HISTORIA DE LA ESTADSTICAResea Histrica de la EstadsticaDesde los comienzos de la civilizacin han existido formas sencillas de estadstica, pues ya se utilizaban representacionesgrficasy otrossmbolosen pieles,rocas, palos demaderay paredes de cuevas para contar el nmero de personas,animaleso cosas.Hacia el ao 3000 a.C. los babilonios usaban pequeas tablillas de arcilla para recopilar datos sobre laproduccinagrcola y sobre los gneros vendidos o cambiados mediante trueque. En el siglo XXXI a.C., mucho antes de construir las pirmides, los egipcios analizaban los datos de lapoblaciny la renta del pas.Loslibrosbblicos de Nmeros y Crnicas incluyen, en algunas partes, trabajos de estadstica. El primero contiene dos censos de la poblacin deIsraely el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judas. EnChinaexistanregistrosnumricos similares con anterioridad al ao 2000 a.C. Los griegos clsicos realizaban censos cuya informacin se utilizaba hacia el 594 a.C. para cobrarimpuestos. ElImperio romanofue el primergobiernoque recopil una gran cantidad de datos sobre la poblacin, superficie y renta de todos los territorios bajo sucontrol. Durante laedad mediaslo se realizaron algunos censos exhaustivos enEuropa. Los reyes caloringios Pipino el Breve y Carlomagno ordenaron hacer estudios minuciosos de las propiedades de laIglesiaen los aos 758 y 762 respectivamente. Despus de laconquistanormanda deInglaterraen 1066, el rey Guillermo I de Inglaterra encarg la realizacin de un censo. La informacin obtenida con este censo, llevado a cabo en 1086, se recoge en el Domesday Book. Elregistrode nacimientos y defunciones comenz en Inglaterra aprincipiosdel siglo XVI, y en 1662 apareci el primer estudio estadstico notable de poblacin, titulado Observations on the London Bills of Mortality -Comentarios sobre las partidas de defuncin en Londres. Un estudio similar sobre la tasa de mortalidad en la ciudad de Breslau, enAlemania, realizado en 1691, fue utilizado por el astrnomoinglsEdmund Halley como base para la primera tabla de mortalidad.En el siglo XIX, con la generalizacin delmtodocientfico para estudiar todos los fenmenos de lascienciasnaturales y sociales, los investigadores aceptaron la necesidad de reducir la informacin avaloresnumricos para evitar la ambigedad de las descripciones verbales. En nuestros das, la estadstica se ha convertido en un mtodo efectivo para describir con exactitudlos valoresde datos econmicos, polticos, sociales, psicolgicos, biolgicos o fsicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos.Eltrabajodel experto estadstico no consiste ya slo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en elprocesode "interpretacin" de esa informacin. Eldesarrollode lateorade laprobabilidadha aumentado el alcance de las aplicaciones de la estadstica. Muchosconjuntosde datos se pueden aproximar, con gran exactitud, utilizando determinadas distribuciones probabilsticas; los resultados de stas se pueden utilizar para analizar datos estadsticos. La probabilidad es til para comprobar la fiabilidad de las inferenciasestadsticasy para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios en un determinado estudio estadstico.La Estadsticaes unacienciamatemticaque trata de la recoleccin, clasificacin y presentacin de los hechos sujetos a una apreciacin numrica y se utiliza para describir, analizar e interpretar ciertas caractersticas de un fenmeno o conjunto de individuos llamado poblacin.ORIGENEl trminoalemnStatistik, introducido originalmente porGottfried Achenwallen1749, se refera al anlisis dedatosdelEstado, es decir, la ciencia del Estado. Tambin se llamaritmtica polticade acuerdo con la traduccin literal delingls. No fue hasta el siglo XIX cuando el trminoestadsticaadquiri el significado de recolectar y clasificar datos. Este concepto fue introducido por el militar britnicosirJohn Sinclair(1754-1835).En su origen, por tanto, la estadstica estuvo asociada a los Estados o ciudades libres, para ser utilizados por el gobierno y cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La coleccin de datos acerca de estados y localidades contina ampliamente a travs de los servicios de estadstica nacional e internacional. En particular, loscensos comenzaron a suministrar informacin regular acerca de lapoblacinde cada pas. As pues, los datos estadsticos se referan originalmente a los datos demogrficos de una ciudad o Estado determinados. Y es por ello que en la clasificacin decimal deMelvil Dewey, empleada en las bibliotecas, todas las obras sobre estadstica se encuentran ubicadas al lado de las obras de o sobre lademografa.AVANCE Y DESARROLLO HISTRICOCuando nos hablan de Estadstica en general pensamos en dos significados para esta palabra. Por un lado, nos imaginamos a alguien elaborando estadsticas, que consiste en recopilar informacin sobre algo. Normalmente se piensa en alguien preguntndole a una persona por una serie de datos como su sexo, edad, estado civil, si trabaja o est desempleado etc. Luego ese alguien trabaja con los datos: los suma y divide entre el total y otra serie de operaciones y se nos habla de la media o la varianza de los datos. Por otro lado, tambin pensamos en Estadstica cuando se tratan los datos y se obtienen conclusiones, y omos cosas como a la vista de los resultados de los experimentos se puede concluir que no hay evidencia emprica para afirmar que tal producto es perjudicial para la