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La estadística y su papel en el campo de las Ciencias

¿qué es estadistica?

Escalas de medición

Tipos de escalas de medición

Concepto

Tipos de estadistica

Tipos de estadística en función de su propósito.

Ciencia y estadistica

¿Qué es?

Su papel en el campo de las ciencias

Recolección de datos.

Distribución de frecuencias

Ejemplos de la estadística

¿Qué es la probabilidad?

Concepto

Probabilidad

Tablas de frecuencias.

Tabla de frecuencias con informaciòn relativa

Variable

Tipos de variables

Construcción de una distribución de frecuencia.

¿Qué es población y muestra en estadística?

Acumulada

¿Qué es?

Frecuencia acumulada y relativa

Tipos de estadística

Relativa

Tipos de estadística en función de su propósito.

Aplicada: Se puede definir la estadística aplicada como "un conjunto de procedimientos para reunir, medir, clasificar, codificar, computar, analizar y resumir información numérica adquirida sistemáticamente" (Ritchey, 2008: 1). Matemática: La estadística matemática es la aplicación de las matemáticas a la estadística, que originalmente fue concebida como la ciencia del Estado -la recopilación y el análisis de hechos sobre un país: su economía, su tierra, su ejército, su población, etc. Las técnicas matemáticas que se utilizan para esto incluyen el análisis matemático, el álgebra lineal, el análisis estocástico, las ecuaciones diferenciales y la teoría de la medida.

Tipos de estadistica

Estadística descriptiva: nos ayuda a organizar y sintetizar la variabilidad en grupos observables reales. En pocas palabras, consiste en describir y estructurar la inevitable variabilidad entre las observaciones. Estadística inferencial: se ocupa de hacer predicciones o inferencias a partir de observaciones y el análisis de una muestra. Por tanto, nos permite tener conclusiones para explicar una situación o fenómeno. Estadística paramétrica: se basa en supuestos de distribución de la población que tienden a ser normales. Por tanto, tendrá más exactitud y será más confiable; pues permitirá que nuestra hipótesis tenga aceptación o rechazo. Estadística no paramétrica: son las pruebas que no admiten una distribución de probabilidad para los datos y que requieren de menos supuestos. Estadística matemática: es una rama de las Matemáticas que, a través de diversas metodologías y técnicas, se encarga de la recolección y organización de datos acerca de personas, sucesos o cosas.

Una tabla de frecuencias muestra de forma ordenada un conjunto de datos estadísticos y a cada uno de ellos le asigna una frecuencia que, en pocas palabras, son las veces que se repite un número o dato. Puedes usar las tablas de frecuencias para ordenar variables cuantitativas o cualitativas.

Tabla de frecuencia relativa: En esta tabla, en lugar de mostrar la frecuencia absoluta, se muestra la frecuencia relativa de cada valor o categoría, que se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el tamaño total de la muestra. Esto permite tener una visión proporcional de la distribución de los datos.

Según Muguira (2023) En estadística, existen cuatro tipos de escalas de medición de datos: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. 1. Escala nominal La escala nominal se utiliza para etiquetar variables sin ningún valor cuantitativo, son mutuamente excluyentes (no se superponen) y ninguna de ellas tiene significado numérico. 2. Escala ordinal En la escala ordinal, lo importante y significativo es el orden de los valores, pero no se conocen realmente las diferencias entre cada uno de ellos. 3. Escala de Intervalo La escala de intervalo es una escala numérica en la que conocemos tanto el orden como las diferencias exactas entre los valores. 4. Escalas de razón La escala de razón arroja el valor exacto entre las unidades y también tienen un cero absoluto, lo que permite aplicar una amplia gama de estadísticas tanto descriptivas como inferenciales.

La estadística constituye una práctica esencial en el oficio del sociólogo que resulta de gran utilidad en la toma de decisiones, en la planificación y en la intervención social. La sociología estadística es altamente demandada en muchos ámbitos de la administración pública, del mundo político y organizativo.

Las distribuciones de frecuencias son tablas en que se dispone las modalidades de la variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor, porcentajes, etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencias es facilitar la obtención de la información que contienen los datos.

Tipos de distribuciones de frecuenciaFrecuencia absoluta(fi): Es la cantidad de observaciones que pertenecen a cada grupo. Frecuencia relativa(hi): Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el número de datos, por ejemplo, volviendo a la situación planteada líneas arriba, 20/100 es igual a 0,2 o 20%. Frecuencia absoluta acumulada(Fi): Resulta de sumar las frecuencias absolutas de una clase o grupo de la muestra (o población) con la anterior o las anteriores. Frecuencia relativa acumulada(Hi): Es el resultado de sumar las frecuencias relativas, tal y como explicamos para la frecuencia absoluta acumulada. Por ejemplo, para calcular la frecuencia relativa acumulada del cuarto grupo, se suman las frecuencias relativas del primer, segundo, tercer y cuarto grupo.

Estadistica

Según Roldán (2024) la estadística es la ciencia de los datos y su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a partir de la información disponible.

Probabilidad

según Equipo editorial, Etecé (2022) El término probabilidad proviene de lo probable, o sea, de aquello que es más posible que ocurra, y se entiende como el mayor o menor grado de posibilidad de que un evento aleatorio ocurra, expresado en una cifra entre 1 (posibilidad total) y 0 (imposibilidad absoluta), o bien en porcentajes entre el 100% o el 0%, respectivamente.

