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Estadística

La estadística (la forma femenina del término alemán Statistik, derivado a su vez del italiano statista, "hombre de Estado"),[1]​ es la rama de las matemáticas que estudia la variabilidad, colección, organización, análisis, interpretación, y presentación de los datos, así como el proceso aleatorio que los genera siguiendo las leyes de la probabilidad.[2]​ Como parte de la matemática, la estadística es una ciencia formal deductiva, con un conocimiento propio, dinámico y en continuo desarrollo obtenido a través del método científico formal. En ocasiones, las ciencias fácticas necesitan utilizar técnicas estadísticas durante su proceso de investigación factual, con el fin de obtener nuevos conocimientos basados en la experimentación y en la observación. En estos casos, la aplicación de la estadística permite el análisis de datos provenientes de una muestra representativa, que busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.

La estadística es útil para una amplia variedad de ciencias fácticas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Además, se usa en áreas de negocios o instituciones gubernamentales con el objetivo de describir el conjunto de datos obtenidos para la toma de decisiones, o bien para realizar generalizaciones sobre las características observadas.

En la actualidad, la estadística aplicada a las ciencias fácticas permite estudiar una determinada población a partir de la recopilación de información, el análisis de datos y la interpretación de resultados. Del mismo modo, también es una ciencia esencial para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivos.

La estadística se divide en dos grandes áreas:

Ambas ramas (descriptiva e inferencial) se utilizan en la estadística aplicada. La estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y estadística no paramétrica.

Existe también una disciplina llamada estadística matemática que establece las bases teóricas de las técnicas estadísticas. La palabra «estadísticas» se refiere al resumen de resultados estadísticos, habitualmente descriptivos, como en estadísticas económicas, estadísticas criminales, etcétera.

Historia

Origen

El término alemán Statistik, introducido originalmente por Gottfried Achenwall en 1749, se refería al análisis de datos del Estado, es decir, la «ciencia del Estado» (o más bien, de la ciudad-estado). También se llamó aritmética política de acuerdo con la traducción literal del inglés. No fue hasta el siglo XIX cuando el término estadística adquirió el significado de recolectar y clasificar datos. Este concepto fue introducido por el agrónomo y estadista escocés sir John Sinclair (1754-1835).

En su origen, por tanto, la estadística estuvo asociada a los Estados o ciudades libres, para ser utilizados por el gobierno y cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La colección de datos acerca de estados y localidades continúa ampliamente a través de los servicios de estadística nacionales e internacionales. En particular, los censos comenzaron a suministrar información regular acerca de la población de cada país. Así pues, los datos estadísticos se referían originalmente a los datos demográficos de una ciudad o Estado determinados. Y es por ello que en la clasificación decimal de Melvil Dewey, empleada en las bibliotecas, todas las obras sobre estadística se encuentran ubicadas al lado de las obras de o sobre la demografía.

Ya se utilizaban representaciones gráficas y otras medidas en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para controlar el número de personas, animales o ciertas mercancías. Hacia el año 3000 a. C. los babilonios usaban ya pequeños envases moldeados de arcilla para recopilar datos sobre la producción agrícola y de los géneros vendidos o cambiados. Los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país mucho antes de construir las pirámides en el siglo XI a. C. Los libros bíblicos de Números y Crónicas incluyen en algunas partes trabajos de estadística. El primero contiene dos censos de la población de la Tierra de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a. C. Los antiguos griegos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a. C. para cobrar impuestos.

Empleo de la estadística en las antiguas civilizaciones

En la Edad Antigua, la estadística consistía en elaborar censos (de población y tierras.). Su objetivo era facilitar la gestión de las labores tributarias, obtener datos sobre el número de personas que podrían servir en el ejército o establecer repartos de tierras o de otros bienes.

  • En el Oriente Medio, bajo el dominio sumerio, Babilonia tenía casi 6000 habitantes. Se encontraron en ella tablillas de arcilla que registraban los negocios y asuntos legales de la ciudad.
  • En Egipto: La estadística comienza con la Dinastía I, en el año 3050 a. C. Los faraones ordenaban la realización de censos con la finalidad de obtener los datos sobre tierras y riquezas para poder planificar la construcción de las pirámides.
  • En China: Año 2238 a. C. el emperador Yao elabora un censo general sobre la actividad agrícola, industrial y comercial.
  • El censo en el pueblo judío sirvió, además de propósitos militares, para calcular el monto de los ingresos del templo.
  • En la Antigua Grecia: Se realizaron censos para cuantificar la distribución y posesión de la tierra y otras riquezas, organizar el servicio militar y determinar el derecho al voto.
  • En la Antigua Roma: Durante el Imperio romano se establecieron registros de nacimientos y defunciones, y se elaboraron estudios sobre los ciudadanos, sus tierras y sus riquezas.
  • En México: Año 1116, durante la segunda migración de las tribus chichimecas, el rey Xólotl ordenó que se hiciera un censo de la población.

En la Edad Media

Durante la Edad Media, la estadística no presentó grandes avances, pero destaca el trabajo de Isidoro de Sevilla, quien recopiló y clasificó datos de diversa naturaleza cuyos resultados se publicaron en la obra Originum sive Etymologiarum.

En la Edad Moderna

  • En España son destacables los censos de: Pecheros (1528); el de los Obispos (1587); el Censo de los Millones (1591); y el Censo del conde de Aranda (1768).
  • En Inglaterra, la peste de la década de 1500 supuso la multiplicación de los datos contables referidos sobre todo a defunciones y nacimientos.

Orígenes en probabilidad

Los métodos estadístico-matemáticos emergieron desde la teoría de probabilidad, la cual data desde la correspondencia entre Pascal y Pierre de Fermat (1654). Christian Huygens (1657) da el primer tratamiento científico que se conoce a la materia. El Ars coniectandi (póstumo, 1713) de Jakob Bernoulli y la Doctrina de posibilidades (1718) de Abraham de Moivre estudiaron la materia como una rama de las matemáticas.[3]​ En la era moderna, el trabajo de Kolmogórov ha sido un pilar en la formulación del modelo fundamental de la Teoría de Probabilidades, el cual es usado a través de la estadística.

La teoría de errores se puede remontar a la Ópera miscellánea (póstuma, 1722) de Roger Cotes y al trabajo preparado por Thomas Simpson en 1755 (impreso en 1756) el cual aplica por primera vez la teoría de la discusión de errores de observación. La reimpresión (1757) de este trabajo incluye el axioma de que errores positivos y negativos son igualmente probables y que hay unos ciertos límites asignables dentro de los cuales se encuentran todos los errores; se describen errores continuos y una curva de probabilidad.

Pierre-Simon Laplace (1774) hace el primer intento de deducir una regla para la combinación de observaciones desde los principios de la teoría de probabilidades. Laplace representó la Ley de probabilidades de errores mediante una curva y dedujo una fórmula para la media de tres observaciones. También, en 1871, obtiene la fórmula para la ley de facilidad del error (término introducido por Lagrange, 1744) pero con ecuaciones inmanejables. Daniel Bernoulli (1778) introduce el principio del máximo producto de las probabilidades de un sistema de errores concurrentes.

 
Fotografía de Ceres por el telescopio espacial Hubble. La posición fue estimada por Gauss mediante el método de mínimos cuadrados.

El método de mínimos cuadrados, el cual fue usado para minimizar los errores en mediciones, fue publicado independientemente por Adrien-Marie Legendre (1805), Robert Adrain (1808), y Carl Friedrich Gauss (1809). Gauss había usado el método en su famosa predicción de la localización del planeta enano Ceres en 1801. Pruebas adicionales fueron escritas por Laplace (1810, 1812), Gauss (1823), James Ivory (1825, 1826), Hagen (1837), Friedrich Bessel (1838), W. F. Donkin (1844, 1856), John Herschel (1850) y Morgan Crofton (1870). Otros contribuidores fueron Ellis (1844), Augustus De Morgan (1864), Glaisher (1872) y Giovanni Schiaparelli (1875). La fórmula de Peters para  , el probable error de una observación simple es bien conocido.

El siglo XIX incluye autores como Laplace, Silvestre Lacroix (1816), Littrow (1833), Richard Dedekind (1860), Helmert (1872), Hermann Laurent (1873), Liagre y Didion. Augustus De Morgan y George Boole mejoraron la presentación de la teoría. Adolphe Quetelet (1796-1874), fue otro importante fundador de la estadística y quien introdujo la noción del «hombre promedio» (l’homme moyen) como un medio de entender los fenómenos sociales complejos tales como tasas de criminalidad, tasas de matrimonio o tasas de suicidios.

