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Introducción a la estadística.


Objeto estadístico

La estadística es una ciencia exacta que tiene como objetivo proporcionar al analista información para recopilar, organizar, resumir, analizar y presentar datos. Se trata de parámetros extraídos de la población, como la media o la desviación estándar.

Las estadísticas nos proporcionan técnicas para extraer información de los datos, que a menudo es incompleta, ya que nos brinda información útil sobre el problema en estudio, por lo que el objetivo de las estadísticas es extraer información de los datos para obtener una mejor comprensión. de las situaciones que representan.

Al abordar un problema que involucra métodos estadísticos, estos deben usarse incluso antes de tomar la muestra, es decir, planificar la experiencia que nos permitirá recopilar los datos, para que luego se pueda extraer la mayor cantidad posible. información relevante para el problema en estudio, es decir, para la población de la que provienen los datos.

Cuando poseemos los datos, tratamos de agruparlos y reducirlos, en forma de una muestra, dejando de lado la aleatoriedad actual.

Entonces, el objetivo del estudio estadístico puede ser estimar una cantidad o probar una hipótesis, utilizando técnicas estadísticas convenientes, que mejoran el potencial completo de las estadísticas, ya que permitirán sacar conclusiones sobre una población, basándose en en una pequeña muestra, aún nos da una medida del error cometido.

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Población y muestra

Cualquier estudio científico se enfrenta al dilema de población o estudio de muestra. Obviamente, se obtendría una precisión mucho mayor si se analizara todo el grupo, la población, que una pequeña porción representativa, llamada muestra. Se observa que es impracticable en la mayoría de los casos estudiar a la población debido a distancias, costos, tiempo, logística, entre otras razones.

La alternativa practicada en estos casos es trabajar con una muestra confiable. Si la muestra es confiable y proporciona inferencias sobre la población, la llamamos inferencia estadística. Para que la inferencia sea válida, es necesario un buen muestreo, libre de errores como la falta de determinación correcta de la población, falta de aleatoriedad y error en el tamaño de la muestra.

Cuando no es posible estudiar exhaustivamente todos los elementos de la población, estudiamos solo unos pocos elementos, que llamamos Muestra.

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Cuando la muestra no se representa correctamente, la población está sesgada y su uso puede dar lugar a interpretaciones erróneas.

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