Estadística

Introducción a la estadística descriptiva

sofiasanchez-diaz

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Hola a todos, espero que se encuentren muy bien.
El día de hoy abarcaremos los conceptos principles que debemos entender de la estadística descriptiva, que nos sirven de base para comprender con mayor facilidad los diferentes temas que veremos posteriormente.

Tenemos que tener claro principalmente el concepto de estadística.

La estadística, es un campo del conocimiento humano que permite al investigador deducir y evaluar conclusiones acerca de una población a partir de información proporcionada por una muestra. Más específicamente, la estadística trata de métodos y técnicas que pueden usarse en:

Recolección y clasificación de datos
Interpretación y análisis de datos
Deducción y evaluación de conclusiones y de su confiabilidad con base en datos muestrales.

Existen dos formas de definirla.

Descriptiva: su objetivo es reducir, simplificar y consolidar grupos de datos.
Inferencial: utiliza información obtenida de una muestra para estimar o evaluar características de una población.

Los conceptos claves que entenderemos adelante son: Población, muestra, variables, datos, estadísticos, inferencia y parámetros.

Población
Nos referimos a el conjunto completo de individuos, seres, objetos que poseen alguna característica común observable definida por el investigador la cual se va a estudiar.

Tamaño de la población: N

Dado que las poblaciones no se pueden conocer en su totalidad, necesitamos una muestra

Muestra

Es un subconjunto de la población o universo.

Tamaño de la muestra: n

Miremos este ejemplo para aclarar los términos

Variables
Son características o fenómenos que pueden tomar diferentes valores. ej: peso, estatura, número de hijos de las familias de un barrio, entre otras

Se clasifican en: cuantitativas y cualitativas.
Una variable cualitativa o categórica clasifica las unidades en categorías que no representan cantidades

Pueden ser:

Nominales: son aquellas categorías que no tienen un orden inherente. Es decir, solo sirven para clasificar. Por ejemplo, el estado civil.

Ordinales: son variables categóricas cuyas categorías sí pueden ordenarse de manera lógica, aunque las distancias entre ellas no sean necesariamente iguales. Por ejemplo, el nivel de satisfacción (bajo, medio, alto). Escala tipo likert

Una variable cuantitativa expresa cantidades numéricas que permiten operaciones aritméticas con significado.

Puede ser:

Escala de razón/intervalo: Diferencias iguales entre números, si poseen cero absoluto. Por ejemplo, la edad, el peso.

Continuas: admiten decimales (estatura)

Discretas: Números enteros (Hijos por familia)

Tipos de prueba

(Velázquez, 2023)

Según el tipo de estudio cambian las terminologías de las variables

En estudios correlacionales (método correlacional)
Aquí se observan o miden dos variables para establecer si hay una relación entre dos variables.

Estudios comparativos(método experimental)
Para este método, una variable es manipulada, mientras otra es observada y medida.

Estudios comparativos(método no experimental)
En estos estudios una variablese observa y se usa para organizardos o más grupos, mientras que unasegunda variable es observada y medida

Existen difererentes formas de medir lo que queremos estudiar

Dato

Los datos son los valores concretos que se obtienen al observar o medir una variable.

Por ejemplo:

Variable: edad

Datos obtenidos: 18, 19, 20, 18, 22, 21, 19…

La variable es aquello que se mide; los datos son los valores resultantes de esa medición.

Continuamos con los conceptos de parámetros y estadísticos

Un parámetro es un número que describe a toda una población (por ejemplo, la media poblacional), mientras que un estadístico es un número que describe una muestra (por ejemplo, la media muestral).

Un ejemplo claro seria si queremos conocer la estatura promedio de todos los estudiantes de Psicología de una universidad:

Medimos a todos los estudiantes → el promedio obtenido es un parámetro. μ

Medimos solamente a 50 estudiantes → el promedio obtenido es un estadístico. x̄

La razón por la que se utilizan estadísticos es que normalmente no es posible estudiar a toda la población, por lo que se toma una muestra y, a partir de ella, se intenta obtener información sobre la población.
(Bhandari, 2023)

Para finalizar, hablemos de error muestral

El error de muestreo es la diferencia entre los resultados obtenidos en una muestra y los resultados reales que tendría toda la población estudiada.

Dicho de forma sencilla: cuando analizamos solo una parte de la población, existe la posibilidad de que esa pequeña parte no represente perfectamente al conjunto.

Por ejemplo:

Una empresa quiere conocer la opinión sobre un nuevo producto.

En lugar de preguntar a 47 millones de personas, encuesta a 1.000.

El resultado puede acercarse mucho a la realidad… pero nunca será idéntico.

Esa pequeña diferencia es el error de muestreo
(Plati, 2026)

Con esto doy por finalizada la introducción a la estadística descriptiva, espero que hayan sido claros los temas. Cualquier inquietud te invito a dejarme un comentario.