M E T O D O L O G Í A C I E N T Í F I C A .

P R O F . A D J . D A R Í O S A N T O S

A S I S T . P A O L A M A C H A D O

A S I S T . A R L E T H P E L A E Z

A Y U D . R O M I N A V I L L E G A S

A Y U D . N A D I N E O L I V E R A

RESEÑA HISTÓRICA DE LA ESTADÍSTICA

Los primeros datos estadísticos se remontan al año 3050 A.C., referidos a la población y a las riquezas de Egipto.

El Faraón Ramsés II realizo el primer Censo, con la finalidad de registrar las tierras.

En la Biblia también encontramos numerosos registros estadísticos, por ejemplo en el libro de los Números, donde se alude a recuentos de la población Hebrea.

Otra cita histórica fue brindada por

los Chinos, los cuales realizaron

numerosos Censos.

Los Griegos, utilizaron la estadística

para realizar mas de 60 Censos,

para calcular impuestos, votantes,

estimar recursos y hombres

disponibles para la guerra.

RESEÑA HISTÓRICA DE LA ESTADÍSTICA

Sin duda los que supieron sacar mayor provecho

de la estadística fueron los Romanos. Realizaban

Censos quinquenales, cuyos responsables eran

funcionarios públicos. Se registraban

nacimientos, defunciones, matrimonios,

recuento de ganado y riquezas de las tierras.

RESEÑA HISTÓRICA DE LA ESTADÍSTICA

Fueron además registros estadísticos destacados los recopilados por Pipino el Breve (758 D.C.) y por su hijo Carlomagno (762 D.C.).

El primer compendio estadístico se le adjudica a Guillermo el Conquistador, en Inglaterra de 1086. El mismo contenía datos sobre propiedades, extensión y valor de las tierras Inglesas.

RESEÑA HISTÓRICA DE LA

ESTADÍSTICA

En los siglos XV, XVI y XVII brillantes personalidades como: Leonardo da Vinci, Nicolás Copérnico, Galileo, Neper, William Harvey, Sir Francis Bacon y René Descartes, realizaron grandes aportes al método científico. Luego de que surgieron los Estados y el Comercio Internacional se contó con la estadística como un método capaz de aplicarse a la economía.

RESEÑA HISTÓRICA DE LA ESTADÍSTICA

En 1532, por indicación de rey Enrique VII,

se comenzaron a registrar en Inglaterra

todas las defunciones, pues estaba

instalada en la región la peste. Por esa

época en Francia se registraban

nacimientos, bautismos, matrimonios y

defunciones por parte de los clérigos.

RESEÑA HISTÓRICA DE LA ESTADÍSTICA

En Inglaterra se continuó con la costumbre, para

eso se creó el libro Cuentas de Mortalidad,

que contenía nacimientos y fallecimientos,

clasificados según sexo. En 1662 John Graunt

uso datos de esos documentos para realizar

predicciones referidas a muertes por

determinadas enfermedades y proporciones

de nacimientos según sexo.

RESEÑA HISTÓRICA

DE LA ESTADÍSTICA

En 1691 el Clérigo y Profesor Alemán Gaspar

Neumann uso la estadística con otros fines:

desechar la creencia popular que en los años

que finalizaban con el numero 7 fallecían mas

personas que en otros años. Para eso recurrió

a los archivos de la Iglesia. Quien retomo sus

estudios fue el astrónomo Ingles Halley.

Esos cálculos fueron base para tablas de

mortalidad que se utilizan hasta hoy en día

por las compañía de seguros.

RESEÑA HISTÓRICA DE LA ESTADÍSTICA

Excepcionales matemáticos como Bernoulli, Maseres, Lagrange,Laplace y de Moivre desarrollaron en el siglos XVII y XVIII la Teoría de las Probabilidades. El uso de esta se vio limitado en principio a los juegos de azar. Mas tarde se comenzó a aplicar a los grandes problemas científicos.

Jacques Quetelect es quien aplica la estadística a las Ciencias Sociales, utilizado el principio de los promedios y de la variabilidad de los fenómenos sociales.

RESEÑA HISTÓRICA DE LA ESTADÍSTICA

Entre 1800 y 1820 se desarrollaron dos

conceptos matemáticos fundamentales

para la Teoría de la estadística:

1- La Teoría de los Errores de

Observación (Laplace y Gauss)

2- La Teoría de los Mínimos Cuadrados

(Laplace, Gauss, Legendre).

