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Orientación Universidad
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Algunas consideraciones sobre la estadística, Apuntes de Estadística

Asignatura: estadistica, Profesor: marichu marichu, Carrera: Trabajo Social, Universidad: UCM

Tipo: Apuntes

2014/2015

Subido el 10/12/2015

susiexposito
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¡Descarga Algunas consideraciones sobre la estadística y más Apuntes en PDF de Estadística solo en Docsity! Tema1: Algunas consideraciones sobre la estadís6ca Introducción 2 Aclaraciones terminológicas 9 Origen del término. 9 Historia de la estadística 12 El cálculo de probabilidades 12 Marichu Azpei-a Armán- ‐ Estadís-ca- ‐Materiales de clase (2015)- ‐ Tema 1 9 La estadística 13 La estadística actual 14 Clasificaciones de la estadística 14 Estadística teórica y estadística aplicada 14 Estadística descriptiva y estadística inferencial 16 Según el número de variables 17 Univariable 17 Bivariable 17 Multivariable 17 Concepto actual de estadística 18 La estadística en el Trabajo Social 19 Referencias bibliográficas 20 Pero la estadística no se ha quedado limitada a los círculos científicos o a las administraciones públicas. Su presencia en el mundo actual es tal que el contacto con ella es prácticamente constante: desde el control de calidad hasta los negocios pasando por la publicidad, las compañías de seguros, los sondeos electorales e incluso en la estrategia militar se utilizan procedimientos estadísticos. Esta generalización del uso de la estadística ha llevado, en muchas ocasiones al abuso y al mal uso de los diferentes procedimientos estadísticos. En algunos casos deliberadamente, y en otros por ignorancia. Este contacto constante con la estadística puede implicar ciertos problemas a la hora de acercarse a su estudio; problemas relacionados con ciertas prenociones y prejuicios que están en el imaginario colectivo y que de una forma más o menos consciente llevan consigo muchos de los que se acercan a esta materia. Estas prenociones y prejuicios podemos agruparlas en tres grandes bloques. 1. La estadística miente y manipula. 2. Los datos estadísticos son más “objetivos” que otro tipo de datos y , de algún modo, confieren “cientificidad” a aquello que describen. 3. La estadística es difícil “asusta”, es una materia que, como todas las relacionadas con las matemáticas, es incomprensible,aburrida y fría. 1. ¿ La estadística miente? Para contestar a esta pregunta hay que distinguir las dos acepciones de este término –que se explican en el punto dos de este tema– : la estadística como procedimiento y la estadística como conjunto de datos. Una vez hecha la distinción podemos decir: “La estadística como herramienta no miente, las estadísticas como producto pueden mentir”. En efecto, la estadística es una potentísima herramienta de análisis de datos y como tal herramienta no puede mentir, a lo sumo, puede esta bien o mal aplicada. La estadística ofrece al investigador un conjunto de técnicas, pero la aplicación de cada una de ellas dependerá, entre otras cosas, de una serie de condiciones que deben cumplir los datos. Si se aplica una determinada técnica a unos datos que no cumplen los requisitos para que dicha técnica pueda utilizarse, quien lo hace está cometiendo un error y las conclusiones no tienen ningún valor. Pero no es la herramienta la que falla sino quien la utiliza mal, ya sea por ignorancia o deliberadamente. En otras muchas ocasiones, aunque los procedimientos estadísticos hayan sido bien utilizados, son quienes interpretan y difunden estos datos quienes mienten y/o manipulan con ellos y lo que es más de la huelga, las farolas habían permanecido encendidas mucho más tiempo del habitual, lo que implicaría un mayor consumo de energía eléctrica y, por tanto, una disminución del indicador del seguimiento de la hu el ga . Es dif ícil saber si algo así sucedió . Lo que importa recalcar es la existencia de un rumor que recogía la idea de “manipular la realidad” para conseguir obtener unas estadísticas con unos determinados datos. 