saludCmo surge la Estadstica? La palabra Estadstica tiene dos acepciones en general, por un lado es el hecho de estudiar las caractersticas de una poblacin y sus integrantes; y por otro lado es una disciplina cientfica que entre muchas otras utilidades puede usarse para deducir relaciones entre variables, o para extender los resultados que obtengamos para una parte de la poblacin a toda la poblacin. Estadstica significa ciencia del Estado, y proviene del trmino alemn Statistik. Por qu la ciencia del Estado? Porque en sus orgenes la estadstica se utilizaba exclusivamente con fines estatales, en el sentido de que los gobiernos de las distintas naciones tenan (y tienen) la necesidad, por razones de organizacin, de conocer las caractersticas de su poblacin para gestionar el pago de impuestos, el reclutamiento de soldados, el reparto de tierras o bienes, la prestacin de servicios pblicos etc. Esta necesidad llev a los gobernantes a establecer sistemas para recoger y procesar de alguna manera la informacin obtenida, es decir, a hacer estadsticas sobre la poblacin.Normalmente los primeros estudios estadsticos que se hacan eran los censos, que son estudios descriptivos sobre todos los integrantes de una poblacin. La elaboracin de censos comenz en la Edad Antigua, y sigue dndose en nuestros das. Los censos aportan mucha informacin, puesto que se pregunta a todo el mundo, pero su ejecucin suele ser cara y lleva mucho tiempo, porque hay que preguntar a la poblacin y despus hay que procesar los datos obtenidos. Una forma de agilizar la recogida y tratamiento de la informacin sobre algunas caractersticas de la poblacin era (y es) a travs de los registros, que son listados en los que los ciudadanos tienen que inscribirse cuando por ejemplo nace algn hijo o hija, hay algn matrimonio o alguna defuncin etc. Con el tiempo y el desarrollo cientfico surgieron alternativas a los censos: las encuestas a slo una parte de la poblacin y la posterior generalizacin a toda la poblacin de los resultados obtenidos para la muestra, pero para ello fue necesario el desarrollo de la Teora de la Probabilidad (rama de las Matemticas), de la Inferencia Estadstica y del Muestreo (ramas de la Estadstica) que se dio en la Edad Moderna y Contempornea. El desarrollo cientfico y filosfico tambin propici la aplicacin de la Estadstica a las ciencias sociales con fines no polticos, y adems el surgimiento de nuevas tcnicas y herramientas ampli las posibilidades de su uso: aparte de ser estudios descriptivos, la Estadstica tambin puede emplearse para estudiar y cuantificar relaciones entre variables (anlisis de los datos)La Historia ofrece gran cantidad de ejemplos de actividad estadstica. En antiguas civilizaciones como Babilonia, Egipto, China, Roma etc. era normal que se elaboraran recuentos de la poblacin. La estadstica aparece incluso en los textos sagrados de varias religiones. Por ejemplo en la Biblia, en el libro de los Nmeros, se menciona la elaboracin de un censo de poblacin, en el que se anotara especficamente los varones mayores de 20 aos (aptos para ir a la guerra): Tomad el encabezamiento de toda la congregacin de los hijos de Israel por sus familias, por las casas de sus padres, con la cuenta de los nombres, todos los varones por sus cabezas: 3. De veinte aos arriba, todos los que pueden salir la guerra en Israel, los contaris t y Aarn por sus cuadrillas. (libro de los Nmeros, cap. 1). A continuacin haremos un breve recorrido por las cuatro grandes etapas de la Historia, y el desarrollo de la Estadstica en cada momento.La Edad Antigua En la Edad Antigua (aprox. surgimiento de la escritura Cada del Imperio Romano en el 476 d.C.) la actividad estadstica consista principalmente en elaborar censos, tanto de poblacin como de tierras. El objetivo de estos censos sola ser facilitar la gestin de las labores tributarias, obtener datos sobre el nmero de personas que podran servir en el ejrcito (normalmente hombres de ciertas edades) o establecer repartos de tierras u otros bienes. Todas las grandes civilizaciones: Mesopotamia, Egipto de alguna mantera u otra hicieron recuentos de su poblacin En Egipto la actividad estadstica comenz con la Dinasta I, en el ao 3050 a.C. Los faraones ordenaban la ejecucin de censos con fines similares a los que acabamos de describir. El historiador griego Herodoto indica que algunos de los censos de riqueza y poblacin se hacan para planificar la construccin de las pirmides. El faran de la Dinasta XIX Ramses II (1279 1213 a.C.) mand elaborar un censo para establecer un nuevo reparto de tierras.En China, en el ao 2238 a.C. el emperador Yao manda elaborar un censo general que recogi datos sobre la actividad agrcola, industrial y comercial. En la antigua Grecia tambin se realizaron censos para cuantificar la distribucin y posesin de la tierra y otras riquezas, organizar el servicio militar y determinar el derecho a voto de los ciudadanos. Los censos y la actividad estadstica tuvieron especial importancia en la antigua Roma. Durante el Imperio Romano se establecieron registros de nacimientos y defunciones, y se elaboraron estudios sobre los ciudadanos del Imperio, sus tierras y riquezas. El rey romano Servio Tulio (578 535 a.C.) elabor un catastro de todos los dominios de Roma. Mand crear un registro en el que los propietarios deban inscribir sus fincas, personal de servidumbre, esclavos y bestias de tiro que se poseyeran. Los censos se elaboraban cada cinco aos (lustrum).La Edad Media Durante la Edad Media (aprox. 