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HISTORIA DE LA ESTADISTICA
Desde los comienzos de la civilización han existido
formas sencillas de estadística, pues ya se utilizaban
representaciones gráficas y otros símbolos en
pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas
para contar el número de personas, animales o cosas.
Hacia el año 3000 a.C. los babilonios usaban pequeñas
tablillas de arcilla para recopilar datos sobre
la producción agrícola y sobre los géneros vendidos o
cambiados mediante trueque. En el siglo XXXI a.C., mucho antes de construir las
pirámides, los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país.
Los libros bíblicos de Números y Crónicas incluyen, en algunas partes, trabajos de
estadística. El primero contiene dos censos de la población de Israel y el segundo
describe el bienestar material de las diversas tribus judías.
En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a.C.
Los griegos clásicos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594
a.C. para cobrar impuestos. El Imperio romano fue el primer gobierno que recopiló
una gran cantidad de datos sobre la población, superficie y renta de todos los
territorios bajo su control. Durante la edad media sólo se realizaron algunos
censos exhaustivos en Europa. Los reyes caloringios Pipino el Breve y Carlomagno
ordenaron hacer estudios minuciosos de las propiedades de la Iglesia en los años
758 y 762 respectivamente. Después de la conquista normanda de Inglaterra en
1066, el rey Guillermo I de Inglaterra encargó la realización de un censo. La
información obtenida con este censo, llevado a cabo en 1086, se recoge en el
Domesday Book. El registro de nacimientos y defunciones comenzó en Inglaterra
a principios del siglo XVI, y en 1662 apareció el primer estudio estadístico notable
de población, titulado Observations on the London Bills of Mortality -Comentarios
sobre las partidas de defunción en Londres. Un estudio similar sobre la tasa de
mortalidad en la ciudad de Breslau, en Alemania, realizado en 1691, fue utilizado
por el astrónomo inglés Edmund Halley como base para la primera tabla de
mortalidad.
En el siglo XIX, con la generalización del método científico para estudiar todos los
fenómenos de las ciencias naturales y sociales, los investigadores aceptaron la
necesidad de reducir la información a valores numéricos para evitar la
ambigüedad de las descripciones verbales. En nuestros días, la estadística se ha
convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de datos
económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos o físicos, y sirve como
herramienta para relacionar y analizar dichos datos.
El trabajo del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos,
sino sobre todo en el proceso de "interpretación" de esa información.
El desarrollo de la teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance de las
aplicaciones de la estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar,
con gran exactitud, utilizando determinadas
distribuciones probabilísticas; los resultados de éstas se
pueden utilizar para analizar datos estadísticos. La
probabilidad es útil para comprobar la fiabilidad de las
inferencias estadísticas y para predecir el tipo y la
cantidad de datos necesarios en un determinado estudio
estadístico.
La Estadística es una ciencia matemática que trata de la recolección, clasificación y
presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica y se utiliza para
describir, analizar e interpretar ciertas características de un fenómeno o conjunto
de individuos llamado población.
DIVICION DE LA ESTADISTICA
La Estadística para su mejor estudio se ha dividido en dos grandes ramas: la
Estadística Descriptiva, la Inferencia e Inductiva.
Estadística Descriptiva: Tienen por objeto fundamental describir y analizar las
características de un conjunto de datos, obteniéndose de esa manera conclusiones
sobre las características de dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con
otras poblaciones, a fin de compararlas. No obstante puede no solo referirse a
la observación de todos los elementos de una población (observación exhaustiva)
sino también a la descripción de los elementos de una muestra (observación
parcial).
En relación a la estadística descriptiva, Ernesto Rivas González dice; "Para el
estudio de estas muestras, la estadística descriptiva nos provee de todos sus
medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrán
la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el
universo vendrá dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la
medida calculada para la muestra, en el oscilará dentro de cierto límite de
confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.
