Conceptos Fundamentales de Estadística: Población, Muestreo y Organización de Datos

Estadística Descriptiva e Inferencial

La estadística descriptiva tiene como función principal describir datos. Los métodos que utiliza son: recolección, presentación y análisis de datos.

Por otro lado, la inferencia estadística tiene como fin primordial predecir y, en base a la información muestral, sacar conclusiones respecto a la población en su totalidad.

Conceptos Básicos

• Población: Es la totalidad de personas, elementos o cosas que tienen una característica común observable en un momento y lugar determinado.
• Muestra: Parte representativa de la población que es usada para lograr información. Se puede obtener por distintos tipos de muestreos: simple al azar, estratificado, sistemático y por conglomerado.
• Parámetro: Medida de resumen que describe una característica de toda una población; es fijo.
• Estadístico: Medida de resumen que describe una característica de una muestra; es variable.

La teoría de la probabilidad proporciona el vínculo para determinar la posibilidad de que los resultados de la muestra reflejen los resultados de la población.

Muestreo y Sesgos

El muestreo consiste en seleccionar una parte representativa de la población para observar y estimar alguna característica de la misma.

Muestra no probabilística

Produce resultados sesgados. Se clasifica en:

1. Muestra conveniente: Consiste en aquellas unidades que se consiguen fácilmente.
2. Muestra voluntaria o convencional: Es sesgada; se necesita la opinión de un experto para usar los resultados obtenidos y realizar cambios en un proceso.

Los sesgos pueden ser de selección, de no respuesta o de respuesta. Como ventaja tiene la conveniencia, rapidez y el bajo costo; como desventaja, la falta de precisión y de capacidad para generalizar resultados.

Muestra probabilística

Ocurre cuando cada unidad poblacional tiene una chance conocida de ser seleccionada para la muestra. Este muestreo permite cuantificar la precisión de usar un estadístico muestral para estimar el correspondiente parámetro poblacional.

Organización de Datos Numéricos

La tarea previa al tratamiento de los datos es la ordenación de los mismos. El objetivo es permitir la observación rápida; para ello se utilizan dos métodos:

• Arreglo ordenado: Es la secuencia que se obtiene cuando se ordenan las observaciones de menor a mayor. Cuando los datos están ordenados, es más sencillo localizar los extremos, valores típicos y concentración de valores.
• Tallo y hoja: Es una forma rápida de mostrar la distribución de un conjunto de datos con un número relativamente pequeño de unidades. Tiene la ventaja de retener los valores reales de las variables.