LA ESTADISTICA "CIENCIA Y HERRAMIENTA"

INTRODUCCIÓN

Por mucho tiempo, la palabra estadística se refería a información numérica sobre los estados o territorios políticos. La palabra viene del  latín “statisticus” que significa “del estado”. Las estadísticas como las conocemos hoy día tomaron  en desarrollarse varios siglos y muchas mentes privilegiadas. John Graunt (1620-1674), un inglés que estudiaba los expedientes de los nacimientos y muertes descubrió que nacían más niños que niñas, pero también encontró que por estar los hombres más expuestos a accidentes ocupacionales , a enfermedades y la guerra, el número de hombres y mujeres en la edad de casarse era más o menos la misma.
        Graunt fue el primero en publicar sobre el análisis estadístico y su trabajo llevó al desarrollo de las ciencias actuariales utilizadas por las compañías de seguros.






¿Qué es estadística?
 La estadística es una colección de métodos para planificar y realizar  experimentos, obtener datos y luego analizar, interpretar, y formular una conclusión basada en esos datos. Es la ciencia encargada de recopilar, organizar, analizar e interpretar información numérica  o cualitativa, de manera que pueda llevar a conclusiones válidas.
        La estadística se puede definir como la ciencia que recopila, organiza, analiza e interpreta la información numérica o cualitativa, mejor conocida como datos, de manera que pueda llevar a conclusiones válidas.

     La estadística descriptiva es la ciencia que recopila , organiza e interpreta la información numérica ó cualitativa. Los periódicos, revistas, radio y televisión usan la estadística descriptiva para informar y persuadirnos acerca de ciertas acciones a tomar y en la formación de opiniones.

    La estadística inferencial es la ciencia que interpreta información de manera que pueda llevar a conclusiones válidas. Los gobiernos y las organizaciones utilizan la estadística para tomar decisiones que afectan directamente  nuestras vidas.


RELACIÓN DE LA ESTADÍSTICA CON OTRAS CIENCIAS

La investigación en Psicología, Sociología y Educación, al igual que ocurre en otras ciencias, en buena medida se basa en el manejo de recursos estadísticos como elementos indispensables para llegar a conclusiones aceptables por el resto de la comunidad científica. Dada la peculiaridad de su objeto de estudio, inabordable en la mayoría de los casos si no es a través de perspectivas complejas de relación entre variables, la atención de los investigadores en las ciencias humanas y sociales se concentra cada vez más en la llamada Estadística Multivariante. Los diseños complejos de investigación y análisis, las aportaciones más recientes de la informática para la aplicación de técnicas avanzadas de manipulación de datos y la discusión de estos aspectos desde perspectivas teóricas y aplicadas, preocupan y concentran a multitud de profesionales cuyo quehacer cotidiano es el estudio de cómo se investiga, haciendo de ello su especialidad. Paralelamente, otras especialidades dentro de estas ciencias utilizan el conocimiento ya elaborado y retransmitido, preocupadas más por los resultados y posibilidades que por las condiciones de aplicación y el fundamentos de uso, de tal forma que se ha propiciado la utilización de las técnicas estadísticas, sin considerar la adecuación de éstas a las condiciones en las que se aplican. 

A su vez, las ciencias sociales se han visto apabulladas en los últimos años por avances vertiginosos en informática y aplicaciones estadísticas (Manheim, 1982; Rossi y otros, 1983), y muy especialmente en la psicología (Judd y otros, 1995), lo que favorece una absorción de poca calidad por parte de los especialistas en áreas no metodológicas. Por otro lado, la adopción de procedimientos informáticos para realizar tareas metodológicas no parece ser una solución inmediata, considerando la ansiedad que generan los ordenadores, fenómeno muy generalizado (Fariña y Arce, 1993). 

La fusión de esta creciente complicación de las herramientas de análisis, junto con la discrepancia entre los objetivos de formación y la necesidad de uso de los recursos estadísticos, consigue finalmente que el especialista en áreas aplicadas tienda a descuidar aspectos muy básicos, previos a la aplicación de estos recursos estadísticos complejos. Por otro lado, en muchas ocasiones, la aplicación de herramientas estadísticas se deja arrastrar por hipótesis de comodidad, en el sentido de aplicarse para permitir la ejecución de una prueba o el ajuste de un modelo, no porque son las estrategias más adecuadas, sino porque son las más cómodas . 



CONCEPTOS QUE SE RELACIONAN CON LA ESTADÍSTICA 

En un estudio estadístico distinguimos:
a) Población: representa todo el conjunto de elementos que posee la información que vamos a analizar.

Por ejemplo: si vamos a analizar la estatura media de los españoles la población sería todos los ciudadanos españoles.

b) Muestra: del total de la población se selecciona un grupo representativo que es el que vamos a estudiar.

