Conceptos básicos De Estadistica

Introducción.

La estadística como ciencia aplicada sirve de apoyo a otras ciencias tales como las ciencias sociales; las cuales estudian el comportamiento humano para lo cual es necesario analizar las variables que definen el comportamiento de un determinado grupo social.

La estadística facilita una serie de conceptos tales como población, muestra, datos, variable, frecuencia entre otros que permiten manejar con mayor facilidad los eventos que se quieren estudiar, de igual forma proporciona los procedimientos requeridos para la obtención y procesamiento de los datos de un estudio.

Los profesionales de diferentes disciplinas requieren el manejo de la estadística para lograr un mejor desempeño en sus respectivas áreas de trabajo, de allí la importancia de su estudio por parte de los estudiantes que aspiran lograr un título universitario.

En el presente trabajo presenta una recopilación de conceptos básicos necesarios para el estudiante que se inicia en el estudio de la estadística.

Estadística.

La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.

La estadística es una de las ramas de la ciencia matemática que se centra en el trabajo con datos e informaciones que son ya de por sí numéricos o que ella misma se encarga de transformar en números. La estadística, si bien es una ciencia de extracción exacta, tiene una injerencia directa en cuestiones sociales por lo cual su utilidad práctica es mucho más comprensible que lo que sucede normalmente con otras ciencias exactas como la matemática.

Importancia de la estadística.

Los métodos estadísticos tradicionalmente se utilizan para propósitos descriptivos, para organizar y resumir datos numéricos. La estadística descriptiva, por ejemplo trata de la tabulación de datos, su presentación en forma gráfica o ilustrativa y el cálculo de medidas descriptivas.

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 la educación; organismos políticos; médicos; y por otras personas que intervienen en la toma de decisiones.

Tipos de estadísticas.

La estadística se divide en dos grandes áreas:

La estadística descriptiva.

Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros.

Ejemplos de la estadística descriptiva son:

 Los datos del Censo de población de un año determinado.

 La cantidad de robos ocurridos el último mes en una ciudad concreta.

 La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital municipal el último año.

Para ello, se construyen tablas de distribuciones de frecuencia, gráficos de distribución de frecuencias, Diagramas de cajas, estadísticos de posición (media,..), de dispersión (varianza,..) y de asociación

La estadística inferencial.

Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.

Ejemplos de la estadística inferencial son:

 Una encuesta desarrollada por una empresa en marzo del 2010, dice que el rating de radio en Madrid está encabezado por OC con un 10,5% seguido de RNE con 9,18%

 De acuerdo con una encuesta desarrollada por una empresa sobre telefonía residencial en el 2009, el gasto mensual promedia por cliente es de 90,30 euros por cliente.

 El INI informó que la Encuesta Permanente de Hogares del mes de marzo 2010 reporto la tasa más alta de desempleo que ascendió al 20% a nivel nacional.

Población.

Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación.

Población Finita.

Constan de un número determinado de elementos, susceptible a ser contado. Ejemplo: Los empleados de una fábrica, elementos de un lote de producción, etc.

Población Infinita.

Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.

Muestra.

Una muestra es un conjunto de unidades, una porción del total, que representa la conducta del universo en su conjunto. Una muestra, en un sentido amplio, no es más que eso, una parte del todo que se llama universo o población y que sirve para representarlo.

Muestra aleatoria.

Una muestra se dice que es extraída al azar cuando la manera de selección es tal, que cada elemento de la población tiene igual oportunidad de ser seleccionado. Una muestra aleatoria es también llamada una muestra probabilística son generalmente preferidas por los estadísticos porque la selección de las muestras es objetiva y el error muestral puede ser medido en términos de probabilidad bajo la curva normal. Los tipos comunes de muestreo aleatorio son el muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de conglomerados.

Muestreo aleatorio simple.

Es el procedimiento probabilístico de selección de muestras más sencillo y conocido, no obstante, en la práctica es difícil de realizar debido a que requiere de un marco muestral y en muchos casos no es posible obtenerlo. Puede ser útil cuando las poblaciones son pequeñas y por lo tanto, se cuenta con listados. Cuando las poblaciones son grandes, se prefiere el muestreo en etapas. Se utiliza ampliamente en los estudios experimentales, además, de ser un procedimiento

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