HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA:
La historia de la
estadística comienza, posiblemente, en la isla de Cerdeña donde existen algunos
monumentos prehistóricos en cuyas piedras se encontraron ciertas muescas que permiten
suponer un conteo del ganado cazado. La existencia de la estadística se debe a
las necesidades de las sociedades y sus gobiernos de conocer hechos
políticos, sociales y
económicos en relación
con el dominio,
la riqueza y la
producción (Carrasco, 2010) Hacia el año 3.000 a.C. los
babilonios usaban ya pequeñas tablillas de arcilla para recopilar datos en
tablas sobre la producción agrícola y los géneros vendidos o cambiados mediante
trueque.
Los egipcios ya analizaban los
datos de la población y la renta del país mucho antes de construir la pirámides
.En los antiguos monumentos egipcios se encontraron interesantes documentos en
que demuestran la sabia organización y administración de este pueblo; ellos
llevaban cuenta de los movimientos poblacionales y continuamente hacían censos.
Tal era su dedicación por llevar simpre una relación de todo que hasta tenían a
la diosa Safnkit, diosa de los libros y las cuentas. Todo esto era hecho bajo
la dirección del Faraón y fue a partir del año 3050 a.C.
TIPOS DE VARIABLES:
v Variables
cualitativas: Se considera como variable cualitativa toda aquella
variable que permiten la expresión e identificación de una característica
concreta, pero que no permiten cuantificarlas. Este tipo de variable únicamente nos informaría de la existencia o
inexistencia de dicha característica o la presencia de
alternativas. Son meramente nominales, expresando igualdad y/o desigualdad. El
sexo o la nacionalidad serían ejemplos de ello. Sin embargo, ello no quiere
decir que no puedan observarse o que no resulten elementos altamente relevantes
en la investigación. Dentro de las
variables cualitativas podemos encontrar diferentes tipos.
v Variables
cualitativas dicotómicas
Se trata de variables en las que solo existen o se contemplan dos opciones
posibles. Estar vivo o muerto es un ejemplo de ello: no es posible
estarlo a la vez, de tal manera que la presencia de uno de los valores niega el
otro.
v Variables
cualitativas politómicas
Aquellas variables que admiten la
existencia de múltiples valores, los cuales como en el caso anterior solo permiten una identificación de un valor
y ello excluye el resto sin por ello poder ordenarse o operarse con
dicho valor. El color es un ejemplo.
Se trata de aquellas variables con
las que no es posible realizar operaciones matemáticas, pero que resultan más
avanzadas que las meramente cualitativas. Expresan una cualidad y a la vez
permiten organizarla y establecer
un orden o jerarquía, aunque no de manera exacta.
Un ejemplo de ello es el nivel de
estudios, pudiendo determinar si alguien tiene más o menos de dicha cualidad.
Sin embargo, no existe una constancia en las diferencias
entre una categoría y la que la precede y la que la sigue (una
persona que tiene estudios de posgrado no sabe más que una con licenciatura de
la misma manera en la que una con estudios secundarios sabe más que otra que
solo tiene la primaria).
Las variables cuantitativas son
todas aquellas que, este vez sí, permiten la operativización de sus
valores. Es posible asignar
diferentes números a los valores de la variable, pudiendo realizar
diferentes procedimientos matemáticos con ellos de tal manera que se pueden
establecer distintas relaciones entre sus valores.
v Variables
cuantitativas discretas
Se trata del conjunto de variables
cuantitativas cuyos valores no admiten valores intermedios, no siendo posible
obtener decimales en su medición (aunque luego pueden hacerse medias que sí los
incluyan). Por ejemplo, no es posible tener 2,5 hijos. Suelen referirse a variables que emplean
escalas de razón.
v Variables
cuantitativas continuas
Hablamos de este tipo de variables
cuando sus valores forman parte de un contínuo en el que entre dos valores
concretos podemos encontrar diversos valores intermedios. Más frecuentemente, hablamos de variables que
se miden en escala de intervalo. Según su relación con
otras variables
También es posible determinar
diferentes tipos de variables en función de cómo se relacionan sus valores con
los propios de otras. En este sentido destacan varios tipos, siendo
especialmente relevantes los dos primeros. Es importante tener en cuenta que un
mismo elemento puede ser un tipo de variable y otra en función del tipo de
relación que se esté midiendo y qué se esté modificando. Además, hay que tener
en cuenta que el papel y tipo de variable en cuestión va en función de lo que
nosotros estemos analizando, independientemente
del papel que ocupe realmente la variable en la situación estudiada.
Por ejemplo, si estamos
investigando el papel de la edad en el Alzheimer, la edad del
sujeto será una variable independiente mientras que la presencia o ausencia de
proteína tau y placas de beta-amiloide será una variable dependiente en nuestra
investigación (independientemente del papel que tenga cada variable en la
enfermedad).
Se entienden por variables independientes
a aquellas variables que en el momento de la investigación se tienen en cuenta
y que pueden o no ser posibles de modificar por parte del experimentador. Es la variable de la cual se parte para
observar los efectos que determina cualidad, característica o situación
puede tener sobre diferentes elementos. El sexo, la edad o el nivel de ansiedad
base son ejemplos de variable independiente.
La variable dependiente hace
referencia al elemento que resulta modificado por la variación existente en la
variable independiente. En la investigación, la variable dependiente va a ser escogida y generada a partir de la
independiente. Por ejemplo, si medimos el nivel de ansiedad según el
sexo, sexo será variable independiente cuya modificación va a generar
alteraciones en la dependiente, en este caso la ansiedad.
Entendemos por variables
moderadoras al conjunto de variables que alteran la relación existente entre variable dependiente e independiente.
Ejemplo de ello se da si relacionamos horas de estudio con resultados
académicos, siendo variables moderadoras el estado emocional o la capacidad
intelectual.
Esta etiqueta hace referencia a
todas aquellas variables que no se
han tenido en cuenta pero que tienen un efecto sobre los resultados obtenidos.
Así pues, son todo aquel conjunto
de variables no controladas y tenidas en cuenta en la situación estudiuada,
aunque es posible identificarlas tras ella o incluso durante un experimento o
contexto invesigado. Se diferencian de las moderadoras en el hecho de que las
extrañas no son tenidas en cuenta, no siendo este el caso de las moderadoras.
Dicho de otro modo, las variables
extrañas son aquellas que pueden llevarnos a conclusiones erróneas al
interpretar los resultados de una investigación, y el impacto de su presencia
depende de la calidad del diseño de los estudios realizados para investigar
algo.
Otra posible clasificación de
variables puede realizarse en función de las escalas y medidas que se emplean.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que más que de la variable se estaría
hablando de la escala en cuestión como elemento distintivo. También hay que
tener en cuenta que en cuenta que según va ascendiendo el nivel de operatividad
de las escalas empleadas, se van incorporando nuevas posibilidades además de
las propias de las escalas anteriores. Así, una variable de razón posee también
las propiedades de la nominal, la ordinal y la de intervalo. En este sentido
nos podemos encontrar con los siguientes tipos.
v Variable nominal
Hablamos de variables nominales
cuando los valores que dicha variable puede alcanzar únicamente permiten distinguir
la existencia de una cualidad concreta, sin permitir estos valores realizar una ordenación u operaciones
matemáticascon ellos. Se trata de un tipo de variable cualitativa.
v Variable ordinal
Si bien no se puede operar con
ellas, es posible establecer una ordenación entre los diferentes valores.
Sin embargo, dicho orden no
permite el establecimiento de relaciones matemáticas entre sus valores.
Se trata de variables fundamentalmente cualitativas. Ejemplos de ello son el estatus
socioeconómico o el nivel de estudios.
Además de las características
anteriores, las variables en escala de intervalo permiten establecer relaciones numéricas entre
las variables, si bien generalmente dichas relaciones se ven limitadas a la
proporcionalidad. No existe un cero absoluto o punto cero totalmente
identificable, algo que no permite realizar transformaciones directas de los
valores en otros. Miden rangos, más que valores concretos, algo que complica su
operatividad pero que ayuda a cubrir una gran cantidad de valores.
Las variables de razón se miden en una escala tal
que es posible su total operativización, pudiendo realizarse diversas
transformaciones a los resultados obtenidos y estableciendo relaciones
numéricas complejas entre sí. Existe
un punto de origen que supone la ausencia total de lo medido.