Siglo XX

 
Karl Pearson, un fundador de la estadística matemática.

El campo moderno de la estadística se emergió a los principios del siglo XX dirigida por la obra de Francis Galton y Karl Pearson, quienes transformaron la estadística a convertirse en una disciplina matemática rigurosa usada por análisis, no solamente en la ciencia sino en la manufactura y la política. Las contribuciones de Galton incluyen los conceptos de desviación típica, correlación, análisis de la regresión y la aplicación de estos métodos al estudio de la variedad de características —la altura, el peso entre otros—.[4]​ Pearson desarrolló el coeficiente de correlación de Pearson, definió como un momento-producto,[5]​ el método de momentos por caber las distribuciones a las muestras y la distribuciones de Pearson, entre otras cosas.[6]​ Galton y Pearson se fundaron Biometrika como su primera revista de la estadística matemática y la bioestadística (en aquel entonces conocida como la biometría). Pearson también fundó el primer departamento de estadística en University College de Londres.[7]

Durante el siglo XX, la creación de instrumentos precisos para asuntos de salud pública (epidemiología, bioestadística, etc.) y propósitos económicos y sociales (tasa de desempleo, econometría, etc.) necesitó de avances sustanciales en las prácticas estadísticas.

La segunda ola de los años 1910 y 1920 se inició William Gosset, y se culminó en la obra de Ronald Fisher, quién escribió los libros de texto que iban a definir la disciplina académica en universidades en todos lados del mundo. Sus publicaciones más importantes fueron su papel de 1918 The Correlation between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance, lo cual era el primero en usar el término estadístico varianza, su obra clásica de 1925 Statistical Methods for Research Workers y su 1935 The Design of Experiments,[8][9][10][11]​ donde desarrolló los modelos rigurosos de diseño experimental. Originó el concepto de suficiencia y la información de Fisher.[12]​ En su libro de 1930 The Genetical Theory of Natural Selection aplicó la estadística a varios conceptos en la biología como el Principio de Fisher[13]​ (sobre el ratio de sexo), el Fisherian runaway,[14][15][16][17][18][19]​ un concepto en la selección sexual sobre una realimentación positiva efecto hallado en la evolución.

Estado actual

Hoy el uso de la estadística se ha extendido más allá de sus orígenes como un servicio al Estado o al gobierno. Personas y organizaciones usan la estadística para entender datos y tomar decisiones en ciencias naturales y sociales, medicina, negocios y otras áreas. La estadística es una sub-área de las matemáticas cuya aplicación en el ámbito de las ciencias fácticas es útil para el avance del conocimiento científico factual, considerándose como una ciencia formal «aliada» de la ciencia fáctica. Muchas universidades tienen departamentos académicos de matemáticas (con especialización en estadística) o de estadística separadamente. La estadística se enseña en departamentos tan diversos como psicología, sociología, educación y salud pública.[20]

 
Regresión lineal – gráficos de dispersión en estadística.

Al aplicar la estadística a un problema científico, industrial o social, se comienza con un proceso o población a ser estudiado. Esta puede ser la población de un país, de granos cristalizados en una roca o de bienes manufacturados por una fábrica en particular durante un periodo dado. También podría ser un proceso observado en varios instantes y los datos recogidos de esta manera constituyen una serie de tiempo.

Por razones prácticas, en lugar de compilar datos de una población entera, usualmente se estudia un subconjunto seleccionado de la población, llamado muestra. Datos acerca de la muestra son recogidos de manera observacional o experimental. Los datos son entonces analizados estadísticamente lo cual sigue dos propósitos: descripción e inferencia.

El concepto de correlación es particularmente valioso. Análisis estadísticos de un conjunto de datos puede revelar que dos variables (esto es, dos propiedades de la población bajo consideración) tienden a variar conjuntamente, como si hubiera una conexión entre ellas. Por ejemplo, un estudio del ingreso anual y la edad de muerte podría resultar en que personas pobres tienden a tener vidas más cortas que personas de mayor ingreso. Las dos variables se dice que están correlacionadas. Sin embargo, no se puede inferir inmediatamente la existencia de una relación de causalidad entre las dos variables. El fenómeno correlacionado podría ser la causa de una tercera, previamente no considerada, llamada variable confusora.

Si la muestra es representativa de la población, inferencias y conclusiones hechas en la muestra pueden ser extendidas a la población completa. Un problema mayor es el de determinar cuán representativa es la muestra extraída. La estadística ofrece medidas para estimar y corregir por aleatoriedad en la muestra y en el proceso de recolección de los datos, así como métodos para diseñar experimentos robustos como primera medida, ver diseño experimental.

El concepto matemático fundamental empleado para entender la aleatoriedad es el de probabilidad. La estadística matemática (también llamada teoría estadística) es la rama de las matemáticas aplicadas que usa la teoría de probabilidades y el análisis matemático para examinar las bases teóricas de la estadística.

El uso de cualquier método estadístico es válido solo cuando el sistema o población bajo consideración satisface los supuestos matemáticos del método. El mal uso de la estadística puede producir serios errores en la descripción e interpretación, lo cual podría llegar a afectar políticas sociales, la práctica médica y la calidad de estructuras tales como puentes y plantas de reacción nuclear.

Incluso cuando la estadística es correctamente aplicada, los resultados pueden ser difíciles de interpretar por un inexperto. Por ejemplo, el significado estadístico de una tendencia en los datos, que mide el grado al cual la tendencia puede ser causada por una variación aleatoria en la muestra, puede no estar de acuerdo con el sentido intuitivo. El conjunto de habilidades estadísticas básicas (y el escepticismo) que una persona necesita para manejar información en el día a día se refiere como «cultura estadística».

Métodos estadísticos

Estudios experimentales y observacionales

Un objetivo común para un proyecto de investigación es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios para estudiar causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios se observa el efecto de una o varias variables independientes en el comportamiento de una variable dependiente. La diferencia entre los dos tipos es la forma en la que el estudio es conducido. Cada uno de ellos puede ser muy efectivo y la estadística juega un papel muy importante en el análisis de la información.

Niveles de medición

Hay cuatro tipos de mediciones o escalas de medición en estadística: niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón). Tienen diferentes grados de uso en la investigación estadística. Las medidas de razón, en donde un valor cero y distancias entre diferentes mediciones son definidas, dan la mayor flexibilidad en métodos estadísticos que pueden ser usados para analizar los datos. Las medidas de intervalo tienen distancias interpretables entre mediciones, pero un valor cero sin significado (como las mediciones de coeficiente intelectual o de la temperatura en grados Celsius). Las medidas ordinales tienen imprecisas diferencias entre valores consecutivos, pero un orden interpretable para sus valores. Las medidas nominales no tienen ningún rango interpretable entre sus valores.

La escala de medida nominal, puede considerarse la escala de nivel más bajo. Se trata de agrupar objetos en clases. La escala ordinal, por su parte, recurre a la propiedad de «orden» de los números. La escala de intervalos iguales está caracterizada por una unidad de medida común y constante. Es importante destacar que el punto cero en las escalas de intervalos iguales es arbitrario, y no refleja en ningún momento ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Esta escala, además de poseer las características de la escala ordinal, permite determinar la magnitud de los intervalos (distancia) entre todos los elementos de la escala. La escala de coeficientes o Razones es el nivel de medida más elevado y se diferencia de las escalas de intervalos iguales únicamente por poseer un punto cero propio como origen; es decir que el valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Si se observa una carencia total de propiedad, se dispone de una unidad de medida para el efecto. A iguales diferencias entre los números asignados corresponden iguales diferencias en el grado de atributo presente en el objeto de estudio.

Técnicas de análisis estadístico

Algunas pruebas (tests) y procedimientos para la investigación de observaciones son:


  • Prueba de la diferencia menos significante de Fisher

Lenguaje y simbología

Población y muestra

  • Población: Es el todo o un conjunto formado por todos los valores existentes, ya sean personas, medidas u objetos que pueden ser expresados mediante una variable y además, tienen una característica; de que son de interés estadístico para un estudio en específico. Al análisis completo de la población también se le suele conocer como censo.
  • Población finita: Es aquella que expresa que es posible sobrepasarse al contar o bien, alcanzarse; por lo tanto, es la que tiene o incluye un número limitado ya sea de objetos, medidas o personas. Por ejemplo: el gasto en comida durante cierto tiempo, un conjunto de calificaciones o bien, el total de alumnos que estudian en una universidad.
  • Población infinita: Es aquella que incluye a un gran número de conjunto de observaciones o medidas que no se pueden alcanzar con el conteo. Esto quiere decir que tiene un número ilimitado de valores, por ejemplo: la producción futura de una máquina o el lanzamiento de dados o una moneda.
  • Muestra: Es aquel subconjunto perteneciente a una población. Esto quiere decir que se conforma por algunos datos de esta, ya sean ciertos objetos, personas, o medidas de la población. Al estudio de este concepto se le suele conocer como muestreo.
  • Muestra representativa: Es aquel subconjunto representativo de una población, pero para que se consideren así se deben seguir ciertos procedimientos de selección o bien, un método de muestreo. Se dice que la muestra adecuada es aquella que contiene características esenciales de la población para lograr el objetivo de hacer generalizaciones con respecto al total de los datos sin examinar cada uno de ellos.

