METODO ESTADÍSTICO

La importancia del método estadístico radica, en gran medida, por la precisión de los resultados obtenidos en una investigación. Esta característica influye considerablemente en las conclusiones del estudio y en la implementación de estrategias. Por ejemplo, entre más exactos son los datos estadísticos recopilados por un simulador o modelo climático

La Investigación cuantitativa asume el Método Estadístico como proceso de obtención, representación, simplificación, análisis, interpretación y proyección de las características, variables o valores numéricos de un estudio o de un proyecto de investigación para una mejor comprensión de la realidad y una optimización en la toma de decisiones. El Método Estadístico en las Ciencias sociales se convierte en una herramienta poderosa de precisión científica en la medida en la que se combine con los métodos cualitativos y se emplee de acuerdo a las necesidades y al sano criterio. Adolph Quetelet fue de los primeros en aplicar métodos estadísticos al estudio de un conjunto de datos. El Método estadístico ofrece además las siguientes bondades para la Investigación educativa y pedagógica

IMPORTANCIA

CONCEPTO

MÉTODO ESTADÍSTICO

ELEMENTOS

CARACTERÍSTICAS

Recolección: etapa del método estadístico en la que se recolectan los datos. Recuento: etapa del método estadístico en la que se realiza el cómputo de cada valor. Presentación: etapa del método estadístico que consiste en representar los datos en gráficos. Síntesis: etapa del método estadístico que se basa en calcular medidas estadísticas. Análisis: etapa del método estadístico en la que se sacan las conclusiones de la investigación.

Objetividad: Busca la imparcialidad y la neutralidad en la recopilación y el análisis de datos.Precisión: Utiliza técnicas matemáticas para realizar cálculos y mediciones precisas. Universalidad: Puede aplicarse en diversas disciplinas y áreas para analizar diferentes tipos de fenómenos. Probabilístico: Incorpora conceptos de probabilidad para lidiar con la incertidumbre inherente a los datos. Inferencial: Permite hacer conclusiones sobre una población más amplia en función de la información de una muestra.

EJEMPLO