estadística

3. Uno de los primeros problemas al que se enfrenta un estudio estadístico, es la recolección de datos, pues éstos no surgen de
la nada. Deben ser recopilados. Para ello debe tenerse en cuenta la importancia de contar con buenas técnicas de recolección
y, es su caso, de muestreo, puesto que las inferencias obtenidas finalmente estarán basadas en las estadísticas calculadas a
partir de los datos recopilados.
La obtención de datos para el análisis estadístico es un proceso integral que incluye las siguientes etapas típicas:
Definición de los objetivos del estudio observacional o experimento. Por ejemplo, el cálculo del ingreso promedio familiar en los
estudiantes de la preparatoria, o la comparación de la efectividad de un medicamento que se ha utilizado normalmente frente a
otro producto nuevo.
Definición de la variable y la población de interés. Este aspecto tiene que ver con los alcances del estudio. Por ejemplo, el
sueldo del jefe de familia del estudiante, o el tiempo de recuperación de los pacientes de una cierta enfermedad y de un centro
hospitalario específico a los cuales se aplican los medicamentos.
Definición de los métodos para la obtención y medición de los datos. Por ejemplo, un cuestionario, una indagación en los
centros de trabajo, o vía telefónica, o el seguimiento de una bitácora médica. También incluye, en su caso, la decisión de la
obtención de un censo o la determinación del tamaño de la muestra.
Determinación de las técnicas descriptivas o de inferencia que sean las apropiadas para el análisis de los datos.
Una vez que se obtienen los datos para un estudio estadístico, el primer paso es realizar una crítica y organización de los
datos para su posterior tratamiento. En general, este proceso implica una elaboración de listas o su recuento y agrupación en
frecuencias simples, que se conoce con el nombre de conteo. De manera similar a como se realiza el conteo de los votos para
una elección. En los tiempos actuales, con la herramienta de la computadora, estos procesos pueden ser ciertamente tediosos
en algunos casos, pero siempre resultará un procedimiento muy simple.

5. Codificar datos es asignar números a las modalidades observadas o registradas de las
variables que constituyen la base de datos, así como asignar código (valor numérico) a los
valores faltantes (aquellos que no han sido registrados u observados). Ejemplo: Si la base de
datos incluye la variable Sexo, hay que asignar un número a las mujeres y otro a los
hombres. Si se trata de variables cuantitativas, hay que definir el número de decimales que
van a ser registrados.
Depuración
Depurar una base de datos consiste en detectar los valores anómalos y tratarlos de manera que no
distorsionen los resultados del análisis de datos. El tratamiento puede consistir en eliminarlos o
asignarles números de código que los identifiquen. (Puedes consultar el detalle del procedimiento en el
apartado "Depuración" del documento "Manual de informática").
Transformaciones
Una vez grabados, los datos pueden ser transformados para facilitar su análisis. Algunas de las
transformaciones más corrientes consisten en recodificar variables, definir nuevas variables a partir de
variables existentes, reemplazar los valores perdidos. (Puedes consultar algunos procedimientos en los
apartados "Nuevas variables" y "Recodificar variables" del documento "Manual de informática").
Tratamiento de ficheros
Los ficheros pueden ser tratados para facilitar el análisis de los datos. Algunas de las operaciones más
frecuentes son segmentar, añadir casos u otros archivos, muestreo, etc.

7. Probabilidad crítica es la concreción de la razón crítica en forma de
probabilidad estadística de uso crítico en la crítica racional, el contraste de
hipótesis, entendiendo por razón crítica aquella razón, criterio, de forma
racional, número racional, en estadística de la probabilidad, Introducción a la
Probabilidad Imposible, en forma de probabilidad estadística para en el
proceso de contraste de hipótesis, la crítica racional de la realidad, criticar si
una determinada tendencia, individual o muestral, es suficiente para la
aceptación de la hipótesis empírica, pasando ésta entonces a transformarse
en una hipótesis provisionalmente racional, formando parte de la teoría de la
ciencia.