Estadística Inferencia: se deriva de muestras, de observaciones hechas sólo acerca
de una parte de un conjunto numeroso de elementos y esto implica que su análisis
requiere de generalizaciones que van más allá de los datos. Como consecuencia, la
característica más importante del reciente crecimiento de la estadística ha sido
un cambio en el énfasis de los métodos que describen a métodos que sirven para
hacer generalizaciones. La Estadística Inferencial investiga o analiza una población
partiendo de una muestra tomada. Según Berenson y Levine; Estadística
Inferencial son procedimientos estadísticos que sirven para deducir o inferir algo
acerca de un conjunto de datos numéricos (población), seleccionando
un grupo menor de ellos (muestra). El objetivo de la inferencia en investigación
científica y tecnológica radica en conocer clases numerosas de objetos, personas
o eventos a partir de otras relativamente pequeñas compuestas por los mismos
elementos.
En relación a la estadística descriptiva y la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan
los siguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos.
Estadística Inductiva: Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis
de una muestra de población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o
característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el
nombre de Inferencia estadística.
Método Estadístico: El conjunto de los métodos que se utilizan para medir las
características de la información, para resumir los valores individuales, y para
analizar los datos a fin de extraerles el máximo de información, es lo que se llama
métodos estadísticos. Los métodos de análisis para la información cuantitativa se
pueden dividir en los siguientes seis pasos:
1. Definición del problema.
2. Recopilación de la información existente.
3. Obtención de información original.
4. Clasificación.
5. Presentación.
6. Análisis.
Población: El concepto de población en estadística va más allá de lo que
comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito
o infinito de personas u objetos que presentan características comunes.
"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando,
acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).
"Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica
común". Cadenas (1974).
Muestra: "Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para
representarla". Murria R. Spiegel (1991).
"Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de
todos". Levin & Rubin (1996).
"Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las
conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la
población en referencia", Cadenas (1974).
Muestreo: Esto no es más que el procedimiento empleado para obtener una o más
muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una
o más muestras de población.
Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de
la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque hay
muchos diseños de la muestra.
Al tomar varias muestras de una población, las estadísticas que calculamos para
cada muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran
de una muestra a otra.
Tipos de muestreo
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no
aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o de probabilidad. En este último todos
los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos en la
muestra.
Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de
alguien con la población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o
muestra tentativa para decidir como tomar una muestra aleatoria más adelante.
Las muestras de juicio evitan el análisis estadístico necesario para hacer muestras
de probabilidad.
Datos estadísticos:
Los datos estadísticos no son otra cosa que el producto de las observaciones
efectuadas en las personas y objetos en los cuales se produce el fenómeno que
queremos estudiar. Dicho en otras palabras, son los antecedentes (en cifras)
necesarios para llegar al conocimiento de un hecho o para reducir las
consecuencias de este.
Los datos estadísticos se pueden encontrar de forma no ordenada, por lo que es
muy difícil en general, obtener conclusiones de los datos presentados de esta
manera. Para poder obtener una precisa y rápida información con propósitos de
descripción o análisis, estos deben organizarse de una manera sistemática; es
decir, se requiere que los datos sean clasificados. Esta clasificación
u organización puede muy bien hacerse antes de la recopilación
Clasificación de los datos
Los datos estadísticos pueden ser clasificados en cualitativos, cuantitativos,
cronológicos y geográficos.
 Datos Cualitativos: cuando los datos son cuantitativos, la diferencia entre ellos es
de clase y no de cantidad.
 Datos cuantitativos: cuando los valores de los datos representan diferentes
magnitudes, decimos que son datos cuantitativos.
 Datos cronológicos: cuando los valores de los datos varían en diferentes instantes
o períodos de tiempo, los datos son reconocidos como cronológicos.
 Datos geográficos: cuando los datos están referidos a una localidad geográfica se
dicen que son datos geográficos.
Fuentes de datos estadísticos
Los datos estadísticos necesarios para la comprensión de los hechos pueden
obtenerse a través de fuentes primarias y fuentes secundarias.
 Fuentes de datos primarias: es la persona o institución que ha recolectado
directamente los datos.
 Fuentes secundarias: son las publicaciones y trabajos hechos por personas o
entidades que no han recolectado directamente la información.