Aplicación

Según Sriram (2023) El diseño cuidadoso de encuestas es crucial para recopilar datos significativos utilizados por expertos en análisis estadístico para obtener información relevante. Las encuestas permiten evaluar iniciativas gubernamentales, comprender la aceptación de productos y realizar investigaciones cuantitativas en ciencias sociales. Los estudios epidemiológicos ayudan a determinar el vínculo entre la causa y el efecto de una enfermedad, especialmente en brotes y epidemias. Un análisis estadístico implica identificar la causa más probable de una enfermedad; por ejemplo, el vínculo entre fumar y el cáncer de pulmón. Esta información se utiliza para desarrollar políticas de salud pública e implementar programas de salud preventivos. La visualización de datos y el análisis estadístico también jugaron un papel importante en la comprensión de la Epidemia de ébola en África Occidental. Diseño del ensayo clínico: Cuando se descubre un nuevo fármaco o tratamiento, primero hay que probarlo en un grupo o grupos de personas para conocer su eficacia y seguridad. Un ensayo clínico implica la selección del tamaño de la población/muestra, la definición del intervalo de tiempo en el que se va a supervisar el tratamiento, el diseño de las fases y la selección de los parámetros que ayudarán a decidir la eficacia del tratamiento y si es mejor que otro ya existente.

Variable cuantitativa continua: Una variable cuantitativa continua es toda variable representada por números que pueden ser expresados por fracciones o decimales como la temperatura, donde encontramos valores como 37 ºC, 37.5ºC o 38.5ºC. Variable cuantitativa discreta: Una variable cuantitativa discreta solamente puede tomar valores integrales, es decir 1, 2 o 555, pero no 1.5 o 2.25. Variable cualitativa dicotómica: La variable cualitativa dicotómica es un dato no numérico que presenta una cualidad, propiedad o condición observable, que nada más presenta dos valores. Variable cualitativa categórica o nominal: Es la variable no numérica que presenta tres o más categorías. Variables ordinales: Los valores pueden ordenarse, de menor a mayor, de más importante a menos importante, de primero a último, etc Variable independiente: La variable independiente es una variable que se presenta sin necesidad de otra. En ciencia, es la variable manipulada o controlada por el investigador. Es decir, se le puede atribuir valores a voluntad dentro de ciertos límites. Variable dependiente: La variable dependiente es una variable que es consecuencia de otra. Por ejemplo, la altura de los niños es una variable dependiente de la edad. Un niño de 10 años es más alto que un niño de 5 años. Variable independiente extraña: Son aquellas variables independientes que no están relacionadas con el propósito del estudio, pero que pueden afectar las variables dependientes.

Población y muestra

Según Muguira (2023)Los datos de población son un todo y completo. La muestra es un subconjunto de la población que se obtiene utilizando el muestreo. Población se refiere al universo, conjunto o totalidad de elementos sobre los que se investiga o hacen estudios. Muestra es una parte o subconjunto de elementos que se seleccionan previamente de una población para realizar un estudio.

Tipos de estadística

Estadística descriptiva: te ayuda a organizar una gran cantidad de datos a través de métodos, tablas y gráficos que te permiten presentar los resultados de forma ordenada. En este curso te mostramos algunas de estas herramientas. La estadística inferencial: se encarga de realizar conclusiones y deducciones a partir de una muestra de datos. Es útil cuando necesitas tomar decisiones o establecer cuál es la tendencia en un grupo de información.

Recolección de datos

Según De Miguel (2024) Es el proceso mediante el cual se obtienen datos de diferentes fuentes, como encuestas, cuestionarios, experimentos, registros en línea, seguimiento de usuarios, entre otros. Estos datos pueden ser bien cuantitativos, (números y estadísticas), o bien cualitativos, (opiniones y descripciones).

La frecuencia relativa es una medida estadística que se calcula como el cociente de la frecuencia absoluta de algún valor de la población/muestra (fi) entre el total de valores que componen la población/muestra (N). La frecuencia relativa nos muestra la proporción o el porcentaje que representa cada valor dentro del total de datos. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el número total de observaciones en el conjunto de datos.

Tabla de distribución de frecuencias

Segùn Jorge y Jorge (2020) para la construccion de una tabla de frecuencias : 1) Halla el número total de elementos en el estudio (n). 2) Establece las categorías (Xi). Recuerda que las categorías no se deben superponer, es decir, ningún dato debe pertenecer a dos categorías, y ningún dato debe quedar sin categoría. 3) Halla las frecuencias absolutas (ni). 4) Halla las frecuencias absolutas acumuladas (Ni). 5) Halla las frecuencias relativas (fi). 6) Halla las frecuencias relativas acumuladas (Fi). 7) Halla las frecuencias porcentuales. 8) Halla las frecuencias porcentuales acumuladas.

Ejemplo

La frecuencia acumulada es el resultado de sumar sucesivamente las frecuencias absolutas o relativas, desde el menor al mayor de sus valores. Para calcular la frecuencia acumulada hay que ordenar los datos de menor a mayor. Para un cálculo más sencillo y una imagen más visual, estos se colocan en una tabla.