RESEÑA HISTÓRICA DE LA ESTADÍSTICA

Bernoulli Laplace Gauss

De Moivre Lagrange Legendre

Sobre fines del siglo XIX Sir Francis Galton, ideo

el método conocido por Correlación, quien

retomo sus estudios, y creo el concepto de

coeficiente de correlación fue Karl Pearson.

Pearson es considerado el fundador del a

Bioestadistica, pues creo el primer

departamento de Estadística en la

Universidad de Londres, y fundo la revista

Biometrik, una de las mas importantes en el

campo de la Estadística.

RESEÑA HISTÓRICA DE LA ESTADÍSTICA

Sir Francis Galton

Karl Pearson

¿EN RESUMEN QUE ES LA

ESTADISTICA?

La raíz de la palabra viene del término latino status que significa estado o situación: por lo tanto la Estadística revela el sentido cuantitativo de las mas variadas situaciones.

Es el único instrumento adecuado para analizar datos de fenómenos cuya característica fundamental es la variabilidad.

ESTADÍSTICA:

* Se ocupa de los métodos y procedimientos

para recoger, clasificar, resumir, hallar

regularidades y analizar los datos, siempre y

cuando la variabilidad e incertidumbre sea

una causa intrínseca de los mismos; así

como de realizar inferencias a partir de ellos,

con la finalidad de ayudar a la toma de

decisiones y en su caso formular

predicciones

ETIMOLOGÍA

La palabra estadística (ciencia que recoge y

clasifica datos) es un término popularizado

por el profesor y economista alemán

Gottfried Aschenwall (S. XVI). Este creó la

palabra statistik (en alemán) inspirándose en

el latín statisticus, formado de status

(estado) y el sufijo icus (relativo a).

Por lo tanto la estadística revela el sentido

cuantitativo de las más variadas situaciones.

CLASIFICACIÓN

Descriptiva

Cuando los resultados del análisis no pretenden ir más allá del conjunto de datos

Recolecta, presenta y resume datos.

Inferencial

El objetivo del estudio es derivar conclusiones obtenidas a un conjunto de datos más amplio

A través de la información de una muestra, toma decisiones, estima y o predice a cerca de una población.

CARACTERÍSTICAS

Descriptiva

Describe, analiza y representa un grupo de datos

Utilizando métodos numéricos y gráficos

Que resumen y presentan la información contenida en ellos.

Inferencial

Apoyándose en el cálculo de probabilidades y a partir de datos muestrales.

Efectúa estimaciones, decisiones, predicciones u otras generalizaciones.

Sobre un conjunto mayor de datos.

ALGUNOS CONCEPTOS IMPORTANTES

Individuos o elementos

•Personas u objetos que contienen cierta información que se desea estudiar.

Población

•Conjunto de individuos o elementos que cumplen ciertas propiedades comunes.

•Puede ser finita o infinita (en estadística una muestra grande es considerada infinita)

Muestra

•subconjunto representativo de una población.

Parámetro

•Función definida sobre los valores numéricos de características medibles de una población.

• 𝜇, 𝜎, 𝜎2

Estadístico

• función definida sobre los valores numéricos de una muestra.

• 𝑥 , 𝑠, 𝑠2

“ EL CONOCIMIENTO ESTADISTICO SERA ALGUN DIA TAN NECESARIO PARA SER UN BUEN Y

EFICIENTE CIUDADANO, COMO LA APTITUD DE PODER LEER Y ESCRIBIR”

H.G. Wells (1903)

ADEMAS PARA UNA TOMA ACERTADA DE

DECISIONES EN DIVERSOS ASPECTOS DE

LAS ACTIVIDADES PROFESIONALES,

BASADAS EN EVIDENCIAS ESTADISTICAS.

Tipos de variable y escalas de medida

Variable

• Es una característica medible, que puede asumir distintos valores en los elementos (individuos, objetos o eventos) de una población o muestra.

• Varían de un elemento a otro o de un momento a otro en el mismo elemento.

• El conjunto de valores que puede asumir la variable se llama dominio.

Ejemplos

Variable

Estadío de una enfermedad

Número de hijos Presión arterial

Valores que pueden asumir estas variables

Estadío I, II, III,IV 1, 2, 3, 4,…, hijos 120-80 mmHg.

