Estadística
La Estadística es la ciencia que tiene por objeto aplicar las leyes de la cantidad a los hechos sociales para medir su intensidad, deducir las leyes que los rigen y hacer su predicción próxima.
Utilidad e Importancia de la Estadística
Los métodos estadísticos se utilizan para propósitos descriptivos, para organizar y resumir datos numéricos. También se aplican en mercadotecnia, contabilidad, control de calidad, educación, etc.
Historia de la Estadística
Los comienzos de la Estadística se dieron en el Antiguo Egipto en el año 3500 a.C.
Etapas de Desarrollo de la Estadística
1. Primera Fase: Los Censos
Con la idea de inventariar de una forma regular a la población y las riquezas existentes en el territorio.
2. Segunda Fase: De la Descripción de los Conjuntos a la Aritmética Política
Colbert multiplica las encuestas sobre artículos manufacturados, el comercio y la población. Vauban, precursor de los sondeos…
3. Tercera Fase: Estadística y Cálculo
Se incorpora el cálculo de probabilidades como instrumento de análisis para el estudio de los fenómenos económicos y sociales.
División de la Estadística
Se divide en 2 grandes ramas: la estadística descriptiva y la estadística inferencial.
Estadística Descriptiva
Consiste en la presentación de datos en forma de tablas y gráficas. Comprende actividades relacionadas con datos y está diseñada para resumir o describirlos sin intentar inferir nada que vaya más allá de los datos como tales.
Estadística Inferencial
Deriva de muestras, de observaciones hechas solo acerca de una parte de un conjunto numeroso de elementos, y esto implica que su análisis requiere de generalizaciones que van más allá de los datos. La estadística inferencial investiga o analiza una población partiendo de una muestra tomada.
Método Estadístico
Conjunto de métodos que se utilizan para medir las características de la información, para resumir los valores individuales y para analizar los datos a fin de extraerles el máximo de información cuantitativa. Se divide en 6 pasos:
Definición del Problema
Recopilación de la Información Existente
Obtención de Información Original
Clasificación
Presentación
Análisis
Errores Estadísticos Comunes
Sesgo
Se dice cuando el individuo da mayor peso a los datos que apoyan su opinión que a aquellos que la contradicen. Un caso de sesgo sería la situación donde primero se toma una decisión y después se utiliza el análisis estadístico para justificar la decisión ya tomada.
Datos No Comparables
Establecer comparaciones es una de las partes más importantes del análisis estadístico, pero es extremadamente importante que tales comparaciones se hagan entre datos que sean comparables.
Proyección Descuidada de Tendencias
La proyección simplista de tendencias pasadas hacia el futuro es uno de los errores que más ha desacreditado el uso del análisis estadístico.
Muestreo Incorrecto
Si la muestra se selecciona correctamente, tendrá básicamente las mismas propiedades que la población de la cual fue extraída; pero si el muestreo se realiza incorrectamente, entonces puede suceder que los resultados no signifiquen nada.
Métodos de Muestreo
El procedimiento para seleccionar la muestra de individuos sobre los cuales se van a recoger los datos debe ser tal que asegure su representatividad. Esto es primordial para llegar a conclusiones que sean generalizables.
Muestreo Probabilístico
Se trata de un planteamiento científico que proporciona una base rigurosa para estimar la fidelidad con que los fenómenos observados en la muestra son representativos de lo que ocurre en la población, así como para calcular significaciones estadísticas e intervalos de confianza. Dentro de los muestreos probabilísticos se encuentran:
Muestreo Aleatorio Simple
Es el proceso de enumerar cada individuo de la población accesible y a continuación utilizar una tabla de números para seleccionar la muestra.
Muestreo Sistemático
Consiste en una selección según un proceso periódico. En este se elige al azar una primera unidad y las constantes unidades se obtienen sumando a dicho número el coeficiente de elevación (k) sucesivamente hasta completar la muestra.
Muestreo Estratificado
Consiste en dividir la población en subgrupos de acuerdo con ciertas características y luego se extrae una muestra al azar a partir de cada uno de dichos estratos. Las unidades de muestreo dentro de cada estrato deben ser lo más homogéneo posible.
Muestreo por Conglomerados
Es el proceso de extraer una muestra al azar a partir de agrupaciones naturales de individuos dentro de la población accesible. Por ejemplo, los alumnos de una casa. En este método la unidad de muestreo no es el individuo sino el conglomerado.