La importancia de la estadistica en la ciencia, la educacion y la sociedad.

  

 La estadistica es una ciencia humana que todavia esta joven donde se podria decir que es una organización que debe saberse usar, enseña a como aprender y darle inteligencia.

El conocimiento de los método estadístico esta estrechamente ligado a una buena práctica de la investigación en salud. Ya que es necesario para poder interpretar correctamente y de una manera crítica los resultados obtenidos. Podemos considerar como premisa que un buen trabajo de investigación en salud debe dedicar un espacio a describir los métodos de análisis de datos utilizados; y entre los factores determinantes para un buen análisis se encuentra el tipo de diseño y el conocimiento de las variables de estudio.

  ¿Cuando recurren las empresas a las asesorias estadisticas?

 cuando ya se tengan muchas soluciones y aun asi sigan apareciendo los problemas, es evidente que las decisiones no han sido las correctas.

  La estadistica ayuda a aprender sobre ese proceso y enfocarse a obtener soluciones mas precisas ya que es una base para poder aumentar el conocimiento sobre ese proceso ya que le puede dar inteligencia a dicho proceso para actuar con eficacia y no solo es una herramienta para solucionar problemas, se necesita desde el principio teniendo un conocimiento estadistico se podria planificar mejor como llevar el proyecto a mejorar.

Desde el inicio se debe recolectar datos, analisis previos ya que ayuda a ahorrar tiempo y da capacidad para diferenciar datos cientificos.

* Participacion en la toma de decisiones.
* Capacidad de discutir criticamente.
* Busqueda estructurada de conocimiento.

Un cudadano con conocimiento de estadistica es sin duda un mejor ciudadano

La estadistica retroalimenta la metodologia de la ciencia diciendole como puede hacer mejor las cosas.

"Mejor bioestadistica, mejor ciencia Médica"

Suele buscarse cierto grado de certeza en el cual nosotros podemos confiar y hacer una predicción de qué es lo que va a suceder con un determinado tratamiento o una intervencion, en el método de trabajar con los pacientes para concervar la salud o evitar una enfermedad, tambien podria decirnos de cuándo ésto no podria funcionar y entonces con esa herramienta se podrá tomar decisiones.

Una persona experta en bioestadistica podría dar opiniones y detectar posibles fallas al momento de interpretar los datos que se van a generar, podría ser una buena costumbre metodológica el siempre verificar los hechos.

La estadística permite analizar situaciones en las que los componentes aleatorios contribuyen de forma importante en la variabilidad de los datos obtenidos. En salud pública los componentes aleatorios se deben, entre otros aspectos, al conocimiento o a la imposibilidad de medir algunos determinantes de los estados de salud y enfermedad, así como a la variabilidad en las respuestas por los pacientes, similares entre si, que son sometidos al mismo tratamiento.

Estadística: La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.

Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.

La estadística se divide en dos grandes áreas:

• La estadística descriptiva: se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros..

• La estadística inferencial:  se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.

Clasificación de las variables.  

Variables cualitativas:

Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría, y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:

• Variable ordinal : La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado, fuerte.
• Variable nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo los colores.

Variables cuantitativas:

Son las variables que toman como argumento, cantidades numéricas, son variables matemáticas. Las variables cuantitativas además pueden ser:

• Variable discreta : Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).
• Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el salario. Solamente se está limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dos variables.

Escalas de medición.

Escala Nominal.

• Usa nombres para establecer categorías.
• Puede usar números pero estos son de carácter simbólicos.

Ejemplo: 1) Sano                      2) Enfermo

Escala Ordinal:

• También define categorías pero establece una relación > o < que.
• Los números indicados si indican jerarquías.
• No se puede establecer distancia entre dos números. 

Ejemplo:

Escala de Intervalo:

• Reúne las características anteriores.
• Registra de manera numérica la distancia entre dos puntos.
• El cero no indica la ausencia de variable.

Ejemplo:

Escala de Razón:

• Es la escala mas fuerte.
• El cero(0) indica ausencia de la variable.
• La diferencia entre dos valores es de magnitud conocida.

Ejemplo: 0 ingresos / mes

Planificación y ejecución de investigaciones médicas. 

Pasos de la planificación:

• Planteamiento del problema: exponer el problema que se estudia
• Búsqueda y evaluación de la información: explicar qué se estudia, por qué, cuál es su finalidad o para qué se realiza y cómo se hará.
• Formulación de la hipótesis: es un supuesto a ser comprobado o una explicación de los hechos, con el fin de discutir si es cierta.
• Verificación de la hipótesis: planeamiento y ejecución de encuestas respaldado por un cuerpo técnico el cual dé certeza de los datos obtenidos con el mínimo margen de error para obtener resultados confiables.
• Conclusiones y recomendaciones: se concluye si la hipótesis fue verificada o no, dándose respectivas recomendaciones.

Para evaluar los trabajos se debe preguntar:

¿Quien lo hizo?

¿Porque lo hizo?

¿Cual fue el materia?

¿Donde se hizo el estudio?

¿Cuando se hizo?

¿Como fue realizado?

¿Cuantos Individuos?

¿Como se forma una hipótesis?

es un supuesto a ser comprobado o simplemente una explicación provisional de los hechos. 

Verificación de la hipótesis.

• Diseño de la investigación. 
• Ejecución de la investigación.