476 1453 d.C.) la estadstica no experiment grandes avances. Cabe destacar el trabajo de Isidoro de Sevilla quien llev a cabo una tarea de recopilacin y clasificacin de datos de diversa naturaleza cuyos resultados public en la obra Originum sive Etymologiarum. Tambin pueden citarse varios censos, como el de Carlomagno en 762, para conocer la extensin de tierras pertenecientes a la Iglesia, o el registro de propiedades, extensin y valor de las tierras de la Iglesia que se prepar en 1085 por orden de Guillermo I el Conquistador. En la Amrica prehispnica tambin se elaboraban censos. Por ejemplo en lo que actualmente es el pas de Mxico, en el ao 1116 durante la segunda migracin de las tribus chichimecas el rey Xlotl orden que fueran censados todos sus sbditos. Para contarlos, cada uno tir una piedra en un montn al que se llam Nepohualco; el proceso contabiliz un total de 3.200.000 personas. Como puede verse con todos estos ejemplos hasta el momento, la actividad estadstica consiste en recopilar informacin con fines exclusivamente organizativos. Los otros usos que hoy da tiene la Estadstica como el estudio de relaciones entre variables, predicciones, estudio de poblaciones a travs de muestras etc. an no se haban desarrollado.La Edad Moderna Durante la Edad Moderna (aprox. 1454 1789), al igual que en los periodos anteriores, se contina con la obtencin de informacin a travs de censos. Por ejemplo en Espaa podemos destacar el Censo de Pecheros (1528), el de los Obispos (1587), el Censo de los Millones (1591), o el Censo del Conde de Aranda (1768) entre otros. En Inglaterra la epidemia de peste de la dcada de 1500 provoca que comiencen a publicarse semanalmente datos sobre defunciones (Bills of Mortality). Con el tiempo a estos datos de mortalidad se le aadieron datos de nacimientos por sexo. El comerciante ingls John Graunt est considerado uno de los fundadores de la estadstica moderna. En su obra Natural and political observations (1662) realiza un anlisis de los datos recogidos en las tablas de mortalidad anteriores; por ejemplo hace predicciones sobre los fallecimientos y nacimientos que cabra esperar en el futuro. Gaspar Neumann, un profesor alemn del siglo XVII demostr, basndose en los registros de defunciones de la poca, que la creencia popular de que en los aos acabados en siete mora ms gente era falsa. Los estudios tanto de Graunt como de Neumann son un ejemplo de que en la Edad Moderna, por un lado, se comienza a hacer anlisis de datos, es decir, la estadstica se empieza a usar para algo ms que para describir la realidad (hay tantas personas, de las cuales hay tantas que son mujeres, y tantas en edad de ir a la guerra etc) sino que tambin se utiliza para sacar conclusiones; por otro lado su uso deja de ser exclusivamente poltico, sino que se ampla a otros campos (el estudio de Gaspar Neumann no tena fines polticos, solo pretenda desmentir una creencia popular). Adems el desarrollo de la Estadstica como ciencia con una base matemtica detrs ampli las utilidades de la estadstica: cada vez se podan hacer ms cosas con los datos. El desarrollo cientfico-matemtico que se dio en la Edad Moderna aport mucho a la Estadstica. Cientficos como Coprnico, Galileo, Bacon, Descartes etc. contribuyeron con sus investigaciones y experimentos al desarrollo del mtodo cientfico, que es un conjunto de pautas que debe seguir un estudio para ser considerado cientfico, mtodo que luego se us para analizar fenmenos sociales. Matemticos como Pascal y Fermat sentaron las bases de la Teora de la Probabilidad, utilizada para estudiar fenmenos aleatorios (aquellos que pueden tener varios resultados y en los que la aparicin de un resultado particular no puede predecirse, por ejemplo el lanzamiento de un dado) que luego comenz a aplicarse a sucesos demogrficos y econmicos, puesto que muchos de ellos se comportan como fenmenos aleatorios. El profesor alemn Gottfried Achenwall (1719 1772) fue la persona que acu el trmino estadstica. Achenwall pensaba que la Estadstica como ciencia de recopilacin y anlisis de datos eran una herramienta muy til y poderosa para los polticos y gobernantes de una nacin.La Edad Contempornea En la Edad Contempornea (aprox. 1789 actualidad) la estadstica contina desarrollndose y cada vez ms deprisa. Se continan haciendo estudios de poblacin tipo censos, por ejemplo en Espaa podemos destacar el censo de Floridablanca (1787) y Godoy (1797). En Estados Unidos en 1790 bajo el mandato del presidente George Washington se elabora el primer censo de poblacin del pas. En esta poca los estudios demogrficos, econmicos y sociales, tanto si tenan fines polticos como si no, tienen cada vez ms importancia. El desarrollo de las Matemticas y de otras ciencias proporcion tcnicas analticas que permiten establecer relaciones entre variables, el grado de influencia de una sobre otra y predicciones. La recogida y procesamiento de la informacin tambin experimenta un avance importante. El desarrollo del Muestreo y la Inferencia estadstica hacen posible que el estudio de la poblacin a travs de solo una parte de ella (que se conoce como muestra), lo que facilita y abarata los procesos de recogida (no hay que preguntar a tanta gente) y procesamiento de los datos (hay que tratar menos datos). Los trabajos de cientficos como Laplace, Gauss y Legendre