Las fuentes primarias más confiables, son las efectuadas por oficinas
gubernamentales encargadas de tal fin. En la práctica, es aconsejable utilizar
fuentes de datos primarias y en última instancia cuando estas no existan, usar
estadísticas de fuentes secundarias. Con este último tipo no debemos pasar por
alto que la calidad de las conclusiones estadísticas depende en grado sumo de la
exactitud de los datos que se recaben.
Bibliografías:
http://joche1604.blogspot.com/2010/02/estadistica-definicion-y-division.html
http://es.scribd.com/doc/7861379/Unidad-1-Division-de-la-Estadistica#scribd
https://consultorbeta.wordpress.com/tag/division-de-la-estadistica/
http://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/1b.htm
https://bibliotecadeinvestigaciones.wordpress.com/matematicas/estadistica-
descriptiva-conceptos-generales/

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  • 1. HISTORIA DE LA ESTADISTICA Desde los comienzos de la civilización han existido formas sencillas de estadística, pues ya se utilizaban representaciones gráficas y otros símbolos en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas, animales o cosas. Hacia el año 3000 a.C. los babilonios usaban pequeñas tablillas de arcilla para recopilar datos sobre la producción agrícola y sobre los géneros vendidos o cambiados mediante trueque. En el siglo XXXI a.C., mucho antes de construir las pirámides, los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país. Los libros bíblicos de Números y Crónicas incluyen, en algunas partes, trabajos de estadística. El primero contiene dos censos de la población de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a.C. Los griegos clásicos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a.C. para cobrar impuestos. El Imperio romano fue el primer gobierno que recopiló una gran cantidad de datos sobre la población, superficie y renta de todos los territorios bajo su control. Durante la edad media sólo se realizaron algunos censos exhaustivos en Europa. Los reyes caloringios Pipino el Breve y Carlomagno ordenaron hacer estudios minuciosos de las propiedades de la Iglesia en los años 758 y 762 respectivamente. Después de la conquista normanda de Inglaterra en 1066, el rey Guillermo I de Inglaterra encargó la realización de un censo. La información obtenida con este censo, llevado a cabo en 1086, se recoge en el Domesday Book. El registro de nacimientos y defunciones comenzó en Inglaterra a principios del siglo XVI, y en 1662 apareció el primer estudio estadístico notable de población, titulado Observations on the London Bills of Mortality -Comentarios sobre las partidas de defunción en Londres. Un estudio similar sobre la tasa de mortalidad en la ciudad de Breslau, en Alemania, realizado en 1691, fue utilizado por el astrónomo inglés Edmund Halley como base para la primera tabla de mortalidad. En el siglo XIX, con la generalización del método científico para estudiar todos los fenómenos de las ciencias naturales y sociales, los investigadores aceptaron la necesidad de reducir la información a valores numéricos para evitar la ambigüedad de las descripciones verbales. En nuestros días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos o físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de "interpretación" de esa información. El desarrollo de la teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance de las aplicaciones de la estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar, con gran exactitud, utilizando determinadas distribuciones probabilísticas; los resultados de éstas se pueden utilizar para analizar datos estadísticos. La probabilidad es útil para comprobar la fiabilidad de las inferencias estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios en un determinado estudio estadístico.
  • 2. La Estadística es una ciencia matemática que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica y se utiliza para describir, analizar e interpretar ciertas características de un fenómeno o conjunto de individuos llamado población.
  • 3. DIVICION DE LA ESTADISTICA La Estadística para su mejor estudio se ha dividido en dos grandes ramas: la Estadística Descriptiva, la Inferencia e Inductiva. Estadística Descriptiva: Tienen por objeto fundamental describir y analizar las características de un conjunto de datos, obteniéndose de esa manera conclusiones sobre las características de dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas. No obstante puede no solo referirse a la observación de todos los elementos de una población (observación exhaustiva) sino también a la descripción de los elementos de una muestra (observación parcial). En relación a la estadística descriptiva, Ernesto Rivas González dice; "Para el estudio de estas muestras, la estadística descriptiva nos provee de todos sus medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrán la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el universo vendrá dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada para la muestra, en el oscilará dentro de cierto límite de confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos. Estadística Inferencia: se deriva de muestras, de observaciones hechas sólo acerca de una parte de un conjunto numeroso de elementos y esto implica que su análisis requiere de generalizaciones que van más allá de los datos. Como consecuencia, la característica más importante del reciente crecimiento de la estadística ha sido un cambio en el énfasis de los métodos que describen a métodos que sirven para hacer generalizaciones. La Estadística Inferencial investiga o analiza una población partiendo de una muestra tomada. Según Berenson y Levine; Estadística Inferencial son procedimientos estadísticos que sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numéricos (población), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra). El objetivo de la inferencia en investigación científica y tecnológica radica en conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeñas compuestas por los mismos elementos. En relación a la estadística descriptiva y la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan los siguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos.
  • 4. Estadística Inductiva: Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia estadística. Método Estadístico: El conjunto de los métodos que se utilizan para medir las características de la información, para resumir los valores individuales, y para analizar los datos a fin de extraerles el máximo de información, es lo que se llama métodos estadísticos. Los métodos de análisis para la información cuantitativa se pueden dividir en los siguientes seis pasos: 1. Definición del problema. 2. Recopilación de la información existente. 3. Obtención de información original. 4. Clasificación. 5. Presentación. 6. Análisis. Población: El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes. "Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996). "Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común". Cadenas (1974). Muestra: "Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991). "Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos". Levin & Rubin (1996). "Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia", Cadenas (1974). Muestreo: Esto no es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población. Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque hay muchos diseños de la muestra. Al tomar varias muestras de una población, las estadísticas que calculamos para cada muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de una muestra a otra. Tipos de muestreo Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o de probabilidad. En este último todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos en la muestra. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de alguien con la población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir como tomar una muestra aleatoria más adelante. Las muestras de juicio evitan el análisis estadístico necesario para hacer muestras de probabilidad. Datos estadísticos:
  • 5. Los datos estadísticos no son otra cosa que el producto de las observaciones efectuadas en las personas y objetos en los cuales se produce el fenómeno que queremos estudiar. Dicho en otras palabras, son los antecedentes (en cifras) necesarios para llegar al conocimiento de un hecho o para reducir las consecuencias de este. Los datos estadísticos se pueden encontrar de forma no ordenada, por lo que es muy difícil en general, obtener conclusiones de los datos presentados de esta manera. Para poder obtener una precisa y rápida información con propósitos de descripción o análisis, estos deben organizarse de una manera sistemática; es decir, se requiere que los datos sean clasificados. Esta clasificación u organización puede muy bien hacerse antes de la recopilación Clasificación de los datos Los datos estadísticos pueden ser clasificados en cualitativos, cuantitativos, cronológicos y geográficos.  Datos Cualitativos: cuando los datos son cuantitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad.  Datos cuantitativos: cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son datos cuantitativos.  Datos cronológicos: cuando los valores de los datos varían en diferentes instantes o períodos de tiempo, los datos son reconocidos como cronológicos.  Datos geográficos: cuando los datos están referidos a una localidad geográfica se dicen que son datos geográficos. Fuentes de datos estadísticos Los datos estadísticos necesarios para la comprensión de los hechos pueden obtenerse a través de fuentes primarias y fuentes secundarias.  Fuentes de datos primarias: es la persona o institución que ha recolectado directamente los datos.  Fuentes secundarias: son las publicaciones y trabajos hechos por personas o entidades que no han recolectado directamente la información. Las fuentes primarias más confiables, son las efectuadas por oficinas gubernamentales encargadas de tal fin. En la práctica, es aconsejable utilizar fuentes de datos primarias y en última instancia cuando estas no existan, usar estadísticas de fuentes secundarias. Con este último tipo no debemos pasar por alto que la calidad de las conclusiones estadísticas depende en grado sumo de la exactitud de los datos que se recaben.