DEFINICIÓN DE:
v Población: Es un Conjunto o colección de
objetos al que está referido un estudio estadístico. una población estadística
puede estar constituida por cualquier tipo de elemento, es decir personas u
objetos de cualquier tipo de naturaleza. Por ejemplo, un estudio sobre la
incidencia de cierta enfermedad en un país, la población sería todos los
habitantes de dicho país. En un estudio sobre la calidad de la producción de
ciertos componentes para ordenadores, la población serían todos los componentes
que se han fabricado.
v Individuo: Cada uno de los elementos que
forman parte de la población. En sentido estadístico un individuo puede ser
algo con existencia real, como una persona, un automóvil o una casa, o algo más
abstracto como la temperatura, una opinión, un voto o un sentimiento.
v Carácter: Cualquier característica o propiedad que pueda ser estudiada en
todos los elementos de la población. Así por ejemplo si consideramos como
elemento a una persona, podemos distinguir en ella multitud de caracteres como
el sexo, la edad, estatura, peso, color de pelo, nivel de estudios, etc.
v Muestra: Cualquier subconjunto de una población.
Cuando los elementos que componen la muestra están elegidos aleatoriamente y
todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos diremos que se
trata de una muestra aleatoria simple. Por
norma general, en un estudio estadístico hay muchos condicionantes de tipo
económico, físico, o de otro tipo que impiden trabajar con todos los elementos
de la población, por tanto, se suele recurrir a muestras representativas de la
población. Los procedimientos a seguir para la elección de este tipo de
muestras se estudian en una parte de la Estadística Inferenciasl que se
denomina muestreo.
TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN
v
Entrevista: La entrevista es una conversación
dirigida, con un propósito específico
y que usa un formato de preguntas y respuestas. Se establece así un diálogo,
pero un diálogo peculiar, donde una de las partes busca recoger información y
la otra se nos presenta como fuente de estas informaciones. Una entrevista es
un dialogo en el que la persona (entrevistador), generalmente un periodista
hace una serie de preguntas a otra persona (entrevistado), con el fin de
conocer mejor sus ideas, sus sentimientos su forma de actuar.
·
Tipo de preguntas: Preguntas abiertas: Son aquellas
preguntas que describen hechos o situaciones por parte del entrevistado con una
gran cantidad de detalles que a juicio del entrevistado son importantes.
·
Preguntas
cerradas :En las preguntas cerradas las respuestas posibles están cerradas al
entrevistado, debido a que solamente puede responder con un SI o NO. Una
pregunta cerrada limita las respuestas disponibles al entrevistado
v
La Encuesta: Una encuesta es un conjunto de
preguntas normalizadas dirigidas a una muestra representativa de la población o
instituciones, con el fin de conocer estados de opinión o hechos específicos.
La intención de la encuesta no es describir los individuos particulares
quienes, por azar, son parte de la muestra sino obtener un perfil compuesto de
la población. Una "encuesta" recoge información de una "muestra."
Una "muestra" es usualmente sólo una porción de la población bajo
estudio. TECNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS BASE DE DATOS
v
Cuestionario Los cuestionarios proporcionan una
alternativa muy útil para la entrevista; si embargo, existen ciertas
características que pueden ser apropiada en algunas situaciones e inapropiadas
en otra. Al igual que la entrevistas, deben diseñarse cuidadosamente para una
máxima efectividad. Selección de formas para cuestionarios El desarrollo y
distribución de los cuestionarios; por lo tanto, el tiempo invertido en esto
debe utilizarse en una forma inteligente. También es importante el formato y
contenido de las preguntas en la recopilación de hechos significativos. Existen
dos formas de cuestionarios para recabar datos: cuestionarios abiertos y
cerrados, y se aplican dependiendo de si los analistas conocen de antemano
todas las posibles respuestas de las preguntas y pueden incluirlas. Con
frecuencia se utilizan ambas formas en los estudios de sistemas. Cuestionario
Abierto Al igual que las entrevistas, los cuestionarios pueden ser abiertos y
se aplican cuando se quieren conocer los sentimientos, opiniones y experiencias
generales; también son útiles al explorar el problema básico, por ejemplo, un
analista que utiliza cuestionarios para estudiar los métodos de verificación de
crédito, es un medio. El formato abierto proporciona una amplia oportunidad
para quienes respondan escriba las razones de sus ideas. Algunas personas sin
embargo, encuentran más fácil escoger una de un conjunto de respuestas
preparadas que pensar por sí mismas.