desarrollaron dos conceptos muy usados en el anlisis estadstico: la teora sobre los errores en la observacin, y el mtodo de los mnimos cuadrados. De las investigaciones de Galton y Pearson surgieron los conceptos de correlacin y curva de regresin, tambin muy utilizados hoy da. Una de los primeros en aplicar de forma rigurosa estas nuevas tcnicas estadsticas a las ciencias sociales fue Adolphe Qutelet, con la intencin de descubrir las leyes naturales que regan ciertos sucesos sociales y demogrficos como la tasa de criminalidad o de nupcialidad etc. de una regin. En el siglo XIX y XX la Teora de la Probabilidad y la Estadstica continuaron desarrollndose. Destacan entre otros los trabajos de Andri Markov, Aleksandr Liapunov y Pafnuti Chebyshev en el campo de la Probabilidad, y los trabajos de Irving Fisher y John Tukey en el campo de la Estadstica. Hoy en da, en la prctica totalidad de los pases se crean oficinas de estadstica y otros rganos similares que se encargan de elaborar las estadsticas oficiales del pas, por ejemplo estadsticas sobre la tasa de paro, ndices de precios, actividad econmica (producto interior bruto, actividad industrial), estadsticas sobre sanidad y educacin, turismo, poblacin etc. La oficina de estadstica de Espaa es el INE (Instituto Nacional de Estadstica), y adems hay otros organismos (como los ministerios) que tambin se encargan de elaborar estadsticas nacionales. Adems, la Comisin de Estadstica de Naciones Unidas fija el 20 de octubre de 2010 como fecha conmemorativa del primer Da Mundial de la Estadstica.INFLUENCIA Y APLICACIN DE LA ESTADISTICALaestadsticaes una ciencia de aplicacin prctica casi universal en todos los campos cientficos: En las ciencias naturales: se emplea con profusin en la descripcin de modelos termodinmicos complejos (mecnica estadstica), en fsica cuntica, en mecnica de fluidos o en la teora cintica de los gases, entre otros muchos campos. En las ciencias sociales y econmicas: es un pilar bsico del desarrollo de la demografa y la sociologa aplicada. En economa: suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre mltiples parmetros macro y microeconmicos. En las ciencias mdicas: permite establecer pautas sobre la evolucin de las enfermedades y los enfermos, los ndices de mortalidad asociados a procesos morbosos, el grado de eficacia de un medicamento, etctera.Aunque comnmente se asocie a estudios demogrficos, econmicos y sociolgicos, gran parte de los logros de la estadstica se derivan del inters de los cientficos por desarrollar modelos que expliquen el comportamiento de las propiedades de la materia y de los caracteres biolgicos. La medicina, la biologa, la fsica y, en definitiva, casi todos los campos de las ciencias emplean instrumentos estadsticos de importancia fundamental para el desarrollo de sus modelos de trabajo.http://www.monografias.com/trabajos48/la-estadistica/la-estadistica.shtml#ixzz3atqijOPzAlejandra Laestadsticaes comnmente considerada como una coleccin de hechos numricos expresados en trminos de una relacin sumisa, y que han sido recopilados a partir de otrosdatosnumricos.Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la estadstica como unvalorresumido, calculado, como base en unamuestrade observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimacin de parmetro de determinadapoblacin; es decir, unafuncindevaloresde muestra."La estadstica es una tcnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenmenos de masa o colectivo, cuya mediacin requiere una masa de observaciones de otros fenmenos ms simples llamados individuales o particulares". (Gini, 1953.Murria R. Spiegel, (1991) dice: "La estadstica estudia losmtodoscientficos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, as como para sacar conclusiones vlidas y tomar decisiones razonables basadas en talanlisis."La estadstica esla cienciaque trata de la recoleccin, clasificacin y presentacin de los hechos sujetos a una apreciacin numrica como base a la explicacin,descripciny comparacin de los fenmenos". (Yale y Kendal, 1954).Cualquiera sea el punto de vista, lo fundamental es la importancia cientfica que tiene la estadstica, debido al gran campo de aplicacin que posee. Otros autores tienen definiciones de la Estadstica semejantes a las anteriores, y algunos otros no tan semejantes. Para Chacn esta se define como "lacienciaque tiene por objeto el estudio cuantitativo de los colectivos"; otros la definen como la expresin cuantitativa delconocimientodispuesta en forma adecuada para el escrutinio y anlisis. La ms aceptada, sin embargo, es la de Minguez, que define la Estadstica como "La ciencia que tiene por objeto aplicar lasleyesde la cantidad a los hechos sociales para medir su intensidad, deducir las leyes que los rigen y hacer su prediccin prxima".La enciclopedia Britnica define laestadsticacomola cienciaencargada de recolectar, analizar, presentar e interpretar datosLa estadstica pasa a ser unacienciabsica cuyoobjetivoprincipal es el procesamiento yanlisisde grandes volmenes dedatos, resumindolos en tablas,grficoseindicadores(estadsticos), que permiten la fcil compresin de las caractersticas concernientes al fenmeno estudiado.Estadstica: El famosodiccionarioInglesWordReference define la estadstica como un rea de lamatemticaaplicada orientada a la recoleccin einterpretacinde datos cuantitativos y al uso de lateorade laprobabilidadpara calcular los parmetros de unapoblacin.

