A los datos numéricos se les llama estadísticas. En este sentido el término estadística se refiere a datos numéricos, tales como promedios, medianas, porcentajes y números índices que ayudan a entender una gran variedad de negocios y situaciones económicas. Sin embargo, el campo de la estadística es mucho más que datos numéricos. En un sentido amplio, la estadística se define como el arte y la ciencia de reunir datos, analizarlos, presentarlos e interpretarlos. Especialmente en los negocios y en la economía, la información obtenida al reunir datos, analizarlos, presentarlos e interpretarlos proporciona a directivos, administradores y personas que deben tomar decisiones para una mejor comprensión del negocio o entorno económico, permitiéndoles así tomar mejores decisiones con base en mejor información.
En el entorno mundial actual de los negocios y de la economía, todo mundo tiene acceso a enormes cantidades de información estadística. Los directivos y los encargados de tomar decisiones que tienen éxito entienden la información y saben usarla de manera eficiente.
Contaduría.
Las empresas de contadores públicos al realizar auditorías para sus clientes emplean procedimientos de muestreo estadístico. Una empresa de contadores desea de-terminar si las cantidades en cuentas por cobrar que aparecen en la hoja de balance del cliente representan la verdadera cantidad en cuentas por cobrar. Por lo general, el gran número de cuentas por cobrar hace que su revisión tome demasiado tiempo y sea muy costosa. Lo que se hace en estos casos es que el personal encargado de la auditoría selecciona un subconjunto de las cuentas al que se le llama muestra. Después de revisar la exactitud de las cuentas tomadas en la muestra los auditores concluyen si la cantidad en cuentas por cobrar que aparece en la hoja de balance del cliente es aceptable.
Finanzas.
Los analistas financieros emplean una diversidad de información estadística como guía para sus recomendaciones de inversión. En el caso de acciones, el analista revisa diferentes datos financieros como la relación precio/ganancia y el rendimiento de los dividendos. Al comparar la información sobre una determinada acción con la información sobre el promedio en el mercado de acciones, el analista empieza a obtener conclusiones para saber si una determinada acción está sobre o subvaluada.
Marketing.
Escáneres electrónicos en las cajas de los comercios minoristas recogen datos para diversas aplicaciones en la investigación de mercado. Proveedores de datos compran estos datos a las tiendas de abarrotes, los procesan y luego venden los resúmenes estadísticos a los fabricantes; quienes gastan cientos de miles de dólares por producto para obtener este tipo de datos. Los fabricantes también compran datos y resúmenes estadísticos sobre actividades promocionales como precios o displays promocionales. Los administradores de marca revisan estas estadísticas y las propias de las actividades promocionales para analizar la relación entre una actividad promocional y las ventas. Estos análisis suelen resultar útiles para establecer futuras estrategias de marketing para diversos productos.
Producción.
La importancia que se le da actualmente a la calidad hace del control de calidad una aplicación importante de la estadística a la producción. Para vigilar el resultado de los procesos de producción se usan diversas gráficas de control estadístico de calidad. En particular, para vigilar los resultados promedio se emplea una gráfica x-barra. Con una interpretación adecuada, una gráfica de x-barra ayuda a determinar si es necesario hacer algún ajuste o corrección a un proceso de producción.
Economía.
Los economistas suelen hacer pronósticos acerca del futuro de la economía o sobre algunos aspectos de la misma. Usan una variedad de información estadística para hacer sus pronósticos. Por ejemplo, para pronosticar las tasas de inflación, emplean información estadística sobre indicadores como el índice de precios al consumidor, la tasa de desempleo y la utilización de la capacidad de producción. Estos indicadores estadísticos se utilizan en modelos computarizados de pronósticos que predicen las tasas de inflación.
Fuente: Anderson, Sweeney & Williams – Estadística para Administración y Economía.
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