INTRODUCCIÓN La estadística posee un papel primordial en el desarrollo de la sociedad actual proporcionando herramientas que permiten describir situaciones de incertidumbre en análisis científicos, sociales y económicos actuales. Analizar la variabilidad, determinar relaciones entre variables, diseñar estudios y experimentos y mejorar las predicciones son algunos de los aspectos que la estadística tiene en cuenta. La adquisición de ideas estadísticas es, por lo tanto, un asunto de gran importancia para la sociedad contemporánea. La importancia cada vez mayor de la tecnología, de la ciencia y de los medios de comunicación en las sociedades modernas ha favorecido su desarrollo en forma vertiginosa. La estadística tiene sus orígenes en la administración pública, brindando un servicio al estado o al gobierno. Ha sido utilizada y aplicada en una amplísima variedad de áreas: salud pública a través de la epidemiología y la bioestadística, entre otras; análisis económicos y sociales, como la tasa de desempleo y la econometría. Todas estas áreas necesitaron de un desarrollo cualitativo significativo de la estadística. De esta forma, la estadística se encuentra en pleno desarrollo respondiendo a dos vertientes: su utilidad para el resto de las ciencias y su propio progreso y crecimiento teórico, jugando la informática un papel fundamental en su desarrollo. Es así como, la estadística, durante el siglo XX, ha sido considerada parte de la base del método científico y una estrategia metodológica fundamental. “Además de su carácter instrumental para otras disciplinas, se reconoce el valor del desarrollo del razonamiento estadístico en una sociedad caracterizada por la disponibilidad de información y la necesidad de la toma de decisiones en ambientes de incertidumbre”. GLOSARIO DE TÉRMINOS 1.-ESTADÍSTICA: Es una disciplina científica formal y deductiva, a menudo considerada rama de las matemáticas, que estudia la variabilidad y las leyes de la probabilidad, a través de herramientas diversas, tanto conceptuales como de muestreo. El campo de la estadística comprende los métodos y procedimientos necesarios para recolectar información de la realidad y organizarla, contextualizarla y clasificarla para poder obtener conclusiones viables, expresadas matemáticamente. Puede decirse que es la ciencia del manejo de los datos. 2.-ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: La estadística descriptiva es la parte de la estadística encargada de representar, analizar y resumir la información contenida en la muestra. Tras el proceso de muestreo, es la siguiente etapa de todo estudio estadístico y suele consistir en: Clasificar, agrupar y ordenar los datos de la muestra. Tabular y representar gráficamente los datos de acuerdo a sus frecuencias. Calcular medidas que resuman la información que contiene la muestra (estadísticos muestrales). 3.-DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS: Las distribuciones o tablas de frecuencias permiten resumir los datos en una tabla que recoge: • valores de la variable o modalidades del atributo, • frecuencia absoluta o número de veces que aparece cada valor o modalidad en la muestra, • porcentaje de veces que aparece cada valor de la variable o modalidad del atributo sobre el total de observaciones, • porcentaje acumulado hasta cada uno de los valores de la variable ordenados de menor a mayor. Este porcentaje tiene interpretación sólo en los casos en que la variable sea susceptible de medida por lo menos en una escala ordinal. 4.- MUESTRA: Se llama muestra al conjunto de individuos elegidos al azar entre una población dada. 5.-FRECUENCIAS MUESTRALES: Al conjunto de valores observados en la muestra junto a sus respectivas frecuencias se le denomina distribución de frecuencias y suele representarse mediante una tabla de frecuencias. 6.-TABLA DE FRECUENCIAS: Es aquella que muestra de forma ordenada un conjunto de datos estadísticos y a cada uno de ellos le asigna una frecuencia que, en pocas palabras, son las veces que se repite un número o dato. 7.