Clasificacin El origen de laEstadsticadescriptivapuede relacionarse con el inters por mantener registros gubernamentales hacia fines de laEdad Media.Cuando losestados nacionalistasempezaron a surgir durante ese perodo, fue necesario obtener informacin acerca de los territorios bajo la jurisdiccin de cada nacin. Esta necesidad de informacin numrica acerca de los ciudadanos y recursos lleva al desarrollo de tcnicas para obtener y organizar datos numricos.Hacia fines del siglo XVII, ya existan investigaciones semejantes a nuestroscensosmodernos. Al mismo tiempo, las compaas de seguros empezaban a recopilar tablas de mortalidad para determinar las primas de seguros de vida.En las primeras etapas de desarrollo, la estadstica inclua poco ms que la obtencin, clasificacin y presentacin de datos numricos. An hoy en da, estas actividades siguen siendo una parte importante de la Estadstica.(Ver:Historia de la estadstica).La estadsticadescriptiva o deductivatrata del recuento, ordenacin y clasificacin de los datos obtenidos en las observaciones. Para que la mente pueda interpretar datos muy numerosos, es preciso resumirlos o reducirlos. La estadstica descriptiva sirve como herramienta o instrumento para describir, resumir o reducir las propiedades de un conjunto de datos para que se puedan manejar.En definitiva, comprende aquellas tcnicas que se usan para resumir la informacin (largas listas de valores) para proporcionar ndices simples y comprensibles y, por lo tanto, para facilitar descripciones y comparaciones, hacindolo de la forma ms exacta posible.Para reducir la informacin se construyen tablas, se representan grficos y se calculan parmetros estadsticos que caracterizan la distribucin, de esta forma se simplifica la complejidad de todos los datos que intervienen en la distribucin.Por lo tanto, la estadstica descriptiva hace referencia, o se utiliza en las etapas 3, 4 y 5 del mtodo cientfico (observacin, clasificacin y descripcin), y nicamente se limita a realizar deducciones directamente a partir de los datos y parmetros obtenidos.La Estadstica Descriptiva es el estudio que incluye la obtencin, organizacin, presentacin y descripcin de informacin numrica.danielaEstadstica InferencialPor su parte, laestadstica inferencial o inductivatrata de llegar a conclusiones que sobrepasan el alcance de los datos analizados; es decir, se trata de tcnicas que se emplean para inferir o deducir caractersticas desconocidas a partir de un conjunto de datos conocidos, apoyndose fundamentalmente en el clculo de probabilidades.Como resulta imposible examinar la poblacin entera de los fenmenos que estudiamos, la construccin de leyes y teoras se tiene que apoyar endatos muestrales. A partir de unos pocos datos conocidos (los de la muestra), se trata de obtener informacin de la poblacin total, y esto lo hace apoyndose en el clculo de probabilidades, como hemos mencionado anteriormente.Uno de los principales objetivos de laestadstica inferenciales estimar las propiedades de una poblacin a partir del conocimiento de slo una muestra de ella.La estadstica inferencial se basa por lo tanto en la estadstica descriptiva, ya que la inferencia o deduccin de las propiedades de la poblacin entera se deriva de las caractersticas de la muestra que es analizada con las tcnicas de laestadstica descriptiva. En realidad su campo de accin es ms amplio.La inferencia estadstica es una tcnica mediante la cual se obtienen generalizaciones o se toman decisiones en base a una informacin parcial o completa obtenida mediante tcnicas descriptivasEstadstica Descriptiva o DeductivaEs un proceso mediante el cual se recopila, organiza, presenta, analiza e interpreta datos de manera tal que describa fcil y rpidamente las caractersticas esenciales de dichos datos mediante elempleode mtodos grficos, tabulares o numricos, as por ejemplo:Supngase que un docente de Matemtica calcula la calificacin promedio de uno de sus cursos a su cargo. Como solo se est describiendo eldesempeodel curso pero no hace ninguna generalizacin acerca de los diferentes cursos, en este caso el maestro est haciendo uso de la Estadstica Descriptiva.Estadstica Inferencial o InductivaLlamada tambininferencia estadstica, la cual consiste en llegar a obtener conclusiones o generalizaciones que sobrepasan loslmitesde los conocimientos aportados por un conjunto de datos. Busca obtener informacin sobre la poblacin basndose en el estudio de los datos de una muestra tomada a partir de ella, as por ejemplo:Supngase ahora que el docente de Matemtica utiliza el promedio de calificaciones obtenidas por uno de sus cursos para estimar la calificacin promedio de los 5 cursos a su cargo. Como se est realizando una generalizacin acerca los diferentes cursos, en este caso el maestro usa la Estadstica Inferencial.Estadstica Inductiva:Est fundamentada en los resultados obtenidos del anlisis de una muestra de poblacin, con el fin de inducir o inferir elcomportamientoo caracterstica de la poblacin, de donde procede, por lo que recibe tambin el nombre deInferencia estadstica.