Parámetro

  • Parámetro: Es la medida de cierta característica numérica de una población que generalmente se expresa mediante símbolos griegos (μ o σ).

Disciplinas especializadas

Algunos campos de investigación usan la estadística tan extensamente que tienen terminología especializada. Estas disciplinas incluyen:

  • Econometría (estadística aplicada a la economía)
  • Estadística computacional
  • Estadística de la educación, la enseñanza, y la formación
  • Estadística de negocios
  • Estadística del medio ambiente
  • Estadística en comercialización
  • Estadística en epidemiología
  • Estadística en ingeniería
  • Estadística en ciencias de la salud
  • Estadística en medicina
  • Estadística en medicina veterinaria y zootecnia
  • Estadística en nutrición
  • Estadística en agronomía
  • Estadística en planificación
  • Estadística en investigación
  • Estadística en psicología (psicometría)
  • Estadística en restauración de obras
  • Estadística en literatura
  • Estadística en astronomía (astroestadística)
  • Estadística en antropología (antropometría)
  • Estadística en historia
  • Estadística espacial
  • Estadística industrial
  • Estadística militar

La estadística es una ciencia esencial para los negocios y la producción. Se usa para entender la variabilidad de sistemas de medición, para el control estadístico de procesos (CEP o SPC), para compilar datos y para tomar decisiones en situaciones de incertidumbre. En todas estas aplicaciones es una ciencia clave.

Computación estadística

El incremento rápido y sostenido en el poder de cálculo de la computación desde la segunda mitad del siglo XX ha tenido un sustancial impacto en la práctica de la ciencia estadística. Viejos modelos estadísticos fueron casi siempre de la clase de los modelos lineales. Ahora, complejos computadores junto con apropiados algoritmos numéricos han causado un renacer del interés en modelos no lineales (especialmente redes neuronales y árboles de decisión) y la creación de nuevos tipos tales como modelos lineales generalizados y modelos multinivel.

El incremento en el poder computacional también ha llevado al crecimiento en popularidad de métodos intensivos computacionalmente basados en remuestreo, tales como tests de permutación y de bootstrap, mientras técnicas como el muestreo de Gibbs han hecho los métodos bayesianos más accesibles. La revolución en computadores tiene implicaciones en el futuro de la estadística, con un nuevo énfasis en estadísticas «experimentales» y «empíricas». Un gran número de paquetes estadísticos está ahora disponible para los investigadores. Los sistemas dinámicos y teoría del caos, desde hace una década, empezaron a interesar en la comunidad hispana, pues en la anglosajona de Estados Unidos estaba ya establecida la «conducta caótica en sistemas dinámicos no lineales» con 350 libros para 1997 y empezaban algunos trabajos en los campos de las ciencias sociales y en aplicaciones de la física. También se estaba contemplando su uso en analítica.

Mal uso de la estadística

A veces hay una percepción de que el conocimiento estadístico no se utiliza de forma correcta, encontrando maneras de interpretar los datos que sean favorables al presentador. Un dicho famoso, al parecer de Benjamin Disraeli,[21]​ es: «Hay tres tipos de mentiras: mentiras pequeñas, mentiras grandes y estadísticas». El popular libro How to lie with statistics (Cómo mentir con las estadísticas en la edición española) de Darrell Huff discute muchos casos de mal uso de la estadística, con énfasis en gráficas malinterpretadas. Al escoger, rechazar o modificar una muestra de observaciones mediante procedimientos no aleatorizados, los resultados de su análisis pueden estar sesgados; por ejemplo, mediante la eliminación selectiva de valores atípicos (outliers). Este puede ser el resultado tanto de fraudes como de sesgos no intencionados por parte de investigadores con escaso conocimiento estadístico.[22]​ Lawrence Lowell (decano de la Universidad de Harvard) escribió en 1909 que las estadísticas, «como algunos pasteles, son buenas si se sabe quién las hizo y se está seguro de los ingredientes». Por este motivo es fundamental que el análisis estadístico de datos sea realizado por profesionales cualificados, con Grado en Matemáticas con especialización en estadística o bien con Grado en Estadística, siendo cada vez más necesario que la estadística se convierta en una profesión regulada por el Estado.[2]

Cuando personas sin la cualificación adecuada usan la estadística para analizar los datos de un experimento o de una investigación observacional en ciencias fácticas, uno de los errores más frecuentes es el desconocimiento del error de tipo I, que puede llevar a conclusiones falsas. La probabilidad de encontrar una asociación espuria o casual entre dos variables, y creer erróneamente que se ha encontrado una asociación real, se incrementa cuando en lugar de aplicar el método científico se realiza el hackeo estadístico de una base de datos (P-hacking). Esta mala práctica consiste en jugar con una base de datos y relacionar la variable dependiente con todas las posibles variables independientes hasta encontrar una asociación estadísticamente significativa, sin haber establecido previamente un marco conceptual y una hipótesis de investigación que justifiquen por qué se van a estudiar estas relaciones.[23]​ La publicación de estos resultados en revistas científicas es una de las causas de la pérdida de credibilidad y reproducibilidad de la ciencia, lo que ha llevado a muchos científicos a realizar manifiestos de alerta.[24]​ El hackeo estadístico es una de las razones por las que algunos estudios contradicen los resultados obtenidos en otros: un día se afirma que el café, el queso o el vino tinto protegen contra las enfermedades cardíacas y después otro estudio afirma que estos mismos alimentos causan esas enfermedades.[25]​ Además, cada estudio suele utilizar procedimientos diferentes y técnicas estadísticas distintas, que no siempre están aplicadas de forma correcta. O bien se usan muestras pequeñas cuyos resultados no son confirmados en estudios de mayor tamaño. Sin embargo, muchos profesionales de las ciencias fácticas que leen estas publicaciones en revistas especializadas no perciben estas malas prácticas, los medios de comunicación amplifican la información alrededor del estudio y la desconfianza del público comienza a crecer.

Inferencia clásica e inferencia bayesiana

La aproximación de pruebas de hipótesis, ampliamente usada, obliga a establecer una hipótesis nula para contrastar posteriormente el acuerdo de los datos con esta hipótesis. Una mala interpretación de los resultados puede exagerar la importancia de pequeñas diferencias en estudios con muestras grandes que puede no tener ninguna relevancia práctica.

Véase también críticas de prueba de hipótesis y controversia de la hipótesis nula.

En los campos de la psicología y la medicina, especialmente con respecto a la aprobación de nuevos medicamentos por la Food and Drug Administration, las críticas a la prueba de hipótesis se han incrementado en los años recientes. Una respuesta ha sido un gran énfasis en el p-valor en vez de simplemente reportar si la hipótesis fue rechazada al nivel de significancia   dado. De nuevo, sin embargo, esto resume la evidencia para un efecto pero no el tamaño del efecto. Una posibilidad es reportar intervalos de confianza, puesto que estos indican el tamaño del efecto y la incertidumbre. Esto ayuda a interpretar los resultados, como el intervalo de confianza para un   dado indicando simultáneamente la significancia estadística y el efecto de tamaño. El p-valor y los intervalos de confianza son basados en los mismos cálculos fundamentales como aquellos para las correspondientes pruebas de hipótesis. Los resultados son presentados en un formato más detallado, en lugar del «sí o no» de las pruebas de hipótesis y con la misma metodología estadística.

Otro tipo de aproximación es el uso de métodos bayesianos. Esta aproximación, sin embargo, también ha sido criticada.

El fuerte deseo de que los medicamentos buenos sean aprobados y que los medicamentos peligrosos o de poco uso sean rechazados crea tensiones y conflictos (errores tipo I y II en el lenguaje de pruebas de hipótesis).

