¿QUE ES LA ESTADISTICA?

La estadística es el lenguaje universal de la ciencia. Como usuarios potenciales de la estadística necesitamos dominar la ciencia y el arte de utilizar correctamente su metodología. El empleo cuidadoso de los métodos estadísticos permite obtener información precisa de los datos. Estos métodos incluyen:

1) Definir cuidadosamente la situación

2) Recolectar los datos

3) Resumir con precisión los datos

4) Obtener y comunicar las conclusiones significativas

  La estadística implica información, números para resumir esa información y su interpretación. El término estadística posee varios significados para personas de diversos entornos e intereses. Para algunos es un campo de “magia” en el que una persona con conocimientos supera a las demás. Para otros, se trata de un medio para recolectar y representar grandes cantidades de información. Y todavía para otro grupo, se trata de un medio para tomar “decisiones de frente a la incertidumbre”. En la perspectiva idónea, cada uno de estos puntos de vista es correcto.

La estadística descriptiva es una parte de la estadística que se dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es muy básico, pero fundamental en todo estudio. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, su poder inferencial es mínimo y debería evitarse tal proceder. Otras ramas de la estadística se centran en el contraste de hipótesis y su generalización a la población.

Algunas de las técnicas empleadas en este primer análisis de los datos se enumeran más abajo en el listado de conceptos básicos. Básicamente, se lleva a cabo un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central, para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central.

El termino estadística inferencial se refiere a la técnica de interpretación de los valores resultantes de las técnicas descriptivas y a la toma de decisiones  y obtención de de conclusiones sobre la población muestreada

ESTADISTICA: CIENCIA DE RECOLECTAR, DESCRIBIR E INTERPRETAR DATOS.

Introducción a la Estadística Descriptiva

Antes de entrar en la materia  de estadística, definiremos algunos conceptos básicos:

Población

Es la colección o conjunto de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas.

Muestra

Es un subconjunto de la población. 

Variable

Característica de interés sobre cada elemento de una población o muestra.

Dato

Valor de la variable asociada a un elemento de una población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo.

Datos

Conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los elementos que pertenecen a la muestra.

Experimento

Actividad planeada cuyos resultados producen un conjunto de datos.

Parámetro

Valor numérico que resume todos los datos de la población completa.

Estadígrafo

Valor numérico que resume todos los datos de la muestra.

 La estadística descriptiva es una ciencia que analiza series de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de estas variables.

Tipos de datos

Lo que estudiamos en cada individuo de la muestra son las variables (edad, sexo, peso, talla, tensión arterial sistólica, etcétera). Los datos son los valores que toma la variable en cada caso. Lo que vamos a realizar es medir, es decir, asignar valores a las variables incluidas en el estudio. Deberemos además concretar la escala de medida que aplicaremos a cada variable.

La naturaleza de las observaciones será de gran importancia a la hora de elegir el método estadístico más apropiado para abordar su análisis.

 Con este fin, clasificaremos las variables, a grandes rasgos, en dos tipos variables cuantitativas o variables cualitativas.

a.

Variables cuantitativas

Son las variables que pueden medirse, cuantificarse o expresarse numéricamente, tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales).

Las variables cuantitativas pueden ser de dos tipos:

Discretas:

sólo pueden tomar valores enteros (0,1, 2, 8, 4, etc.). Por ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2, 3….,etc, pero, por ejemplo, nunca podrá ser 3,45), no admiten todos los valores intermedios en un rango.

Continuas

Pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h…etc. Si admiten tomar cualquier valor dentro de un rango numérico determinado (edad, peso, talla).

b.

Variables cualitativas

Este tipo de variables representan una cualidad o atributo que clasifica a cada caso en una de varias categorías. no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo).

 La situación más sencilla es aquella en la que se clasifica cada caso en uno de dos grupos (hombre/mujer, enfermo/sano, fumador/no fumador). Son datos

dicotómicos o binarios. Como resulta obvio, en muchas ocasiones este tipo de clasificación no es suficiente y se requiere de un mayor número de categorías (color de los ojos, grupo sanguíneo, profesión, etcétera).

En el proceso de medición de estas variables, se pueden utilizar dos escalas:

Escalas nominales

Ésta es una forma de observar o medir en la que los datos se ajustan por categorías que no mantienen una relación de orden entre sí (color de los ojos, sexo, profesión, presencia o ausencia de un factor de riesgo o enfermedad, etcétera).

Escalas ordinales

: en las escalas utilizadas, existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías (grados de disnea, estudio de un tumor, etcétera).

Las variables también se pueden clasificar en:

Variables unidimensionales:

sólo recogen información sobre una característica (por ejemplo: edad de los alumnos de una clase).

Variables bidimensionales:

recogen información sobre dos características de la población (por ejemplo: edad y altura de los alumnos de una clase).

Variables pluridimensionales:

recogen información sobre tres o más características (por ejemplo: edad, altura y peso de los alumnos de una clase).

Cuando se estudia el comportamiento de una variable hay que distinguir los siguientes conceptos:

Individuo

Cualquier elemento que porte información sobre el fenómeno que se estudia. Así, si estudiamos la altura de los niños de una clase, cada alumno es un individuo; si estudiamos el precio de la vivienda, cada vivienda es un individuo.

Población:

conjunto de todos los individuos (personas, objetos, animales, etc.) que porten información sobre el fenómeno que se estudia. Por ejemplo, si estudiamos el precio de la vivienda en una ciudad, la población será el total de las viviendas de dicha ciudad.

Muestra:

subconjunto que seleccionamos de la población. Así, si se estudia el precio de la vivienda de una ciudad, lo normal será no recoger información sobre todas las viviendas de la ciudad (sería una labor muy compleja), sino que se suele seleccionar un subgrupo (muestra) que se entienda que es suficientemente representativo.

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