ESTADÍSTICA
La
estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos
numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido
recopilados a partir de otros datos numéricos.
Kendall y
Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la
estadística como un valor resumido, calculado, como base en una
muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se
considera como una estimación de parámetro de determinada población; es decir,
una funcion de bvalores de muestra.
"La
estadística es una técnica especial apta para el estudio cuantitativo de los
fenómenos de masa o colectivo, cuya mediación requiere una masa de
observaciones de otros fenómenos más simples llamados individuales o
particulares". (Gini, 1953.
Murria R.
Spiegel, (1991) dice: "La estadística estudia los métodos científicos
para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar
conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.
"La
estadística es la ciencia que trata de la recolección, clasificación y
presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la
explicación, descripcion y comparación de los fenómenos". (Yale y
Kendal, 1954).
Cualquiera
sea el punto de vista, lo fundamental es la importancia científica que tiene la
estadística, debido al gran campo de aplicación que posee. Otros autores tienen
definiciones de la Estadística semejantes a las anteriores, y algunos otros no
tan semejantes. Para Chacón esta se define como "la ciencia que tiene
por objeto el estudio cuantitativo de los colectivos"; otros la definen
como la expresión cuantitativa del conocimiento dispuesta en forma
adecuada para el escrutinio y análisis. La más aceptada, sin embargo, es la de
Minguez, que define la Estadística como "La ciencia que tiene por objeto
aplicar las leyes de la cantidad a los hechos sociales para medir su
intensidad, deducir las leyes que los rigen y hacer su predicción
próxima".
Utilidad e importancia
Los métodos
estadísticos tradicionalmente se utilizan para propósitos descriptivos, para
organizar y resumir datos numéricos. La estadística discriptiva, por ejemplo
trata de la tabulacion de datos, su presentación en forma gráfica o
ilustrativa y el calculo de medidas descriptivas.
Ahora bien,
las técnicas estadísticas se aplican de manera amplia en mercadotecnia,
contabilidad, control de calidad y en otras actividades; estudios de
consumidores; análisis de resultados en deportes; administradores de
instituciones; en educacion; organismos políticos; médicos; y por otras
personas que intervienen en la toma de decisiones.
División de
la Estadística
La
Estadística para su mejor estudio se ha dividido en dos grandes ramas: la
Estadística Descriptiva, la Inferencial e Inductiva.
Estadística
Descriptiva
Tienen por objeto fundamental describir y analizar las
características de un conjunto de datos, obteniéndose de esa manera
conclusiones sobre las características de dicho conjunto y sobre las
relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas. No obstante
puede no solo referirse a la observación de todos los elementos de una
población (observación exhaustiva) sino también a la descripción de los
elementos de una muestra (observación parcial).
En relación
a la estadística descriptiva, Ernesto Rivas González dice; "Para el
estudio de estas muestras, la estadística descriptiva nos provee de todos sus
medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no
tendrán la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse
para el universo vendrá dada con cierto margen de error; esto significa
que el valor de la medida calculada para la muestra, en el oscilará dentro de
cierto límite de confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.
Estadística
Inferencial
se deriva de muestras, de observaciones hechas sólo acerca de
una parte de un conjunto numeroso de elementos y esto implica que su análisis
requiere de generalizaciones que van más allá de los datos. Como consecuencia,
la característica más importante del reciente crecimiento de la estadística ha
sido un cambio en el énfasis de los métodos que describen a métodos que
sirven para hacer generalizaciones. La Estadística Inferencial investiga o
analiza una población partiendo de una muestra tomada. Según Berenson y Levine;
Estadística Inferencial son procedimientos estadísticos que sirven para deducir
o inferir algo acerca de un conjunto de datos numéricos (población),
seleccionando un grupo menor de ellos (muestra). El objetivo de la
inferencia en investigacion cientifica y tecnológica radica en conocer clases
numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente
pequeñas compuestas por los mismos elementos.
En relación
a la estadística descriptiva y la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan
los siguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos.
Estadística
Inductiva: Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de
una muestra de población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o
característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el
nombre de inferencia estadistica
Método
Estadístico
El conjunto de los métodos que se utilizan para medir las
características de la informacion, para resumir los valores individuales, y
para analizar los datos a fin de extraerles el máximo de información, es lo que
se llama métodos estadísticos. Los métodos de análisis para la información
cuantitativa se pueden dividir en los siguientes seis pasos:
Población: El
concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce
como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de
personas u objetos que presentan características comunes.
"Una
población es un conjunto de todos los elementos que estamos
estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin
& Rubin (1996).
"Una
población es un conjunto de elementos que presentan una característica
común". Cadenas (1974).
Muestra: "Se
llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para
representarla". Murria R. Spiegel (1991).
"Una
muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de
todos". Levin & Rubin (1996).
"Una
muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las
conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la
población en referencia", Cadenas (1974).
Muestreo: Esto
no es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una
población; el nuestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras
de población.
Este se
realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la
población, se procede a la seleccion de los elementos de la muestra aunque hay
muchos diseños de la muestra.
Al tomar
varias muestras de una población, las estadísticas que calculamos para cada
muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de
una muestra a otra.
Tipos de
muestreo
Existen dos
métodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no aleatorio o de
juicio y el muestreo aleatorio o de probabilidad En este último todos los
elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos en la muestra.
Una muestra
seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de alguien con la
población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra
tentativa para decidir como tomar una muestra aleatoria más adelante. Las
muestras de juicio evitan el análisis estadístico necesario para hacer muestras
de probabilidad.
Datos
estadísticos
Los datos
estadísticos no son otra cosa que el producto de las observaciones efectuadas
en las personas y objetos en los cuales se produce el fenómeno que queremos
estudiar. Dicho en otras palabras, son los antecedentes (en cifras) necesarios
para llegar al conocimiento de un hecho o para reducir las consecuencias de
este.
Los datos
estadísticos se pueden encontrar de forma no ordenada, por lo que es muy
difícil en general, obtener conclusiones de los datos presentados de esta
manera. Para poder obtener una precisa y rápida información con propósitos
de descripción o análisis, estos deben organizarse de una manera sistemática;
es decir, se requiere que los datos sean clasificados. Esta clasificación u
organizacion puede muy bien hacerse antes de la recopilación
Clasificación
de los datos
Los datos
estadísticos pueden ser clasificados en cualitativos, cuantitativos,
cronológicos y geográficos.
Datos
Cualitativos
cuando los datos son cuantitativos, la diferencia entre
ellos es de clase y no de cantidad.
Datos
cuantitativos
cuando los valores de los datos representan diferentes
magnitudes, decimos que son datos cuantitativos.
Datos
cronológicos
cuando los valores de los datos varían en diferentes
instantes o períodos de tiempo, los datos son reconocidos como cronológicos.
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