Enseñanza de la estadística en las ciencias sociales

Sobre la enseñanza de la estadística en las ciencias sociales, algunas investigaciones “sugieren que los estudiantes aprenden más cuando los profesores usan ejemplos concretos y problemas relevantes para ellos”.[26]

Para contar con ejemplos concretos y problemas relevantes a los estudiantes, es posible proponer actividades de aprendizaje que vinculen los métodos cuantitativos a los enfoques cualitativos, debido a que estos últimos son utilizados con mayor recurrencia en los planes de estudio de las licenciaturas en Ciencias sociales. Sobre esta combinación de métodos encontramos que una de sus principales virtudes es que “la recopilación de los ricos detalles descriptivos de los datos cualitativos se puede usar para cuantificar y generalizar los resultados”.[27]

Entre las ventajas de una enseñanza que combine los métodos cuantitativos con los cualitativos se encuentra el que los estudiantes desarrollen la destreza para triangular resultados, lo que disminuye la falibilidad inherente a cada enfoque. Por ejemplo los errores que puedan atribuirse a los datos de origen, dado que los métodos utilizan tipos de datos distintos, serán más confiables los resultados si proceden de una triangulación de métodos.[28]

Incluso, se puede contemplar la enseñanza de los métodos cuantitativos dentro de los programas de los distintos ejes del currículum académico. Actualmente es común que en las diversas asignaturas se ejercite el uso de los métodos de investigación cualitativos pero no de los cuantitativos. Esto debería cambiar porque “introducir el razonamiento cuantitativo en los cursos sustanciales permite ligar el entrenamiento en métodos cuantitativos, especialmente estadísticos, con los asuntos medulares de las ciencias sociales”.[29]

La estadística en el campo de la educación

El análisis de datos estadísticos es un recurso ampliamente empleado en el campo educativo. Las estadísticas se emplean con mucha frecuencia en al campo de las ciencias físicas, sociales, médicas, económicas y muchas otras y, en todas ellas, predomina el uso didáctico o aplicado de las estadísticas. Un uso importante y novedoso es el empleo de las estadísticas del número de visitas de los distintos artículos de la Wikipedia: dicho análisis sirve para distinguir los artículos desarrollados en los planes de estudios de los distintos países, de los que no se encuentran en dichos planes. En la Wikipedia en alemán, por ejemplo, aparece en muchos de los temas educativos incluidos un subtema denominado Didaktic (Didáctica), que indica algunas sugerencias que sirven tanto para los estudiantes como para los profesores con el fin de incrementar el beneficio derivado de la lectura del tema. En la página de discusión de este artículo aparece un enlace automático que nos lleva a ver el número de visitas del artículo a lo largo de un período determinado (20, 30, 60, 90 días; 1 año o un lapso determinado entre dos fechas) de este artículo (estadística). Un punto debajo de una fecha determinada nos indica que es lunes por lo que podemos ver el bajo número de consultas de la página en el fin de semana y el gran incremento que hay en los días intermedios de la semana (generalmente en los miércoles y jueves). A veces, hay temas que no siguen siempre estas ideas y ello puede deberse a razones particulares de la materia o del plan de estudios, por ejemplo, hacer los exámenes en un viernes, lo cual significaría muchas consultas del artículo después del examen para ver en qué se ha acertado o fallado. Ver nota ([30]​).

La enseñanza de la estadística debe enfocarse en la correcta selección de pruebas cuantitativas, la interpretación de los resultados y el uso de software estadísticos de acceso libre.[31]​ Este enfoque práctico en la enseñanza de la estadística, permite que los estudiantes desarrollen la confianza para seleccionar y aplicar las pruebas adecuadas.[32][33]

Derecho Estadístico

Una de las tantas profesiones que mantiene una interrelación continúa con las diferentes disciplinas es la abogacía, el cual mantiene una relación concreta con la estadística. Teniendo en cuenta que la estadística es una ciencia que se caracteriza por ser aliada de los diferentes campos ya que este les proporciona los datos necesarios. Dicho vínculo se establece principalmente para poder saber qué aspectos de la sociedad se deben regular, mantiene como función principal la (fiabilidad y valides).

Torres Manrique manifiesta “El derecho Estadístico es la disciplina jurídica sistematizada que estudia cuantitativa y cualitativamente la tendencia y frecuencia de los fenómenos que ocurren de forma masiva, con el objeto de contribuir al desenvolvimiento de la vida humana en sociedad, regulándola a efectos de hacerla más justa y menos manipulable”.[34]

Como punto de énfasis se establece que promociona un gran apoyo ya que es una herramienta de la administración de justicia y manifiesta las exigencias que se establecen en la actualidad, pero también se manifiestan una infinidad de datos establecidos que pueden ser utilizados de manera errónea. Se tiene que tener en cuenta que estos son influyentes en los juicios ya que puede determinar la inocencia o agravio del cliente, lamentablemente son mínimos los enfoques estadísticos rigurosos que se establecen en muchos países latinoamericanos.

Para poder realizar un juicio más certeros se debe de establecer estudios como la Criminología Estadística, en el cual nos percatamos que el vínculo que se establece entre estas dos disciplinas es necesario, ya que este trabaja de manera correcta,inteligente y progresiva de manera que dota a los profesionales del derecho con los principios y técnicas más importantes para llevar a cabo sus investigaciones

Véase también

Referencias

  1. Real Academia Española y Asociación de Academias de la Lengua Española. «estadística». Diccionario de la lengua española (23.ª edición). 
  2. Ocaña-Riola, R. (2017) «La necesidad de convertir la Estadística en profesión regulada». Estadística Española 59(194): 193-212.[1] el 2 de diciembre de 2018 en Wayback Machine.
  3. Ver el trabajo de Ian Hacking en The emergence of probability para una historia del desarrollo del concepto de probabilidad matemática.
  4. Galton, F. (1877). «Typical laws of heredity». Nature 15: 492-553. doi:10.1038/015492a0. 
  5. Stigler, S. M. (1989). «Francis Galton's Account of the Invention of Correlation». Statistical Science 4 (2): 73-79. doi:10.1214/ss/1177012580. 
  6. Pearson, K. (1900). «On the Criterion that a given System of Deviations from the Probable in the Case of a Correlated System of Variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from Random Sampling». Philosophical Magazine Series 5 50 (302): 157-175. doi:10.1080/14786440009463897. 
  7. . Department of Statistical Science – University College London. Archivado desde el original el 25 de septiembre de 2008. 
  8. Stanley, J. C. (1966). «The Influence of Fisher's "The Design of Experiments" on Educational Research Thirty Years Later». American Educational Research Journal 3 (3): 223. doi:10.3102/00028312003003223. 
  9. Box, J. F. (febrero de 1980). «R. A. Fisher and the Design of Experiments, 1922-1926». The American Statistician 34 (1): 1-7. JSTOR 2682986. doi:10.2307/2682986. 
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Bibliografía

