evolución historia de la estadística

1. Bachiller:
Vargas Maryerling
C.I. 27.396.717
Profesora:
Amelia Vásquez

2. La estadística desde su origen y a lo largo de la historia ha mostrado
un respetable prestigio en las estrategias de hacer uso de
la información recopilada con la finalidad de analizar la información
contenida en datos.
Es común sorprenderse de los resultados que predice la estadística,
tan es así que en ocasiones resulta difícil pensar en que una
estadística no ha funcionado, aunque también es importante
considerar que siempre existe el error estadístico o el error humano
cometido al realizar una extracción.
En la actualidad el hombre ha hecho uso de la estadística en casos
que van desde el cálculo más sencillo hasta el más complejo. En la
vida diaria se pueden observar ejemplos del uso de la estadística; ya
que el uso de ésta es tan amplio que se extiende desde un simple
cálculo hasta los métodos utilizados para el conocimiento científico y
de la sociedad.

3.  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.
 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.

4. El objetivo básico de la estadística es hacer inferencia acerca de una
población con base a la información contenida en una muestra, ¿qué
significa esto?
Inferir significa inducir una cosa de otra, llevar consigo, conducir a un
resultado.
Es decir se pretende establecer inferencia acerca de una población,
entendiendo a la población como un conjunto de individuos, organismos o
entes inanimados de los cuales queremos conocer alguna o algunas
características para que nos ayuden a tomar una decisión u obtener
alguna conclusión de suma importancia, y nada sabemos sobre
la distribución, existencia, ubicación, valor de esta o estas características
que nos interesa saber.

5. Ejemplo
Que estamos interesados si nuestra población juvenil consume o no droga. Con
mayor precisión, necesitamos saber en la actualidad qué fracción de nuestra
población consume drogas, entendiendo que el consumo de drogas lo tenemos
tipificado en alguna escala o nivel. De manera que nuestro objetivo es saber con
toda la exactitud posible, que fracción de toda nuestra población juvenil consume
droga.
Por razones materiales, de recursos humanos, de imposibilidad física y en
definitiva de costos, no podemos efectuar una encuesta a toda la población.
Necesitamos entonces hacer una consulta a un gran número de jóvenes, donde
este número será concomitante con la eliminación de las barreras que impiden
consultar a toda la población juvenil. Definido este número de jóvenes a los cuales,
mediante técnicas de consulta adecuadas, se entenderá como una muestra de la
población en estudio. Sobre esta muestra haremos análisis estadístico
para poder inferir qué fracción de jóvenes de la población juvenil consume drogas.

6. La Estadística Descriptiva es
la técnica matemática que obtiene,
organiza, presenta y describe un
conjunto de datos con el propósito de
facilitar el uso generalmente con el
apoyo de tablas, medidas
numéricas o gráficas. Además, calcula
parámetros estadísticos como las
medidas de centralización y de
dispersión que describen el conjunto
estudiado.
La Estadística Inferencial es una parte de
la estadística que comprende los métodos y
procedimientos que por medio de la
inducción determina propiedades de
una población estadística, a partir de
una parte de esta. Su objetivo es obtener
conclusiones útiles para hacer deducciones
sobre una totalidad, basándose en la
información numérica de la muestra.
La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una población.
Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda
ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se
desee.
La estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por algunos
individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes
de toda la población. Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de
confianzas puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para cuyo
estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas.

7.  El nivel de medida de
una variable en matemáticas y estadísticas,
también llamado escala de medición, es una
clasificación acordada con el fin de describir la
naturaleza de la información contenida dentro
de los números asignados a los objetos y, por
lo tanto, dentro de una variable. Según la teoría
de las escalas de medida, varias operaciones
matemáticas diferentes son posibles
dependiendo del nivel en el cual la variable se
mide.

8.  Escalas nominales son aquellas en que sólo se manifiesta una
equivalencia de categorías entre los diferentes puntos que
asume la variable. Es como una simple lista de las diferentes
posiciones que pueda adoptar la variable, pero sin que en ella
se defina ningún tipo de orden o de relación. Si es una
investigación sobre producción agrícola queremos determinar
los cereales que se cultivan en una cierta región, tendremos
una variable que se designará como "cereal cultivado". Los
distintos valores que esa variable reconoce serán,
concretamente: trigo, maíz, centeno, etc. Entre estos valores no
cabe obviamente ninguna jerarquía, no se puede trazar ningún
ordenamiento. Sin embargo, a la enunciación explícita de todas
estas posibilidades la consideramos como una escala, pues de
algún modo es útil para medir el comportamiento de la variable,
indicándonos en que posición se halla en cada caso.