Por ejemplo: para analizar la estatura media de los españoles no podemos recoger esta información de los 44 millones de ciudadanos españoles sino que tenemos que definir un grupo de estudio, por ejemplo seleccionar a 2.000 personas. Este grupo tiene que ser representativo de la sociedad española por lo que tiene que incluir a hombres y a mujeres, gente de la ciudad y del campo, gente de diversos niveles de renta, de diversas edades. Es decir, la muestra tiene que ser como una imagen “en miniatura” de la población.
No podríamos seleccionar estas 2.000 personas exclusivamente del entorno urbano y de niveles elevados de renta ya que muy probablemente su estatura sea superior a la de la media de los españoles, y por lo tanto las conclusiones que obtengamos no sean aplicables a la población española en su conjunto.

c) Individuo: cada elemento de la muestra. En este ejemplo cada ciudadano del grupo de 2.000 que hemos seleccionado.

d) Variable estadística: es la información que vamos a analizar. En nuestro ejemplo, la estatura media.
Se pueden analizar varias variables: por ejemplo podríamos analizar la estatura (1ª variable) distinguiendo por sexo (2ª variable) y por edades (3ª variable).

Las variables pueden ser:

Cualitativas: características que no se pueden representar numéricamente. Por ejemplo, sexo.
Cuantitativas: características que sí se pueden representar numéricamente. Por ejemplo, altura y edad.

Estas variables numéricas a veces pueden tomar valores muy concretos (por ejemplo, número de años en el colegio: de 1 a 15), en cuyo caso se denominan variables cuantitativas discretas, y otras veces pueden tomar un número casi ilimitado de valores (por ejemplo, estatura; 1,41, 1,42, ... 1,54, 1,55, … 1,81, 1,82, ….) en cuyo caso se denominan variables cuantitativas continuas.

Para hacer más manejable la información, las variables cuantitativas continuas se suelen agrupar por intervalos: por ejemplo estatura de 1,40 a 1,45, de 1,46 a 1,50, de 1,55 a 1,60, …. De esta manera reducimos los grupos de respuesta.

Cuando agrupamos la información por intervalos podemos denominarlos indicando el valor inferior y superior de cada intervalo (por ejemplo, intervalo del 1,40 al 1,45), o también podemos denominarlo indicando el valor central de cada intervalo (por ejemplo el intervalo 1,40 al 1,45 lo identificaríamos por 1,425). A este valor representativo de cada intervalo se denomina “marca de clase”.

e) Modalidad: son los valores que pueden tomar las variables.

Sexo: puede ser masculino o femenino
Edad: 18 años, 19 años, 20 años hasta, 80, 90, … (si limitamos nuestro estudio a la población adulta)
Altura: ... 1,40 m, 1,41 m… , 1,60 m, 1,61 m... 2,10 m…

Estudio estadístico
Una vez definida las variables que vamos a estudiar y la muestra que vamos a analizar, hay que comenzar por obtener información (preguntamos a las 2.000 personas de la muestra su estatura, su edad y su sexo).

Dato estadístico es cada una de las informaciones obtenidas:

Joaquín P.: hombre, 47 años, 1,77 m
María C.: mujer, 33 años, 1,68 m

Los datos obtenidos en la observación hay que ordenarlos y recogerlos en una tabla que se denomina tabla estadística.

El número de observaciones realizadas se denomina “tamaño de la muestra”.

En nuestro ejemplo, el tamaño de la muestra es de 2.000 observaciones.

La frecuencia absoluta de un dato es el número de veces que aparece ese dato en las observaciones y la frecuencia relativa es el porcentaje que representa la frecuencia absoluta respecto del total.

Por ejemplo: el rango de estaturas 1,40 - 1,45 m figura 34 veces en las 2.000 observaciones:
Frecuencia absoluta: 34
Frecuencia relativa: 34 / 2.000 = 1,7%

Para resumir la información obtenida de la muestra se utilizan una serie de parámetros que se denominan medidas de centralización.

1.- La media aritmética representa el valor medio que toman los datos de una observación estadística. Se calcula sumando todos los resultados y dividiendo la suma entre el número de registros. La media aritmética tan sólo se puede calcular con datos numéricos (no se puede calcular con datos cualitativos).
Por ejemplo, en nuestro ejemplo sumaríamos las 2.000 estaturas obtenidas y la suma la dividiríamos entre 2.000.
Media = suma de estaturas / 2.000 = 3.341,55 / 2000 = 1,671 m

2.- Moda: es el resultado más repetido en una observación estadística (se puede calcular con datos numéricos y cualitativos).
Vemos que en este ejemplo el rango de valores más repetido es 1,65 – 1,70, con 372 resultados. Este rango sería la moda de la muestra.

3.- Mediana: es el valor que toma la variable de manera que al ordenarla de menor a mayor quedaría justo en el centro, siendo el 50% de los registros menores que ella y el otro 50% superiores a ella.
En nuestro ejemplo ordenaríamos las 2.000 estaturas de menor a mayor y buscaríamos la que ocupase la posición 1.000 (por ejemplo 1,68), de manera que la mitad de los resultados serían inferiores y la otra mitad superiores.

Las frecuencias absolutas o relativas se pueden representar sobre una gráfica de barras. Cada barra representa un valor de la variable. La altura de cada barra representa el valor de la frecuencia.

En este gráfico hemos representado la frecuencia absoluta.