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estadística, para, análisis, datos, gráficas, sobre, wikipedia, véase, wikipedia, estadística, forma, femenina, término, alemán, statistik, derivado, italiano, statista, hombre, estado, rama, matemáticas, estudia, variabilidad, colección, organización, análisi. Para analisis datos y graficas sobre Wikipedia vease Wikipedia Estadisticas La estadistica la forma femenina del termino aleman Statistik derivado a su vez del italiano statista hombre de Estado 1 es la rama de las matematicas que estudia la variabilidad coleccion organizacion analisis interpretacion y presentacion de los datos asi como el proceso aleatorio que los genera siguiendo las leyes de la probabilidad 2 Como parte de la matematica la estadistica es una ciencia formal deductiva con un conocimiento propio dinamico y en continuo desarrollo obtenido a traves del metodo cientifico formal En ocasiones las ciencias facticas necesitan utilizar tecnicas estadisticas durante su proceso de investigacion factual con el fin de obtener nuevos conocimientos basados en la experimentacion y en la observacion En estos casos la aplicacion de la estadistica permite el analisis de datos provenientes de una muestra representativa que busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenomeno fisico o natural de ocurrencia en forma aleatoria o condicional Una distribucion normal La estadistica es util para una amplia variedad de ciencias facticas desde la fisica hasta las ciencias sociales desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad Ademas se usa en areas de negocios o instituciones gubernamentales con el objetivo de describir el conjunto de datos obtenidos para la toma de decisiones o bien para realizar generalizaciones sobre las caracteristicas observadas En la actualidad la estadistica aplicada a las ciencias facticas permite estudiar una determinada poblacion a partir de la recopilacion de informacion el analisis de datos y la interpretacion de resultados Del mismo modo tambien es una ciencia esencial para el estudio cuantitativo de los fenomenos de masa o colectivos La estadistica se divide en dos grandes areas Estadistica descriptiva Se dedica a la descripcion visualizacion y resumen de datos originados a partir de los fenomenos de estudio Los datos pueden ser resumidos numerica o graficamente Su objetivo es organizar y describir las caracteristicas sobre un conjunto de datos con el proposito de facilitar su aplicacion generalmente con el apoyo de graficas tablas o medidas numericas Ejemplos basicos de parametros estadisticos son la media y la desviacion estandar Ejemplos graficos son histograma piramide poblacional grafico circular entre otros Estadistica inferencial Se dedica a la generacion de los modelos inferencias y predicciones asociadas a los fenomenos en cuestion teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la poblacion bajo estudio Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si no prueba de hipotesis estimaciones de unas caracteristicas numericas estimacion pronosticos de futuras observaciones descripciones de asociacion correlacion o modelamiento de relaciones entre variables analisis de regresion Otras tecnicas de modelamiento incluyen analisis de varianza series de tiempo y mineria de datos Su objetivo es obtener conclusiones utiles para lograr hacer deducciones acerca de la totalidad de todas las observaciones hechas basandose en la informacion numerica Ambas ramas descriptiva e inferencial se utilizan en la estadistica aplicada La estadistica inferencial por su parte se divide en estadistica parametrica y estadistica no parametrica Existe tambien una disciplina llamada estadistica matematica que establece las bases teoricas de las tecnicas estadisticas La palabra estadisticas se refiere al resumen de resultados estadisticos habitualmente descriptivos como en estadisticas economicas estadisticas criminales etcetera Indice 1 Historia 1 1 Origen 1 2 Empleo de la estadistica en las antiguas civilizaciones 1 2 1 En la Edad Media 1 2 2 En la Edad Moderna 1 3 Origenes en probabilidad 1 4 Siglo XX 1 5 Estado actual 2 Metodos estadisticos 2 1 Estudios experimentales y observacionales 2 2 Niveles de medicion 2 3 Tecnicas de analisis estadistico 3 Lenguaje y simbologia 3 1 Poblacion y muestra 3 2 Parametro 4 Disciplinas especializadas 5 Computacion estadistica 6 Mal uso de la estadistica 7 Inferencia clasica e inferencia bayesiana 8 Ensenanza de la estadistica en las ciencias sociales 9 La estadistica en el campo de la educacion 10 Derecho Estadistico 11 Vease tambien 12 Referencias 13 Bibliografia 14 Enlaces externosHistoria EditarOrigen Editar El termino aleman Statistik introducido originalmente por Gottfried Achenwall en 1749 se referia al analisis de datos del Estado es decir la ciencia del Estado o mas bien de la ciudad estado Tambien se llamo aritmetica politica de acuerdo con la traduccion literal del ingles No fue hasta el siglo XIX cuando el termino estadistica adquirio el significado de recolectar y clasificar datos Este concepto fue introducido por el agronomo y estadista escoces sir John Sinclair 1754 1835 En su origen por tanto la estadistica estuvo asociada a los Estados o ciudades libres para ser utilizados por el gobierno y cuerpos administrativos a menudo centralizados La coleccion de datos acerca de estados y localidades continua ampliamente a traves de los servicios de estadistica nacionales e internacionales En particular los censos comenzaron a suministrar informacion regular acerca de la poblacion de cada pais Asi pues los datos estadisticos se referian originalmente a los datos demograficos de una ciudad o Estado determinados Y es por ello que en la clasificacion decimal de Melvil Dewey empleada en las bibliotecas todas las obras sobre estadistica se encuentran ubicadas al lado de las obras de o sobre la demografia Ya se utilizaban representaciones graficas y otras medidas en pieles rocas palos de madera y paredes de cuevas para controlar el numero de personas animales o ciertas mercancias Hacia el ano 3000 a C los babilonios usaban ya pequenos envases moldeados de arcilla para recopilar datos sobre la produccion agricola y de los generos vendidos o cambiados Los egipcios analizaban los datos de la poblacion y la renta del pais mucho antes de construir las piramides en el siglo XI a C Los libros biblicos de Numeros y Cronicas incluyen en algunas partes trabajos de estadistica El primero contiene dos censos de la poblacion de la Tierra de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judias En China existian registros numericos similares con anterioridad al ano 2000 a C Los antiguos griegos realizaban censos cuya informacion se utilizaba hacia el 594 a C para cobrar impuestos Empleo de la estadistica en las antiguas civilizaciones Editar Articulo principal Edad Antigua En la Edad Antigua la estadistica consistia en elaborar censos de poblacion y tierras Su objetivo era facilitar la gestion de las labores tributarias obtener datos sobre el numero de personas que podrian servir en el ejercito o establecer repartos de tierras o de otros bienes En el Oriente Medio bajo el dominio sumerio Babilonia tenia casi 6000 habitantes Se encontraron en ella tablillas de arcilla que registraban los negocios y asuntos legales de la ciudad En Egipto La estadistica comienza con la Dinastia I en el ano 3050 a C Los faraones ordenaban la realizacion de censos con la finalidad de obtener los datos sobre tierras y riquezas para poder planificar la construccion de las piramides En China Ano 2238 a C el emperador Yao elabora un censo general sobre la actividad agricola industrial y comercial El censo en el pueblo judio sirvio ademas de propositos militares para calcular el monto de los ingresos del templo En la Antigua Grecia Se realizaron censos para cuantificar la distribucion y posesion de la tierra y otras riquezas organizar el servicio militar y determinar el derecho al voto En la Antigua Roma Durante el Imperio romano se establecieron registros de nacimientos y defunciones y se elaboraron estudios sobre los ciudadanos sus tierras y sus riquezas En Mexico Ano 1116 durante la segunda migracion de las tribus chichimecas el rey Xolotl ordeno que se hiciera un censo de la poblacion En la Edad Media Editar Articulo principal Edad Media Durante la Edad Media la estadistica no presento grandes avances pero destaca el trabajo de Isidoro de Sevilla quien recopilo y clasifico datos de diversa naturaleza cuyos resultados se publicaron en la obra Originum sive Etymologiarum En la Edad Moderna Editar Articulo principal Edad Moderna En Espana son destacables los censos de Pecheros 1528 el de los Obispos 1587 el Censo de los Millones 1591 y el Censo del conde de Aranda 1768 En Inglaterra la peste de la decada de 1500 supuso la multiplicacion de los datos contables referidos sobre todo a defunciones y nacimientos Origenes en probabilidad Editar Los metodos estadistico matematicos emergieron desde la teoria de probabilidad la cual data desde la correspondencia entre Pascal y Pierre de Fermat 1654 Christian Huygens 1657 da el primer tratamiento cientifico que se conoce a la materia El Ars coniectandi postumo 1713 de Jakob Bernoulli y la Doctrina de posibilidades 1718 de Abraham de Moivre estudiaron la materia como una rama de las matematicas 3 En la era moderna el trabajo de Kolmogorov ha sido un pilar en la formulacion del modelo fundamental de la Teoria de Probabilidades el cual es usado a traves de la estadistica La teoria de errores se puede remontar a la opera miscellanea postuma 1722 de Roger Cotes y al trabajo preparado por Thomas Simpson en 1755 impreso en 1756 el cual aplica por primera vez la teoria de la discusion de errores de observacion La reimpresion 1757 de este trabajo incluye el axioma de que errores positivos