Las ramas de la estadística, qué estudian y aplicaciones
La estadística es una rama de las matemáticas, a la cual le corresponde la colección, análisis, interpretación, presentación y organización de datos (conjunto de valores de variable cualitativa o cuantitativa). Esta disciplina busca explicar las relaciones y dependencias de un fenómeno (físico o natural).
Esta rama de las matemáticas es una ciencia transversal, es decir, aplicable a una variedad de disciplinas, que van desde la física a las ciencias sociales, ciencias de la salud o el control de calidad.
Además, tiene gran valor en actividades de negocio o gubernamentales, donde el estudio de los datos obtenidos permite facilitar la toma de decisiones o hacer generalizaciones.
Ramas principales de la estadística
La estadística se divide en dos grandes áreas: estadística descriptiva y estadística inferencial, las cuales comprenden la estadística aplicada.
Además de estas dos áreas, existe la estadística matemática, la cual comprende las bases teóricas de la estadística.
1- Estadística descriptiva
La estadística descriptiva es la rama de la estadística que describe o resume de forma cuantitativa (medible) características de una colección de una recolección de información.
Es decir, la estadística descriptiva se encarga de resumir una muestra estadística (conjunto de datos obtenidos de una población) en lugar de aprender sobre la población 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 curtosis, etc.
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.
Un ejemplo de estadística descriptiva podría ser considerar un número para resumir que tan bien se está desempeñando un bateador de béisbol.
Así, el número se obtiene por el número de hits que ha dado un bateador dividido entre el número de veces que ha estado al bate. Sin embargo, este estudio no dará información más específica, como cuáles de esos bateos han sido Home Runs.
Otros ejemplos 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.
2- 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, es decir, 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.
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 destribución, 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 muestrales adecuados.
3- Estadística matemática
Se ha mencionado de igual forma la existencia de la Estadística Matemática, como disciplina de la estadística.
Esta consiste en una escala previa en el estudio de la estadística, en la cual usan la teoría de la probabilidad (rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios) y otras ramas de las matemáticas.
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.
Referencias
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