CONCEPTOS

CONCEPTOS ESTADÍSTICOS

ü  VARIABLES

Al hacer un estudio de una determinada población, observamos una característica o propiedad de sus elementos o individuos. Por ejemplo, con los alumnos y alumnas de nuestra clase, podemos estudiar el lugar de residencia, el número de hermanos, la estatura, etc. Cada una de estas características estudiadas se llama variable estadística, también reciben el nombre de carácter estadístico.

Dependiendo de la característica podemos distinguir varios tipos de variables:

Variable cualitativa. Es aquella característica que no podemos expresar con números y hay que expresarla con palabras. Por ejemplo, el lugar de residencia.

Variable cuantitativa. Es cualquier característica que se puede expresar con números. Por ejemplo, el número de hermanos o la estatura. Dentro de esta variable podemos distinguir dos tipos:

      Variable cuantitativa discreta. Es aquella variable que puede tomar           únicamente un        número finito de valores. Por ejemplo, el número de           hermanos.

     Variable cuantitativa continua. Es aquella variable que puede tomar           cualquier valor      dentro de un intervalo real. Por ejemplo, la estatura.

         

Naturalmente, siempre que hacemos un estudio estadístico en una         población, el número de individuos será muy pequeño o muy grande, pero     siempre será un número finito. Por tanto, podríamos decir que todas las       variables son discretas. Para hacer cálculos con una variable     continua,      utilizaremos el punto medio de cada intervalo, al que llamaremos marca de    clase.

ü  POBLACIÓN ESTADÍSTICA

También llamada universo o colectivo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan unas de las observaciones. Población es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia). Normalmente es demasiado grande para poder abarcarlo.

ü  POBLACIÓN, MUESTRA Y VARIABLES:

Cuando vamos a utilizar la estadística es necesario hacer referencia al conjunto de elementos de los que vamos a obtener los datos. Este conjunto es lo que denominaremos población, pero teniendo en cuenta que pueden ser objetos, tiempo, etc. y no sólo a personas, como utilizamos en el lenguaje habitual. Otra forma de denominarlo es universo. 

Es necesario que la población esté bien delimitada, y para ello hay que definirla en el tiempo y en el espacio. Gracias a esta limitación podremos determinar si algo forma parte o no de la población que estamos estudiando. 

ü  MUESTRA ESTADÍSTICA

Una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.

Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste.

Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda la población porque el manejo de un menor número de datos provoca también menos errores en su manipulación. En cualquier caso, el conjunto de individuos de la muestra son los sujetos realmente estudiados.

ü  PARAMETRO

Parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.

Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad.

El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser tedioso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos.

ü  ESTADÍSTICO MUESTRAL

Un estadístico (muestral) es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico.

Más formalmente un estadístico es una función medible T que, dada una muestra estadística de valores , les asigna un número, , que sirve para estimar determinado parámetro de la distribución de la que procede la muestra. Así, por ejemplo, la media de los valores de una muestra (media muestral) sirve para estimar la media de la población de la que se ha extraído la misma; la varianza muestral podría usarse para estimar la varianza poblacional, etc. Esto se denomina como realizar una estimación puntual.

ü  RECOLECCION Y FUENTES DE DATOS

Las fuentes de datos pueden provenir de registros que tienen otras instituciones; también de la recopilación directa que realizamos; en este último caso, uno de los medios más conocidos es la encuesta.

Los datos que recopilamos y sistematizamos, sobre la base de métodos ya conocidos, nos permiten hacer suposiciones sobre  las causas y los efectos de los fenómenos que observamos en la realidad.

Por otra parte, nos sirven para establecer tendencias sobre los comportamientos de las personas, objetos y fenómenos, tendencias que son muy útiles, pues sus resultados nos orientan para obrar adecuadamente.

La recolección de datos es el proceso de recolección de información a fin de dar respuesta al problema o la hipótesis planteada. Para tal fin el investigador debe seguir un planeamiento detallado de lo que se hará en la recolección de datos como:

·       Autorización 

·       Tiempo .

·       Recursos . 

·       Proceso. 

·       Capacitación. 

·       Supervisión y Coordinación . 

·       Organización y asignación del trabajo de campo

·       Búsqueda y selección de sujetos de estudio

·       Aclaración de dudas sobre el proceso de recolección de datos.

·       Revisión de instrumentos de investigación

·       Plan de Supervisión durante la recolección de datos.

·       Organización, análisis y procesamiento de la información recolectada.

ü  TIPOS DE DATOS

Lo que estudiamos en cada individuo de la muestra son las variables (edad, sexo, peso, talla, tensión arterial sistólica, etcétera). Los datos son los valores que toma la variable en cada caso. Lo que vamos a realizar es medir, es decir, asignar valores a las variables incluidas en el estudio. Deberemos además concretar la escala de medida que aplicaremos a cada variable.

La naturaleza de las observaciones será de gran importancia a la hora de elegir el método estadístico más apropiado para abordar su análisis. Con este fin, clasificaremos las variables, a grandes rasgos, en dos tipos: variables cuantitativas o variables cualitativas.

En el proceso de medición de estas variables, se pueden utilizar dos escalas:

Escalas nominales: ésta es una forma de observar o medir en la que los datos se       ajustan por categorías que no mantienen una relación de orden entre sí (color de los ojos,         sexo, profesión, presencia o ausencia de un factor de riesgo o enfermedad, etcétera).

         

Escalas ordinales: en las escalas utilizadas, existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías.

FUENTES:

http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/unidimensional_lbarrios/variables_est.htm

http://www.master-calidad.net/2013/01/concepto-de-estadistica-poblacion.html

http://www.mailxmail.com/curso-conceptos-basicos-estadistica/recoleccion-datos

http://makahe03.blogspot.com/2010/07/recoleccion-de-datos.html

https://www.fisterra.com/mbe/investiga/10descriptiva/10descriptiva.asp

http://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica