Importancia de la estadistica

  importancia de la estadistica para la toma de decisiones

La estadística trata de las técnicas para recolectar, organizar,
presentar, analizar un conjunto de datos numéricos y a partir de ellos
y de un marco teórico, hacer las indiferencias de lugar. Es una
herramienta fundamental para la investigación científica y empírica en
los campos de la administración, educación, sociología, psicología,
medicina, genética, informática, ingeniería, contabilidad, economía,
agricultura, etc.

Se consagra en forma directa al gran problema universal de como tomar
las decisiones inteligentes y acertadas en condiciones de
incertidumbre. Sirve como fuente de instrucción para los niveles
introductorios de estadística descriptiva y por consiguiente, los
conceptos manejados y las técnicas empleadas han sido presentadas de
la forma mas simple, claramente posibles.

ESTADISTICA

Se usa como un valioso auxiliar y en los diferentes campos del
conocimiento y en las variadas ciencias. Es un lenguaje que permite
comunicar información basada en datos cuantitativos. Constituye uno de
los aspectos más relevantes entre los estudiosos de las ciencias. La
evolución de la estadística ha llegado al punto en que su proyección
se percibe en casi todas las áreas de trabajo. También abarca la
recolección, presentación y caracterización de información para ayudar
tanto en el análisis e interpretación de datos como en el proceso de
la toma de decisiones.

La estadística es parte esencial de la forma profesional, es hasta
cierto punto una parte necesaria para toda profesión; la herramienta
matemática para analizar datos experimentales y basados en la
observación. La estadística es un lenguaje que permite comunicar
información basada en datos cuantitativos.

La estadística es de gran importancia en la investigación científica
debido a que:

-Permite una descripción más exacta.

-Nos obliga a ser claros y exactos en nuestros procedimientos y en
nuestro pensar.

-permite resumir los resultados de manera significativa y cómoda.

-nos permite deducir conclusiones generales.

Orígenes y desarrollo

La estadística tiene sus orígenes en tiempos muy remotos, al igual que
otras disciplinas. Durante las civilizaciones egipcia, griega y
romana, los datos se obtenían principalmente con propósitos de aplicar
impuestos y planificar el reclutamiento militar y estaba estrechamente
ligada a la administración del estado. Y a partir de 1790, la
constitución de Estados Unidos estableció el levantamiento de censos
cada diez años.

Galton, biólogo y su discípulo Karl Pearson, biólogo y además
matemático, fueron sus dos grandes exponentes. Uno de los
acontecimientos científicos más importantes del presente siglo ha sido
el gran desarrollo de la estadística y su incidencia como herramienta
básica para la investigación empírica de otras disciplinas.

Términos y conceptos básicos de estadistica

Población: Es cualquier grupo completo, ya sea de personas, animales o
cosas. Es la totalidad de elementos o cosas bajo consideración. La
población se refiere a un grupo finito de elementos.

Elementos de una población: son las unidades individuales que
constituyen o conforman una población.

Universo: Conjunto de cosas que no tienen limite numérico.

Muestra: Porción de la población que se selecciona para fines de
análisis, siempre debe de ser representativa de la población total.

Parámetro: Medida de resumen que se calcula con el propósito de
describir alguna característica de la población.

Estadística o estadígrafos: Son medidas de resumen que se calculan con
el propósito de describir algunas características de una sola muestra
de la población.

Censo

Es una investigación que cubre a todos los miembros o elementos de una
población dada; un censo completo es a menudo innecesario,
antieconómico y una molestia para el publico y también que es menos
efectivo que una encuesta, para recoger ciertos tipos de información.
Periódicamente se levantan diferentes tipos de censos en todo el
mundo, entre los más conocidos están; el censo de población y
vivienda, censos agropecuarios, censos a las empresas mercantiles y
manufactureras, etc. Proporcionan datos muy importantes sobre
población. Vivienda, empleos población económicamente activa, uso de
la tierra, tamaño de las fincas, ganadería, etc.


La verificación y la codificación: La verificación y la codificación
son procesos afines diseñados con el propósito de transcribir la
información registrada en los cuestionarios a una forma adecuada para
el análisis estadístico. El objetivo básico de la verificación el
eliminar las respuestas incompletas o inconsistentes, como también los
errores en el uso del cuestionario. La codificación es un proceso
técnico que consiste en convertir datos cualitativos en datos
numéricos que puedan ser almacenados, cantados o tabulados con rapidez
y facilidad.

La preparación para el análisis: Esta etapa incluye un conjunto de
actividades, como: digitación de los datos, chequeos rutinarios para
determinar la compatibilidad de las respuestas, plan de tabulación de
los datos. La digitación es el procedimiento utilizado para el
almacenamiento de la información y constituye el primer paso después
de la codificación para registrar los datos, de manera tal que puedan
ser fácilmente recuperados y tabulados.

Análisis y preparación del informe: Consiste en la presentación e
interpretación de tablas simples y de múltiples entradas de los datos
recopilados en la investigación. El objetivo de esta etapa es
proporcionar un resumen de los datos, capaz de satisfacer los
propósitos de la investigación, lo más breve y comprensible posible.

Puede incluir tablas de porcentajes, medidas de tendencia central,
medidas de asociación, pruebas de hipótesis, estimaciones, etc. Es
importante tener presente tres aspectos básicos en su planeación.
Estos son: el estilo en que se va a escribir, la mecánica de
presentación del material y la organización de los temas del informe.

La tabla de números aleatorios esta compuesta por los dígitos
0-1-2-3-4-5-6-7-8-9; o sea, contienen los 10 dígitos. Este conjunto de
dígitos puede ser leído de manera individual o en grupos y en
cualquier dirección; hacia abajo, hacia arriba, hacia la derecha,
hacia la izquierda y diagonalmente, y siempre se consideran
aleatorios.

