La estadística es una ciencia (un conjunto de técnicas) que se utiliza para manejar un volumen elevado de datos y poder extraer conclusiones.

Para analizar esta información hay varias medidas que nos interesa conocer:

Tamaño de la muestra: cuántos datos tenemos.

En este ejemplo el tamaño de la muestra es 31 (tenemos 31 registros)

Valor máximo: es el valor máximo que toman los datos.

En este ejemplo el valor máximo es 46 grados (dia 9)

Valor mínimo: es el valor mínimo que toman los datos.

En este ejemplo el valor mínimo es 32 (día 4)

Frecuencias: nos dice las veces que se repite un mismo dato.

Frecuencia absoluta: nº de veces que se repite un dato.

Frecuencia relativa: porcentaje que cada frecuencia absoluta representa sobre el total.

Clasificación clásica de la estadística

 

El estudio de la estadística se divide clásicamente en dos, la estadística descriptiva y la estadística inferencial.

 

La estadística inferencial o inductiva   sirve extrapolar los resultados obtenidos en el análisis  de los datos y a partir de ello predecir acerca de la  población, con un margen de confianza conocido.

Estadística Inferencial

Por su parte, la estadística inferencial o inductiva trata de llegar a conclusiones que sobrepasan el alcance de los datos analizados; es decir, se trata de técnicas que se emplean para inferir o deducir características desconocidas a partir de un conjunto de datos conocidos, apoyándose fundamentalmente en el cálculo de probabilidades.

Como resulta imposible examinar la población entera de los fenómenos que estudiamos, la construcción

de leyes y teorías se tiene que apoyar en datos muestrales. A partir de unos pocos datos conocidos (los de la muestra), se trata de obtener información de la población total, y esto lo hace apoyándose en el cálculo de probabilidades, como hemos mencionado anteriormente.

Uno de los principales objetivos de la estadística inferencial es estimar las propiedades de una población a partir del conocimiento de sólo una muestra de ella.

La estadística inferencial se basa por lo tanto en la estadística descriptiva, ya que la inferencia o deducción de las propiedades de la población entera se deriva de las características de la muestra que es analizada con las técnicas de la estadística descriptiva. En realidad su campo de acción es más amplio

La estadística descriptiva o deductiva se construye a partir de los datos y la inferencia  sobre la población no se puede realizar, al menos con una confianza determinada, la representación de la información obtenida de los datos se representa mediante el uso de unos cuantos parámetros y algunas graficas planteadas de tal forma que den importancia los mismos datos.

Introducción a la Estadística DescriptivaLa estadística descriptiva es una ciencia que analiza series de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de estas variables.

Las variables pueden ser de dos tipos:

Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo).

Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales).

Las variables también se pueden clasificar en:

Variables unidimensionales: sólo recogen información sobre una característica (por ejemplo: edad de los alunmos de una clase).

Variables bidimensionales: recogen información sobre dos características de la población (por ejemplo: edad y altura de los alumnos de una clase).

Variables pluridimensionales: recogen información sobre tres o más características (por ejemplo: edad, altura y peso de los alumnos de una clase).

Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar en discretas y continuas:

Discretas: sólo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2, 3....,etc, pero, por ejemplo, nunca podrá ser 3,45).

Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h...etc.

Cuando se estudia el comportamiento de una variable hay que distinguir los siguientes conceptos: