ESTADÍSTICA BÁSICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN SOCIAL

ESTADISTICA BASICA APLICADA A LA INVESTIGACION SOCIAL

Autor: John Rivero

Introducción

Evidentemente los principios de la teoría de conjunto, la aritmética y el algebra son conocimientos matemáticos fundamentales para el estudio y aplicación efectiva de las técnicas estadísticas. La mayoría de ellos se practican con relativa frecuencia en la cotidianidad del trabajo diario y de la vida, es por eso que la evocación y ejecución de tales técnicas suelen ser procedimientos de fácil acceso, principalmente para los profesionales de la ingeniería y demás áreas tecnológicas. Por el contrario, respecto a la práctica común de estos saberes, se presentan casi siempre dificultades para los profesionales de las áreas sociales y administrativas, principalmente a quienes durante la etapa de pregrado no le dieron seriedad suficiente al aprendizaje de la estadística.

Considerando lo anterior, el presente modulo fue diseñado y creado con el propósito de facilitar a los profesionales de las diversas áreas sociales la aplicación de los términos básicos y los procesos estadísticos cotidianamente aplicados por ellos durante su desempeño. Dicho modulo surgió a manera de producto, derivado de una investigación documental realizada, luego de analizar e interpretar las opiniones de diversos autores reconocidos.

Capitulo I ¿Qué es la Estadística? ¿Cuales son sus términos básicos?

Parafraseando a Robin y Kuby (2008), la Estadística es una disciplina que tiene por objeto: obtener, describir, e interpretar datos, cuyo campo de acción se desenvuelve en todos los ámbitos de la ciencia, mediante la aplicación de dos técnicas para su estudio, denominadas; Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial. La primera de esas técnicas incluye la obtención, presentación y descripción de los datos muéstrales, en tanto que la segunda hace referencia a la interpretación de los valores resultantes, obtenidos luego de haberse aplicado la estadística descriptiva, y la toma de decisiones, así como a la obtención de conclusiones relativas a la población.

Interpretando lo anterior se puede afirmar que la Estadística es una ciencia constituida por dos vertientes, una llamada Estadística Descriptiva y la otra Estadística Inferencial, y el campo de acción de la primera esta circunscrito a los datos de la muestra, mientras que la estadística inferencial involucra a todos los datos de la población. En cuanto a los términos básicos de la estadística, la mayoría de autores, entre ellos; Robin y Kuby (2008), (Morales y Morillo, 2009) coinciden en los siguientes: Población, Muestreo y Muestra, Variable, Medición, Clasificación de las variables, Experimento, Parámetro y Estadístico. Veamos a continuación la definición de cada uno de estos términos y luego resolveremos una serie de situaciones a manera de ejercitación, con la intención de reforzar lo aprendido en relación a estos términos.

Población

Es la colección o conjunto de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán descritas y analizadas, según los propósitos de la investigación, aplicando la metodología y siguiendo el diseño establecidos en ella. Este conjunto debe ser definido cuidadosamente de manera literal, abarcando a todos los elementos involucrados en dicha investigación, los cuales pueden ser personas, eventos y demás fenómenos sociales o naturales.

Muestreo y Muestra

Generalmente la investigación social tiene como objeto una población cuya cantidad de elementos es muy grande o existen dificultades para estudiar a todos los elementos de ella. En este caso se recurre a un proceso estadístico llamado muestreo, mediante el cual el investigador selecciona una determinada cantidad de elementos de la población para llevar a cabo la investigación. El subconjunto formado por los elementos de la población seleccionados durante el muestreo se denomina muestra. En otras palabras la muestra de una investigación es la porción de población representativa de ella y constituida por todos los elementos seleccionados a través del proceso de muestreo. Este proceso será estudiado más detenidamente en el tercer capitulo de este modulo.

Variable

Es una característica de interés relacionada con cada elemento individual de una población, o de una muestra tomada de ella. En opinión de los médicos (Morales y Morillo, 2009), puede llamarse de esta manera cualquier característica que pueda ser percibida (o medida) y que cambie de un sujeto a otro, o en el mismo sujeto, a lo largo del tiempo Según estos autores en la investigación clínica el término “variable” hace relación, entre otras características; a la forma como los pacientes difieren por su sexo, edad, peso, color de sus ojos, respuesta a un tratamiento, expectativa de vida.