El Mtodo EstadsticoEl mtodo estadstico consiste en una secuencia de procedimientos para el manejo de los datoscualitativos y cuantitativos de la investigacin.Dicho manejo de datos tiene por propsito la comprobacin, en una parte de la realidad, de una ovarias consecuencias verificables deducidas de la hiptesis general de la investigacin.Las caractersticas que adoptan los procedimientos propios del mtodo estadstico dependen del diseo de investigacin seleccionado para la comprobacin de la consecuencia verificable en cuestin.Mtodo Estadstico:El conjunto de los mtodos que se utilizan para medir las caractersticas de lainformacin, para resumirlos valoresindividuales, y para analizar los datos a fin de extraerles el mximo de informacin, es lo que se llama mtodos estadsticos.El mtodo estadstico tiene las siguientes etapas:1. Recoleccin (medicin)2. Recuento (cmputo)3. Presentacin4. Sntesis5. Anlisis

CENIA Tales etapas siempre se encuentran en el orden descrito y cada una de ellas consiste, de maneraresumida, en lo siguiente:1. Recoleccin (medicin)En esta etapa se recoge la informacin cualitativa y cuantitativa sealada en el diseo dela investigacin. En vista de que los datos recogidos suelen tener diferentes magnitudes ointensidades en cada elemento observado (por ejemplo el peso o la talla de un grupo depersonas), a dicha informacin o datos tambin se les conoce como variables.Por lo anterior, puede decirse que esta etapa del mtodo estadstico consiste en lamedicin de las variables.La recoleccin o medicin puede realizarse de diferentes maneras; a veces ocurre porsimple observacin y en otras ocasiones se requiere de complejos procedimientos demedicin; en algunas ocasiones basta con una sola medicin y en otras se requiere unaserie de ellas a lo largo de amplios perodos de tiempo.La calidad tcnica de esta etapa es fundamental ya que de ella depende que se dispongade datos exactos y confiables en los cuales se fundamenten las conclusiones de toda lainvestigacin.Es tan grande la importancia .de esta etapa que algunas clasificaciones de lasinvestigaciones se basan en la forma en que ocurre la medicin; por ejemplo si lainformacin es recogida en una sola ocasin suele decirse que la investigacin estransversal; en cambio, si la informacin es recogida a lo largo del tiempo se denominalongitudinal a la investigacin.En ocasiones, la recoleccin de la informacin debe ocurrir en grupos tan grandes deindividuos que se hace imprctico tratar de abarcar a todos ellos; entonces es cuando seonen en prctica procedimientos de muestreo. Tales procedimientos de muestreo estnJess Reynaga Obregnsubordinados a la consecuencia verificable que se desea comprobar y al diseo deinvestigacin seleccionado.2. Recuento (cmputo)En esta etapa del mtodo estadlstico la informacin recogida es sometida a revisin,clasificacin y cmputo numrico.A veces el recuento puede realizarse de manera muy simple, por ejemplo con rayas opalotes; en otras ocasiones se requiere el empleo de tarjetas con los datos y, eninvestigaciones con mucha informacin y muchos casos, puede requerirse el empleo decomputadoras y programas especiales para el manejo de bases de datos .En trminos generales puede decirse que el recuento consiste en la cuantificacin de lafrecuencia conque aparecen las diversas caracterlsticas medidas en los elementos enestudio; por ejemplo: el nmero de personas de sexo femenino y el de personas de sexomasculino o el nmero de nios con peso menor a 3 kilos y el nmero de nios con pesoigualo mayor a dicha cifra.3. PresentacinEn esta etapa del mtodo estadstico se elaboran los cuadros y los grficos que permitenuna inspeccin precisa y rpida de los datos.La elaboracin de cuadros, que tambin suelen llamarse tablas, tiene por propsitoacomodar los datos de manera que se pueda efectuar una revisin numrica precisa de los mismos.La elaboracin de grficos tiene por propsito facilitar la inspeccin visual rpida de lainformacin.Casi siempre a cada cuadro con datos le puede corresponder una grfica pertinente querepresente la misma informacin.Presentar la misma informacin tanto en un cuadro como en su correspondiente grficopermite obtener una clara idea de la distribucin de las frecuencias de las caractersticasestudiadas.4. SntesisEn esta etapa la informacin es resumida en forma de medidas que permiten expresar demanera sinttica las principales propiedades numricas de grandes series oagrupamientos de datos.La condensacin de la informacin, en forma de medidas llamadas de resumen , tiene porpropsito facilitar la comprensin global de las caractersticas fundamentales de losagrupamientos de datos.Tales medidas de resumen, al ser comunicadas , permiten a los interlocutores evocar deuna misma manera la esencia de los datos; por ejemplo, cuando alguien informa que elpromedio de calificaciones de un grupo de alumnos es 9.6, en una escala que va del O al10, la imagen que se transmite es la de un grupo con buen aprovechamiento escolar;igualmente, cuando se dice que el porcentaje de defunciones con una cierta tcnicaquirrgica es de 80%, las personas que escuchan se imaginan que se trata de unprocedimiento peligroso.

