Estadística: conceptos, muestreo y representación gráfica de datos


Conceptos fundamentales de estadística

Estadística → examina un conjunto de datos procedentes de un grupo de individuos. Es una ciencia con base matemática que permite comprender fenómenos o estudios de investigación.

Ramas de la estadística

  • Estadística descriptiva → estudia las características de la muestra y organiza los datos a través de tablas y representaciones gráficas. Analiza los datos mediante la obtención de índices estadísticos representativos.
  • Probabilidad → mide el grado de incertidumbre de un fenómeno y permite hacer previsiones para explicar algún fenómeno o estudio aplicado. Permite generalizar las características de una población.
  • Estadística inferencial → permite estimar e inferir las características de la población a partir del conocimiento de las características de una sola muestra, siempre que esta sea representativa de la población.

Estadísticos y parámetros

  • Estadísticos → describen las características de la muestra.
  • Parámetros → describen las características de la población.

Ventajas del muestreo

  • Ahorro de tiempo y dinero.
  • Validez del estudio → menos individuos, mediciones con mayor calidad y resultados más fiables.
  • Más fácil invertir recursos en medir variables que pueden influir en el resultado y aumentar la validez del estudio.

Métodos de observación de una población

  • Según la fuente: directa e indirecta.
  • Según la periodicidad: continua, periódica y circunstancial.
  • Según la cobertura: exhaustiva, parcial y mixta.

Tipos de muestreo

Muestreo probabilístico

  • Muestreo aleatorio estratificado: dividir a la población en subgrupos o estratos que comparten características comunes, para asegurarse de que todos esos grupos estén representados en la muestra.
  • Por conglomerados → en lugar de elegir a las personas o elementos de forma individual, la unidad de estudio es un grupo.
  • Por etapas → consiste en hacer un muestreo por conglomerados en varios niveles o fases sucesivas.

Muestreo no probabilístico

  • Muestreo opinático o por conveniencia → se eligen los individuos que resultan más accesibles.
  • Muestreo consecutivo → se seleccionan los sujetos a medida que van acudiendo a la consulta.
  • Inclusión de voluntarios → se recomienda rechazarlo o evitarlo.
  • Muestreo por cuotas → es similar al muestreo estratificado, pero los individuos de cada grupo no se eligen al azar, sino según el criterio del investigador.
  • Muestreo semialeatorio → consiste en una selección parcialmente aleatoria donde el paso final o la decisión del elemento exacto queda en manos del entrevistador.
  • Muestreo por rutas → se asignan al entrevistador normas estrictas sobre el recorrido o camino que debe seguir para seleccionar la muestra.
  • Muestreo casual o accidental → el investigador elige un lugar o medio y realiza el estudio a las personas de la población que se encuentren allí por casualidad y a su disposición.
  • Muestreo discrecional o por juicio → el investigador selecciona a individuos basándose en su conocimiento, juicio y criterio profesional.

Representación gráfica de datos

Gráficos para variables cualitativas y discretas

  • Diagrama de columnas o barras → para variables cualitativas nominales, cuasicuantitativas y cuantitativas discretas. Las barras se representan separadas y su altura es directamente proporcional a la frecuencia elegida.
  • Diagrama de barras de conjunto múltiple o agrupado → permite comparar dos o más conjuntos de datos para una misma categoría o modalidad mediante barras diferenciadas por colores.
  • Gráfico de barras apiladas → agrupa un conjunto de datos en una misma barra situándolos uno encima de otro, lo que permite observar el resultado global de un todo y cómo cambian sus componentes.
  • Diagrama de varillas → variante del gráfico de barras utilizada para representar variables cualitativas ordinales o cuantitativas discretas cuando poseen numerosas modalidades y se busca analizar su tendencia.

Gráficos para variables continuas

  • Histograma → representa variables cuantitativas continuas mediante rectángulos cuya área es proporcional a la frecuencia de cada intervalo.
  • Polígono de frecuencias → se construye uniendo mediante líneas rectas los puntos del histograma correspondientes a las marcas de clase.
  • Curva acumulativa → gráfico de frecuencias acumuladas que indica la cantidad de individuos con un valor inferior o igual a uno dado.

Otros gráficos

  • Diagrama de tallos y hojas → permite organizar de forma rápida y detallada los datos conservando los valores originales de cada observación.
  • Diagrama de sectores → representa la importancia relativa de cada categoría como un sector proporcional dentro de un círculo de 360º.
  • Pictogramas → gráficos con dibujos alusivos cuyo tamaño es proporcional a las frecuencias que representan.

Criterios de uso de las medidas de tendencia central

  • Media → se usa por defecto en variables cuantitativas simétricas sin valores atípicos.
  • Mediana → se utiliza en variables ordinales o cuantitativas con distribuciones asimétricas o con valores extremos.
  • Moda → se aplica en variables nominales.