Estad�stica - Explicaci�n y definici�n de la estad�stica.

�Qu� es la estad�stica?

La estad�stica se define como la ciencia que se ocupa de la recolecci�n, organizaci�n, tratamiento, presentaci�n y an�lisis de informaci�n tanto cuantitativa como cualitativa, con el objeto de realizar predicciones y extraer conclusiones que nos ayuden a la correcta toma de decisi�n aplicado en un amplio abanico de �reas y sectores como el econ�mico, social, demogr�fico, sanitario, cient�fico, industrial…

Frecuentemente la informaci�n por s� sola es incompleta no proporcion�ndonos ning�n valor �til, cuando se nos presenta un gran n�mero de datos en bruto la mente humana es incapaz de asimilarlos por ello necesitamos resumirlos o reducirlos para poder comprenderlos, es necesario tratar y gestionar la informaci�n de manera correcta para poder organizarla y encontrar las posibles relaciones existentes que nos ayude a sacar conclusiones �tiles, la estad�stica nos brinda un conjunto de metodolog�as, t�cnicas y herramientas que nos ayudan a conseguir este objetivo.

La estad�stica es la ciencia que estudia y analiza datos tanto cualitativos como cuantitativos, com�nmente estamos acostumbrados a vincular los n�meros con la estad�stica, pero tambi�n se ocupa de datos cualitativos o descriptivos como texto o s�mbolos. Por otro lado esta ciencia est� compuesta por dos disciplinas o ramas conocidas como estad�stica descriptiva y estad�stica inferencial.

La estad�stica descriptiva nos proporciona las metodolog�as y las herramientas necesarias para la recogida, organizaci�n y presentaci�n de datos que representan un sistema. Herramientas como las tablas de frecuencia, gr�ficos de barras, histogramas, gr�ficos circulares o diagramas que nos ayudan a presentar y visualizar la informaci�n as� como el c�lculo de par�metros indicativos como la media, la desviaci�n o la varianza que nos aporta informaci�n resumida sobre el conjunto de datos analizados han sido desarrolladas por la estad�stica descriptiva.

La estad�stica inferencial nos proporciona las metodolog�as y herramientas necesarias para poder comprender y predecir el comportamiento de un sistema a partir de una serie de datos parciales y representativos conocidos como muestras. T�cnicas y metodolog�as como los modelos de regresi�n lineal simple y m�ltiple, coeficientes de correlaci�n, t�cnicas de muestreo o pruebas de hip�tesis son propias de la estad�stica inferencial.

La estad�stica descriptiva describe y resume al sistema mientras que la estad�stica inferencial modeliza y predice el comportamiento del sistema apoy�ndose en la probabilidad. Los censos de una determinada ciudad, los n�meros de pacientes que atiende un hospital en un periodo de tiempo o el n�mero de coches que circula por una determinada autopista son calculados y representados mediante el uso de t�cnicas y herramientas desarrolladas por la estad�stica descriptiva, por otro lado las encuestas sobre la intenci�n de voto, las relaciones existentes entre la nicotina y la esperanza de vida o las previsiones de venta de un determinado producto son calculados mediante el uso de la estad�stica inferencial.

Gracias a los avances de la inform�tica y de los computadores, hoy en d�a disponemos de software espec�ficos que nos facilitan los c�lculos estad�sticos, este tipo de software nos permite manejar un gran volumen de informaci�n y aplicar un amplio abanico de t�cnicas estad�sticas para obtener la informaci�n �til con gran exactitud y en un breve espacio de tiempo, por otro lado este tipo de software nos facilita la elaboraci�n de tablas y gr�ficos estad�sticos que nos ayudan a visualizar y comprender la informaci�n obtenida de manera elegante y profesional.

Historia de la estad�stica

Desde los or�genes de nuestra especie el ser humano ha necesitado contabilizar y organizar los recursos que dispon�a con el objetivo de gestionarlos lo mejor posible, en la prehistoria nuestros ancestros utilizaban s�mbolos escritos y pintados en piezas de cuero, rocas, tablas y paredes de cuevas para contabilizar personas, animales, productos agr�colas, metales o cualquier otro elemento que necesitaban contabilizar y gestionar.

Civilizaciones antiguas como la Egipcia, Babil�nica, China, Griega o el antiguo Imperio Romano mediante el trabajo de sus funcionarios y escribas llevaban registros y censos de la poblaci�n que habitaban en sus regiones as� como registros de los impuestos y riquezas que pose�an.

Las bases de la estad�stica actual fueron desarrolladas en el siglo XVII por el comerciante de telas ingl�s John Graunt, el cual gracias al acceso libre que dispon�a a los boletines de mortalidad que se produc�an en Londres desarroll� las primeras tablas de mortalidad asignando probabilidades de supervivencia seg�n la edad as� como un an�lisis y conclusiones de los or�genes y causas de las muertes, realizando el primer estudio demogr�fico en funci�n de las defunciones.

Durante el mismo siglo XVII gracias a los estudios de matem�ticos y cient�ficos de la talla de Christiaan Huygens, Jakob Bernoulli, Blaise Pascal y Pierre de Fermat se desarrollaron grandes avances en el campo de la probabilidad matem�tica, siendo unas de las ramas b�sicas en las que se apoya la estad�stica inferencial, posteriormente en el siglo XVIII figuras como Abraham de Moivre, Thomas Bayer , Joseph Louis Lagrange y Pierre Sim�n Laplace sentaron las bases de la teor�a de probabilidades.

