ESTADÍSTICA DE LOS DATOS

En la foto: ejemplos de datos discretos los podemos encontrar en el número de piezas de chile, huevo o naranjas que se seleccionan en un supermercado, mientras que, los datos continuos pueden hacer referencia a la cantidad de agua que bebemos todos los días la cual, no es posible expresar en números enteros.

En las ciencias experimentales es común realizar la toma masiva de datos que nos permiten acceder a un cumulo de información representativo, ¿Cuál es el fin de todo esto? pues bien, como se sabe muchos de los fenómenos que se estudian están basados en cantidades numéricas que pueden ser medibles, dependiendo del orden de la magnitud que se establezca. Entonces podemos decir que cuando se toman los datos de un fenómeno particular, se procesan y representan adecuadamente, podemos obtener resultados contundentes que nos ayudaran a comprender la dinámica de los fenómenos de estudio.

Concepto de estadística

DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA: LOS DATOS

Los datos son las observaciones recolectadas, algunos ejemplos son: mediciones, géneros, censos, entre otros

La estadística es una colección de métodos para la planeación de experimentos con base en la obtención de datos. De esto deriva la organización, el resumen, la presentación, el análisis, la interpretación y finalmente la conclusión de los datos obtenidos.

Se puede definir como población a la colección completa de todos los elementos a estudiar. Se dice que la colección es completa, pues incluye a todos los sujetos que se estudiarán.

El censo es la colección de datos de cada uno de los miembros de la población.

Una muestra es el subconjunto de miembros seleccionados de una población.

Es importante aclarar que los datos muestrales que se obtengan deben de ser reunidos de forma adecuada, ya que, de no hacerlo cualquier interpretación obtenida de los mismos sólo reflejará un análisis mal ejecutado.

LOS TIPOS DE DATOS

Para describir los conceptos de población y muestra es necesario basarnos en las siguientes definiciones:

Parámetro: es una medición numérica que describe algunas características de una población.

Estadístico: es una medición numérica que describe algunas características de una muestra.

Sabemos que existen datos que pueden ser medidos con base en una escala numérica o bien mediante criterios no numéricos bien definidos:

Datos cualitativos: son llamados también de categoría o de atributo ya que se dividen en categorías que se distinguen por alguna característica no numérica.

Datos cuantitativos: consisten en números que representan conteos o mediciones.

Dentro de los datos cuantitativos se pueden distinguir los datos de tipo discreto y continuo:

Se refiere a datos discretos cuando el número posible de valores es un número finito, o bien, un número que se puede contar (1, 2, 3, 4…).

Hacemos referencia a los datos continuos cuando estos resultan de un número infinito de posibles valores que pueden asociarse a puntos de alguna escala continua, cubriendo un rango de valores sin huecos ni interrupciones.

NIVELES DE MEDICIÓN

Los datos también cuentan con diferentes niveles de medición e interpretación que nos ayudan a diferir cuando deben de tomarse como números de referencia o bien números para análisis e interpretación (Cuadro. 1).

Niveles de medicion de datosDEL PROCESO A LA INTERPRETACIÓN

De la toma de muestras: es muy importante que dependiendo del tamaño de nuestra población seamos muy cuidadosos de obtener datos suficientemente representativos que nos ayuden a tener una interpretación lo más aterrizada posible. ¿Qué sucede cuando hacemos un mal manejo de los datos? En primer lugar, si tenemos una población muy grande y nuestro tamaño de muestra es muy pequeño, los resultados no serán nada contundentes, el error y su interpretación puede ser motivo de penosos momentos frente a una audiencia a quien se le presentan los resultados.

De las gráficas: se debe tener mucho cuidado cuando se vacían los datos en un programa de cálculo ya que, desde ese punto se pueden cometer muchos errores que se arrastran durante su procesamiento. Desde el acomodo de los datos, la elección adecuada del tipo de gráfica y la información numérica. Un diseño mal empleado puede exagerar los datos y presentar una distorsión al lector muy lejos de la realidad (Fig. 1).

Grafica ejemplo
Fig. 1. Una buena gráfica debe iniciar en su eje vertical desde cero para que su interpretación sea objetiva y libre de engaños (Explorer BioGen, 2018).

De los porcentajes: un todo es sinónimo de un 100%, decir que algo va más allá de este valor implica que existe algo adicional que carece de sentido “se trata de una exageración bien planteada”.

Hay que tener mucho cuidado cuando se habla de porcentajes pues su incorrecta interpretación sólo causará confusión y malestar entre quienes lo interpretan. Existen algunos principios clave aplicables al cálculo e interpretación de porcentajes:

Porcentajes: para encontrar el porcentaje (%) de una cantidad determinada, se excluye el símbolo % y se divide el valor del porcentaje entre 100, finalmente se multiplica por la cantidad.

Obtención de porcentaje

De fracción a porcentaje: se divide el denominador entre en numerador para obtener un número decimal equivalente, este número se multiplica por 100 y el valor obtenido se le agrega el símbolo de %.

De fracción a porcentaje

De decimal a porcentaje: el número decimal se multiplica por 100% y así se obtiene el valor en %.

De decimal a porcentaje

De porcentaje a decimal: inicialmente se omite el símbolo % y se divide ese número entre 100.

De porcentaje a decimal

BIBLIOGRAFÍA

Triola, M. F. (2004). Estadística. Novena edición. México: Pearson Educación

 

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