 | ÁREA: ESTADISTICA | GRADO: DECIMO |
DOCENTE: ANTONIO GARCIA GREY | CORREO: informática.ceqa@gmail.com | |
FECHA: 18 de MARZO de 2025 | PERIODO: PRIMERO | |
VALOR: SENTIDO DE PERTENENCIA | FRASE: Formados en valores, llevamos en la sangre respeto - educación |
Podemos definir la estadística como el conjunto de
métodos científicos ligados con la toma, organización, recopilación,
presentación y análisis de datos, tanto para la deducción de conclusiones como
para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales análisis. Una definición
más funcional sería “el arte de tomar decisiones en presencia de
incertidumbre”.
Dentro de la estadística podemos diferenciar dos
tipos: la estadística descriptiva y la inferencial. La estadística descriptiva
se limita a describir y analizar un conjunto de datos, limitándose a los
mismos, mientras que la estadística inferencial (o inductiva) trata de sacar
conclusiones sobre una población a partir del análisis de los datos extraídos
de un subconjunto de ella (muestra). La inferencia estadística es el objetivo
principal de la estadística, ya que es la que nos permite cuantificar nuestra
incertidumbre y tomar decisiones, cuando la probabilidad de error es mínima.
Dentro de la inferencia estadística, podemos diferenciar a su vez dos tipos de
estrategias: la estimación de intervalos de confianza de nuestras estimaciones
y el contraste de hipótesis en el que confrontamos dos o más alternativas,
cuantificando la probabilidad de que las diferencias entre ellas se deban al
azar.
Veamos un ejemplo para ilustrar las distintas
funciones de la estadística: imaginemos que en una muestra de 63 niños con
jaquecas recurrentes probamos en episodios sucesivos dos analgésicos distintos
(A y B). De ellos, 31 manifestaron preferencia por el tratamiento A, 15 por el
B y 17 no mostraron preferencia entre ellos. La estadística descriptiva nos
permite estimar que un 49,2% prefirieron el tratamiento A, un 23,8% el B, con
una diferencia entre ambos del 25,4% a favor del tratamiento A.
La inferencia estadística, mediante estimación de
intervalos, nos permite avanzar hasta estimar que con un 95% de confianza (5%
de error) la diferencia observada se situaría en un intervalo entre el 3,6% y
47,2% a favor del tratamiento A.
Por último, el contraste de hipótesis nos permite
calcular (test de McNemar) que la probabilidad de que las diferencias
encontradas sea debida al azar es del 0,018 (1,8%), por lo que asumimos que el
tratamiento A parece mejor que el B.
Los elementos de análisis de la estadística son las
variables, características medidas en los sujetos de estudio, que pueden
adoptar una serie de valores posibles, pero cuyo valor concreto en cada sujeto
u observación es a priori desconocido. En nuestro ejemplo, las
variables son el tipo de analgésico tomado y la respuesta al mismo.
Comenzaremos esta serie de fundamentos sobre estadística repasando los tipos de
variables y sus características, principalmente sus escalas de medidas.
Variables
Recibe el nombre de variable toda característica
medida en un estudio, se realice su medición en números (variables
cuantitativas: edad o peso) o en categorías (variables cualitativas o
categóricas). Se denomina variable porque, aunque podemos prever los valores
posibles (espacio muestral), el valor observado en un momento dado en un individuo,
grupo, comunidad o población es cambiante. Por ejemplo, podemos prever que los
valores posibles del sexo de un nuevo recién nacido pueden ser masculino o
femenino, pero hasta que no observamos al nuevo recién nacido no podemos
asegurar cuál de ellos es. En este ejemplo la unidad de observación es el
recién nacido, y el conjunto de recién nacidos examinados la muestra de
estudio.
Aunque la mayoría de las variables de uso frecuente
pueden ser de fácil comprensión, existen otras que no lo son y, por lo tanto,
requerirán una definición operativa. Dicha definición incluirá el rango de
valores posibles y la definición de cada uno de ellos. Veamos un ejemplo:
evolución de una enfermedad. Podemos definir como valores posibles: curación
(desaparición de síntomas), mejoría (disminución de la intensidad de los
síntomas), persistencia o empeoramiento (persistencia o empeoramiento de
síntomas).
Las variables se diferencian en función de diversas
características (tabla 1): su papel en la pregunta de investigación, el número
de posibles valores y su escala de medición. Es importante conocer las
características de las variables ya que van a condicionar su recogida y
análisis. Cuando presentemos los distintos test estadísticos comprenderemos la
trascendencia del tipo de variables en la elección de los mismos.
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