Unidad 1 del curso "Una mirada a través del lente estadístico".

1. 1. Conceptos Básicos sobre Estadística.
La estadística es la primera de las ciencias inexactas.
Edmond Gouncourt, novelista naturalista francés.
Objetivo de la Unidad:
Identificar los conceptos básicos de la estadística a fin de
fundamentar y brindar herramientas teóricas elementales.
1.1. Historia de la estadística.
A continuación se presenta una línea del tiempo con las principales fechas y acontecimientos
acerca de la estadística:

2. • El hombre utiliza mitos para explicar su existencia
100,000 A.C.
• La escuela jónica de filosofía intenta explicar fenómenos de la naturaleza sin
600 A.C. recurrir a mitos (Tales de Mileto)
• Euclides de Alejandría escribe Elementos que dominaría las matemáticas
260 A.C. elementales por más de 2000 años.
• El Imperio Romano recolecta datos sobre el estado, las condiciones de la
26 A.C. a 476 ciudanía, etc.
• René Descartes trata de reducir la naturaleza a expresiones matemáticas
1673
• Laplace considera que las medidas serán precisas si los instrumentos son
1800 precisos
• Babbage desarrolla un modelo de máquina analítica predecesora de las
1820 computadoras
• La estadístcia es reconocida como ciencia cuando es incluida en la Asociación
1834 británica para el avance de la ciencia y se funda el "Royal Statistical Society"
• Galton, Pearson y Weldon, recoloectan todo tipo de mediciones sobre el ser
1901 humano
• William Sealey Gosset conocido como Student desarrolla la prueba "t" de
1908 Student
• Ronald Aymler Fisher sienta la base del Diseño de Experimentos
1920

3. 1.2. Conceptualización de la estadística.
¿Qué es la estadística?
La estadística se define como:
a) El conjunto de herramientas y técnicas que son usadas para describir,
organizar e interpretar información o datos (Salkind, 2004)
b) Ciencia que tiene por objetivo reunir, clasificar y contar todos los hechos de
un mismo orden (Diccionario VOX de la Lengua Española)
c) Ciencia con base matemática referente a la recolección, análisis e
interpretación de datos (…) (Wikipedia, 2008)
Para el desarrollo de un estudio estadístico, es necesario tomar en cuenta la unidad mínima para
la elaboración del análisis:
La variable se define como:
Cualquier propiedad o característica de algún evento, objeto o persona, que
puede tener diversos valores en diferentes instantes, según las condiciones
(Pagano, 2006)
Las variables se dividen en tipos. Para explicar esto, veamos el siguiente ejemplo:
Si tomo la medicina entonces mejora mi salud.
Si modifico la ingesta de alcohol entonces el comportamiento social cambia.
Si utilizo NTIC’s entonces puedo potenciar el desarrollo de habilidades del pensamiento.
Si un niño desayuna bien entonces atenderá mejor a sus clases de la mañana.
Como se puede observar:
• La variable independiente está controlada sistemáticamente por el investigador (Si…)
• La variable dependiente es la medida para determinar el efecto de la variable
independiente (Entonces…)
• La variable intercurrente es la variable que no está contemplada por el investigador que
puede alterar el resultado de una investigación (Pagano, 2006)
De la misma manera, existen diversos tipos de estudio, de acuerdo a su clasificación:

4. Aquellos pertenecientes a una clasificación Aquellos pertenecientes a una clasificación
metodológica, los cuales son: estadística, los cuales son:
Estudio exploratorio Estudio observacional
Estudio descriptivo (observación, estimación de
Estudio correlacional parámetros y estudios
Estudio explicativo correlacionales)
Estudio real (¿una variable
modifica a otra?)
1.3. Clasificación de la estadística.
En el siguiente gráfico encontrarás la clasificación de la estadística. Revisa con detenimiento los
conceptos de cada recuadro.
Estadística en
las ciencias
sociales
Clásica Bayesiana
Descriptiva Inferencial
Como es posible observar, la estadística en las ciencias sociales se divide en dos grandes ramas: la
estadística clásica y la estadística bayesiana. La clásica se refiere a que el investigador recolecta
información del exterior y la analiza (por ejemplo: un investigador aplica encuestas; obtiene datos
empíricos y los analiza).
La estadística bayesiana contempla un elemento más a considerar, datos cualitativos o teorías
previas que afectarán los análisis sobre los datos empíricos (por ejemplo: un investigador
interesado en conocer el nivel de desarrollo moral de los estudiantes de una universidad mexicana
sabe por estudios previos el cómo se distribuye en la población mexicana los niveles de desarrollo
moral; este conocimiento afectará a los análisis estadísticos). En el siguiente esquema se
representa la diferencia antes descrita:
ESTADÍSTICA CLÁSICA

5.
ESTADÍSTICA BAYESIANA
A pesar de los beneficios que podría tener el uso de la estadística bayesiana, su uso en las ciencias
sociales ha sido limitado debido a su complejidad matemática. Hoy por hoy casi el 100% de las
investigaciones emplean estadística clásica. En el presente curso habremos de ahondar en una de
las áreas de la estadística clásica; la estadística descriptiva.
La estadística descriptiva se define cómo:
a. Aquella que se estudia para describir o caracterizar los datos obtenidos
(Pagano, 2008).
b. Estadística para la organización y descripción de las características de un
conjunto de datos (Salkind, 2004).

