La estadística, para su mejor estudio, se ha dividido en dos grandes ramas:
Estadística descriptiva
La función descriptiva de la estadística se enfoca en la presentación y clasificación de los datos obtenidos de la población que se analiza, es decir, describe datos.
Estadística inferencial
Esta aplicación de la estadística busca plantear y resolver problemas específicos y/o hacer previsiones a partir de los datos de una muestra, dado que es muy difícil estudiar a la población completa. Esta rama de la estadística infiere a partir de los datos, entendiendo inferir como la estimación de un resultado.
Todo profesional que utilizará la estadística como herramienta debe conocer los siguientes conceptos básicos.
Censo: Un Censo constituye una indagación completa sobre las características que interesa investigar en todos los elementos que componen una población determinada.
Ejemplo: Censo Nacional de Población, Censo Agrícola-Ganadero, Censo Industrial etc.
Parámetro: Cualquier característica observable o medible de una población (ingreso,
peso, edad, C.I.).
Estadístico: Cualquier característica observable o medible de una muestra (ingreso, peso,
edad, C.I.).
Conjunto de todos los elementos que permiten resolver un problema y que presentan una característica común determinada, observable y medible. Por ejemplo, si el elemento es una persona, se pueden estudiar las características edad, peso, nacionalidad, sexo, etc. Los elementos que integran una población pueden corresponder a personas, objetos o grupos (por ejemplo, familias, las manzanas de una cosecha, empleados de una empresa, etc.).
Cuando es difícil estudiar la población debido a su gran tamaño o que provenga de un proceso que no se detiene (como la producción de un bien), se debe analizar un subconjunto o parte de ésta que la represente, llamado muestra, partiendo del supuesto de que este subconjunto presenta el mismo comportamiento y características que la población. En general, el tamaño de la muestra es mucho menor al tamaño de la población. Por ejemplo, a veces se estudian poblaciones enteras: elecciones, censos; otra veces números “pequeños”: los alumnos de una facultad, los habitantes de una ciudad, los miembros de una asociación, etc.; pero otras muchas veces se estudian muestras.
Un individuo o unidad estadística es cada uno de los elementos que componen la población. Debes tener en cuenta que un individuo en estadística puede ser distinto a un individuo como persona. Por ejemplo, en los censos económicos se obtienen datos de los negocios. En este caso cada negocio, que está formado por varias personas, es un individuo de la población.
Es el proceso de recabar los datos que se desean analizar, obtenidos de una proporción reducida y representativa de la población.
El dato es cada uno de los valores que se han obtenido al realizar un estudio estadístico. Por ejemplo: si se lanza una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: sol, sol, águila, sol, águila.
Se llama variable a una característica que se observa en una población o muestra, la cual se desea estudiar. La variable puede tomar diferentes valores dependiendo de cada individuo y se puede clasificar en cuantitativa y cualitativa.
En el siguiente vínculo puedes revisar como seleccionar una población y partiendo de ella, seleccionar la muestra para iniciar el análisis estadístico, el vídeo esta tomado de Luis Ernesto Arriola Guillén recuperado de:
Tipos de variables
A su vez las variables se dividen en distintos tipos, después del siguiente esquema se ofrece una breve descripción de cada tipo de variable.
Cuantitativa: Variable cuantitativa es aquella que se expresa en valores numéricos. Se subdividen en discreta y continúa.
Discreta: Es una variable expresada con valores enteros. Ejemplo: número de hijos de una familia, número de alumnos de un curso, número de empleados en una empresa.
Continúa: Es una variable que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo.
Ejemplo: peso (de 50 a 57.9 kg), estatura (de 1.70 a 1.76 m), sueldo (de $15,030.40 a
$25,299.90).
Cualitativa: Variable cualitativa es aquella que describe cualidades. No son numéricas y se subdividen en nominal y ordinal.
