{"id":59199,"date":"2023-08-16T21:38:45","date_gmt":"2023-08-16T19:38:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/glossary\/estadistica\/"},"modified":"2023-08-16T21:38:45","modified_gmt":"2023-08-16T19:38:45","slug":"estadistica","status":"publish","type":"glosario","link":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/?glosario=estadistica","title":{"rendered":"estad\u00edstica"},"content":{"rendered":"
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Una ciencia formal que estudia conjuntos de datos num\u00e9ricos para obtener inferencias basadas en las leyes de la probabilidad.<\/p>\n<\/div>

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Descripci\u00f3n<\/h2><\/div>

Podemos entender la estad\u00edstica como la rama de las matem\u00e1ticas que se encarga de recolectar, organizar, analizar e interpretar datos para extraer conclusiones v\u00e1lidas y tomar decisiones informadas bajo condiciones de incertidumbre.<\/p>\n<\/div>

<\/span>Procedimientos<\/span><\/h3>\n

Los tres pasos t\u00edpicos del an\u00e1lisis estad\u00edstico son:<\/p>\n

    \n
  1. recolecci\u00f3n de datos<\/li>\n
  2. descripci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de datos<\/li>\n
  3. obtenci\u00f3n de conclusiones<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>

    Enfoques<\/h3><\/div>

    La transici\u00f3n de la estad\u00edstica de una herramienta de registro a una ciencia de decisi\u00f3n se bas\u00f3 en un intenso debate intelectual entre dos escuelas de pensamiento. Lo que hoy estudiamos en los libros de texto como un sistema unificado es, en realidad, un \u00abh\u00edbrido\u00bb de dos visiones enfrentadas.<\/p>\n<\/div>

    <\/span>El enfoque inductivo<\/span><\/h4>\n

    Para Ronald Fisher, el objetivo de la estad\u00edstica era la inferencia: descubrir si los datos de un experimento aportaban evidencia suficiente para rechazar una idea.<\/p>\n

    Fisher introdujo la idea de que debemos trabajar bajo la suposici\u00f3n de que \u00abno hay efecto\u00bb (por ejemplo, que una medicina no funciona); es lo que se conoce como hip\u00f3tesis nula (H0). Su gran invento fue el valor p (p-value<\/i>), empleado para evaluar la probabilidad de obtener los resultados observados si la H<\/span>0<\/span><\/span><\/span><\/span>\u200b<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span> fuera cierta; si el p<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>-value<\/em> es muy bajo (t\u00edpicamente <<\/span><\/span>0.05<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>), Fisher dec\u00eda que el resultado era \u00absignificativo\u00bb.<\/p>\n

    Para \u00e9l, la estad\u00edstica era una herramienta para los investigadores individuales que buscaban la verdad en sus laboratorios.<\/p>\n<\/div>

    <\/span>El enfoque deductivo<\/span><\/h4>\n

    Jerzy Neyman y Egon Pearson criticaron a Fisher por ser poco riguroso. Ellos no buscaban \u00abla verdad\u00bb, sino establecer reglas de comportamiento para minimizar errores a largo plazo.<\/p>\n

    <\/b>Neyman y Pearson introdujeron la distinci\u00f3n de dos errores que hoy es est\u00e1ndar:<\/p>\n