2. ¿ Son más “objetivos” y “científicos” los datos estadísticos que otro tipo de datos? La respuesta es no, pero desde luego, para contestar con rigor esta pregunta habría que tomarse un tiempo que excede el de una introducción a la estadística, sobre todo porque ambos calificativos, objetivo y científico, tienen en el lenguaje común unas connotaciones que habría que matizar. Por una parte, el concepto de objetividad que tienen muchas personas es similar al que sustentaba el realismo más ingenuo y este concepto ha sido puesto desde hace mucho tiempo en tela de juicio. Algunas webs que hablan sobre la mentira y la manipulación estadística http://www.malaprensa.com/ http:// www.dmae.upm.es/WebpersonalBartolo/articulosdivulgacion/ estadistica.html http://5paralas12.blogspot.com.es/2011/02/las- ‐ estadisticas- ‐estan- ‐manipuladas.html http://www.ieco.clarin.com/economia/estadisticas- ‐oficiales- ‐ademas- ‐manipuladas- ‐ desactualizadas_0_448155421.html http://www.elcomercio.com/negocios/estadisticas- ‐pais- ‐ pueden- ‐manipuladas_0_658734376.html En cuanto a la noción de científico, sucede algo parecido; la idea que mantienen muchas personas sobre la ciencia es muy similar a lo que se ha llamado “la concepción heredada” . Concepción sobre la ciencia, heredada de la filosofía neopositivista, que consideraba la física el modelo a seguir para cualquier actividad que pretendiera ser científica y como en la física el nivel de matematización y cuantificación es tan alto, de algún modo se identificó científico con cuantificación y matematización. Pero ni toda actividad científica es cuantitativa, ni, mucho menos, toda cuantificación es científica. El problema es, por una parte, que a menudo se confunde el dato con la realidad, sin recordar que entre ambos media un proceso de observación. Y, por otra, que las personas, por ignorancia, a veces, se dejan deslumbrar por aquellos que utilizan fórmulas matemáticas. Precisamente, el ser capaces de aproximarse de un modo crítico a cualquier estadística es una de las principales razones para estudiar esta materia. 3. ¿ Es difícil la estadística? Depende. Cualquier materia puede ser tan fácil o tan difícil como el profesor quiera hacerla. Además, la estadística puede enfocarse de muchas formas; no cabe duda, por ejemplo, que el desarrollo de lo que se llama estadística teórica o matemática exige un alto nivel de conocimientos matemáticos, pero en un curso de introducción a la estadística, el nivel de conocimiento matemático que se necesita no es muy alto. Lo importante es entender para qué sirve cada procedimiento, cuándo puede aplicarse y comprender, en la medida de lo posible, algo de su fundamentación teórica. ¿ Qué es más fácil, calcular una media o hacer una buena entrevista en profundidad? Sin duda es mucho más fácil calcular una media, porque es una tarea algorítmica, siempre se hace igual, mientras que para hacer una entrevista no existe un protocolo concreto y depende en gran medida de la capacidad del entrevistador y de la situación concreta de entrevista. 10 En esta primera acepción la palabra estadística puede usarse en plural. Hablamos de las estadísticas del paro, estadísticas de migraciones, estadísticas culturales y un largo etcétera porque en la actualidad se hacen estadísticas prácticamente de todo tipo de fenómenos. Este aspecto de la estadística se abordará en el tema dos. En él nos ocuparemos de las principales estadísticas sociales tanto españolas como internacionales con especial atención a las europeas. En su segunda acepción, la estadística como “conjunto de procedimientos para el análisis de datos”, los problemas de definición son mayores. Se suele 16 hablar, en este caso, de la estadística como ciencia o método científico. Señala Swoboda que en el siglo XIX G. Rümelin habla de la existencia de, al menos, 63 definiciones de estadística (Swoboda, 1975, 17) y esto sucede antes de que se produzca el cambio que transformaría sustancialmente el concepto de estadística. Dicho concepto ha ido cambiando a lo largo de su desarrollo histórico tal como recoge un reciente manual de estadística: (Ross, 2008,13) Fuente: (Ross,2008,13) 16 PACCIOLLI (1445-1517) GRAUNT (1620-1624) “Aritmética política” Estudios de series de mortalidad en Londres CARDANO (1501-1576) TARTAGLIA (1499-1557) Problema del reparto de apuestas cuando se interrumpe la partida antes de terminar ACHENWALL (1719-1772) Creador del término “Statistik” PASCAL (1623-1662) Continúa los trabajos de Sraunt FERMAT (1601-1665) Su correspondencia sobre un problema de juego propuesto por el Caballero de Mere se considera el inicio del cálculo de probabilidades GAUSS(1777-1855) Física Social . Teoría del hombre medio pl ( GALTON (1822-1911) PEARSON (1857-1936) Es quien establece la estadística matemática como disciplina. FISHER (1890-1962) KOLMOGOROV(1903-1987) Definición axiomática de probabilidad Su consolidación como disciplina independiente se produce entre la segunda mitad del XVII y la primera del XVIII. Entre las figuras más destacadas están: BERNOUILLI (1654- ‐1705), DE MOIVRE (1667- ‐ 1754), LAPLACE (1749- ‐1827) y GAUSS (1777- ‐ 1855). La estadística De la otra linea de desarrollo “la estadística” ya hemos hablado cuando hacíamos referencia al origen del término. Surge como estudio del Estado. Cabe destacar dentro de esta línea la contribución de los aritméticos políticos : GRAUNT ( 1620- ‐1674) Natural and Polítical Observations made upon de Billls of Mortality (1662) y PETTY (1623- ‐1687) The Political Anatomy of Ireland en Inglaterra y casi un siglo después en Alemania: SÜSMILCH: Consideraciones sobre las variaciones del género humano, comprobadas por el número de nacimientos, muertes y la reproducción en sí misma (1741). Lo importante es subrayar que ambas disciplinas evolucionan por separado durante todo el siglo XVIII y la primera mitad del XIX. La estadística actual La confluencia de ambas disciplinas, que es lo que ha dado origen a la actual estadística –llamada durante algún tiempo “estadística moderna” para distinguirla de la “estadística” tal como se entendía tradicionalmente– no tuvo lugar en un momento concreto del tiempo. Es un proceso de confluencia que se inició en la segunda mitad del siglo XIX y culmina hacia los años 30- ‐ 40 del siglo XX. Se puede situar, por tanto, en la década de los cuarenta el momento en que la unión de ambas cristaliza dando origen a la estadística actual. Entre quienes contribuyeron a este proceso podemos citar a : QUETELET (1796- ‐1874), GALTON (1822- ‐1911) y CHEVISHOV (1821- ‐1894) . Y entre los primeros estadísticos modernos estarían: FISHER (1867- ‐1947) y PEARSON (1857- ‐1936). Y lo fundamental de esta confluencia es que en ella está el origen de la estadística inferencial que constituye el núcleo de lo que actualmente es la estadística. Pero antes de entrar en el concepto actual de estadística es conveniente abordar algunas de sus clasificaciones. Clasificaciones de la estadística Existen muchas clasificaciones de la estadística. Veremos algunas de las más utilizadas y de las más útiles a la hora de explicar la estructuración del curso Estadística teórica y estadística aplicada En primer lugar conviene mencionar la distinción entre estadística teórica o matemática por una parte y estadística aplicada por la otra. que los investigadores o profesionales de otros ámbitos utilizan aplicándolos a problemas y situaciones concretas para el desarrollo de sus propias áreas de conocimiento. En este sentido, es evidente que en este curso nos interesa la estadística aplicada puesto que nuestro objetivo no es la estadística en sí misma sino la estadística como conjunto de herramientas que el trabajador social es bueno que conozca. Ahora bien, el hecho de centrar nuestro interés en la estadística aplicada, no significa que vayamos a olvidar los fundamentos teóricos de las diferentes herramientas puesto que en muchas ocasiones, una mala aplicación de los procedimientos estadísticos se debe a una falta de comprensión de su fundamentación teórica. Estadística descriptiva ( resumir describiendo) y estadística inferencial ( trabaja con muestras) Esta es la clasificación más utilizada. Muchos cursos o manuales se centran sólo en una u otra y, de hecho, muchos estadísticos y estudiosos de la estadística se aproximan al propio concepto de estadística partiendo de sus funciones. Por ejemplo Blalock (1981) considera que la estadística comprende dos funciones: • descripción: cuyo objeto es