Lección 2: Términos Básicos

Para comprender un poco mejor los conceptos estadisticos en las siguientes lecciones, se deben conocer algunas definiciones de términos básicos:

La estadística. Algunas definiciones dadas por autores son:

Susan: es el arte de la decisión frente a la incertidumbre.

Steel and Torrie: La estadística es la ciencia, pura y aplicada, que crea, desarrolla y aplica técnicas de modo que pueda evaluarse la incertidumbre de inferencias deductivas.

La Descriptiva (Deductiva). Es la fase de descripción, organización, síntesis y análisis de la información de interés, pero sin llegar a conclusiones fuertes o profundas sobre la misma; es más, una fase de recolección y organización de información para su examen cuidadoso.

La Inferencial (Inductiva). Esta fase busca obtener conclusiones sólidas y más profundas que una simple descripción de la información, basados en el trabajo con muestras y su posterior generalización de resultados para la toma de decisiones y conclusiones sólidas.

Variable. Se entiende de una manera ``informal'' como la característica, atributo o medida que se desea conocer y estudiar. Esta característica puede tomar un número de valores finito o infinito contable. Las variables pueden ser cuantitativas o cualitativas.

Una variable cuantitativa, es aquella para la cual las mediciones arrojan datos númericos. Las variables cuantitativas se pueden clasificar en continuas y discretas.

Una variable continua, es aquella que puede tomar cualquier valor dentro de cierto intervalo de números reales.

Algunas variables continuas son:

Una variable discreta, es aquella que obtiene sus valores de un proceso de conteo.

Algunas variables discretas son:

Una variable cualitativa, es aquella para la cual no es posible hacer mediciones numéricas. Las observaciones son categorías que se pueden solamente clasificar o rotular.

Para registrar los datos de una variable son utilizadas cuatro escalas: la nominal, ordinal, intervalo y razón.

Escala Nominal. La escala de medida es nominal cuando los datos de las variables son simplemente rótulos usados para identificar un atributo del elemento de la muestra. Los rótulos no pueden ordenarse con sentido.

Escala Ordinal. La escala de medida es ordinal cuando los datos de las variables son simplemente rótulos y permiten ordenar las observaciones con sentido, como es el caso de la variable Severidad de la enfermedad (severo, moderado y sano) o nivel del daño en una pieza (leve, moderado y severo)

Escala de Intervalo. La escala de medida es de intervalo cuando los datos tienen propiedades de dato ordinal y una unidad fíja de medida describe el intervalo entre observaciones. Hay que tener en cuenta que en esta escala no hay un cero aboluto o real, el cero es arbitrario como es el caso de la variable temperatura en grados centígrados.

Escala de Razón. La escala de medida es de intervalo cuando los datos tienen propiedades de datos de intervalo y existe un cero real que permita considerar cocientes de mediciones, como es el caso de la variable peso.

Población. Se concibe como un conjunto total de elementos (datos, personas, objetos, medidas, acontecimientos, atributos), que poseen una o más características o rasgos comunes posibles de observar y sobre el cual se buscan conlusiones y decisiones.

Muestra. Es una parte de la población.

Parámetro. Es la medida de una característica poblacional.

Estadístico. Es la medida de una característica en una muestra.

Error Experimental: Es la discrepancia que se presenta entre cada una de las observaciones tomadas en un mismo experimento, aún manteniendo las mismas condiciones de experimentación. Éste es un error estadístico, lo que significa que es producto de una variación incontrolable y generalmente inevitable.

La información analizada en la estadistica es producto de una investigación científica que es abordada segun muchos autores con los siguientes pasos: Elaboración del plan o proyecto de la investigación, preparación de la investigación, recolección de la información necesaria, crítica y corrección de la información recolectada, análisis y presentación de resultados.