La historia de la estadística y la estadística descriptiva e inferencial

Introducción:

La estadística ha sido una herramienta valiosa para la toma de decisiones, la planificación y la investigación en diversas áreas A lo largo de la historia, la humanidad ha buscado formas de comprender mejor la información y extraer conocimiento significativo de los datos recopilados En este contexto, el presente documento pretende desarrollar de manera cronológica la historia de la estadística y su evolución en el mundo Así mismo analizaremos las características principales de dos de sus ramas fundamentales, como ser la estadística descriptiva y la estadística inferencial

Desarrollo:

¿Cómo surge la estadística?: La estadística significa ciencia del Estado, y proviene del término alemán Statistik Ciencia del Estado, porque en sus orígenes la estadística se utilizaba exclusivamente con fines estatales, en el sentido de que los gobiernos de las distintas naciones tenían la necesidad, por razones de organización, de conocer las características de su población para gestionar el pago de impuestos, el reclutamiento de soldados, el reparto de tierras o bienes, la prestación de servicios públicos etc Esta necesidad llevó a los gobernantes a establecer sistemas para recoger y procesar de alguna manera la información obtenida, es decir, a hacer estadísticas sobre la población.

Normalmente los primeros estudios estadísticos que se hacían eran los censos, que son estudios descriptivos sobre todos los integrantes de una población. La elaboración de censos comenzó en la Edad Antigua, y sigue dándose en nuestros días, pero su ejecución suele ser cara y llevar mucho tiempo.

Con el tiempo y el desarrollo científico surgieron alternativas a los censos, las encuestas a sólo una parte de la población y la posterior generalización a toda la población de los resultados obtenidos para la muestra, pero para ello fue necesario el desarrollo de la Teoría de la Probabilidad, de la Inferencia Estadística y del Muestreo que se dio en la Edad Moderna y Contemporánea.

Historia de la estadística: La historia de la estadística se remonta a tiempos antiguos. Se han encontrado registros de censos de población en civilizaciones como Egipto y Babilonia hace miles de años Sin embargo, el desarrollo formal de la estadística como disciplina comenzó en el siglo XVII con el trabajo de John Graunt en la teoría de la mortalidad y William Petty en análisis económico

El siglo XVIII vio un avance significativo con el trabajo de estadísticos como Carl Friedrich Gauss y Pierre-Simon Laplace, quienes establecieron fundamentos teóricos y contribuyeron a la inferencia estadística

En el siglo XIX, Francis Galton y Sir Francis Ysidro Edgeworth contribuyeron a la estadística matemática y a la teoría de la probabilidad. Posteriormente, con el advenimiento de la computación en el siglo XX, la estadística experimentó un enorme crecimiento con el uso de métodos computacionales para el análisis de datos

La teoría estadística bayesiana, desarrollada por Thomas Bayes y otros, ganó prominencia en el siglo XX, cambiando el enfoque de la estadística clásica a un marco más probabilístico basado en inferencias subjetivas

Hoy en día, la estadística juega un papel central en la investigación científica, el análisis de negocios, la toma de decisiones políticas y en prácticamente todos los campos del conocimiento humano. Los desarrollos en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial también han estrechado la relación entre la estadística y la informática.

Estadística descriptiva: La estadística descriptiva es una rama fundamental de la estadística que se centra en organizar, resumir y presentar datos de manera significativa y comprensible, sin realizar inferencias o generalizaciones más allá de los datos observados. Sus principales características incluyen:

Resumen de datos: La estadística descriptiva busca resumir grandes conjuntos de datos de manera concisa y comprensible. Utiliza medidas como la media, la mediana, la moda, la desviación estándar y el rango para proporcionar una visión general de la distribución de los datos.

Organización y presentación de datos: La estadística descriptiva utiliza herramientas gráficas como gráficos de barras, histogramas, diagramas de dispersión y diagramas de caja para representar visualmente los datos y mostrar patrones o tendencias de manera clara y concisa, lo que facilita la comprensión de la información Medidas de tendencia central: La estadística descriptiva emplea medidas de tendencia central para representar un valor típico del conjunto de datos La media aritmética, la mediana y la moda son ejemplos de medidas de tendencia central.

·Medidas de dispersión: Además de la tendencia central, la estadística descriptiva también considera la dispersión o variabilidad de los datos. La desviación estándar, el rango intercuartil y el rango son ejemplos de medidas de dispersión.

·Presentación de distribuciones: A través de gráficos y tablas, la estadística descriptiva muestra cómo se distribuyen los datos y si hay concentración alrededor de valores específicos o si se dispersan ampliamente.

Simplificación de datos complejos: Cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, la estadística descriptiva permite simplificarlos y obtener información clave sin perder la esencia de los datos originales.

·Análisis exploratorio: La estadística descriptiva es útil para realizar un análisis exploratorio inicial de los datos, lo que puede ayudar a identificar patrones, valores atípicos o aspectos interesantes que puedan requerir un análisis más profundo.

Carácter no inferencial: A diferencia de la estadística inferencial, la estadística descriptiva no se basa en la probabilidad para realizar inferencias sobre una población más grande En cambio, se enfoca en describir y resumir los datos observados.

Independiente del tamaño de la muestra: La estadística descriptiva puede aplicarse a datos de cualquier tamaño, desde muestras pequeñas hasta conjuntos de datos masivos, lo que la convierte en una herramienta flexible y ampliamente utilizada en el análisis de datos

Estadística inferencial: La estadística inferencial busca hacer inferencias o predicciones sobre una población basándose en una muestra de datos, es la rama deductiva de la investigación estadística Sus características principales son:

Inferencia y generalización: La estadística inferencial utiliza métodos como la estimación de intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis para hacer inferencias sobre una población más amplia basándose en los datos de una muestra

Probabilidad: La teoría de la probabilidad es esencial en la estadística inferencial, ya que proporciona el marco para medir la incertidumbre y calcular la probabilidad de que ciertos eventos ocurran.

Error muestral y confianza: Dado que se trabaja con muestras, siempre existe un margen de error en las estimaciones. La estadística inferencial proporciona intervalos de confianza, que son rangos dentro de los cuales se espera que se encuentren los parámetros poblacionales con cierto nivel de certeza

Modelos estadísticos: La estadística inferencial se basa en el uso de modelos estadísticos para hacer predicciones y tomar decisiones en función de la información disponible

Conclusión:

La Estadística ha recorrido un largo camino desde sus inicios hasta nuestra actualidad, donde se ha convertido en una disciplina muy importante para todas las áreas, y gracias a los grandes personajes que aportaron en su evolución Hoy en día se puede dar estudio a pequeños y grandes poblaciones a través de métodos estadísticos y tecnologías informáticas que siguen permitiendo su evolución

Las dos ramas como es la estadística descriptiva y la inferencial son fundamentales para la sociedad, la primera nos ayuda a comprender y resumir datos de una manera sencilla, mientras que la estadística inferencial nos ayuda a hacer predicciones y tomar decisiones basadas en la información recopilada, sin embargo, ambas están estrechamente relacionadas Es así que el estudio de la estadística es parte fundamental e indispensable en la educación Boliviana