describir resumiendo la información y • inducción: “formular generalizaciones acerca de una determinada población en base a los resultados obtenidos en una muestra extraída de la misma” La estadística descriptiva, por tanto , sería aquella parte de la estadística que se ocupa de describir resumiendo la información, ya sean los datos de una muestra o los de una población, su resumen siempre se realiza mediante procedimientos de la estadística descriptiva. La estadística inferencial entra en juego cuando se trabaja con muestras. Los diferentes procedimientos de la estadística inferencial se apoyan en modelos matemáticos tomados del cálculo de probabilidades y se utilizan para determinar el tamaño de la muestra, para estimar parámetros poblacionales y para contrastar hipótesis. Según el número de variables Univariable Reúne todos aquellos procedimientos estadísticos en los que se utiliza una sola variable. Por ejemplo la media aritmética; se puede calcular la media de los ingresos o la media de las notas, pero siempre es un procedimiento en el que se usan los datos de una sola variable, Bivariable Procedimientos estadísticos en los que se utilizan los datos de dos variables. Un ejemplo sería cualquier coeficiente de correlación. Multivariable Procedimientos estadísticos en los que se usan datos de tres o más variables. Por lo general todo análisis estadístico empieza con un análisis univariable de cada una de las variables investigadas. A continuación se cruzan entre sí algunas de las variables dos a dos utilizándose para ello técnicas de análisis bivariable y, en algunas ocasiones, se continúa con un análisis multivariable, que tiene Lo que caracteriza a la estadística actual y la distingue de la estadística tradicional es la inferencia estadística, es decir, el proceso de hacer afirmaciones sobre ciertas características de una población en base a los resultados obtenidos de una muestra extraída de dicha población. Y estas inferencias se fundamentan en modelos matemáticos tomados del cálculo de probabilidades. De manera que, los antiguos procedimientos estadísticos se siguen utilizando para resumir los datos muestrales pero, para poder hacer afirmaciones acerca de la población a partir de dichos datos, es necesario recurrir a procedimientos cuya fundamentación teórica está en el cálculo de probabilidades. La estadística en el Trabajo Social Los trabajadores sociales en su práctica profesional a menudo tienen que trabajar con datos de carácter estadístico . En algunas ocasiones, estos datos servirán para tomar decisiones sobre diferentes intervenciones, bien porque permiten conocer aspectos de la población objeto de la intervención, bien porque la evaluación de dichas intervenciones se apoya con frecuencia en indicadores estadísticos. Además, dada la creciente importancia de la investigación en trabajo social y dado que, la estadística es el procedimiento de análisis de datos cuantitativos más utilizado en la investigación social, se pone de relieve la importancia que adquiere una formación básica en estadística para los trabajadores sociales. Referencias bibliográficas ALCAIDE INCHAUSTI, Angel (1979):EstadísIca aplicada a las ciencias sociales,Madrid: Pirámide AMON, Jesús (1982): EstadísIca para psicólogos. Vol I. Madrid: Pirámide. BLALOCK, H.M. (1981): EstadísIca social,México: F.C.E.[e. o. de 1960] DUVERGER, M (1981): Métodos de las ciencias sociales, Barcelona: Ariel [e.o. de 1961] GARCIA BARBANCHO, Alfonso (1986) EstadísIca elemental moderna, Barcelona: Ariel. KRUSKAL,W.H (1968): “Sta-s-cs: the Field” en InternaIonal Encyclopedia os Social Sciences D.L SiILLS (ed) New York: Mc Millan Company an the free press. Vol. 16 pp. 206- ‐222 PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, P. (1986): EstadísIca: modelos y métodos.Vol.I Fundamentos,Madrid: Alianza. RIOS, Sixto (1983) Análisis estadísIco aplicado, Madrid: Paraninfo ROSS, Sheldon M,(2008): Introducción a la estadís- ca.,Barcelona: Reverté. SWOBODA, H. (1975) El libro de la estadísIca moderna, Barcelona: Omega. WONNACOTT,T., WONNACOTT, R. (1981): Introducción a la estadísIca, México: Limusa [e.o. de 1972] 20
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