¿Qué hace un estadístico?

Cuando les digo a mis amigos que no son estadísticos que soy un estudiante de posgrado que cursa un doctorado en estadística, naturalmente dicen "oh, ¿entonces quieres ser profesor?". Les digo que no, en realidad planeo trabajar en la industria. Luego responden con "¿y hacer qué?". No he encontrado una buena respuesta a esta pregunta. Quiero darles una serie de problemas interesantes en los que trabajan los estadísticos, pero mi respuesta generalmente es confusa o es demasiado técnica. Creo que la mayoría de la gente nos imagina trabajando en Excel y calculando medias y desviaciones estándar.

¿Cuál es una buena respuesta a esta pregunta que es breve e interesante?

¡Gracias! (no estoy seguro de qué es una buena etiqueta existente para esta pregunta)

El área que más me interesa es el ámbito de la bioestadística. Las estadísticas se pueden usar a este respecto para hacer cualquier cosa, desde resumir los resultados de un ensayo farmacológico, determinar si Prozac es realmente más efectivo que la píldora de azúcar placebo, hasta la detección de tumores en pacientes con cáncer. Mira esta presentación que encontré:

¿Qué es la bioestadística?

Recuerde, un estadístico es una función que asigna un conjunto de datos a un conjunto de decisiones.

Un estadístico es un detective numérico, que descubre las historias ocultas en una gran cantidad de datos.

Un estadístico realiza los siguientes pasos genéricos:

1. Tiene un objetivo: probar una teoría, generar una predicción, etc.

2. Obtiene datos (a través de encuestas, experimentos, terceros, etc.) que son consistentes con el objetivo anterior.

3. Desarrolla un modelo estadístico que dice aproximadamente: Variable de interés = función de covariables + error aleatorio.

4. Estime el impacto de las covariables en la variable de interés utilizando varias herramientas de matemáticas / estadísticas.

5. Use las estimaciones resultantes para evaluar la teoría / generar predicciones.

Puede contextualizar los pasos genéricos anteriores a varias configuraciones. El contexto se puede cambiar según la audiencia. Por ejemplo:

• Con los médicos: analice cómo evaluaría la efectividad de los medicamentos.

• Con una audiencia más general, discuta cómo evaluaría al ganador en una próxima elección

• Con profesionales de negocios, discuta cómo evaluaría el impacto relativo de los diseños publicitarios, etc.

No soy estadístico, pero gran parte de mi trabajo involucra estadísticas, y trabajo en el cuidado de la salud.

Las dos cosas que paso la mayor parte del tiempo haciendo son:

a) examinar los tamaños de los efectos y las tendencias y ver si son "reales" b) presentar conjuntos de datos muy grandes de una manera simple para que los gerentes y usuarios de nuestros servicios puedan entenderlos, generalmente en forma de gráficos.

Dicho esto, NUNCA le expliqué con éxito mi trabajo a nadie en una fiesta, ¡así que creo que estoy en el mismo bote que tú! Me encanta cuando la gente dice "eso suena interesante", ¡porque no lo hace, no como yo lo digo!

El programa de televisión Numb3rs es útil ya que muchas personas lo han visto. Les digo que soy como los chicos de Numb3rs, excepto que trato de resolver problemas comerciales en lugar de crímenes. (Sustituya "problemas de negocios" por cualquier campo en el que trabaje). Eso generalmente obtiene la respuesta "¡Guau, genial!" que es mejor de lo que solía tener.

Mi intento de una respuesta simple que sea aplicable en todos los subdominios y comprensible (en esencia) para la persona laica: cuando la ciencia desarrolla teorías sobre el mundo, estas teorías se comparan con los datos del mundo real. El papel del estadístico es evaluar qué tan bien una o más teorías en competencia dan cuenta de los datos. Esto se logra con las matemáticas que permiten al estadístico cuantificar su incertidumbre sobre las conclusiones que extraen de la comparación de la teoría con los datos.

Un estadístico le dice a qué conclusiones se puede llegar a partir de un conjunto de datos y, quizás aún más importante, qué conclusiones no se pueden llegar.

Trabajo como estadístico para un equipo de inteligencia de negocios en un minorista en línea. En mi trabajo, con frecuencia construyo modelos para predecir varias cosas (como tasas de respuesta a catálogos, tasas de apertura de correos electrónicos, etc.). También ayudo al marketing a configurar pruebas A / B (por ejemplo, ¿el correo electrónico A funciona mejor que el correo electrónico B)? Suena como un problema simple, pero esto puede ser bastante complejo cuando comienzas a hacer algunos cálculos de potencia para tamaños de muestra. Además, los tomadores de decisiones en las empresas siempre quieren saber si el perfil A difiere del perfil B. Por ejemplo, ¿vendimos más zapatos negros que zapatos marrones este año? ¿Convertimos más clientes caducados con este catálogo? ¿Los canales de comercialización en los que las personas se convirtieron difieren este año de los utilizados el año pasado? Estas preguntas son (probablemente) fáciles de responder en la superficie,