es una ciencia formal y una herramienta que estudia usos
y análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar
las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia
en forma aleatoria o condicional.
Es transversal a una amplia variedad de disciplinas,
desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud
hasta el control de calidad.
Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o
instituciones gubernamentales.
La estadística se puede
clasificar en dos grandes ramas:
* Estadística descriptiva o
deductiva.
* Estadística inferencial o
inductiva.
La primera se emplea
simplemente para resumir de forma numérica o gráfica un conjunto de datos. Se
restringe a describir los datos que se analizan. Si aplicamos las herramientas
ofrecidas por la estadística descriptiva a una muestra, solo nos limitaremos a
describir los datos encontrados en dicha muestra, no se podrá generalizar la
información hacia la población.
La estadística inferencial permite realizar
conclusiones o inferencias, basándose en los datos simplificados y analizados
de una muestra hacia la población o universo. Por ejemplo, a partir de una
muestra representativa tomada a los habitantes de una ciudad, se podrá inferir
la votación de todos los ciudadanos que cumplan los requisitos con un error de
aproximación.
La estadística resulta
fundamental para conocer el comportamiento de ciertos eventos, por lo que ha
adquirido un papel clave en la investigación. Se usa como un valioso auxiliar y
en los diferentes campos del conocimiento y en las variadas ciencias. Es un
lenguaje que permite comunicar información basada en datos cuantitativos.
Es tan importante que casi
no existe actividad humana en que no esté involucrada la Estadística. Las
decisiones más importantes de nuestra vida se toman con base en la aplicación
de la Estadística. Pongamos algunos ejemplos.
La estadística es de gran
importancia en la investigación científica debido a que:
Permite una descripción más
exacta.
Nos obliga a ser claros y
exactos en nuestros procedimientos y en nuestro pensar.
Permite resumir los resultados de manera
significativa y cómoda.
Nos permite deducir conclusiones generales.
La evolución de la
estadística ha llegado al punto en que su proyección se percibe en casi todas
las áreas de trabajo. También abarca la recolección, presentación y
caracterización de información para ayudar tanto en el análisis e
interpretación de datos como en el proceso de la toma de decisiones. La estadística
es parte esencial de la forma profesional, es hasta cierto punto una parte
necesaria para toda profesión.
Variables contenidas en
personas u objetos que refieren características o modalidades que no pueden
representarse con un número porque expresan opiniones, preferencias, creencias,
colores, y todo aquello que no pueda contarse.
La medición de este tipo de
variables se refiere a una mera clasificación de atributos, que describiremos
en porcentajes o por la cantidad de personas u objetos que entran en dicha
categoría.
Cuando este tipo de
variables fluctúan entre dos valores, como el sexo biológico, son dicotómicas,
cuando presentan tres o más oportunidades de variación, se nominan politómicas.
P.ej. el contenido semántico de las respuestas a una pregunta abierta o las
preferencias por el color de ropa.
Cuantitativas
Las variables cuantitativas
son características de una población que pueden registrarse con un valor numérico.
Determinan cuanto de algo se posee, no sólo si se posee (como con las variables
cualitativas). Existen dos tipos de variables cuantitativas:
Variables cuantitativas
discretas; adoptan solamente valores enteros a lo largo de un intervalo,
dejando espacio entre los valores fraccionarios posibles. Este tipo de
variables consisten en observaciones que podemos contar. El numero de hijos de
una pareja es un dato discreto, se puede decir que una familia tiene 1,2,3,4,5
hijos pero no tiene sentido decir que una familia tiene 2.36 hijos.
Variables cuantitativas
continuas; adoptan un valor en cualquier punto (entero o fraccionario) a lo
largo de un intervalo y el número de decimales que toma dependerá de la
precisión del instrumento de medición más que del valor del dato en si.
El
proceso de asignar un valor numérico a una variable se llama
medición. Las escalas de medición sirven para ofrecernos información sobre las
clasificaciones que podemos hacer con respecto a las variables (discretas o
continuas).
Cuando se mide una variable
el resultado puede aparecer en uno de cuatro diversos tipos de escalas de
medición; nominal, ordinal, intervalo y razón.
Conocer la escala a la que
pertenece una medición es importante para determinar el método adecuado para
describir y analizar esos datos.
Escala nominal:
Utiliza los números para
identificar que un dato pertenece a un grupo o a una categoría. Es aquella
escala que no presenta un orden o dimensión particular, son observaciones que
pueden clasificarse o contarse.
En el análisis de datos
resulta más sencillo asignar a ciertos atributos “etiquetas” numéricas en lugar
de utilizar datos complejos. Por ello podemos utilizar un “1” para designar a
las mujeres y un “2” para designar a los hombres, sin que ninguno de los
números represente más o menos, solamente con el objetivo de distinguir y
organizar datos.
En esta escala cada persona
u objeto debe pertenecer a una y solamente una de las categorías que tienen y
el conjunto de estas categorías debe ser exhaustivo; es decir, tiene que
contener a todos los casos posibles.
Escala ordinal:
En esta escala los números
representan una clasificación (mayor que o menor que), sin que represente una
unidad de medida, quedando implícito que un número de mayor cantidad tiene más
alto grado de atributo medido en comparación de un número menor. Se establece
una gradación u orden natural para las categorías, cada uno de los datos puede
localizarse dentro de alguna de las categorías disponibles.
Escala de intervalo:
En esta escala además del
“mayor que” y el “menor que” también se establece una unidad de medida que nos
permite precisar cuanto se es mayor o menor. La unidad de medición es
arbitraria, el cero es convencional y pueden existir cantidades negativas; la
medición de la temperatura y del coeficiente intelectual son ejemplos de este tipo
de escala.
En esta escala se pueden
hacer comparaciones por medio de diferencias o de sumas, sin embargo no se
admiten comparaciones por medio de multiplicaciones, divisiones o porcentajes
pues carecen de sentido.
Escala de razón:
Similar a la escala de
intervalo, pero tiene un cero absoluto y por ello los múltiplos de los valores
de la escala serán significativos; el nivel de votos en una elección sería un
buen ejemplo de una escala de medición de razón.