Tipos de variables

Cualitativas

• Expresan cualidad. Se llaman Categórica o Atributo.

Ejemplos

• Sexo, etnia, grupo sanguíneo, tipos de piel, fenotipos, grupos de bacterias, estado civil, ocupación, etc

Cuantitativas

• Se cuantifican, mide la cantidad de la propiedad que se está estudiando

Ejemplos

• Discretas: N° de hijos, N° de pacientes, N° de camas, N° de bacterias encontradas en un cultivo, pulsaciones por minuto, etc

• Continuas: peso, estatura, tiempo de reacción a un estímulo, temperatura corporal, etc

Tipos de variables

Las variables cuantitativas se pueden clasificar en:

Continua

•Entre dos valores posibles existen infinitos valores

Discreta

•Entre dos valores posibles no existen valores intermedios

Escalas de medida

•Los distintos tipos de variable pueden medirse en distintas escalas o niveles de medida de acuerdo al valor que tomen.

•Las distintas escalas se clasifican en orden de precisión creciente.

Escalas de medida

Nominal

Ordinal

Intervalo

Razón

Escala nominal

Es el nivel más elemental de medición

Característica principal: clasificar los objetos de estudio

Escala que nombra

Los valores numéricos que puede tomar la variable están únicamente identificados.

A cada categoría se le asignan atributos diferentes

Las operaciones matemáticas que tienen sentido en esta escala porcentaje, moda

Ejemplos escala nominal

•Género

•Etnia

•Número en la camiseta de futbolista

•Grupos sanguíneos

•Etc.

Además de clasificar, esta escala ordena los objetos, individuos, o hechos en forma jerárquica

Organiza datos a través de relaciones de igualdad, mayor o menor

No proporciona información sobre la magnitud de las diferencias entre los casos así clasificados, no se refleja distancia entre una

categoría y otra.

Se ordena según una magnitud relativa

Escala ordinal

Ejemplo escala ordinal

• Estadios de una enfermedad: se observa que quien está en el estadio I está menos grave que aquel que está en el estadio II. • Si bien hay una relación entre las categorías quien

está en el estadio II no está dos veces más enfermo que quien está en el estadio I

• Calidad de los alimentos.

• Condición corporal.

• Las operaciones matemáticas que tienen sentido en esta escala son porcentaje en cada estadío, moda.

Escala de intervalo Posee valores numéricos en la cual distancias numéricas iguales representan distancias iguales con respecto a la

propiedad que se mide

Clasifica y ordena

Tiene unidad de medida y un cero arbitrario (relativo)

Permite las operaciones matemáticas de suma y resta.

Ejemplos escala de intervalo • Temperatura en °C y °F

• Año civil

• Medida de inteligencia

• Si consideramos la variable temperatura en °C,

• La distancia entre 20°C y 30°C = 30°C y 40°C

• Pero esto no indica que 40° sean “2 veces más caliente que 20°C”.

• No hay una medida que indique ausencia de la característica, ya que en la escala de intervalo no existe 0 absoluto. En esta escala el 0 es relativo

Escala de razón

Constituye el nivel más alto de medición

Posee las características de una escala de intervalo y además 0 absoluto

Permite todas las operaciones matemáticas

El 0 representa la ausencia de la característica estudiada

Se pueden establecer proporciones o razones entre los valores de la variable

Ejemplo escala de razón

• Longitud

•Peso, quien pesa 60kg, pesa el doble de quien pesa 30kg.

• Edad

•N° de estudiantes

•Glicemia

• Temperatura en °K

Escala de medición

Tipo de variable

Cero Suma y resta Multiplicación

y división

Nominal Cualitativa No Imposible Imposible

Ordinal Cualitativa No No válida No válida

Intervalo Cuantitativa Cero relativo Válida No válida

Razón Cuantitativa Cero absoluto Válida Válida

Nivel jerárquico de las escalas

•Razón

•Intervalo

•Ordinal

•Nominal

•Al estudiar una variable debemos definir claramente en que tipo de escala será medida, ya que esto

influirá en el tratamiento estadístico posterior de los datos.

• Lo mas recomendable es medir las variables al mayor nivel posible.

BIBLIOGRAFÍA Y WEBGRAFÍA

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Tsokos M. 1987. Estadística para biología y ciencias de la salud

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http://etimologias.dechile.net/?estadi.stica 1/1/2018 13;15