Los conceptos de estadísticas
se han trabajado intuitivamente desde la antigüedad. Las primeras culturas
recopilaban datos poblacionales por medios de censo, como los realizados por
los egipcios y por moisés, según consta en la biblia. Solo a partir del siglo
pasado Adolfo Quetelec (1796-1874) creo las reglas o principios con los cuales
se realizaban observaciones, con el fin de determinar las leyes que regulas
algunos fenómenos.
La palabra estadística
originada en el latín status, se refiera
a las actividades que desarrollan las instituciones y organizaciones del
estado, especialmente las relacionadas con la descripción de la situación
económica y política de los países.
La estadística es una
ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos
de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o
para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio
aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo la
estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso
relacionado con la investigación científica.
Esta se divide en dos
grandes áreas:
LA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: se dedica a la descripción,
visualización y resumen de datos organizados a partir de los fenómenos de
estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos
básicos de parámetros estadístico son: las medidas de tendencia centrales, las
medidas de dispersión, algunos ejemplos gráficos son: histograma, gráfico de
barra, gráfico circular etc.
LA
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: se dedica a la generación de los
modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo
en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en
los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Esta
inferencia puede tomar la forma de respuestas si/no (prueba de hipótesis),
estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de
futuras observaciones descripciones de asociación (correlación) o modelamiento
de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de
modelamiento incluyen ahora, serie de tiempo y minería de datos.