y negativos son igualmente probables y que hay unos ciertos limites asignables dentro de los cuales se encuentran todos los errores se describen errores continuos y una curva de probabilidad Pierre Simon Laplace 1774 hace el primer intento de deducir una regla para la combinacion de observaciones desde los principios de la teoria de probabilidades Laplace represento la Ley de probabilidades de errores mediante una curva y dedujo una formula para la media de tres observaciones Tambien en 1871 obtiene la formula para la ley de facilidad del error termino introducido por Lagrange 1744 pero con ecuaciones inmanejables Daniel Bernoulli 1778 introduce el principio del maximo producto de las probabilidades de un sistema de errores concurrentes Fotografia de Ceres por el telescopio espacial Hubble La posicion fue estimada por Gauss mediante el metodo de minimos cuadrados El metodo de minimos cuadrados el cual fue usado para minimizar los errores en mediciones fue publicado independientemente por Adrien Marie Legendre 1805 Robert Adrain 1808 y Carl Friedrich Gauss 1809 Gauss habia usado el metodo en su famosa prediccion de la localizacion del planeta enano Ceres en 1801 Pruebas adicionales fueron escritas por Laplace 1810 1812 Gauss 1823 James Ivory 1825 1826 Hagen 1837 Friedrich Bessel 1838 W F Donkin 1844 1856 John Herschel 1850 y Morgan Crofton 1870 Otros contribuidores fueron Ellis 1844 Augustus De Morgan 1864 Glaisher 1872 y Giovanni Schiaparelli 1875 La formula de Peters para r displaystyle r el probable error de una observacion simple es bien conocido El siglo XIX incluye autores como Laplace Silvestre Lacroix 1816 Littrow 1833 Richard Dedekind 1860 Helmert 1872 Hermann Laurent 1873 Liagre y Didion Augustus De Morgan y George Boole mejoraron la presentacion de la teoria Adolphe Quetelet 1796 1874 fue otro importante fundador de la estadistica y quien introdujo la nocion del hombre promedio l homme moyen como un medio de entender los fenomenos sociales complejos tales como tasas de criminalidad tasas de matrimonio o tasas de suicidios Siglo XX Editar Karl Pearson un fundador de la estadistica matematica El campo moderno de la estadistica se emergio a los principios del siglo XX dirigida por la obra de Francis Galton y Karl Pearson quienes transformaron la estadistica a convertirse en una disciplina matematica rigurosa usada por analisis no solamente en la ciencia sino en la manufactura y la politica Las contribuciones de Galton incluyen los conceptos de desviacion tipica correlacion analisis de la regresion y la aplicacion de estos metodos al estudio de la variedad de caracteristicas la altura el peso entre otros 4 Pearson desarrollo el coeficiente de correlacion de Pearson definio como un momento producto 5 el metodo de momentos por caber las distribuciones a las muestras y la distribuciones de Pearson entre otras cosas 6 Galton y Pearson se fundaron Biometrika como su primera revista de la estadistica matematica y la bioestadistica en aquel entonces conocida como la biometria Pearson tambien fundo el primer departamento de estadistica en University College de Londres 7 Durante el siglo XX la creacion de instrumentos precisos para asuntos de salud publica epidemiologia bioestadistica etc y propositos economicos y sociales tasa de desempleo econometria etc necesito de avances sustanciales en las practicas estadisticas La segunda ola de los anos 1910 y 1920 se inicio William Gosset y se culmino en la obra de Ronald Fisher quien escribio los libros de texto que iban a definir la disciplina academica en universidades en todos lados del mundo Sus publicaciones mas importantes fueron su papel de 1918 The Correlation between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance lo cual era el primero en usar el termino estadistico varianza su obra clasica de 1925 Statistical Methods for Research Workers y su 1935 The Design of Experiments 8 9 10 11 donde desarrollo los modelos rigurosos de diseno experimental Origino el concepto de suficiencia y la informacion de Fisher 12 En su libro de 1930 The Genetical Theory of Natural Selection aplico la estadistica a varios conceptos en la biologia como el Principio de Fisher 13 sobre el ratio de sexo el Fisherian runaway 14 15 16 17 18 19 un concepto en la seleccion sexual sobre una realimentacion positiva efecto hallado en la evolucion Estado actual Editar Hoy el uso de la estadistica se ha extendido mas alla de sus origenes como un servicio al Estado o al gobierno Personas y organizaciones usan la estadistica para entender datos y tomar decisiones en ciencias naturales y sociales medicina negocios y otras areas La estadistica es una sub area de las matematicas cuya aplicacion en el ambito de las ciencias facticas es util para el avance del conocimiento cientifico factual considerandose como una ciencia formal aliada de la ciencia factica Muchas universidades tienen departamentos academicos de matematicas con especializacion en estadistica o de estadistica separadamente La estadistica se ensena en departamentos tan diversos como psicologia sociologia educacion y salud publica 20 Regresion lineal graficos de dispersion en estadistica Al aplicar la estadistica a un problema cientifico industrial o social se comienza con un proceso o poblacion a ser estudiado Esta puede ser la poblacion de un pais de granos cristalizados en una roca o de bienes manufacturados por una fabrica en particular durante un periodo dado Tambien podria ser un proceso observado en varios instantes y los datos recogidos de esta manera constituyen una serie de tiempo Por razones practicas en lugar de compilar datos de una poblacion entera usualmente se estudia un subconjunto seleccionado de la poblacion llamado muestra Datos acerca de la muestra son recogidos de manera observacional o experimental Los datos son entonces analizados estadisticamente lo cual sigue dos propositos descripcion e inferencia El concepto de correlacion es particularmente valioso Analisis estadisticos de un conjunto de datos puede revelar que dos variables esto es dos propiedades de la poblacion bajo consideracion tienden a variar conjuntamente como si hubiera una conexion entre ellas Por ejemplo un estudio del ingreso anual y la edad de muerte podria resultar en que personas pobres tienden a tener vidas mas cortas que personas de mayor ingreso Las dos variables se dice que estan correlacionadas Sin embargo no se puede inferir inmediatamente la existencia de una relacion de causalidad entre las dos variables El fenomeno correlacionado podria ser la causa de una tercera previamente no considerada llamada variable confusora Si la muestra es representativa de la poblacion inferencias y conclusiones hechas en la muestra pueden ser extendidas a la poblacion completa Un problema mayor es el de determinar cuan representativa es la muestra extraida La estadistica ofrece medidas para estimar y corregir por aleatoriedad en la muestra y en el proceso de recoleccion de los datos asi como metodos para disenar experimentos robustos como primera medida ver diseno experimental El concepto matematico fundamental empleado para entender la aleatoriedad es el de probabilidad La estadistica matematica tambien llamada teoria estadistica es la rama de las matematicas aplicadas que usa la teoria de probabilidades y el analisis matematico para examinar las bases teoricas de la estadistica El uso de cualquier metodo estadistico es valido solo cuando el sistema o poblacion bajo consideracion satisface los supuestos matematicos del metodo El mal uso de la estadistica puede producir serios errores en la descripcion e interpretacion lo cual podria llegar a afectar politicas sociales la practica medica y la calidad de estructuras tales como puentes y plantas de reaccion nuclear Incluso cuando la estadistica es correctamente aplicada los resultados pueden ser dificiles de interpretar por un inexperto Por ejemplo el significado estadistico de una tendencia en los datos que mide el grado al cual la tendencia puede ser causada por una variacion aleatoria en la muestra puede no estar de acuerdo con el sentido intuitivo El conjunto de habilidades estadisticas basicas y el escepticismo que una persona necesita para manejar informacion en el dia a dia se refiere como cultura estadistica Metodos estadisticos EditarEstudios experimentales y observacionales Editar Un objetivo comun para un proyecto de investigacion es investigar la causalidad y en particular extraer una conclusion en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes Hay dos grandes tipos de estudios para estudiar causalidad estudios experimentales y observacionales En ambos tipos de estudios se observa el efecto de una o varias variables independientes en el comportamiento de una variable dependiente La diferencia entre los dos tipos es la forma en la que el estudio es conducido Cada uno de ellos puede ser muy efectivo y la estadistica juega un papel muy importante en el analisis de la informacion Niveles de medicion Editar Hay cuatro tipos de mediciones o escalas de medicion en estadistica niveles de medicion nominal ordinal intervalo y razon Tienen diferentes grados de uso en la investigacion estadistica Las medidas de razon en donde un valor cero y distancias entre diferentes mediciones son definidas dan la mayor flexibilidad en metodos estadisticos que pueden ser usados para analizar los datos Las medidas de intervalo tienen distancias interpretables entre mediciones pero un valor cero sin significado como las mediciones de coeficiente intelectual o de la temperatura en grados Celsius Las medidas ordinales tienen imprecisas diferencias entre valores consecutivos pero un orden interpretable para sus valores Las medidas nominales no tienen ningun rango interpretable entre sus valores La escala de medida nominal puede considerarse la escala de nivel