ÉXITOS DE LA ESTADÍSTICA

Basados en nuestros años de experiencia al haber impartido este curso, quisiéramos sugerir que considere las siguientes estrategias de aprendizaje para dominar la estadística, a fin de minimizar el riesgo de confusión y frustración.

1.- Trate de apartar un tiempo para estudiar cada día a una hora cuando este descansando.

2.-No se permita el retraso a clases ya que los temas futuros estarán constituidos sobre los pasados.

3.- Sed hacedores de la palabra y no tan solo oidores, engañándonos a vosotros mismos.

Hágase un favor, trabaje cuidadosamente algunos problemas simples y pruebe utilizando solo papel, lápiz y una calculadora portátil antes de usar computadora. Si depende solamente de la computadora para todas las tareas de cálculo, su compresión de los procesos se empobrecerá (Además, su aprecio de sus predecesores, quienes preservaron en la estadística utilizando solo lápices, hojas y montones de gomas, será diferente). Por otro lado, una vez que haya adquirido confianza mediante la fuerza mental, permita que la computadora maneje con detalles del cálculo mientras usted se concentra en aspecto más importante de la investigación, como la comprensión el análisis y la interpretación.

4.-Repase con periodicidad y refuerce los conceptos importantes

5.-Disiplinese a leer cada capitulo al menos una sola vez antes de la exposición correspondiente.

6.-Tener todos los implementos necesarios para su mejor compresión de la enseñanza-aprendizaje

Para un buen desenvolvimiento de la cátedra y no tener problemas al final del semestre o del año. Una simple lectura no es suficiente para la mayoría de los estudiantes, por lo que deberá ser constante en la teoría y en la práctica estadística.

¿POR QUÉ DEBO ESTUDIAR ESTADÍSTICA?

La primera razón es que la información numérica está en todas partes. Por ejemplo en los periódicos, revistas de noticias, revistas de negocios, revistas de interés general, revistas del hogar, revistas deportivas, revistas de coches, noticias de televisión, radio…,se encuentra gran información numérica. Para ser consumidores educados en esta información, es necesario poder leer las tablas y gráficas, así como entender el análisis de la información numérica. El entendimiento de los conceptos de la estadística básica será de gran ayuda

Una segunda razón para tomar un curso de estadística es que las técnicas estadísticas se utilizan para tomar decisiones que afectan nuestra vida diaria, que afectan nuestro bienestar personal.

Una tercera razón es que el conocimiento de los métodos estadísticos ayudará a entender cómo se toman las decisiones y a comprender de qué manera nos afectan.

En cualquier línea de trabajo habrá que tomar decisiones en las que el entendimiento del análisis de datos será muy útil. Para tomar una decisión informada se tendrá que poder :

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Determinar si la información existente es adecuada o si se necesita información adicional.

Recopilar información adicional, en caso de ser necesaria, de manera que no proporcione resultados erróneos.

Resumir la información en forma útil y organizada Analizar la información disponible. Sacar conclusiones y hacer deducciones al tiempo que se evalúa el riesgo de una

conclusión incorrecta.

TIPOS DE CARACTERES ESTADÍSTICOS

CUANTITATIVOS

Son aquellos que se pueden medir. Determinan variables estadísticas que pueden ser:

DISCRETAS

Sólo pueden tomar un número finito de valores enteros, los valores posibles de estas variables son aislados.

• Número de hermanos: pueden ser 1, 2, 3 …, pero nunca podrá ser 3,45.

• Número de empleados de una fábrica.

• Número de goles marcados por un equipo de futbol en la liga.

CONTINUAS

Pueden tomar cualquier valor real (infinitos) dentro de un intervalo.

• Velocidad de un vehículo: puede ser 20; 54,2; 100 ; … km/h

• Temperaturas registradas en un observatorio cada hora.

• Peso en kg de los recién nacidos en un día en España.

CUALITATIVOS

No se pueden medir numéricamente.

• Color de los ojos.

• Bondad de una persona.

• Profesión de una persona.

Determinan modalidades. Las modalidades del carácter profesión pueden ser: arquitecto, albañil, médico …etc.

CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES

Una variable es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible

de adoptar diferentes valores.

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Existen diferentes tipos de variables:

VARIABLES CUALITATIVAS

Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada

modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría y la medición consiste en una

clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando

sólo pueden tomar dos valores posibles como sí y no, hombre y mujer o

son politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores.

VARIABLES CUANTITATIVAS

Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas.

VARIABLES INDEPENDIENTES

Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando

intrínsecamente a los casos del mismo. Un tipo especial son las variables de control, que

modifican al resto de las variables independientes y que de no tenerse en cuenta

adecuadamente pueden alterar los resultados por medio de un sesgo.

Es aquella característica o propiedad que se supone ser la causa del fenómeno estudiado. En

investigación experimental se llama así a la variable que el investigador manipula.