-INTÉRVALOS: Un intervalo es un conjunto de números reales que se encuentra comprendido entre dos extremos, a y b. También puede llamarse subconjunto de la recta real. Por ejemplo, los números que satisfagan una condición 1 ≤ x ≤ 5 ó [1;5] implican un intervalo que va desde el 1 hasta el 5, incluyendo a ambos. 8.-REPRESENTACIONES GRÁFICAS: Es una representación de datos que, por medio de la visualización de los mismos a través de gráficos, ayuda a detectar patrones, tendencias, relaciones y estructura. 9.-DIAGRAMA DE BARRAS: Son aquellos que se usan para representar gráficamente series estadísticas de valores en un sistema de ejes cartesianos, de manera que en las abscisas se indica el valor de la variable estadística y en las ordenadas se señala su frecuencia absoluta. Estos gráficos se usan en representación de caracteres cualitativos y cuantitativos discretos. En variables cuantitativas continuas, se emplea una variante de los mismos llamada histograma. 10.-HISTOGRAMA: Representación gráfica de la distribución de un conjunto de observaciones en una serie de intérvalos que cubre el rango de los valores. El número de observaciones en cada intérvalo está representado por una columna de área proporcional. 11.-DIAGRAMA DE LÍNEAS O POLÍGONOS: Es una gráfica que se representa en el plano cartesiano, con los datos de un fenómeno determinado para el cual se ha elaborado un cuadro estadístico. En términos generales se puede decir que son aquellas líneas que se dibujan en los ejes cartesianos, siguiendo algunos criterios. Criterios para elaborar un diagrama de Líneas: 1.- La utilización de la escala que se utilizará en el plano cartesiano puede variar tomando en cuenta el fenómeno que se va graficar. No es necesario que las abscisas (ejes x) y las ordenadas (eje y) del plano cartesiano lleven la misma escala; sin embargo, cuando las magnitudes de las variables no se diferencian sustancialmente, es recomendable utilizar escalas iguales para obtener un gráfico de mayor precisión. 2.- Cuando una de las variables en estudio se inicia con valores muy altos es recomendable no comenzar el eje por el origen cartesiano sino por un valor próximo o por el mismo valor por donde comienza la variable. 3.- Es costumbre representar en el eje de las x del plano cartesiano la variable independiente del estudio que se realiza y en el eje de las y la variable dependiente. En aquellos casos que se dificulta distinguir el tipo de variable se recomienda colocar en la ordenada del plano cartesiano las frecuencias de las variables en estudio y sobre la abscisa la variable cronológica (años, meses, semanas, días, horas, etc.). 12.-DIAGRAMA DE SECTORES: Es aquel donde los datos se representan en un círculo dividido en sectores, de modo que el ángulo de cada sector es proporcional a la frecuencia absoluta correspondiente. 13.-DATOS ATÍPICOS: Los valores atípicos son puntos de datos observados que se alejan de la línea de mínimos cuadrados. Es posible que un valor atípico sea el resultado de datos erróneos. Otras veces, un valor atípico puede contener información valiosa sobre la población estudiada y debe seguir incluyéndose en los datos. La clave está en examinar cuidadosamente las causas de que un punto de datos sea un valor atípico. 14.-ESTADÍSTICOS DE POSICIÓN: Son indicadores estadísticos que permiten resumir los datos en uno solo, o dividir su distribución en intervalos del mismo tamaño. Las medidas de posición son aquellas en donde puedes dividir los datos en dos partes iguales, llamada mediana, lo puedes dividir en cuatro partes iguales llamado cuartiles, en diez partes iguales llamados deciles y en percentiles dividir en 100 partes iguales. 15.-TENDENCIA CENTRAL: Son datos que informan cuál es el centro en torno al cual se ubica un conjunto de datos; estas se utilizan principalmente para resumir la información. 16.-MEDIA ARÍTMETICA: La media aritmética muestral de una variable X es la suma de los valores observados en la muestra dividida por el tamaño muestral. 17.