PREGUNTAS SOBRE ESTADÍSTICA


En este post repasaremos algunas preguntas y respuestas acerca de la historia de la estadística y su utilidad.

                                                                 
1)
Realizar una línea histórica señalando los momentos y personajes más
importantes de la
Estadística.

La palabra Estadística procede del vocablo “Estado”, pues era función principal de los Gobiernos de los Estados
establecer registros de población, nacimientos, defunciones, impuestos,
cosechas…

La necesidad de poseer datos cifrados sobre la población y sus
condiciones materiales de existencia han debido hacerse sentir desde que se
establecieron sociedades humanas organizadas.

Es difícil conocer los orígenes de la Estadística. Desde
los comienzos de la civilización han existido formas sencillas de estadística,
pues ya se utilizaban representaciones gráficas y otros símbolos en pieles,
rocas, palos de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas,
animales o ciertas cosas.

De todos modos, los comienzos de la estadística pueden ser
hallados en el antiguo Egipto, cuyos faraones lograron recopilar, hacia el año
3050 antes de Cristo, prolijos datos relativos a la población y la riqueza del
país. 


De acuerdo al historiador griego Heródoto, dicho registro de riqueza y
población se hizo con el objetivo de preparar la construcción de las pirámides.
En el mismo Egipto, Ramsés II hizo un censo de las tierras con el objeto de
verificar un nuevo reparto.

En el antiguo Israel la Biblia da referencias, en el libro de los
Números, de los datos estadísticos obtenidos en dos recuentos de la población
hebrea. El rey David por otra parte, ordenó a Joab, general del ejército hacer
un censo de Israel con la finalidad de conocer el número de la población.

También los chinos efectuaron censos hace más de cuarenta
siglos. Los griegos efectuaron censos periódicamente con fines tributarios,
sociales (división de tierras) y militares (cálculo de recursos y hombres
disponibles). La investigación histórica revela que se realizaron 69 censos
para calcular los impuestos, determinar los derechos de voto y ponderar la
potencia guerrera.

Pero fueron los romanos, maestros de la organización política,
quienes mejor supieron emplear los recursos de la estadística. 

Cada cinco años
realizaban un censo de la población y sus funcionarios públicos tenían la
obligación de anotar nacimientos, defunciones y matrimonios, sin olvidar los
recuentos periódicos del ganado y de las riquezas contenidas en las tierras
conquistadas. Para el nacimiento de Cristo sucedía uno de estos
empadronamientos de la población bajo la autoridad del imperio.

Durante los mil años siguientes a la caída del imperio Romano se
realizaron muy pocas operaciones Estadísticas, con la notable excepción de las
relaciones de tierras pertenecientes a la Iglesia, compiladas por Pipino el Breve en el 758
y por Carlomagno en el 762 DC. Durante el siglo IX se realizaron en Francia
algunos censos parciales de siervos. En Inglaterra, Guillermo el Conquistador
recopiló el Domesday Book o libro del Gran Catastro para el año 1086, un
documento de la propiedad, extensión y valor de las tierras de Inglaterra. Esa
obra fue el primer compendio estadístico de Inglaterra.

Aunque Carlomagno, en Francia; y Guillermo el Conquistador, en
Inglaterra, trataron de revivir la técnica romana, los métodos estadísticos
permanecieron casi olvidados durante la Edad Media.

Durante los siglos XV, XVI, y XVII, hombres como Leonardo de
Vinci, Nicolás Copérnico, Galileo, Neper, William Harvey, Sir Francis Bacon y
René Descartes, hicieron grandes operaciones al método científico, de tal forma
que cuando se crearon los Estados Nacionales y surgió como fuerza el comercio
internacional existía ya un método capaz de aplicarse a los datos económicos.

Para el año 1532 empezaron a registrarse en Inglaterra las
defunciones debido al temor que Enrique VII tenía por la peste. Más o menos por
la misma época, en Francia la ley exigió a los clérigos registrar los
bautismos, fallecimientos y matrimonios. Durante un brote de peste que apareció
a fines de la década de 1500, el gobierno inglés comenzó a publicar estadísticas
semanales de los decesos. Esa costumbre continuó muchos años, y en 1632 estos
Bills of Mortality (Cuentas de Mortalidad) contenían los nacimientos y
fallecimientos por sexo. En 1662, el capitán John Graunt usó documentos que
abarcaban treinta años y efectuó predicciones sobre el número de personas que
morirían de varias enfermedades y sobre las proporciones de nacimientos de
varones y mujeres que cabría esperar. El trabajo de Graunt, condensado en su
obra Natural and Political Observations…Made upon the Bills of Mortality
(Observaciones Políticas y Naturales … Hechas a partir de las Cuentas de
Mortalidad), fue un esfuerzo innovador en el análisis estadístico.

