¿que se entiende por estadistica?

Lectura 1

¿Qué se entiende por estadística?

        ¿Cómo podríamos definir la palabra “estadística”? Éste es un término que nos encontramos muy frecuentemente en nuestro lenguaje y quehacer cotidiano. En realidad tiene dos significados. En su uso más común la “estadística” se refiere al manejo e información numérica. Por ejemplo,  el porcentaje de estudiantes de cualquier centro de estudio que terminarán su licenciatura en este ciclo escolar, o el número de goles realizados por el equipo de las Chivas durante la temporada pasada; estos ejemplos son una “estadística”; es un número o un porcentaje.

        Lo anterior son ejemplos de estadísticas, ya que a una colección de información numérica se le conoce como “estadísticas”, en forma de plural.

        Las estadísticas pueden presentarse gráficamente o en forma de enunciado. Por lo general se utiliza una gráfica para capturar la atención del usuario o lector y mostrar una gran cantidad de información y así poder tomar mejores decisiones.

        La materia de estadística, como se va a presentar aquí, tiene un significado mucho más amplio que nada más la recopilación de datos y la compilación de información numérica.    

        ESTADÍSTICA: Es la ciencia que se ocupa de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos para ayudar a tomar decisiones más efectivas.

        Como se indica con la definición anterior, el primer paso en la investigación de un problema es la recolección de datos verídicos e importantes. Estos datos deben organizarse de cierta manera que se verá un poco más adelante, y después  pueden presentarse de forma gráfica. Solamente hasta que los datos hayan sido organizados es posible analizarlos e interpretarlos, o sea, que en ese momento se aplica la estadística. 

¿Por qué estudiar la estadística?

        Si nos ponemos a revisar los programas de estudio de una universidad, se descubre que la educación estadística se ve en muchos programas escolares. ¿Por qué y para qué? ¿Cuáles son las diferencias en el curso de estadística que se imparte en la facultad de Ingeniería, en la carrera de Psicología, o en la carrera de Administración? La diferencia principal está en los ejemplos que se utilizan y en su aplicación. Básicamente, el contenido de los cursos es el mismo. En la carrera de Administración su interés se basa en las ganancias, horas de trabajo realizado, y sueldos o salarios. En Psicología se interesan en los resultados de las pruebas; en Ingeniería se centran en saber cuántas unidades se producen en una máquina en un determinado tiempo. Sin embargo, las tres áreas desean saber lo que es un valor típico y la cantidad de variación que existe en la información que se maneja. Es posible que también exista una diferencia en el nivel de matemáticas necesario. Muy frecuentemente al manejar la estadística para Ingeniería se requiere la aplicación de cálculo diferencial; dentro de la Administración generalmente se imparte a nivel de aplicación pero también requiere conceptos básicos y consistentes de cálculo así como el manejo del álgebra elemental.

        Entonces, ¿por qué es necesario estudiar estadística en tantas carreras? La primera razón es que en todos lados se encuentra información numérica; entonces ¿cómo podremos determinar si las conclusiones presentadas por esos números son razonables?, ¿cómo podremos seleccionar las unidades de las muestras que manejaremos? Para poder ser un consumidor capacitado que pueda entender esta información, se necesita poder leer diagramas y gráficas y ser capaz de comprender la información numérica. La comprensión de los conceptos básicos de la estadística será de gran ayuda. 

      La segunda razón para estudiar la estadística es que ésta se utiliza para la toma de decisiones que tendremos que manejar a lo largo de nuestra vida cotidiana; esto es, la estadística influye en nuestro bienestar personal.

        La tercera razón es que el conocimiento de los métodos estadísticos ayudará a entender por qué se toman ciertas decisiones y nos aportará una mejor comprensión respecto a la forma en la que nos afecta o ayuda la toma de decisiones, así podremos comprender el análisis de datos.

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