-MEDIANA: La mediana muestral de una variable X es el valor de la variable que está en el medio de la muestra ordenada. La mediana divide la distribución de la muestra en dos partes iguales, es decir, hay el mismo número de valores por debajo y por encima de la mediana. Por tanto, tiene frecuencias acumuladas. 18.-MODA: La moda muestral de una variable X es el valor de la variable más frecuente en la muestra. Con datos agrupados la clase modal es la clase con mayor frecuencia en la muestra. Puede calcularse para todos los tipos de variables (cuantitativas y cualitativas). Las distribuciones pueden tener más de una moda. 19.-VARIABILIDAD: Se refiere al grado de dispersión que se encuentra un conjunto de datos. La variabilidad brinda una manera de describir cuánto varían los conjuntos de datos y permite usar estadísticas para comparar los datos con otros conjuntos de datos. 20.-ESTADÍSTICOS DE DISPERSIÓN: Son aquellos valores que reflejan el grado de separación entre los valores de una distribución estadística, con respecto a las medidas de tendencia central consideradas. 21.-VARIANZA: La varianza muestral de una variable X se define como el promedio del cuadrado de las desviaciones de los valores de la muestra respecto de la media muestral. 22.-FACTORES: Son variables predictoras (también conocidas como variables independientes) que se eligen para que varíen sistemáticamente durante un experimento con el fin de determinar su efecto en la variable de respuesta (dependiente). 23.-VARIABLES CUALITATIVAS: son aquellas que se expresan en forma verbal como categorías o atributos y no pueden ordenarse. Por ejemplo, el sexo, color, afiliación política, nacionalidad, motivación, área académica o profesión de una persona. 24.- VARIABLES CUNTITATIVAS: Son las que varían en términos de cantidad y se registran o expresan en forma numérica. Por ejemplo, edad, promedio académico, puntuaciones de exámenes, frecuencia de delitos, temperatura, ingresos anuales o salarios por hora. 25.-ESTADÍSTICA INFERENCIAL: Es aquella encargada de hacer deducciones, es decir, inferir propiedades, conclusiones y tendencias, a partir de una muestra del conjunto. Su papel es interpretar, hacer proyecciones y comparaciones. CONCLUSIÓN La toma de decisiones implica la selección de un curso de acción entre diversas alternativas, en el mundo actual es una tarea fundamental, pues constantemente el hombre debe decidir qué hacer, cuándo, cómo, dónde y por quién. La toma de decisiones es, entonces, uno de los pasos de la planeación estratégica y forma parte esencial de los procesos que se siguen en el mundo para el logro de objetivos y metas. Es así como la estadística se integra al proceso de toma de decisiones, especialmente en lo que se refiere a evaluación de las alternativas, ya que permite recolectar, analizar e interpretar adecuadamente los datos relevantes para la toma de decisiones. El razonamiento estadístico se torna entonces en una competencia cada vez más importante en la solución de problemas, permitiendo al hombre dotar de soporte sus conclusiones y reducir el elemento subjetivo como factor determinante en las decisiones organizacionales que influyen en su desarrollo. Los conceptos estadísticos facilitan la solución de problemas en diversos contextos. En otras palabras, el sustento estadístico permite fortalecer los procesos de toma de decisiones adecuadas. Proceso de toma de decisiones estadísticas, por lo tanto, permite que el problema sea resuelto con mayor eficacia y eficiencia. BIBLIOGRAFÍA http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap2-1.htm https://concepto.de/estadistica/#ixzz8GdnxvE00 https://aprendeconalf.es/docencia/estadistica/manual/estadistica-descriptiva/ https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-una-tabla-de-frecuencias/1/# https://www.lemat.unican.es/lemat/proyecto_lemat/estadistica/nivel1/teoria/estadistica5.ht m https://www.hiru.eus/es/matematicas/representacion-grafica-de-datos-estadisticos https://www.superprof.es/apuntes/escolar/matematicas/estadistica/descriptiva/diagrama-desectores.html https://openstax.org/books/introducci%C3%B3n-estad%C3%ADstica/pages/12-6-valoresatipicos https://colombia.unir.net/actualidad-unir/medidas-tendencia-central/