También se puede utilizar el diagrama de sectores para representar las frecuencias (absolutas o relativas). Se utiliza un círculo dividido en sectores; cada sector representa un valor de la variable; la superficie del sector mide la frecuencia (absoluta o relativa).

"EL MÉTODO CIENTÍFICO"

Por proceso o "método científico" se entiende aquellas prácticas utilizadas y ratificadas por la comunidad científica como válidas a la hora de proceder con el fin de exponer y confirmar sus teorías. Las teorías científicas, destinadas a explicar de alguna manera los fenómenos que observamos, pueden apoyarse o no en experimentos que certifiquen su validez. Sin embargo, hay que dejar claro que el mero uso de metodologías experimentales, no es necesariamente sinónimo del uso del método científico, o su realización al 100%. Por ello, Francis Bacondefinió el método científico de la siguiente manera:

1. Observación: Es aplicar atentamente los sentidos a un objeto o a un fenómeno, para estudiarlos tal como se presentan en realidad, puede ser ocasional o causalmente.
2. Inducción: La acción y efecto de extraer, a partir de determinadas observaciones o experiencias particulares, el principio particular de cada una de ellas.
3. Hipótesis: Consiste en elaborar una explicación provisional de los hechos observados y de sus posibles causas.
4. Probar la hipótesis por experimentación.
5. Demostración o refutación (antítesis) de la hipótesis.
6. Tesis o teoría científica.

Así queda definido el método científico tal y como es normalmente entendido, es decir, la representación social dominante del mismo. Esta definición se corresponde sin embargo únicamente a la visión de la ciencia denominada positivismo en su versión más primitiva. Empero, es evidente que la exigencia de la experimentación es imposible de aplicar a áreas de conocimiento como la vulcanología, la astronomía, la física teórica, etcétera. En tales casos, es suficiente la observación de los fenómenos producidos naturalmente, en los que el método científico se utiliza en el estudio (directos o indirectos) a partir de modelos más pequeños, o a partes de éste.

“La Estadística dentro del método Científico”

La estadística no se puede utilizar como una caja mágica para extraer certezas, donde se introducen datos y se extraen leyes. La estadística, en el contexto de probabilidades y técnicas de inferencia, es incapaz por sí misma de suplantar al Método Científico, sólo es un gran apoyo.

¿Cómo ayuda la estadística en el Método Científico?

Definimos el Método Científico como un método o conjunto sistematizado de procesos en los que se basa la ciencia para explicar cualquier fenómeno y las leyes que los administran.

En la siguiente imagen os muestro, muy esquematizado, el proceso que se sigue al aplicar el Método Científico.

La estadística descriptiva es la herramienta más útil en la etapa deobservación, ya que nos permite extraer información para realizar nuestras hipótesis fundadas en estos resultados. También es utilizada para valorar los resultados del experimento.

La estadística analítica se utiliza a partir de la observación, ya que dependiendo de los datos observados, se utilizará una técnica u otra, y por supuesto en el proceso del experimento, ya que su diseño dependerá en cierta medida de las técnicas estadísticas más apropiadas, además, la estadística analítica es el primer y principal razonamiento válido.

Como vemos, la estadística proporciona un gran apoyo al Método Científico en las fases de observación y experimentación, pero en el proceso de hipótesis y en el de la obtención de una ley científica son otras las bases.

CONCLUSIÓN

La estadística juega un papel muy importante en nuestras vidas, ya que actualmente ésta se ha convertido en un método muy efectivo para describir con mucha precisión los valores de datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, además, sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del experto estadístico ha evolucionado mucho, ya no consiste sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de interpretación de esa información, ahora tiene un papel mucho más importante del que tenia en años pasados.

Es de vital importancia para nuestra vida profesional venidera, que manejemos estos conceptos con facilidad, así mismo el que los usemos de la manera apropiada, siempre en pro de buscar soluciones a los problemas que se nos puedan presentar.

GLOSARIO

• Dato: Valor de la variable asociado con un elemento de la población o muestra. Puede ser un número, una palabra o un símbolo.
• Datos: El conjunto de valores de una variable para cada uno de los elementos de la muestra.

• Estadística: Ciencia que se encarga de recolectar, describir e interpretar datos.
• Estadística descriptiva: Recolección, presentación y descripción de datos obtenidos de una muestra.
• Estadística inferencial: Se encarga de sacar conclusiones (inferencias) respecto a la población.
• Estadístico: Un valor numérico que representa los datos de una muestra.

• Experimento: Una actividad planificada que resulta en un conjunto de datos.
• Muestra: Un subconjunto representativo de la población.
• Parámetro: Un valor numérico que representa a todos los datos de la población.
• Población: Una colección o conjunto de objetos, individuos o eventos cuyas propiedades se van a estudiar.

COLEGIO DE BACHILLERES DEL ESTADO DE OAXACA PLANTE 04 "EL TULE"

ESTADISTICA 1

GRUPO: 505

ALUMNO: ARMANDO DANIEL ALAVEZ LOPEZ

PROFESOR: ARQ. ALEJANDRO ENRIQUE VASQUEZ MARTINEZ