Temas de Estadística Práctica
Antonio Roldán Martínez


Introducción: Objetivo    Método estadístico    Desarrollo de un estudio


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Introducción 

 

Objetivo final de la colección de temas - Método estadístico

 

La Estadística es odiada cordialmente en parte por la pesadez de sus cálculos. Disponer de un instrumento como la Hoja de Cálculo LibreOffice.org Calc permite poder insistir en los conceptos más que en los cálculos. El uso de estos modelos en las clases puede organizarse de forma que su confección sea simultánea con el uso y el aprendizaje de los temas. Por ejemplo, para estudiar los datos de tipo cuantitativo los alumnos pueden ir construyendo las tablas de frecuencias absolutas y relativas de forma simultánea a la explicación de los conceptos. Hemos experimentado con éxito esta modalidad en grupos con pocos alumnos y alto grado de diversidad.

Por otra parte, a veces sólo se desea aplicar técnicas estadísticas aunque la teoría haya quedado algo oscura para el alumnado, porque se considere útil usar dichas técnicas si se conoce su sentido dentro de los trabajos de investigación. Por ejemplo, en cursos elementales se puede usar la desviación típica como medida de la dispersión aunque no se conozca su fórmula.


Objetivo


Confección de estudios de tipo estadístico

Por experiencia propia, me atrevo a afirmar que la única forma de aprender la Estadística Elemental es mediante la realización de estudios, en sus fases de:

Por esta razón, el saber estudiar estadísticamente una situación constituirá el principal objetivo de estas páginas.

Señala aquí si deseas consultar un muestrario de posibles estudios.


Método estadístico


Problemas que resuelve la Estadística

La ciencia de la Estadística, aunque en sus inicios sólo pretendió recoger datos y presentarlos, en nuestros tiempos ha extendido mucho sus aplicaciones, de tal modo que muchos la consideran como la Tecnología del método científico. Hoy en día no se puede emprender un estudio científico en cualquier área del conocimiento sin poseer conocimientos estadísticos.

Para ver el catálogo de problemas que se pueden resolver señala aquí.


Desarrollo de un estudio


Tipo de cuestiones que podemos tratar con métodos estadísticos

 

Cuestión - Ejemplo 


¿Cómo influyen las horas de estudio en el rendimiento de los alumnos?

Imaginemos que estamos interesados en estudiar cómo influyen las (escasas) horas de estudio en el rendimiento de los alumnos y alumnas. Para organizar nuestro estudio es aconsejable seguir los siguientes pasos:

 

Planteo del problema

Un estudio estadístico debe comenzar con una definición lo más concreta posible de los elementos del mismo:

Población y/o muestra: Se debe elegir con toda claridad sobre qué alumnado se efectuará el estudio: Edad, centro de enseñanza, grupos, etc.

Variables que se estudiarán: Hay que pensar qué entendemos por rendimiento: Un test, pruebas, exámenes en alguna asignatura, etc.

Variables explicativas: ¿Cómo medimos las horas de estudio? ¿A quién preguntamos? ¿Cómo eliminar datos sospechosos? ¿Introducimos la variable Capacidad para el estudio?

 

Uso de un modelo

Este paso sólo lo incluiremos si deseamos sacar consecuencias de nuestro estudio. En caso contrario nos limitaremos a describir los datos recogidos.

El modelo casi siempre se puede concretar en una fórmula. Por ejemplo, en este caso, podíamos suponer que el rendimiento obedece a una fórmula aproximada parecida a esta:

Rendimiento = A*Capacidad + B*Número de horas + Parte aleatoria o individual + C

donde A,B y C son constantes que hay que determinar.

 

Recogida de datos

Una vez que hemos decidido el modelo, deberemos recoger datos de nuestra población. Según nuestras posibilidades se puede:

 

Estimación de parámetros

A partir de los datos de un muestreo se pueden estimar los valores de los parámetros. En el ejemplo, deberíamos intentar encontrar valores adecuados para A,B y C.

 

Simplificación del modelo

A la vista de los datos, pueden existir parámetros repetidos o de valor tan pequeño que se puedan despreciar. En nuestro ejemplo, si C es casi cero, podríamos plantearnos eliminarlo y volver a estimar.

 

Crítica y diagnosis

Si nuestro modelo presenta un buen ajuste a los datos, deberemos proceder a redactar informes, describir los puntos débiles y volver a aplicar el modelo a otros colectivos para comprobar su eficacia.