Estadística
La estadística (la forma femenina del término alemán Statistik, derivado a su vez del italiano statista, «hombre de Estado»)[1] es la disciplina que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.
El término alemán Statistik, introducido originalmente por Gottfried Achenwall en 1749, se refería al análisis de datos del Estado, es decir, la «ciencia del Estado» (o más bien, de la ciudad-estado).
También se llamó aritmética política de acuerdo con la traducción literal del inglés.
No fue hasta el siglo XIX cuando el término estadística adquirió el significado de recolectar y clasificar datos.
Este concepto fue introducido por el agrónomo y estadista escocés sir John Sinclair (1754-1835).
En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a. C. Los antiguos griegos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a. C. para cobrar impuestos.
En la Edad Antigua, la estadística consistía en elaborar censos (de población y tierras.).
Christian Huygens (1657) da el primer tratamiento científico que se conoce a la materia.
También, en 1871, obtiene la fórmula para la ley de facilidad del error (término introducido por Lagrange, 1744) pero con ecuaciones inmanejables.
El método de mínimos cuadrados, el cual fue usado para minimizar los errores en mediciones, fue publicado independientemente por Adrien-Marie Legendre (1805), Robert Adrain (1808), y Carl Friedrich Gauss (1809).
Gauss había usado el método en su famosa predicción de la localización del planeta enano Ceres en 1801.
Pruebas adicionales fueron escritas por Laplace (1810, 1812), Gauss (1823), James Ivory (1825, 1826), Hagen (1837), Friedrich Bessel (1838), W. F. Donkin (1844, 1856), John Herschel (1850) y Morgan Crofton (1870).
El siglo XIX incluye autores como Laplace, Silvestre Lacroix (1816), Littrow (1833), Richard Dedekind (1860), Helmert (1872), Hermann Laurent (1873), Liagre y Didion.
El campo moderno de la estadística se emergió a los principios del siglo XX dirigida por la obra de Francis Galton y Karl Pearson, quienes transformaron la estadística a convertirse en una disciplina matemática rigurosa usada por análisis, no solamente en la ciencia sino en la manufactura y la política.
La estadística se enseña en departamentos tan diversos como psicología, sociología, educación y salud pública.
Por ejemplo, un estudio del ingreso anual y la edad de muerte podría resultar en que personas pobres tienden a tener vidas más cortas que personas de mayor ingreso.
El fenómeno correlacionado podría ser la causa de una tercera, previamente no considerada, llamada variable confusora.
La estadística ofrece medidas para estimar y corregir por aleatoriedad en la muestra y en el proceso de recolección de los datos, así como métodos para diseñar experimentos robustos como primera medida, ver diseño experimental.
Por ejemplo, el significado estadístico de una tendencia en los datos, que mide el grado al cual la tendencia puede ser causada por una variación aleatoria en la muestra, puede no estar de acuerdo con el sentido intuitivo.
Un objetivo común para un proyecto de investigación es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes.
Las medidas de razón, en donde un valor cero y distancias entre diferentes mediciones son definidas, dan la mayor flexibilidad en métodos estadísticos que pueden ser usados para analizar los datos.
Esta mala práctica consiste en jugar con una base de datos y relacionar la variable dependiente con todas las posibles variables independientes hasta encontrar una asociación estadísticamente significativa, sin haber establecido previamente un marco conceptual y una hipótesis de investigación que justifiquen por qué se van a estudiar estas relaciones.
[25] Además, cada estudio suele utilizar procedimientos diferentes y técnicas estadísticas distintas, que no siempre están aplicadas de forma correcta.
O bien se usan muestras pequeñas cuyos resultados no son confirmados en estudios de mayor tamaño.
Sin embargo, muchos profesionales de las ciencias fácticas que leen estas publicaciones en revistas especializadas no perciben estas malas prácticas, los medios de comunicación amplifican la información alrededor del estudio y la desconfianza del público comienza a crecer.
Una posibilidad es reportar intervalos de confianza, puesto que estos indican el tamaño del efecto y la incertidumbre.
Sobre la enseñanza de la estadística en las ciencias sociales, algunas investigaciones “sugieren que los estudiantes aprenden más cuando los profesores usan ejemplos concretos y problemas relevantes para ellos”.
Las estadísticas se emplean con mucha frecuencia en al campo de las ciencias físicas, sociales, médicas, económicas y muchas otras y, en todas ellas, predomina el uso didáctico o aplicado de las estadísticas.
A veces, hay temas que no siguen siempre estas ideas y ello puede deberse a razones particulares de la materia o del plan de estudios, por ejemplo, hacer los exámenes en un viernes, lo cual significaría muchas consultas del artículo después del examen para ver en qué se ha acertado o fallado.
[32] Este enfoque práctico en la enseñanza de la estadística, permite que los estudiantes desarrollen la confianza para seleccionar y aplicar las pruebas adecuadas.