mas bajo Se trata de agrupar objetos en clases La escala ordinal por su parte recurre a la propiedad de orden de los numeros La escala de intervalos iguales esta caracterizada por una unidad de medida comun y constante Es importante destacar que el punto cero en las escalas de intervalos iguales es arbitrario y no refleja en ningun momento ausencia de la magnitud que estamos midiendo Esta escala ademas de poseer las caracteristicas de la escala ordinal permite determinar la magnitud de los intervalos distancia entre todos los elementos de la escala La escala de coeficientes o Razones es el nivel de medida mas elevado y se diferencia de las escalas de intervalos iguales unicamente por poseer un punto cero propio como origen es decir que el valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud que estamos midiendo Si se observa una carencia total de propiedad se dispone de una unidad de medida para el efecto A iguales diferencias entre los numeros asignados corresponden iguales diferencias en el grado de atributo presente en el objeto de estudio Tecnicas de analisis estadistico Editar Algunas pruebas tests y procedimientos para la investigacion de observaciones son Analisis de frecuencia acumulada Analisis de regresion Analisis de varianza ANOVA Analisis factorial confirmatorio Correlacion coeficiente de correlacion de Pearson y coeficiente de correlacion de SpearmanFrecuencia estadistica Grafica estadistica Iconografia de las correlacionesPrueba de x o prueba de chi cuadrada o prueba de ji cuadradaPrueba de la diferencia menos significante de FisherPrueba t de StudentU de Mann WhitneyLenguaje y simbologia EditarPoblacion y muestra Editar Poblacion Es el todo o un conjunto formado por todos los valores existentes ya sean personas medidas u objetos que pueden ser expresados mediante una variable y ademas tienen una caracteristica de que son de interes estadistico para un estudio en especifico Al analisis completo de la poblacion tambien se le suele conocer como censo Poblacion finita Es aquella que expresa que es posible sobrepasarse al contar o bien alcanzarse por lo tanto es la que tiene o incluye un numero limitado ya sea de objetos medidas o personas Por ejemplo el gasto en comida durante cierto tiempo un conjunto de calificaciones o bien el total de alumnos que estudian en una universidad Poblacion infinita Es aquella que incluye a un gran numero de conjunto de observaciones o medidas que no se pueden alcanzar con el conteo Esto quiere decir que tiene un numero ilimitado de valores por ejemplo la produccion futura de una maquina o el lanzamiento de dados o una moneda Muestra Es aquel subconjunto perteneciente a una poblacion Esto quiere decir que se conforma por algunos datos de esta ya sean ciertos objetos personas o medidas de la poblacion Al estudio de este concepto se le suele conocer como muestreo Muestra representativa Es aquel subconjunto representativo de una poblacion pero para que se consideren asi se deben seguir ciertos procedimientos de seleccion o bien un metodo de muestreo Se dice que la muestra adecuada es aquella que contiene caracteristicas esenciales de la poblacion para lograr el objetivo de hacer generalizaciones con respecto al total de los datos sin examinar cada uno de ellos Parametro Editar Parametro Es la medida de cierta caracteristica numerica de una poblacion que generalmente se expresa mediante simbolos griegos m o s Disciplinas especializadas EditarAlgunos campos de investigacion usan la estadistica tan extensamente que tienen terminologia especializada Estas disciplinas incluyen Analisis de procesos para analisis de datos en quimica analitica e ingenieria quimica Analisis espacial Bioestadistica estadistica aplicada a las ciencias de la salud Ciencias actuariales Cienciometria Confiabilidad estadistica Control de calidad Cultura estadistica Demografia Econometria estadistica aplicada a la economia Estadistica computacional Estadistica de la educacion la ensenanza y la formacion Estadistica de negocios Estadistica del medio ambiente Estadistica en comercializacion Estadistica en epidemiologia Estadistica en ingenieria Estadistica en ciencias de la salud Estadistica en medicina Estadistica en medicina veterinaria y zootecnia Estadistica en nutricion Estadistica en agronomia Estadistica en planificacion Estadistica en investigacion Estadistica en psicologia psicometria Estadistica en restauracion de obras Estadistica en literatura Estadistica en astronomia astroestadistica Estadistica en antropologia antropometria Estadistica en historia Estadistica espacial Estadistica industrial Estadistica militar Estadisticas de consultoria Estadisticas deportivas Estadisticas sociales Encuestas por muestreo Fisica estadistica Geoestadistica Geografia Investigacion de operaciones Matematica estadistica mineria de datos Procesamiento de imagenes Productividad Quimiometria para analisis de datos en quimica analitica e Ingenieria quimica Reconocimiento de patrones para el conocimiento de datos sistemas de informacion geografica La estadistica es una ciencia esencial para los negocios y la produccion Se usa para entender la variabilidad de sistemas de medicion para el control estadistico de procesos CEP o SPC para compilar datos y para tomar decisiones en situaciones de incertidumbre En todas estas aplicaciones es una ciencia clave Computacion estadistica EditarVease tambien Computacion cientifica El incremento rapido y sostenido en el poder de calculo de la computacion desde la segunda mitad del siglo XX ha tenido un sustancial impacto en la practica de la ciencia estadistica Viejos modelos estadisticos fueron casi siempre de la clase de los modelos lineales Ahora complejos computadores junto con apropiados algoritmos numericos han causado un renacer del interes en modelos no lineales especialmente redes neuronales y arboles de decision y la creacion de nuevos tipos tales como modelos lineales generalizados y modelos multinivel El incremento en el poder computacional tambien ha llevado al crecimiento en popularidad de metodos intensivos computacionalmente basados en remuestreo tales como tests de permutacion y de bootstrap mientras tecnicas como el muestreo de Gibbs han hecho los metodos bayesianos mas accesibles La revolucion en computadores tiene implicaciones en el futuro de la estadistica con un nuevo enfasis en estadisticas experimentales y empiricas Un gran numero de paquetes estadisticos esta ahora disponible para los investigadores Los sistemas dinamicos y teoria del caos desde hace una decada empezaron a interesar en la comunidad hispana pues en la anglosajona de Estados Unidos estaba ya establecida la conducta caotica en sistemas dinamicos no lineales con 350 libros para 1997 y empezaban algunos trabajos en los campos de las ciencias sociales y en aplicaciones de la fisica Tambien se estaba contemplando su uso en analitica Mal uso de la estadistica EditarA veces hay una percepcion de que el conocimiento estadistico no se utiliza de forma correcta encontrando maneras de interpretar los datos que sean favorables al presentador Un dicho famoso al parecer de Benjamin Disraeli 21 es Hay tres tipos de mentiras mentiras pequenas mentiras grandes y estadisticas El popular libro How to lie with statistics Como mentir con las estadisticas en la edicion espanola de Darrell Huff discute muchos casos de mal uso de la estadistica con enfasis en graficas malinterpretadas Al escoger rechazar o modificar una muestra de observaciones mediante procedimientos no aleatorizados los resultados de su analisis pueden estar sesgados por ejemplo mediante la eliminacion selectiva de valores atipicos outliers Este puede ser el resultado tanto de fraudes como de sesgos no intencionados por parte de investigadores con escaso conocimiento estadistico 22 Lawrence Lowell decano de la Universidad de Harvard escribio en 1909 que las estadisticas como algunos pasteles son buenas si se sabe quien las hizo y se esta seguro de los ingredientes Por este motivo es fundamental que el analisis estadistico de datos sea realizado por profesionales cualificados con Grado en Matematicas con especializacion en estadistica o bien con Grado en Estadistica siendo cada vez mas necesario que la estadistica se convierta en una profesion regulada por el Estado 2 Cuando personas sin la cualificacion adecuada usan la estadistica para analizar los datos de un experimento o de una investigacion observacional en ciencias facticas uno de los errores mas frecuentes es el desconocimiento del error de tipo I que puede llevar a conclusiones falsas La probabilidad de encontrar una asociacion espuria o casual entre dos variables y creer erroneamente que se ha encontrado una asociacion real se incrementa cuando en lugar de aplicar el metodo cientifico se realiza el hackeo estadistico de una base de datos P hacking Esta mala practica consiste en jugar con una base de datos y relacionar la variable dependiente con todas las posibles variables independientes hasta encontrar una asociacion estadisticamente significativa sin haber establecido previamente un marco conceptual y una hipotesis de investigacion que justifiquen por que se van a estudiar estas relaciones 23 La publicacion de estos resultados en revistas cientificas es una de las causas de la perdida de credibilidad y reproducibilidad de la ciencia lo que ha llevado a muchos cientificos a realizar manifiestos de alerta 24 El hackeo estadistico es una de las razones por las que algunos estudios contradicen los resultados obtenidos en otros un dia se afirma que el cafe el queso o el vino tinto protegen contra las enfermedades cardiacas y despues otro estudio afirma que estos mismos alimentos causan esas enfermedades 25 Ademas cada estudio suele utilizar procedimientos diferentes y tecnicas estadisticas distintas que no siempre estan aplicadas