar la aceptación explícita al recopilar datos, ya sea al firmar un contrato o realizar una compra.
Para obtener una definición más detallada del Habeas Data en Colombia, se recomienda revisar el siguiente video: "HABEAS DATA EN COLOMBIA".
Proceso Administrativo
El proceso administrativo es esencial en la gestión de actividades y se compone de cuatro fases fundamentales: planear, organizar, dirigir y controlar. Aunque diversos puestos y departamentos de una empresa tienen tareas específicas basadas en conocimientos particulares, los directivos enfrentan un conjunto más amplio y complejo de responsabilidades. La gestión requiere habilidades para abordar desafíos procedimentales, estructurales e interpersonales en la guía hacia la consecución de objetivos.
1. Planificación
En la función de planificación, los directivos crean un plan para alcanzar las metas y objetivos de la empresa. Implica asignar recursos, delegar responsabilidades, establecer plazos y normas realistas. La comunicación desempeña un papel crucial, ya sea al reunirse con la dirección para discutir objetivos o al comunicar detalles de proyectos al equipo. Requiere ajustes continuos y una visión clara de los objetivos de la empresa.
2. Organización
Además de la planificación, la capacidad organizativa del directivo garantiza el buen funcionamiento de la empresa o unidad. Desde establecer procesos y estructuras internas hasta asignar tareas eficientemente, mantener la organización durante las operaciones diarias es crucial. La reorganización en respuesta a nuevos desafíos también es esencial para adaptarse a cambios en la empresa.
3. Dirección
La dirección implica liderar las tareas diarias y gestionar períodos de cambios o retos significativos. Proyectar liderazgo al establecer objetivos y comunicar procesos, productos o políticas internas es esencial. Los directivos actúan como líderes, brindando estímulo, reconocimiento y manejando conflictos de manera justa y decisiva.
4. Control
Para garantizar el éxito de la empresa, los directivos deben supervisar constantemente el rendimiento de los empleados, la calidad del trabajo y la eficacia de los proyectos. El control implica asegurar que los objetivos se cumplan adecuadamente y realizar cambios cuando sea necesario. El control de calidad es esencial para garantizar la excelencia en todas las funciones administrativas.
Aunque algunas habilidades gerenciales pueden desarrollarse en roles de entrada, la formación formal, como una especialización en administración de empresas, puede proporcionar una base sólida para abordar filosofías y mejores prácticas de gestión, preparando a los individuos para roles directivos.
5.1 Planeación Estratégica
La planeación estratégica es una disciplina que implica la creación, implementación y evaluación de estrategias empresariales específicas en relación con los objetivos a largo plazo de una empresa. Este proceso, esencialmente sinónimo de gestión estratégica, se enfoca en la integración de diferentes departamentos para lograr metas estratégicas.
Video sobre planeación estratégica
El desarrollo de la planeación estratégica involucra una reflexión profunda y una planificación meticulosa por parte de la alta dirección. Antes de decidir sobre un plan de acción, los ejecutivos exploran diversas opciones con el objetivo de seleccionar una estrategia que promueva resultados positivos, sea rentable y tenga alta probabilidad de éxito, minimizando riesgos financieros indebidos.
La planificación estratégica generalmente consta de tres pasos fundamentales:
1. Formulación de la Estrategia
Este paso implica determinar metas, misión y objetivos de la organización, identificando planes de acción óptimos para alcanzarlos. La alta dirección suele liderar este proceso, ya que tiene la autoridad para asignar recursos necesarios. La formulación de estrategias crea un marco específico que guía la organización hacia resultados concretos.
2. Implementación de la Estrategia
Una vez formulada, la estrategia se traduce en objetivos específicos y se asignan recursos para su ejecución. La calidad de la comunicación de la estrategia y la aceptación por parte de los empleados son cruciales para el éxito de esta fase. La implementación eficaz implica desarrollar una estructura sólida, maximizar el uso de recursos pertinentes y alinear los esfuerzos de marketing con los objetivos estratégicos.
3. Evaluación de la Estrategia
La evaluación estratégica comprende dos tipos de evaluación: la de la organización empresarial/estrategia actual y la de las competencias de gestión estratégica. La primera se centra en entender el modelo de negocio, valores, ventajas, cultura y más, mientras que la segunda se enfoca en la capacidad de la organización para lograr y mantener reconocimiento en el mercado.