9.  Las escalas ordinales distinguen los diferentes valores de la variable
jerarquizándolos simplemente de acuerdo a un rango. Establecen que
existe una gradación entre uno y otro valor de la escala, de tal modo
que cualquiera de ellos es mayor que el precedente y menor que el
que le sigue a continuación. Sin embargo la distancia entre un valor y
otro no queda definida sino que es indeterminada. En otras palabras,
tales escalas nos esclarecen solamente el rango que las distintas
posiciones guardan entre sí. Un ejemplo de escala ordinal es el que
suele usarse para medir la variable "grado de escolaridad": podemos
decir que una persona que ha tenido 2 años de instrucción escolar ha
recibido más instrucción que quien solo tiene un año y menos que
quien posee tres. Sin embargo no puede afirmarse válidamente que la
diferencia entre quien posee 2 años de instrucción y quien ha recibido
un año es igual a la diferencia entre quienes han recibido 16 y 17años
de educación formal. Por tanto, como no podemos determinar la
equivalencia entre las distancias que separan un valor de otro,
debemos concluir que la escala pertenece a la categoría ordinal.

10.  Las escalas de intervalos iguales, además de poseer la equivalencia
de categorías y el ordenamiento interno entre ellas, como en el caso
de las ordinales, tienen las características de que la distancia entre
sus intervalos está claramente determinada y que estos son iguales
entre sí. Un ejemplo típico de las escalas de intervalos iguales esta
dado por las escalas termométricas. Entre 23 y 24 grados
centígrados, por ejemplo, existe la misma diferencia que hay entre 45
y 46 grados. Muchas otras escalas, como las que se utilizan en
los test psicológicos y de rendimiento, pertenecen a este tipo. La
limitación que poseen es que no definen un cero absoluto, un valor
límite que exprese realmente la ausencia completa de la cualidad
medida. Por ello no se pueden establecer
equivalencias matemáticas como las de la proporcionalidad: no puede
afirmarse que 24° C es el doble de temperatura que 12° C, porque el
cero de la escala es un valor arbitrario y no se corresponde con la
ausencia absoluta de la variable que se mide.

11.  Por último tenemos las escalas de cocientes, llamadas también
de razones. En ellas se conservan todas las propiedades de los
casos anteriores pero además se añade la existencia de un
valor cero real, con lo que se hacen posibles ciertas
operaciones matemáticas, tales como la obtención de
proporciones y cocientes. Esto quiete decir que un valor de 20
en una escala de este tipo es el doble de un valor de 10, o de
las dos terceras partes de un valor de 30. Son escalas de
cocientes las que miden la longitud, la masa, la intensidad de
corriente eléctrica y otras variables del mundo físico.
Difícilmente las variables que interviene en las ciencias sociales
son medidas con escalas de razones, pues son contados los
casos en que dichas variables pueden ser definidas con la
exactitud y precisión necesarias. La economía y
la demografía son, entre estas disciplinas, las que más utilizan
escalas de razones.

12. Los pasos a seguir para la
construcción de la escala son:
1. Definición de la variable a
medir.
2. Operacionalización de la
variable, es decir, se
determina como se habrá de
medir y se señalan los
indicadores.
3 Diseño de una cantidad
suficiente de ítems favorables y
desfavorables a la variable que
se pretende medir. Weiers (1986)
sugiere elaborar alrededor de 50
ítems, balanceando la escala con
igual cantidad de enunciados
favorables y desfavorables.

13. 4. Depuración de la escala
por medio de un estudio
piloto con el propósito de
seleccionar los ítems que
habrán de integrarse a la
versión final de la escala.
5. Administración de la versión
final de la escala a las unidades
de análisis que integran la unidad
maestral del estudio.
6. Asignación de una
puntuación a cada ítem de
acuerdo al procedimiento
descrito con anterioridad.
7 Obtención de la puntuación total
de cada unidad muestral, reflejando
la actitud global hacia la variable
medida.

14. La Estadística es una ciencia matemática que se utiliza para describir,
analizar e interpretar ciertas características de un conjunto de individuos
llamado población. Cuando nos referimos a muestra y población hablamos
de conceptos relativos pero estrechamente ligados. Una población es un
todo y una muestra es una fracción o segmento de ese todo.
Podemos dividir la estadística en dos ramas; la estadística descriptiva, que
se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y
resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio; y la
estadística inferencial, que se dedica a la generación de los modelos,
inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión.

15.  Evolucion Historia de la Estadistica (sf). En Monografia
https://www.monografias.com/trabajos48/la-estadistica/la-
estadistica.shtml
 Objeto de la Estadistica (sf). En Monografia
https://www.monografias.com/trabajos48/la-estadistica/la-
estadistica.shtml
 Concepto y Diferencia entre la Estadistica Descriptiva e Inferencial
(sf). En Sribd
https://es.scribd.com/doc/39821989/DIFERENCIA-ENTRE-
ESTADISTICA-DESCRIPTIVA-Y-ESTADISTICA-INFERENCIAL
Concepto, construccion y aplicación de la Escala de Medicion (sf). En
Wikipedia
https://es.wikipedia.org/wiki/Nivel_de_medida