v
Diagrama
De Flujo: Es una representación pictórica de los pasos en proceso. Útil
para determinar cómo funciona
realmente el proceso para producir un resultado. Los diagramas de flujo se
pueden aplicar a cualquier aspecto del proceso desde el flujo de materiales
hasta los pasos para hacer la venta u ofrecer un producto. ¿Cuándo se utiliza
un Diagrama De Flujo? Cuando un equipo necesita ver cómo funciona realmente un
proceso completo. Este esfuerzo con frecuencia revela problemas potenciales
tales como cuellos de botella en el sistema, pasos innecesarios y círculos de
duplicación de trabajo.
v Estadística Descriptiva: La estadística descriptiva es la rama de la estadística que
describe o resume de forma cuantitativa (medible) características de una una
recolección de información.
Es decir, la estadística descriptiva se encarga de resumir una muestra
estadística (conjunto de datos obtenidos de una poblacion) que
representa la muestra. Algunas de las medidas comúnmente utilizadas en la
estadística descriptiva para describir un conjunto de datos son:
las medidas de tendencia central y las medidas de variabilidad o dispersión.
En cuanto a las medidas de tendencia central, se utilizan medidas como
la media, la mediana y la moda. Mientras que en
las medidas de variabilidad se utilizan la varianza,
La estadística descriptiva suele ser la primera parte a realizar en un análisis
estadístico.
Los resultados de estos estudios suelen ser acompañados de gráficos, y
representan la base de casi cualquier análisis cuantitativo (medible) de datos.
ejemplo de estudios de estadística descriptiva pueden ser: La media de edad de
los ciudadanos que viven en una cierta área geográfica, la longitud media de
todos los libros referentes a un tema específico, la variación respecto al
tiempo que los visitantes pasan navegando en una página de internet.
v Estadística Inferencial: La estadística inferencial se diferencia de la
estadística descriptiva principalmente por el uso de la inferencia y la
inducción. Es decir, esta rama de la estadística busca deducir propiedades de
una población estudiada, no solo recolecta
y resume los datos, sino que busca explicar ciertas propiedades o
características a partir de los datos obtenidos. En este sentido, la
estadística inferencial implica obtener las conclusiones correctas de un
análisis estadístico realizado mediante estadística descriptiva. Por ello, muchos de los
experimentos en ciencias sociales involucran un grupo de población reducido, así mediante inferencias y
generalizaciones se puede determinar como la población en general se comporta .Las
conclusiones obtenidas mediante la estadística inferencial están sujetas a la
aleatoriedad (ausencia de patrones o regularidades) pero mediante la aplicación
de los métodos adecuados se logra la obtención de resultados relevantes.
Así, tanto la estadística descriptiva como la estadística inferencial van de la mano. La estadística inferencial se divide en: Estadística
paramétrica: Comprende los
procedimientos estadísticos basados en la distribución de los datos reales, los
cuales se determinan mediante un número finito de parámetros (número que resume
la cantidad de datos derivados de una variable estadística).Para aplicar procedimientos
paramétricos, en su mayoría, se requiere conocer previamente la forma de
distribución para las formas resultantes de la población estudiada .Por ello,
si se desconoce en su totalidad la distribución que siguen los datos obtenidos,
se debe utilizar un procedimiento no paramétrico.
v Estadística
no paramétrica
Esta rama de la
estadística inferencial comprende los procedimientos aplicados en pruebas y
modelos estadísticos en los cuales su distribución no se ajusta a los llamados
criterios paramétricos. Al ser los datos estudiados los que definen su distribución,
está no puede ser definida previamente.
La estadística
no paramétrica es el procedimiento que debe ser elegido al desconocer si los
datos se ajustan a una distribución conocida, de manera que pueda ser un paso
previo al procedimiento paramétrico.
Así mismo, en un
prueba no paramétrica, las posibilidades de error se disminuyen mediante el uso
de tamaños muéstrales adecuados.
v Estadística
Matemática
Se ha mencionado
de igual forma la existencia de la Estadística Matemática, como disciplina de la
estadística.
La estadística
matemática consiste en la obtención de información a partir de los datos y
utiliza técnicas matemáticas tales como: análisis
matemático, álgebra lineal, análisis estocástico, ecuaciones diferenciales, etc. Así, la estadística
matemática ha sido influenciada por la estadística aplicada.
FUENTE DE INFORMACION
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