Evaluación de la Organización Empresarial y Estrategia Actual
Esta evaluación se concentra en analizar diversos aspectos del modelo empresarial existente. Se examinan el sistema de valores, las ventajas actuales, las competencias, la cultura organizacional, los factores dinámicos y las tendencias del entorno empresarial, así como los patrones y la trayectoria actual. Se busca identificar incongruencias, conflictos, amenazas, problemas y oportunidades dentro de la organización.
Esta evaluación no solo sirve como una herramienta de análisis retrospectivo, sino que también actúa como un impulsor de cambio. Al examinar a fondo la situación actual, se generan ideas y reflexiones estratégicas que se aplicarán en la creación de la estrategia y en la innovación del diseño empresarial. La investigación exhaustiva llevada a cabo tiene como objetivo proporcionar una visión completa y detallada de la organización.
Evaluación de las Competencias de Gestión Estratégica
Enfocada en la competencia de gestión estratégica, esta evaluación analiza la capacidad de la organización para alcanzar y mantener un reconocimiento sólido en el mercado. Al evaluar un plan para mejorar el servicio al comprador, por ejemplo, la empresa puede identificar la necesidad de implementar un nuevo sistema tecnológico de administración para mantener relaciones efectivas con los consumidores y clientes. Este análisis se orienta hacia la consecución de las metas deseadas en la gestión estratégica de las relaciones con los consumidores.
En conjunto, estas evaluaciones proporcionan una comprensión integral de la organización y su capacidad para llevar a cabo estrategias exitosas y mantener una gestión estratégica efectiva en el mercado.
Proyección de Mercado: Análisis y Validación
La proyección de mercado constituye un componente crucial en el análisis de mercado, anticipando cifras, características y tendencias futuras del mercado objetivo. En un análisis estándar, se proyecta el número estimado de clientes potenciales, segmentándolos para evidenciar una previsión de mercado. Un ejemplo sencillo de esto es definir dos segmentos de mercado objetivo y proyectar los clientes potenciales en cada uno de ellos por año.
Es fundamental que cualquier proyección de mercado se someta a una verificación de la realidad. Al formular una previsión, es necesario encontrar medios para contrastarla con la realidad. En este contexto, si el mercado total tiene un valor estimado, se podría calcular las ventas de todos los competidores para verificar si ambas cifras guardan relación. En el ámbito internacional, se podría cotejar las cifras de producción, importación y exportación para validar si las estimaciones de envíos anuales coinciden con las cifras publicadas. Consultar con proveedores que hayan vendido productos en ese mercado en un año específico también puede ayudar a confirmar la precisión de la previsión. Además, buscar datos macroeconómicos puede brindar información sobre el tamaño relativo de este mercado en comparación con otros similares.
Al seleccionar los segmentos objetivo, es crucial considerar las diferencias inherentes al mercado, identificar las claves del éxito, evaluar la ventaja competitiva y analizar los puntos fuertes y débiles de la empresa. Enfoque en el mejor mercado no necesariamente se refiere al más grande o de mayor crecimiento, sino al que mejor se adapte al perfil y capacidades de la empresa.
Síntesis
La gestión del registro de datos se enfoca en los principios clave y las buenas prácticas para presentar conjuntos de datos pequeños y medianos. El objetivo principal es comparar los resultados entre diferentes grupos experimentales. Se destaca la importancia de mostrar la mayor cantidad posible de datos reales en lugar de depender únicamente de la estadística descriptiva para resumir los conjuntos de datos. Este enfoque se apoya en consideraciones como la validación de instrumentos, la confidencialidad de la información, las técnicas de análisis de datos y el proceso administrativo de la organización.
Glosario
A
Análisis de datos: es el proceso de recopilación, modelización y análisis de datos para extraer información que sirva de apoyo a la toma de decisiones.
B
Base de datos: un almacén de datos diseñado de forma organizada, que facilita la búsqueda de la información que se necesita.
C
Campo: elemento de un registro de base de datos en el que se almacena una información. Por ejemplo, "nombre" en una libreta de direcciones electrónica.
Campo clave: identificador único de un registro de la base de datos o de una entrada de la tabla.
H
Hoja de cálculo: espacio o área de trabajo que permite gestionar datos los cuales hacen parte de la información que se almacena en el libro.
I
Instrumento de evaluación: indican los insumos que aportan a la información a partir de preguntas, datos estadísticos o cualquier fuente para validar confiabilidad
T
Transferencia de datos: cuando el responsable del tratamiento de los datos con presencia en Colombia envía o transfiere los datos personales a un receptor que también tiene la connotación de ser responsable del manejo de datos a otro lugar al interior del país o al exterior.
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