VARIABLES DEPENDIENTES

Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar

influenciadas por los valores de las variables independientes.

Hayman (1974 : 69) la define como propiedad o característica que se trata de cambiar

mediante la manipulación de la variable independiente.

La variable dependiente es el factor que es observado y medido para determinar el efecto de

la variable independiente.

POBLACIÓN – UNIVERSO

El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes.

"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).

"Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común". Cadenas (1974).

Ejemplo:

Los miembros del Colegio de Ingenieros del Estado Cojedes.

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El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos que integra la población es muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los números positivos. Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos, por ejemplo; el número de estudiante del Núcleo San Carlos de la Universidad Nacional Experimental Simón Rodríguez.

Cuando la población es muy grande, es obvio que la observación de todos los elementos se dificulte en cuanto al trabajo, tiempo y costos necesario para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una muestra estadística.

Es a menudo imposible o poco práctico observar la totalidad de los individuos, sobre todos si estos son muchos. En lugar de examinar el grupo entero llamado población o universo, se examina una pequeña parte del grupo llamada muestra.

CLASIFICACIÓN DE MUESTRA

Esto no es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población.

Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque hay muchos diseños de la muestra.

Al tomar varias muestras de una población, las estadísticas que calculamos para cada muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de una muestra a otra.

Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no aleatorio o el no probabilístico y el muestreo aleatorio o de probabilidad.

MUESTREO PROBABILISTICO, ALEATORIO O ESTOCASTICO:

Los elementos de la muestra son seleccionados siguiendo un procedimiento que brinde a cada uno de los elementos de la población una probabilidad conocida de ser incluidos en la muestra.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO Y SUBJETIVIDAD:

El muestreo no probabilístico es el mas usado por investigadores y empresas, tanto, que pareciera existir un acuerdo tácito en su aceptación. Pero no nos percatamos de los errores de juicio que lo estarían justificando y, por tanto, desprestigiando una tecnica básica en ciencia empírica

RESEÑA HISTÓRICA DE LA BIOESTADÍSTICA

El primer médico que utilizó métodos matemáticos para cuantificar variables de pacientes y sus enfermedades fue el francés Pierre Charles-Alexandre Louis (1787-1872). La primera aplicación de la Méthode numérique (que es como tituló a su obra y llamó a su método) es

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su clásico estudio de la tuberculosis, que influyó en toda una generación de estudiantes. Sus discípulos, a su vez, reforzaron la nueva ciencia de la epidemiología con en el método estadístico. En las recomendaciones de Louis para evaluar diferentes métodos de tratamiento están las bases de los ensayos clínicos que se hicieron un siglo después. En Francia Louis René Villermé (1782-1863) y en Inglaterra William Farr (1807-1883) —que había estudiado estadística médica con Louis— hicieron los primeros mapas epidemiológicos usando métodos cuantitativos y análisis epidemiológicos. Francis Galton (1822-1911), basado en el darwinismo social, fundó la biometría estadística.

Pierre-Simon Laplace (1749-1827), astrónomo y matemático francés, publicó en 1812 un tratado sobre la teoría analítica de las probabilidades, Théorie analytique des probabilités, sugiriendo que tal análisis podría ser una herramienta valiosa para resolver problemas médicos.

Los primeros intentos de hacer coincidir las matemáticas de la teoría estadística con los conceptos emergentes de la infección bacteriana tuvieron lugar a comienzos del siglo XX. Tres diferentes problemas cuantitativos fueron estudiados por otros tantos autores. William Heaton Hamer (1862-1936) propuso un modelo temporal discreto en un intento de explicar la ocurrencia regular de las epidemias de sarampión; John Brownlee (1868-1927), primer director del British Research Council, luchó durante veinte años con problemas de cuantificación de la infectividad epidemiológica, y Ronald Ross (1857-1932) exploró la aplicación matemática de la teoría de las probabilidades con la finalidad de determinar la relación entre el número de mosquitos y la incidencia de malaria en situaciones endémicas y epidémicas. Pero el cambio más radical en la dirección de la epidemiología se debe a Austin Bradford Hill (1897-1991) con el ensayo clínico aleatorizado y, en colaboración con Richard Doll (n. 1912), el épico trabajo que correlacionó el tabaco y el cáncer de pulmón.

Los primeros trabajos bioestadísticos en enfermería los realizó, a mediados del siglo XIX la enfermera inglesa Florence Nightingale. Durante la guerra de Crimea, Florence Nightingale observó que eran mucho más numerosas las bajas producidas en el hospital que en el frente. Por lo tanto, recopiló información y dedujo que la causa de la elevada tasa de mortalidad se debía a la precariedad higiénica existente. Así, gracias a sus análisis estadísticos, se comenzó a tomar conciencia de la importancia y la necesidad de unas buenas condiciones higiénicas en los hospitales.

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