de forma correcta O bien se usan muestras pequenas cuyos resultados no son confirmados en estudios de mayor tamano Sin embargo muchos profesionales de las ciencias facticas que leen estas publicaciones en revistas especializadas no perciben estas malas practicas los medios de comunicacion amplifican la informacion alrededor del estudio y la desconfianza del publico comienza a crecer Inferencia clasica e inferencia bayesiana EditarLa aproximacion de pruebas de hipotesis ampliamente usada obliga a establecer una hipotesis nula para contrastar posteriormente el acuerdo de los datos con esta hipotesis Una mala interpretacion de los resultados puede exagerar la importancia de pequenas diferencias en estudios con muestras grandes que puede no tener ninguna relevancia practica Vease tambien criticas de prueba de hipotesis y controversia de la hipotesis nula En los campos de la psicologia y la medicina especialmente con respecto a la aprobacion de nuevos medicamentos por la Food and Drug Administration las criticas a la prueba de hipotesis se han incrementado en los anos recientes Una respuesta ha sido un gran enfasis en el p valor en vez de simplemente reportar si la hipotesis fue rechazada al nivel de significancia a displaystyle alpha dado De nuevo sin embargo esto resume la evidencia para un efecto pero no el tamano del efecto Una posibilidad es reportar intervalos de confianza puesto que estos indican el tamano del efecto y la incertidumbre Esto ayuda a interpretar los resultados como el intervalo de confianza para un a displaystyle alpha dado indicando simultaneamente la significancia estadistica y el efecto de tamano El p valor y los intervalos de confianza son basados en los mismos calculos fundamentales como aquellos para las correspondientes pruebas de hipotesis Los resultados son presentados en un formato mas detallado en lugar del si o no de las pruebas de hipotesis y con la misma metodologia estadistica Otro tipo de aproximacion es el uso de metodos bayesianos Esta aproximacion sin embargo tambien ha sido criticada El fuerte deseo de que los medicamentos buenos sean aprobados y que los medicamentos peligrosos o de poco uso sean rechazados crea tensiones y conflictos errores tipo I y II en el lenguaje de pruebas de hipotesis Ensenanza de la estadistica en las ciencias sociales EditarSobre la ensenanza de la estadistica en las ciencias sociales algunas investigaciones sugieren que los estudiantes aprenden mas cuando los profesores usan ejemplos concretos y problemas relevantes para ellos 26 Para contar con ejemplos concretos y problemas relevantes a los estudiantes es posible proponer actividades de aprendizaje que vinculen los metodos cuantitativos a los enfoques cualitativos debido a que estos ultimos son utilizados con mayor recurrencia en los planes de estudio de las licenciaturas en Ciencias sociales Sobre esta combinacion de metodos encontramos que una de sus principales virtudes es que la recopilacion de los ricos detalles descriptivos de los datos cualitativos se puede usar para cuantificar y generalizar los resultados 27 Entre las ventajas de una ensenanza que combine los metodos cuantitativos con los cualitativos se encuentra el que los estudiantes desarrollen la destreza para triangular resultados lo que disminuye la falibilidad inherente a cada enfoque Por ejemplo los errores que puedan atribuirse a los datos de origen dado que los metodos utilizan tipos de datos distintos seran mas confiables los resultados si proceden de una triangulacion de metodos 28 Incluso se puede contemplar la ensenanza de los metodos cuantitativos dentro de los programas de los distintos ejes del curriculum academico Actualmente es comun que en las diversas asignaturas se ejercite el uso de los metodos de investigacion cualitativos pero no de los cuantitativos Esto deberia cambiar porque introducir el razonamiento cuantitativo en los cursos sustanciales permite ligar el entrenamiento en metodos cuantitativos especialmente estadisticos con los asuntos medulares de las ciencias sociales 29 La estadistica en el campo de la educacion EditarEl analisis de datos estadisticos es un recurso ampliamente empleado en el campo educativo Las estadisticas se emplean con mucha frecuencia en al campo de las ciencias fisicas sociales medicas economicas y muchas otras y en todas ellas predomina el uso didactico o aplicado de las estadisticas Un uso importante y novedoso es el empleo de las estadisticas del numero de visitas de los distintos articulos de la Wikipedia dicho analisis sirve para distinguir los articulos desarrollados en los planes de estudios de los distintos paises de los que no se encuentran en dichos planes En la Wikipedia en aleman por ejemplo aparece en muchos de los temas educativos incluidos un subtema denominado Didaktic Didactica que indica algunas sugerencias que sirven tanto para los estudiantes como para los profesores con el fin de incrementar el beneficio derivado de la lectura del tema En la pagina de discusion de este articulo aparece un enlace automatico que nos lleva a ver el numero de visitas del articulo a lo largo de un periodo determinado 20 30 60 90 dias 1 ano o un lapso determinado entre dos fechas de este articulo estadistica Un punto debajo de una fecha determinada nos indica que es lunes por lo que podemos ver el bajo numero de consultas de la pagina en el fin de semana y el gran incremento que hay en los dias intermedios de la semana generalmente en los miercoles y jueves A veces hay temas que no siguen siempre estas ideas y ello puede deberse a razones particulares de la materia o del plan de estudios por ejemplo hacer los examenes en un viernes lo cual significaria muchas consultas del articulo despues del examen para ver en que se ha acertado o fallado Ver nota 30 La ensenanza de la estadistica debe enfocarse en la correcta seleccion de pruebas cuantitativas la interpretacion de los resultados y el uso de software estadisticos de acceso libre 31 Este enfoque practico en la ensenanza de la estadistica permite que los estudiantes desarrollen la confianza para seleccionar y aplicar las pruebas adecuadas 32 33 Derecho Estadistico EditarUna de las tantas profesiones que mantiene una interrelacion continua con las diferentes disciplinas es la abogacia el cual mantiene una relacion concreta con la estadistica Teniendo en cuenta que la estadistica es una ciencia que se caracteriza por ser aliada de los diferentes campos ya que este les proporciona los datos necesarios Dicho vinculo se establece principalmente para poder saber que aspectos de la sociedad se deben regular mantiene como funcion principal la fiabilidad y valides Torres Manrique manifiesta El derecho Estadistico es la disciplina juridica sistematizada que estudia cuantitativa y cualitativamente la tendencia y frecuencia de los fenomenos que ocurren de forma masiva con el objeto de contribuir al desenvolvimiento de la vida humana en sociedad regulandola a efectos de hacerla mas justa y menos manipulable 34 Como punto de enfasis se establece que promociona un gran apoyo ya que es una herramienta de la administracion de justicia y manifiesta las exigencias que se establecen en la actualidad pero tambien se manifiestan una infinidad de datos establecidos que pueden ser utilizados de manera erronea Se tiene que tener en cuenta que estos son influyentes en los juicios ya que puede determinar la inocencia o agravio del cliente lamentablemente son minimos los enfoques estadisticos rigurosos que se establecen en muchos paises latinoamericanos Para poder realizar un juicio mas certeros se debe de establecer estudios como la Criminologia Estadistica en el cual nos percatamos que el vinculo que se establece entre estas dos disciplinas es necesario ya que este trabaja de manera correcta inteligente y progresiva de manera que dota a los profesionales del derecho con los principios y tecnicas mas importantes para llevar a cabo sus investigacionesVease tambien EditarComputacion cientifica Controversia de la hipotesis nula Criticas de prueba de hipotesis Dia Mundial de la Estadistica Metodo Delphi una tecnica estructurada de comunicacion originalmente desarrollada para prediccion sistematica e interactiva que se basa en el uso de un grupo de expertos que contestan en rondas cuestionarios acerca de un problema tantas veces como se vayan encontrando en cada ronda nuevas posibles soluciones al mismo Teoria de probabilidadReferencias Editar Real Academia Espanola y Asociacion de Academias de la Lengua Espanola estadistica Diccionario de la lengua espanola 23 ª edicion a b Ocana Riola R 2017 La necesidad de convertir la Estadistica en profesion regulada Estadistica Espanola 59 194 193 212 1 Archivado el 2 de diciembre de 2018 en Wayback Machine Ver el trabajo de Ian Hacking en The emergence of probability para una historia del desarrollo del concepto de probabilidad matematica Galton F 1877 Typical laws of heredity Nature 15 492 553 doi 10 1038 015492a0 Stigler S M 1989 Francis Galton s Account of the Invention of Correlation Statistical Science 4 2 73 79 doi 10 1214 ss 1177012580 Pearson K 1900 On the Criterion that a given System of Deviations from the Probable in the Case of a Correlated System of Variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from Random Sampling Philosophical Magazine Series 5 50 302 157 175 doi 10 1080 14786440009463897 Karl Pearson 1857 1936 Department of Statistical Science University College London 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definiciones y otra informacion sobre estadistica Datos Q12483 Multimedia Statistics Libros y manuales Estadistica Citas celebres Estadistica Obtenido de https es wikipedia org w index php title Estadistica amp oldid 139642492, wikipedia, wiki, leyendo, leer, libro, biblioteca,

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