LOS DATOS ESTADÍSTICOS

Los datos estadísticos han sido usados durante siglo por los gobiernos
organizados como forma de ayudar a la toma de decisiones en la
administración del estado. Los datos estadísticos son concisos,
específicos y capaces de ser analizados objetivamente por diferentes
procedimientos. En función de sus características los datos se
clasifican en cuantitativos y cualitativos; siendo los cuantitativos
la base fundamental de estudio de la estadística. El uso de la
computadora ha hecho posible que los gobiernos, las empresas y otras
organizaciones almacenen y procesen grandes cantidades de datos.

Se obtienen mediante un proceso que incluye la observación de
conceptos, como calificaciones de exámenes, ingresos anuales de una
ciudad, temperatura diaria durante todo el año de una comunidad,
velocidad de circulación de los vehículos por una autopista, etc. En
conceptos reciben el nombre de variables, ya que producen una serie de
valores que tienden a mostrar cierto grado de variabilidad, al
realizarse un conjunto de mediciones de manera sucesiva.

Existen varios tipos de datos estadísticos, que se agrupan en dos
clasificaciones: datos de características cuantitativas y
cualitativas.

Los datos de características cuantitativas: son aquellos que se pueden
expresar numéricamente y se obtienen a través de mediciones y conteos.
Un dato cuantitativo se puede encontrar en cualquier disciplina;
sicología, contabilidad, economía, publicidad, etc.

Los datos de características cuantitativas y cualitativas se
clasifican a su vez en:

1-Variables continuas: Es cuando los datos estadísticos se generan a
través de un proceso de medición se dice que estos son datos
continuos; son aquellas que aceptan valores en cualquier punto
fraccionario de un determinado intervalo, o sea, que aceptan
fraccionamiento en un determinado intervalo.

2-Variables discretas: Se generan a través de un proceso de conteo.
Son aquellas que no aceptan valores en puntos fraccionarios dentro de
un determinado intervalo, o sea, son aquellas que no aceptan
fraccionamiento dentro de un determinado intervalo.

Datos de características cualitativas: Los datos de características
cualitativas son aquellos que no se pueden expresar numéricamente.
Estos datos se deben convertir a valores numéricos antes de que se
trabaje con ellos.

Los datos de características cualitativas se clasifican en:

1-Datos nominales: Comprenden categorías, como el sexo, carrera de
estudio, material de los pisos, calificaciones, etc. Las
características mencionadas no son numéricas por su naturaleza, pero
cuando se aplican, ya sea en una población o una muestra, es posible
asignar a cada elemento una categoría y contar él numero que
corresponde a cada elemento. De esta manera estas características se
convierten en numéricas.

2-Datos jerarquizados: Es un tipo de datos de características
cualitativas que se refiere a las evaluaciones subjetivas cuando los
conceptos se jerarquizan según la preferencia o logro. Las posiciones
de una competencia de atletismo se jerarquizan en primer lugar,
segundo lugar, tercer lugar, etc. Tanto los datos nominales como los
jerarquizados, que por su naturaleza no son numéricas, se convierten
en datos discretos.

Distribución de frecuencias: Cuando se dispone se una gran masa o
cantidad de datos a veces resulta muy difícil responder a ciertos
cuestionarios que sobre una determinada variable se nos hagan. Existe
una forma en estadística de organizar las informaciones que nos
permite responder a este y otros cuestionamientos. A esta forma de
organizar las informaciones se le llama distribución de frecuencias y
consiste en el ordenamiento de los datos a través de clases y
frecuencias.

Cuando los datos se presentan en una distribución de frecuencias se
les denomina datos agrupados. Cuando todos los datos observados de una
variable se enumeran en forma desorganizada le vamos a denominar datos
no agrupados.

Frecuencia simple de clase: Al construir una distribución de
frecuencias, se tienen diferentes intervalos de valores que
denominaremos clases. Se define frecuencia simple de clase al numero
de veces que se repite cada clase. Se le identifica como fi, donde (f)
se lee como frecuencia, e (i) define el orden de las clases.

Frecuencia relativa simple: A la suma total de la frecuencia simple de
clase le llamamos n; cuando cada valor de la frecuencia simple de
clase se divide entre el total de casos u observaciones a este
cociente le denominamos frecuencia relativa simple. La suma de la
frecuencia relativa simple siempre será igual a la unidad. Vamos a
identificar la frecuencia relativa simple como fr.

Frecuencia acumulada: La suma de la frecuencia simple de clase es
denominada como frecuencia acumulada. Al calcular la frecuencia
acumulada en una distribución de frecuencia acumulada de la primera
clase será igual a la frecuencia simple de la misma clase. La segunda
acumulada es igual a la primera acumulada mas la frecuencia simple de
la segunda clase. El valor de la ultima frecuencia acumulada es igual
al total de datos. La frecuencia acumulada se identifica como Fi.

Frecuencia relativa acumulada: Es el cociente que se obtiene al
dividir cada frecuencia acumulada entre el total de observaciones. O
la suma sucesiva de la frecuencia relativa simple.

Recorrido o rango: En una distribución u ordenamiento de datos existe
una diversidad de valores que varían de menor a mayor y viceversa. Se
denomina recorrido o rango a la diferencia existente entre el valor
máximo observado y el mínimo en una distribución u ordenamiento.

Intervalo de clase: Una clase esta definida por un limite inferior y
un limite superior. A la diferencia entre él limite superior y él
limite inferior de una clase se la llama intervalo de clase; Este
indica el recorrido o rango de los valores incluidos en una clase.