Conceptos básicos de estadística

En este post encontrarás cuáles son los principales conceptos de estadística y, además, un ejemplo de un caso real en el que se aplican estos conceptos. También podrás ver conceptos más avanzados de estadística.

Conceptos estadísticos básicos

Los conceptos básicos de estadística son:

• Población: conjunto de elementos con unas características similares sobre el cual se pretende hacer un estudio estadístico.
• Muestra: parte de la población sobre la cual se realiza el estudio estadístico.
• Individuo: cada uno de los elementos que forman parte de la población.
• Carácter: cada una de las características que poseen todos los individuos de una población y que, por tanto, puede ser objeto de un estudio estadístico.
• Muestreo: proceso por el que se selecciona la muestra de una población. Existen diferentes métodos de muestreo.
• Variable estadística: característica de los individuos de una población que puede adoptar diferentes valores y puede medirse. Suele ser la característica que se estudia en una investigación estadística.
• Parámetro estadístico: valor que resume las características de una muestra.
• Experimento estadístico: procedimiento que proporciona un resultado, ya sea numérico o no numérico, y sirve para calcular la probabilidad de ocurrencia de cada posible resultado.
• Estadística descriptiva: rama de la estadística que se encarga de describir los datos recopilados para ayudar a analizarlos.
• Estadística inferencial: rama de la estadística que se encarga de determinar los valores de una población a partir de los datos de una muestra.
• Media aritmética: es el valor promedio de un conjunto de datos estadísticos.
• Mediana: es el valor del medio de un conjunto de datos ordenados de menor a mayor. Es decir, la mediana divide todo el conjunto de datos ordenados en dos partes iguales.
• Moda: es el valor que más se repite de un conjunto de datos.
• Desviación estándar: valor que indica la dispersión o variabilidad de un conjunto de datos.
• Rango: es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de un conjunto de datos.

Ejemplo de conceptos básicos de estadística

Una vez hemos visto la definición de los conceptos básicos de estadística, vamos a ver un ejemplo de un caso real para acabar de entender sus significados.

Por ejemplo, si hacemos un estudio estadístico sobre el tamaño del pie de todos los habitantes de un país, la población son todas las personas que viven en ese país. Sin embargo, como en un país vive mucha gente no podemos preguntar el tamaño del pie a todos, sino que tan solo preguntaremos a un 20% de los habitantes y esos son la muestra del estudio. Asimismo, cada uno de los habitantes del país representa un individuo del estudio. Y, finalmente, el carácter del estudio es el tamaño del pie de las personas.

Por otro lado, el proceso por el que seleccionamos los habitantes que participaran en el estudio es el muestreo. En concreto, en este caso podríamos escoger los elementos de la muestra aleatoriamente, por lo que estaríamos utilizando un método de muestreo llamado muestreo aleatorio simple.

Además, para llevar a cabo el análisis estadístico, podríamos calcular diferentes parámetros estadísticos para saber cómo son las características de la muestra recopilada. Así pues, podríamos determinar, por ejemplo, la media, la mediana, la moda, la desviación estándar y el rango de los datos recopilados.

Por último, al calcular diferentes medidas estadísticas de la muestra estaríamos utilizando la estadística descriptiva, pues estamos describiendo las características de la muestra. No obstante, si luego utilizáramos los valores calculados para hacer una aproximación de los valores de la población estaríamos usando la estadística inferencial.

Conceptos estadísticos avanzados

Ahora que ya sabemos cuáles son los conceptos básicos de estadística, vamos a ver algunos conceptos más avanzados que también pueden resultarte útiles.

• Frecuencia estadística: número de veces que aparece un valor en un conjunto de datos.
• Gráfico estadístico: es una representación gráfica de un conjunto de datos estadísticos.
• Intervalo de confianza: es un intervalo que proporciona una aproximación de los valores entre los cuales se encuentra el valor de un parámetro poblacional.
• Nivel de confianza: probabilidad de que la estimación de un parámetro estadístico de una población se encuentre dentro del intervalo de confianza.
• Hipótesis nula: es la hipótesis que sostiene que la suposición inicial que se tiene respecto a un parámetro poblacional es falsa.
• Hipótesis alternativa: es la hipótesis de la investigación estadística que se quiere demostrar que es cierta
• Contraste de hipótesis: es un procedimiento que sirve para rechazar o no una hipótesis. En concreto, en el contraste de hipótesis se determina si es cierta la hipótesis nula o la hipótesis alternativa.
• Valor p: es un valor entre 0 y 1 que se usa en el contraste de hipótesis para rechazar o aceptar la hipótesis nula.
• Regresión lineal: es un modelo estadístico que relaciona una o varias variables independientes con una variable dependiente.