5. AnlisisEn esta etapa , mediante frmulas estadisticas apropiadas y el uso de tablasespecficamente diseadas, se efecta la comparacin de las medidas de resumenpreviamente calculadas : por ejemplo, si antes se han calculado los promedios de peso dedos grupos de personas sometidas a diferentes dietas, el anlisis estadstico de los datosconsiste en la comparacin de ambos promedios con el propsito de decidr si parecehaber diferencias significativas entre tales pro medos.Ex isten procedimientos bien establecidos para la comparacin de las medidas de resumenque se hayan calculado en la etapa de descripcin , Tales procedimientos, conocidos comopruebas de anlisis estadstico cuentan con sus frmulas y procedimientos propios,Cada prueba de anlisis estadistico debe utilizarse siempre en funcin del tipo de diseode investigacin que se haya seleccionado para la comprobacin de cada consecuenciaverificable deducida a partir de la hiptesis general de investigacin ,En los primeros prrafos se mencion que el mtodo estadstico es una secuencia ordenada deprocedimientos para el manejo de los datos en las investigaciones. Luego de haber revisado lascaractersticas y propsitos de las diversas etapas del mtodo, parece quedar claro que talsecuencia guarda siempre el orden descrito.Es lgico efectuar el recuento de la informacin ( 2a, etapa , Recuento) solo hasta quepreviamente fue recogida ( 1 a, etapa, Recoleccin o Medicin). Antes de condensar lainformacin en la etapa de sntesis ( 4a, etapa) siempre conviene haberla comprendido a travsde la elaboracin de cuadros y grficos ( 3a, etapa Presentacin).Desde luego es impensable efectuar anlisis estadstico ( 5a. etapa, Anlisis) para compararmedidas de resumen si antes estas no han sido calculadas ( 4a . etapa, Sntesis)Por lo anterior, puede considerarse a la estadstica como una disciplina que posee su propiomtodo, Tal disciplina emplea conocimientos de otras ciencias como la lgica y la matemtica ypor ello se dice que la estadstica es una forma razonable de emplear el sentido comn y laaritmtica para el manejo de los datos en las investigaciones

ESCALAS DE MEDICINUna escala es un patrn convencional de medicin, y bsicamente consiste en un instrumento capaz de representar con gran fidelidad verbal, grfica o simblicamente el estado de una variableTIPOS DE ESCALAS DE MEDICIN ESCALA NOMINAL.- No poseen propiedades cuantitativas y sirven nicamente para identificar las clases. Los datos empleados con las escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los valores o de la tabulacin de nmero de casos en cada clase, segn la variable que se est estudiando. El nivel nominal permite mencionar similitudes y diferencias entre los casos particulares. Los datos evaluados en una escala nominal se llaman tambin "observaciones cualitativas", debido a que describen la calidad de una persona o cosa estudiada, u "observaciones categricas" porque los valores se agrupan en categoras. Por lo regular, los datos nominales o cualitativos se describen en trminos de porcentaje o proporciones. Para exhibir este tipo de informacin se usan con mayor frecuencia tablas de contingencia y grficas de barras.

ESCALA ORDINAL.-Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras (caracterstica que define a las escalas nominales) sino que mantiene una especie de relacin entre s. Tambin permite asignar un lugar especfico a cada objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la intensidad, fuerza, etc.; presentes en el momento de la medicin. Una caracterstica importante de la escala ordinal es el hecho de que, aunque hay orden entre las categoras, la diferencia entre dos categoras adyacentes no es la misma en toda la extensin de la escala. Algunas escalas consisten en calificaciones de mltiples factores que se agregan despus para llegar a un ndice general.Debe mencionarse brevemente una clase espacial de escala ordinal llamada "escala de posicin", donde las observaciones se clasifican de mayor a menor (o viceversa). Al igual que en las escalas nominales, se emplean a menudo porcentajes y proporciones en escalas ordinales.ESCALA DE INTERVALO.- Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia escala. Es decir, el uso de sta escala permite indicar exactamente la separacin entre 2 puntos, lo cual, de acuerdo al principio de isomorfismos, se traduce en la certeza de que los objetos as medidos estn igualmente separados a la distancia o magnitud expresada en la escala.ESCALA DE RAZN.- Constituye el nivel ptimo de medicin, posee un cero verdadero como origen, tambin denominada escala de proporciones. La existencia de un cero, natural y absoluto, significa la posibilidad de que el objeto estudiado carezca de propiedad medida, adems de permitir todas las operaciones aritmticas y el uso de nmeros representada cantidades reales de la propiedad medida.Con esto notamos que esta escala no puede ser usada en los fenmenos psicolgicos, pues no se puede hablar de cero inteligencia o cero aprendizaje, etc.VARIABLES CUALITATIVASSon el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas cualidades, caractersticas o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categora, y la medicin consiste en una clasificacin de dichos atributos. Las variables cualitativas puede serdicotmicascuando slo pueden tomar dos valores posibles, comos y no,hombre y mujero serpolitmicascuando pueden adquirir tres o ms valores. Dentro de ellas podemos distinguir: Variable cualitativa ordinalovariable cuasi cuantitativa: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo:leve, moderado, fuerte. Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo los colores.VARIABLES CUANTITATIVAS Son las variables que toman comoargumento,cantidades numricas, sonvariables matemticas. Las variables cuantitativas adems pueden ser: Variable discreta: Es la variable lo que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores especficos que la variable pueda asumir. Ejemplo: El nmero de hijos (1, 2, 3, 4, 5). Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3kg, 2,4kg, 2,5kg,...) o la altura (1,64m, 1,65m, 1,66m,...), o el salario. Solamente se est limitado por la precisin del aparato medidor, en teora permiten que exista un valor entre dos variables.http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADsticahttp://www.ucv.cl/web/estadistica/cb_esc_medic.htmCONTENIDOObjetivo de la estadstica en salud pblicaEntre los objetivos ms importantes relacionados con la estadstica y que contribuyen al campo de la salud pblica y sectores relacionados tenemos los siguientes: Permite comprender los fundamentos racionales en que se basan las decisiones en materia de diagnstico, pronstico y teraputica. Interpreta las pruebas de laboratorio y las observaciones y mediciones clnicas con un conocimiento de las variaciones fisiolgicas y de las correspondientes al observador y a los instrumentos. Proporciona el conocimiento y comprensin de la informacin acerca de la etiologa y el pronstico de las enfermedades, a fin de asesorar a los pacientes sobre la manera de evitar las enfermedades o limitar sus efectos. Otorga un discernimiento de los problemas sanitarios para que eficientemente se apliquen los recursos disponibles para resolverlos. (Guzmn, 2008)http://www.intramed.net/contenidover.asp?contenidoID=51079Distribucin de frecuenciasEn estadstica, se le llama distribucin de frecuencias a la agrupacin de datos en categoras mutuamente excluyentes que indican el nmero de observaciones en cada categora. Esto proporciona un valor aadido a la agrupacin de datos. La distribucin de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el nmero existente en cada clase. (Wikipedia , 2008)Frecuencia absolutaLa frecuencia absoluta es el nmero de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadstico. Se representa por fi. La suma de las frecuencias absolutas es igual al nmero total de datos, que se representa por N.

Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega (sigma mayscula) que se lee suma o sumatoria.

Frecuencia relativaLa frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el nmero total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni.

Pasos

Prepara tu conjunto de datos. Observa la serie de valores que planeas analizar. A manera de ejemplo, si tienes el siguiente conjunto de datos:{1, 2, 5, 4, 6, 4, 3, 7, 1, 5, 6, 5, 3, 4, 5, 1}Elige un valor particular. Escoge un valor especfico con el que determinars la frecuencia relativa. En el ejemplo de arriba, encuentra la frecuencia relativa del valor "5".Encuentra la frecuencia absoluta. Antes de que puedas determinar la frecuencia relativa, debes encontrar la frecuencia absoluta: el nmero de veces que el valor aparece en un conjunto de datos. Cuenta el nmero de veces que el valor aparece. En el ejemplo de arriba, la frecuencia absoluta es 4, porque el valor "5" aparece 4 veces en el conjunto de datos.

Calcula la frecuencia relativa. Una vez que hayas determinado la frecuencia absoluta, puedes encontrar la frecuencia relativa al dividir la frecuencia absoluta entre la longitud total del conjunto de datos (en otras palabras, el nmero de valores que aparecen en el conjunto de datos). La frmula para la frecuencia relativa se muestra arriba. En el ejemplo de arriba, hay 16 valores en el conjunto de datos, por tanto, divide la frecuencia absoluta, 4, entre 16 para obtener la frecuencia relativa de o 0.http://www.sangakoo.com/es/temas/frecuencia-absoluta-relativa-acumulada-y-tablas-estadisticas

Frecuencia absoluta acumuladaLa frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. Se representa por Fi.Frecuencia relativa acumuladaLa frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el nmero total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento.Ejemplo Un profesor tiene la lista de las notas en matemticas de 30 alumnos de su clase. Las notas son las siguientes:

Para calcular la frecuencia relativa acumulada, se necesita obtener antes la frecuencia relativa. Para ello es necesario antes calcular la frecuencia absoluta, realizando el recuento de la variable contando el nmero de veces que aparece cada nota. Las frecuencias absolutas de cada una de las calificaciones son: n1(3)=2, n2(4)=4, n3(5)=6, n4(6)=7, n5(7)=5, n6(8)=3, n7(9)=2 y n8(10)=1. Una vez se obtienen, se calcula la frecuencia relativa de cada elemento como la divisin de la frecuencia absoluta entre el total de elementos N=30. f1(3)=n1(3)/N=2/30=0,07 f2(4)=n2(4)/N=4/30=0,13 f3(5)=n3(5)/N=6/30=0,20 f4(6)=n4(6)/N=7/30=0,23 f5(7)=n5(7)/N=5/30=0,17 f6(8)=n6(8)/N=3/30=0,10 f7(9)=n7(9)/N=2/30=0,07 f8(10)=n8(10)/N=1/30=0,03La frecuencia relativa acumulada es la suma de las frecuencias relativas de los elementos iguales o menores a Xi. Son las siguientes: F1(3)=f1(3)=0,07 F2(4)=f1(3)+f2(4)=0,07+0,13=0,20 F3(5)=f1(3)+f2(4)+f3(5)=0,07+0,13+0,20=0,40 F4(6)=f1(3)+f2(4)+f3(5)+f4(6)=0,07+0,13+0,20+0,23=0,63 F5(7)=f1(3)+f2(4)+f3(5)+f4(6)+f5(7)=0,07+0,13+0,20+0,23+0,17=0,80 F6(8)=f1(3)+f2(4)+f3(5)+f4(6)+f5(7)+f6(8) =0,07+0,13+0,20+0,23+0,17+0,10=0,90 F7(9)=f1(3)+f2(4)+f3(5)+f4(6)+f5(7)+f6(8)+f7(9) =0,07+0,13+0,20+0,23+0,17+0,10+0,07=0,97 F8(10)=f1(3)+f2(4)+f3(5)+f4(6)+f5(7)+f6(8)+f7(9)+f8(10) =0,07+0,13+0,20+0,23+0,17+0,10+0,07+0,03=1,00

Se pueden calcular las frecuencias relativas acumuladas en porcentaje (%) multiplicndolas por 100.