Por el año 1540 el alemán Sebastián Muster realizó una
compilación estadística de los recursos nacionales, comprensiva de datos sobre
organización política, instrucciones sociales, comercio y poderío militar.
Durante el siglo XVII aportó indicaciones más concretas de métodos de
observación y análisis cuantitativo y amplió los campos de la inferencia y la
teoría Estadística.

Los eruditos del siglo XVII demostraron especial interés por la Estadística Demográfica
como resultado de la especulación sobre si la población aumentaba, decrecía o
permanecía estática.

En los tiempos modernos tales métodos fueron resucitados por
algunos reyes que necesitaban conocer las riquezas monetarias y el potencial
humano de sus respectivos países. El primer empleo de los datos estadísticos
para fines ajenos a la política tuvo lugar en 1691 y estuvo a cargo de Gaspar Neumann,
un profesor alemán que vivía en Breslau. Este investigador se propuso destruir
la antigua creencia popular de que en los años terminados en siete moría más
gente que en los restantes, y para lograrlo hurgó pacientemente en los archivos
parroquiales de la ciudad. Después de revisar miles de partidas de defunción
pudo demostrar que en tales años no fallecían más personas que en los demás.
Los procedimientos de Neumann fueron conocidos por el astrónomo inglés Halley,
descubridor del cometa que lleva su nombre, quien los aplicó al estudio de la
vida humana. Sus cálculos sirvieron de base para las tablas de mortalidad que
hoy utilizan todas las compañías de seguros.

Durante el siglo XVII y principios del XVIII, matemáticos como
Bernoulli, Francis Maseres, Lagrange y Laplace desarrollaron la teoría de
probabilidades. No obstante durante cierto tiempo, la teoría de las
probabilidades limitó su aplicación a los juegos de azar y hasta el siglo XVIII
no comenzó a aplicarse a los grandes problemas científicos.

Godofredo Achenwall,
profesor de la Universidad
de Gotinga, acuñó en 1760 la palabra estadística, que extrajo del término
italiano statista (estadista). Creía, y con sobrada razón, que los datos de la
nueva ciencia serían el aliado más eficaz del gobernante consciente. La raíz
remota de la palabra se halla, por otra parte, en el término latino status, que
significa estado o situación; Esta etimología aumenta el valor intrínseco de la
palabra, por cuanto la estadística revela el sentido cuantitativo de las más
variadas situaciones.

Jacques Quételect es
quien aplica las Estadísticas a las ciencias sociales. Este interpretó la
teoría de la probabilidad para su uso en las ciencias sociales y resolver la
aplicación del principio de promedios y de la variabilidad a los fenómenos
sociales. Quételect fue el primero en realizar la aplicación práctica de todo
el método Estadístico, entonces conocido, a las diversas ramas de la ciencia.

Entretanto, en el período del 1800 al 1820 se desarrollaron dos
conceptos matemáticos fundamentales para la teoría Estadística; la teoría de
los errores de observación, aportada por Laplace y Gauss; y la teoría de los
mínimos cuadrados desarrollada por Laplace, Gauss y Legendre. A finales del
siglo XIX, Sir Francis Gaston ideó el método conocido por Correlación, que
tenía por objeto medir la influencia relativa de los factores sobre las
variables. De aquí partió el desarrollo del coeficiente de correlación creado
por Karl Pearson y otros cultivadores de la ciencia biométrica como J. Pease Norton,
R. H. Hooker y G. Udny Yule, que efectuaron amplios estudios sobre la medida de
las relaciones.

Los progresos más recientes en el campo de la Estadística se
refieren al ulterior desarrollo del cálculo de probabilidades, particularmente
en la rama denominada indeterminismo o relatividad, se ha demostrado que el
determinismo fue reconocido en la
Física
como resultado de las investigaciones atómicas y que
este principio se juzga aplicable tanto a las ciencias sociales como a las
físicas.

