NOCIONES DE ESTADÍSTICA

Por estadística entendemos una batería de recursos científicos por los cuales podemos recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar datos numéricos de un conjunto de observaciones.

La estadística se emplea en aquellos casos en los que tenemos una gran cantidad de observaciones y cuya aparición se rige por las leyes del azar. Es decir, se aplica a fenómenos cuya medición requiere una colección de observaciones, pues hay algunos fenómenos que se presentan en masa, pero para los que no se requiere observación alguna, ya que se conocen a priori. Para saber el porcentaje de hombres mayores de un metro setenta en una población, son necesarias una serie de medidas. En cambio, no es necesaria ninguna observación para saber la cantidad que integran un matrimonio. Para que sean de utilidad los datos estadísticos deben tener dos características básicas:

  • Deben ser pertinentes: deben guardar una relación con el tema en cuestión.
  • Deben ser carentes de sesgos: no deben tener deformaciones provenientes de prejuicios o de errores de los instrumentos empleados.

Se puede dividir la estadística en dos grandes ramas: la estadística descriptiva y la estadística inferencial.

  • DESCRIPTIVA: procedimientos empleados para organizar y resumir conjuntos de observaciones en forma cuantitativa. El resumen de los datos puede hacerse mediante tablas, gráficos o valores numéricos. Los conjuntos de datos que contienen observaciones de más de una variable permiten estudiar la relación o asociación que existe entre ellas.
  • INFERENCIAL: Métodos empleados para inferir algo acerca de una población basándose en los datos obtenidos a partir de una muestra. Los datos estadísticos son cálculos aritméticos realizados sobre los valores obtenidos en una porción de la población, seleccionada según criterios rigurosos

ETAPAS DE UN ESTUDIO

Las etapas de un estudio estadístico son las siguientes:

  • Planteamiento del problema: definir objetivo de la investigación y precisar el universo o población de esta y planear los métodos por los que se recogerán los datos.
  • Relevamiento de la información, mediante técnicas que permitan luego aplicar criterios para codificar esos datos.
  • Presentación de los datos: los cuales deben expresarse de forma que su lectura sea sencilla. Existen 3 formas de presentación: con palabras -para pocos datos-, mediante tablas estadísticas y mediante gráficos estadísticos.
  • Inferencia estadística: en los casos en los que se trabaja con muestras. Interpretación: explicar el sentido de todos los datos obtenidos.

DESCRIPTIVA

Medidas de posición

  • La MODA es el dato o clase de mayor frecuencia. La moda es el valor o el intervalo que se repite más veces en una variable. Como puede existir más de una clase o dato con la máxima frecuencia, la moda no es necesariamente única. Aquellas distribuciones que tienen una sola moda se llaman unimodales; cuando hay dos modas se dice que la distribución es bimodal y si hay más de dos modas la distribución se llama multimodal. Si bien la moda es la única medida descriptiva importante de las variables nominales, en las ordinales, también podemos calcular la mediana.
  • La MEDIANA es el valor que la variable deja, por encima y por debajo, el 50% de los casos. Busca determinar el valor que tiene aquella observación que divide la cantidad de observaciones en dos mitades iguales. Por lo tanto, es necesario atender a la ordenación de los datos, y debido a ello, este cálculo depende de la posición relativa de los valores obtenidos. Es necesario,antes que nada, ordenar los datos de menor a mayor (o viceversa). Es la categoría o valor de la distribución que posee el orden medio cuando las observaciones N/2 aparecen ordenadas según las categorías de la variable. La mediana tiene más sentido de ser hallada en las variables cuantitativas.
  • La MEDIA es el punto medio del recorrido de la variable según la cantidad de valores obtenidos. La MEDIA se obtiene dividiendo la suma de todos los datos por el número de ellos (n):

Medidas de dispersión

Las medidas de dispersión, también llamadas medidas de variabilidad muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos. Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su media, se calcula la media de las desviaciones de las puntuaciones respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para salvar este problema. Una es tomando las desviaciones en valor absoluto (desviación media) y otra es tomando las desviaciones al cuadrado (varianza). El cálculo de estos dos no han sido preguntas en los ENARM previos, su uso se limita a la interpretación de puntuaciones Z en desnutrición y en osteoporosis.

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