A principios de siglo XIX William Playfair introduce los gr�ficos de barras, sectoriales, lineales y circulares como medio de representaci�n de datos econ�micos y demogr�ficos, por otro lado Carl Friedrich Gauss desarrolla su famosa curva con forma de campa�a as� como el m�todo de los m�nimos cuadrados, Francis Galton inventa el uso de la l�nea de regresi�n y desarrolla el concepto de coeficientes de correlaci�n, a finales del siglo Karl Pearson introduce el concepto de la desviaci�n est�ndar o desviaci�n t�pica as� como ideo el conocido test de Chi-cuadrado iniciando las bases de la estad�stica inferencial.

En el siglo XX Ronald Aylmer Fisher desarrolla la inferencia estad�stica introduciendo las t�cnicas de an�lisis de varianza (ANOVA) y covarianza (ANCOVA ), el m�todo de m�xima verosimilitud as� como introduciendo los conceptos de consistencia, eficiencia, verosimilitud, precisi�n y validaci�n. Jhon Wilder Turkey desarrolla los diagramas de cajas, mientras que Bradley Efron desarrolla la metodolog�a bootstrap.

Durante este mismo siglo la estad�stica encuentra en las computadoras el medio ideal para aplicar sus metodolog�as y t�cnicas a grandes vol�menes de datos, gracias a estas t�cnicas se desarrollan metodolog�as de miner�a de datos y Big data que nos permiten buscar patrones y extraer informaci�n �til de conjuntos grandes de datos que aparentemente no se encuentran relacionados.

Aplicaciones de la estad�stica

En el mundo actual el proceso de toma de decisi�n resulta cada vez m�s complicado ante el grado de complejidad y dificultad que han alcanzado los asuntos que gestionamos as� como el gran volumen de informaci�n que manejamos diariamente, por otro lado todos sabemos que la informaci�n es poder y un correcto tratamiento y an�lisis de la informaci�n nos aporta ventajas determinantes sobre nuestros competidores, estas son las razones principales por las que organizaciones gubernamentales, militares, cient�ficas, industrias de reconocido prestigio as� como grandes corporaciones de todo el planeta utilizan t�cnicas y m�todos estad�sticos que les ayudan a alcanzar y mejorar sus objetivos.

Actualmente las teor�as y metodolog�as estad�sticas desarrolladas a lo largo del tiempo se utilizan en un gran abanico de sectores como el sanitario, sociol�gico, econ�mico, cient�fico, educativo, militar… Dichos sectores aplican con �xito m�todos estad�sticos que les ayuda a mejorar y resolver los problemas a los que se enfrentan diariamente.

Una de las aplicaciones estad�sticas m�s utilizadas por gobiernos y empresas de todo el mundo es la econometr�a, la econometr�a es la ciencia econ�mica que apoy�ndose en modelos matem�ticos y estad�sticos analiza y estudia modelos econ�micos con el objeto de conocer y predecir su comportamiento a futuro, as� pues utilizamos esta ciencia para predecir el volumen de ventas de un determinado producto, cuantificar el efecto de la publicidad sobre los futuros beneficios, conocer el futuro de los valores de ciertas acciones en la bolsa, predecir el crecimiento econ�mico de un pa�s o validar teor�as macroecon�micas.

En el �mbito industrial la estad�stica es ampliamente utilizada como herramientas de control de calidad as� como mejora de procesos y reducci�n de consumos de materia prima, gr�ficos de control en donde se monitoriza y analiza el comportamiento de determinados procesos llegando a predecir cu�ndo puede ocurrir un fallo, �ndice de capacidad de proceso el cual nos indica si un proceso es estable y fiable, diagramas de Pareto, histogramas, diagramas de dispersi�n, metodolog�a 6 sigma... Estas y otras herramientas estad�sticas est�n presentes en multitud de industrias de diferente �ndole como la farmac�utica, la automovil�stica o la alimentaria.

En el sector sanitario la estad�stica es ampliamente utilizada para detectar y conocer los or�genes de una epidemia as� como predecir su evoluci�n, validar el uso de nuevos medicamentos destinados al tratamiento de enfermedades, estudiar y analizar c�mo influyen las variaciones gen�ticas en nuestra calidad de vida o comprender el funcionamiento de las enfermedades cr�nicas.

La psicolog�a y la sociolog�a utilizan t�cnicas estad�sticas para predecir el comportamiento de los seres humanos y de las poblaciones, por ejemplo gracias a t�cnicas estad�sticas se analiza si el endurecimiento de penas tiene consecuencias en la tasa de criminalidad, se analiza el grado de efectividad que tienen las medidas pol�ticas y anuncios contra el tabaco y el alcohol o el grado de estr�s que se exponen las personas en ciertos oficios, por otro lado la estad�stica ayuda a desarrollar diferentes tipos de test tanto de inteligencia como de personalidad.

Cient�ficos, militares, gobernadores, directivos, m�dicos, deportistas... Millones de sectores y profesionales de todo el mundo utilizan las herramientas que ofrece la estad�stica para mejorar sus decisiones diarias mejorando y optimizando los resultados de su trabajo.

Ahora que ya conoces lo que es la estad�stica, �sab�as que los cient�ficos dieron por v�lido el descubrimiento de la part�cula de Higgs cuando los experimentos desarrollados en el acelerador y colisionador de part�culas LHC tuvieron un nivel de confianza estad�stica 5 sigma?

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