6. La estadística inferencial se define cómo:
a. Técnicas que emplean los datos obtenidos en la muestra para, a partir de
ellos, hacer inferencias sobre sus respectivas poblaciones (Pagano, 2006).
b. Siguiente paso de la descriptiva con el fin de hacer inferencias de un
conjunto de datos pequeño o grande (Salkind, 2004).
Es decir, la estadística descriptiva, únicamente se encarga de narrar lo que los datos muestran. Si
hiciéramos una analogía podríamos poner el siguiente ejemplo:
Imaginemos a un crítico de arte que está ante las pinturas de Eugenio Salvador Dalí.
Este crítico podría hacer dos tipos de comentarios:
a. Podría describir lo que se observa en las pinturas sin hacer una mayor interpretación.
Quizá podría narrar algún episodio en la vida de Dalí que se relacionara con el cuadro. Si el
crítico de arte se detuviera en este punto nos encontraríamos ante un caso de
“descripción” del cuadro.
b. En cambio, si el crítico comenzara a hacer relaciones entre los cuadros y la vida del autor o
si dijera cuál es la tendencia del estilo o la técnica (hace generalizaciones) de Dalí,
entonces nos encontraríamos ante un caso de la “inferencia”.
De igual forma que en este ejemplo, la estadística clásica funciona similar. Será nuestra tarea la de
narrar lo que dicen los datos. Es en este sentido que el nombre del curso toma sentido: “una
mirada a través del lente estadístico”. El fin del curso es llegar a ser críticos pero de los datos.

7. Buscaremos conocer el lenguaje de éstos y poder analizar qué es lo que tratan de decirnos a
gritos, cual metáfora escondida en el lienzo de un pintor.
Resuelve el ejercicio 1 antes de continuar leyendo
1.4. Estadística vs parámetros.
A continuación se te presentan dos casos que.
Caso A:
A un psicólogo de recursos humanos de la corporación “Cammamil” (farmacéutica con 50
empleados) le fue encomendado el indagar acerca del clima institucional. El psicólogo
encuentra en línea un cuestionario que mide exactamente lo que busca y él instrumento ha
sido probado en distintas ocasiones en corporaciones similares. El psicólogo opta por aplicar a
los 50 empleados el instrumento a fin de conocer el estado del clima institucional.
Caso B:
La consultora “Servicios rápidos y de calidad” fue contratada por un gobierno municipal para
indagar en la imagen que la población tenía sobre las obras públicas que se construían en ese
momento (en el municipio habitan cerca de un millón de habitantes). La consultora decide
aplicar un cuestionario que ellos mismos diseñaron. Con este fin determinan mediante un
programa estadístico que necesitan de por lo menos 1,000 cuestionarios para conocer la
opinión de los habitantes.
Tanto el caso A como el caso B nos muestran investigaciones del área social. Una cosa que las
diferencia es el tamaño del total de sujetos al que les pueden aplicar el instrumento. Este total de
sujetos que pueden ser estudiados es lo que en estadística se le conoce con el nombre de
población y cualquier dato extraído de un estudio poblacional se llamará parámetro.

8. La población se define como:
El “conjunto completo de individuos, objetos o datos que el investigador está
interesado en estudiar” (Pagano, 2006).
Un parámetro se define como:
Un número derivado de una población (Pagano, 2006).
Como es posible notar, en el caso A (la corporación farmacéutica) al tener una planta de
empleados relativamente pequeña, fue posible para una sola persona (el psicólogo) encuestar a
todas las personas (encuesta de población). Este tipo de estudios donde se conoce la información
de todos los sujetos lleva por nombre censo1.
En el caso B (la consultora), el número de sujetos del que se puede obtener información es
demasiado grande. El costo en tiempo, dinero y esfuerzo por aplicarlo a todos sería muy grande.
Es por ello que a través de métodos probabilísticos (que no revisaremos en este curso) se optó por
encuestar únicamente a una parte del millón de sujetos. Los sujetos que habrán de ser
encuestados forman parte de la muestra del estudio y cualquier número derivado de esta muestra
será llamado un estadístico.
La muestra se define como:
El subconjunto de individuos, objetos o datos de la población (Pagano, 2006).
Un estadístico se define como:
Un número derivado de una muestra (Pagano, 2006).
Observa la siguiente figura:
La población y la muestra
1
En la antigua Roma el censo era una lista (padrón) de ciudadanos, bienes del país, que se elaboraba cada
cinco años, por un magistrado denominado censor, término equivalente a empadronador
(http://etimologias.dechile.net/).

9.
Como puedes observar, las muestras son conjuntos de sujetos que pertenecen a la población. Es
tarea de la estadística descriptiva analizar los datos que se obtengan de censos o de encuestas.
¡Importante!
La representatividad de una población a través de una muestra dependerá del
cuidado de la selección de los sujetos que conformarán a la muestra.

10. Si nosotros tratáramos de hacer generalizaciones (inferencias) de una muestra a una población esa
sería tarea de la estadística inferencial.
Labor de la estadística inferencial: Hacer generalizaciones de una población a partir de una
muestra
Ahora bien, en estadística existen símbolos que permiten al lector de un artículo o un informe
distinguir rápidamente si el estudio se trata de un censo o de una encuesta. Para cualquier
parámetro (recuerda que un parámetro es un número producto de un censo) se le representa con
una letra griega mientras que para un estadístico (un número producto de una muestra) se le
representaría a través de una letra latina (el alfabeto que utilizamos emplea letras latinas). En el
siguiente cuadro se muestran ejemplos de estas diferencias. Podrás encontrar parámetros y
estadísticos que conozcas (porque los haz escuchado antes) y otros que no. No te preocupes ya
que estos serán estudiados en próximos capítulos…
Diferencia entre símbolos en parámetros y en estadísticos
Sím Símbolo en parámetro
bol
o
en
esta
díst
ico
Pro
med
io
Des s δ

11. viaci
ón
está
nda
r
Vari δ
anz
a
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Resuelve el ejercicio 2 antes de continuar leyendo