Por lo tanto, en relación a lo anterior, puede definirse variable de diferentes maneras, bien como todo aquello que pueda ser medido observado o manipulado durante un estudio, o como cualquier otra característica o cualidad constituyente de una persona o cosa, susceptible de ser medida y que está sujeta a cambios.

Medición

Es el proceso mediante el cual el investigador asigna valores numéricos a una variable, siguiendo determinadas reglas. A los instrumentos utilizados para realizar las mediciones se les denominan escalas de medidas. Actualmente las escalas de medidas mas utilizadas en la investigación estadística son; escala nominal, escala ordinal, escala de intervalos y escala de razón. A continuación se define cada una de ellas poniendo ejemplos concretos. En opinión de Stevens (1946), citado por Namakforoosh(2005) la medición consiste en asignar numerales, números y otros símbolos a propiedades empíricas(objetos, cuentas, variables) conforme a ciertas reglas.

Escala Nominal: Es aquella que únicamente permite establecer relaciones de igualdad y desigualdad entre los valores de la variable y se pueden hacer clasificaciones de los elementos. En esta escala los números asignados a los datos son convencionales, es decir, no reflejan cantidad o magnitud y pueden ser sustituidos por letras o por nombres. Los cálculos estadísticos validos son las frecuencias y los porcentajes y la medida de tendencia central es la Moda.

Ejemplos de variables expresadas en escala nominal; Sexo, Estado Civil, Religión, Marca del Automóvil, Grupo sanguíneo, Tendencia Política, Diagnósticos de los pacientes, como por ejemplo: Infarto al miocardio, Trombo embolismo pulmonar y cualquiera otros , que carezcan de un orden intrínseco y no exista la posibilidad de ordenar los sujetos,…, “excepto cuando se especifique un criterio como órgano afectado, severidad, necesidad de ventilación mecánica o de monitoreo intensivo” (Morales y Morillo, 105,2009)

Escala Ordinal: Es aquella que permite las relaciones de igualdad y desigualdad entre los valores asignados en la medición. Igual que en la anterior, los números asignados son por simple convención, es decir, no reflejan magnitud y pueden ser sustituidos por letras o por nombres, pero pudiéndose hacer clasificaciones siguiendo un orden establecido previamente. Ejemplos de escala ordinal; Clase social, Orden de llegada en una carrera, escala de Likert y demás situaciones donde los números solo expresan el orden relativo de los elementos. En esta escala solo se aceptan los cálculos de correlaciones y de la mediana.

Respecto a esta escala de medición, es interesante lo dicho por Morales y Morillo (2009), cuando expresan: “En la escala ordinal hay orden pero no distancias simétricas”… “Se miden cualidades y se ordenan según alguna jerarquía”. En este sentido, tal es el caso de clasificar los automóviles en; lujosos, intermedios y económicos. Aquí se está en presencia de una variable expresada en escala ordinal puesto que se tienen tres categorías diferentes de automóviles, pero además hay un orden o jerarquía establecida previamente, bien sea por el precio o por la creencia según la cual lo lujoso tiene más clase que lo económico, pero no se puede asegurar con certeza que la distancia entre un modelo lujoso y otro intermedio es la misma que separa a este ultimo de un modelo económico.

Escala de Intervalos: Es aquella que permite las relaciones de igualdad y desigualdad entre los valores obtenidos o asignados durante la medición, pero a diferencia de las anteriores, los números asignados si reflejan magnitud, de tal manera que la distancia o intervalo entre dos valores consecutivos siempre es la misma y por lo tanto es posible realizar operaciones de suma y resta, pero no existe el cero absoluto, sino por convención, por lo tanto no hay certeza en los resultados al realizar las operaciones de multiplicación y división.

Esta última característica hace plausible en este tipo de medida obtener puntuaciones negativas. Ejemplos de esta escala son: Temperatura, Fecha de calendario y Rendimiento Académico.

Escala de Razón: Es aquella que permite las relaciones de igualdad y desigualdad entre los valores obtenidos o asignados durante la medición, los números asignados reflejan magnitud, de tal manera que la distancia o intervalo entre dos valores consecutivos

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