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Entre los objetivos de la estadística está el de mejorar la comprensión de hechos a partir de datos. Además, otro objetivo muy importante es hacer inferencias acerca de una población con base en informaciones contenidas en muestras de la misma.
La estadística estudia cómo se debe emplear la información y la forma adecuada para guiar acerca de acciones a ser realizadas a partir de los datos obtenidos. Es una ciencia muy importante, pues facilita la toma de decisiones mediante la presentación ordenada de los datos observados en tablas y gráficos estadísticos.
Al reducir los datos observados a un pequeño número de medidas estadísticas permite comparar diferentes series de datos y estimar la probabilidad de éxito que tiene cada una de las decisiones posibles.
Básicamente existen dos tipos de estadística: la descriptiva e inferencial
La estadística descriptiva se define como un método cuyo objetivo es describir numéricamente, en forma resumida, información de conjuntos numerosos de datos. La misma no se ocupa de los casos raros. Otro aspecto muy importante a tener en cuenta es que de los datos estadísticos no se pueden sacar conclusiones concretas y precisas.
La estadística inferencial o deductiva se ocupa de estudiar la probabilidad de éxito de las diferentes posibles soluciones de un problema. Infiere el comportamiento de la población total a partir de los resultados que se obtienen de las muestras.
Son objetivos de la estadística inferencial:
1. Obtener conclusiones válidas acerca de una población sobre la base de una muestra.
2. Medir el grado de incertidumbre presente en las inferencias en términos de probabilidad.
La inferencia estadística intenta tomar decisiones basadas en la aceptación o el rechazo de ciertas relaciones que se toman como hipótesis.
Algunos términos muy utilizados en estadística son:
Población: conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un experimento o estudio. Se distinguen dos tipos: finita e infinita.
Muestra: es un subconjunto (una parte) de la población.
Muestra representativa: es un subconjunto (o parte) representativo, seleccionado de una población de la cual se obtuvo.
Muestreo: es el estudio de la muestra representativa.
Censo: es el estudio completo de la población.
Parámetro: lo constituyen las características medibles en una población completa. Estadístico o estadígrafo: es la medida de una característica relativa a una muestra. La mayoría de los estadísticos muestrales se encuentran por medio de una fórmula y suelen asignárseles nombres simbólicos que son letras latinas.
Datos estadísticos (variables): son agrupaciones de cualquier número de observaciones relacionadas. Para que se considere un dato estadístico debe tener dos características: que sean comparables entre sí y tengan alguna relación.
Variable: es una característica que asume valores. Ejemplo: color de ojos: marrón, verde, azul.
Experimento: es una actividad planificada, cuyos resultados producen un conjunto de datos. Por ejemplo: ¿cuál será la preferencia del consumidor ante dos marcas de comida rápida con similares características en un ambiente armónico y sin publicidad?
Fuentes: ÁNGEL GUTIÉRREZ, J.C.(1998). Estadística general aplicada. Universidad Eafit., DÍAZ NARVÁEZ, V. (2000). Metodología de la investigación científica y bioestadística. RIL Editores, https://www.gestiopolis.com