Nominal: Son variables presentadas sin orden ni jerarquía. Ejemplo: estado civil, preferencia por una marca, sexo, lugar de residencia.
Ordinal: Son variables organizadas de acuerdo con una clasificación. Ejemplo: grado de estudios, días de la semana, calidad de la atención, nivel socioeconómico.
Proceso de una investigación Estadística:
- El Planteamiento Del Problema. Tiene por objeto determinar la naturaleza y
magnitud de éste y las posibilidades y objetivos de su resolución.
Consiste en señalar:
a) El campo en que se desarrolla el fenómeno que interesa
b) Las limitaciones de espacio y de tiempo a que debe sujetarse la investigación
c) La definición precisa de los conceptos y variables que se van a manejar
d) Los objetivos y las metas que se persiguen con la investigación - La planeación del trabajo. Consiste en señalar:
a) Las diversas fases de la investigación
b) La fuente de los datos básicos
c) La metodología que se empleará en cada fase
d) Los plazos en que se realizará cada fase
e) Los recursos con que se contará para realizar la investigación (personal,
materiales, equipo, dinero etc) - La recolección de los datos. Consiste en captar la información
Numérica deseada y puede realizarse en forma:
Completa o parcial
Directa o indirecta
Permanente, periódica u ocasional
Cada forma de recopilación se realizará mediante una técnica especial según se indica en
la siguiente lista:
• Forma de recopilación técnica
• Completa Censo
• Parcial Muestreo
• Directa Diseño de experimentos
• Indirecta Encuesta
• Permanente o Periódica Control estadístico
- Crítica de los datos. Tiene por objeto depurar la información obtenida y comprende dos etapas:
• La crítica de fondo, que consiste en localizar y corregir errores sistemáticos.
• La crítica de forma, que consiste en localizar y corregir errores accidentales.
5. La elaboración de los datos. Consiste en una serie de manejos a que debe sujetarse los datos para poder extraer de ellos la información deseada. El manejo consiste en:
• La simplificación
• La ordenación
• La agrupación
• La concentración
• La presentación
- La determinación y análisis de los estadígrafos muéstrales.
- La inferencia estadística. Tiene por objeto generalizar en términos probabilísticos la valides de los estadísticos muéstrales para toda la población
- La evaluación de las soluciones. Tiene por objeto determinar la probabilidad de éxito de las diversas decisiones que pueden adoptarse para resolver un problema.
Como se ha mencionado antes, la intención de esta asignatura es que puedas concebir la asignatura como una herramienta útil y práctica en tu área de formación para esto a continuación se describen brevemente los pasos a seguir para solucionar un problema estadístico.
a) Planteamiento del problema
En el planteamiento se define si se requiere de una muestra o es posible estudiar la población, las características a estudiar (las variables), si es necesario establecer una hipótesis, etc. En este punto también se analizan los medios de los que se dispone y el procedimiento a seguir.
b) Elaboración de un modelo
Se establece un modelo teórico de comportamiento de las variables de estudio. En ocasiones no es posible diseñar el modelo hasta realizar un estudio previo. En este curso no se considerará ningún modelo probabilístico.
c) Extracción de la muestra
Se usa alguna técnica de muestreo o un diseño experimental para obtener información de una pequeña parte de la población. Esta parte se abordará en la tercera unidad.
d) Tratamiento de los datos
En esta fase se eliminan posibles errores, se depura la muestra, se tabulan los datos y se calculan los valores que serán necesarios en pasos posteriores, como la media y la varianza de la muestra. Los métodos de esta etapa corresponden a los métodos de la estadística descriptiva.
Algunas de las etapas de esta fase son: recopilación, clasificación y presentación de la información. Esto se abordará en las unidades 2 y 3.
e) Estimación de los parámetros y estadísticos
La estadística inferencial proporciona herramientas para la predicción o estimación de los parámetros de la población que ayudarán a resolver el problema. Esta parte se abordará en la segunda y tercera unidad.