2) Elabore un listado en que ramas se puede utilizar la Estadística

La estadística se utiliza en muchos campos de
investigación:

    Ciencias
actuariales

    Física

    Campo industrial

    Campo Espacial

    Matemáticas

    Medicina

    Medicina
Veterinaria y Zootecnia

    Nutrición

    Agronomía

    Planificación

    Investigación
científica

    Restauración de
Obras

    Literatura

    Astronomía

    Antropología
(Antropometría)

    Historia

    Campo militar

    Geología (Geoestadística)

    Biología
(Bioestadística)

    Campo de los
Negocios

   Computación e
informática

    Ciencias de la Salud

    Investigación de
Operaciones

    Consultoría

    Ciencias de la
educación, la enseñanza, y la formación

    Comercialización
o mercadotecnia

    Cienciometría

    Medio Ambiente

    Epidemiología

    Minería de datos
(aplica estadística y reconocimiento de patrones para el conocimiento de datos)

    Econometría
(Estadística económica)

    Ingeniería

    Geografía y
Sistemas de información geográfica, más específicamente en Análisis espacial

    Demografía

    Psicología
(Psicometría)

    Calidad y
productividad

    Ciencias
Sociales

    Cultura

    Encuestas por
Muestreo

    Análisis de
procesos y quimiometría (para análisis de datos en química analítica e
ingeniería química)

    Confiabilidad (estadística)

    Procesamiento de
imágenes

    Datos Deportivos


3) ¿Còmo utilizas la Estadística en tu
hogar, nombra ejemplos?

La utilizo para:

-Para controlar el consumo de energía
eléctrica mensual en el transcurso del año.

-Calcular el gasto promedio mensual
en víveres y servicios.

-Distribuir las actividades diarias
en la casa según el tiempo disponible.

 

4) Realiza una lista de 5 (cinco) poblaciones con sus
respectivas muestras estadísticas.

 

POBLACIÓN

MUESTRA

Enfermos
de sida en el Perú

Enfermos
de sida en 8 distritos de  Lima

Mujeres
embarazadas en Huancayo

Mujeres
embarazadas en 5 distritos de la provincia de Huancayo.

Hombres
con diabetes en Lima

Hombres
con diabetes en el cercado de Lima

Jóvenes
que consumen alcohol  en el distrito de
Miraflores.

Jóvenes
que consumen alcohol  en las escuelas
privadas del distrito de Miraflores

Personas
que fuman en el distrito de San Isidro.

Personas
que fuman en un edificio habitacional del distrito de San Isidro.

 

5) De tus muestras estadísticas seleccionadas, define sus
respectivas variables 4 (cuatro) para cada muestra propuesta .

 

 

MUESTRA

VARIABLES

Enfermos
de sida en 8 distritos de  Lima

1)Edad

2)Género

3)Grado
de instrucción

4)Nivel
socioeconómico.

 

Mujeres
embarazadas en 5 distritos de la provincia de Huancayo.

1)Rango
por edades

2)Grado
de conocimiento de métodos anticonceptivos

3)Estado
civil

4)Nivel
de educación

Hombres
con diabetes en el cercado de Lima

1)Peso

2)Estatura

3)Tiempo
que tiene la enfermedad

4)Edades

 

Jóvenes
que consumen alcohol  en las escuelas
privadas del distrito de Miraflores

1)Edades

2)Género

3)Cantidad
de alcohol que consumen a la semana.

4)Año o
grado que cursan en la escuela.

 

Personas
que fuman en un edificio habitacional del distrito de San Isidro.

1)Intervalo
de Edades

2)Tiempo
que tienen con el hábito de fumar.

3)Actividades
que realizan

4)Opiniones
de los vecinos acerca del consumo de tabaco.

 

6) ¿Qué diferencia hay entre las medidas de tendencia
central y las medidas de dispersión?

Las medidas De Tendencia central, son medidas descriptivas
que señalan hacia donde tienden a concentrarse los valores contenidos en un
conjunto de datos. Su resultado debe ser un valor típico o representativo de
una muestra o una población que se utiliza para describir un fenómeno. Al ser
una idea abstracta y representativa del conjunto de datos, las medidas De
Tendencia central tienen la ventaja de poder ser transmitidas de manera verbal.

Por ejemplo,  el
promedio semanal de horas trabajadas en manufactura es un
ejemplo de medida de tendencia central, pues se trata de un dato típico
representativo que nos describe una actividad laboral en un periodo
determinado.

Las medidas de tendencia central son la media, mediana y
moda.

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Las medidas de dispersión o de variabilidad, se
diferencian de las anteriores, porque ellas te proporcionan una idea mental con
la cual se conoce qué tanto varían o que tanto se dispersan los valores de un
conjunto de datos.

Si la variacion es pequeña, las medidas de dispersión también
tendrán un valor pequeño e indicarán una gran uniformidad de los elementos de
una serie. Y si hay ausencia de dispersión es señal de que todos los datos
tienen el mismo valor.

 

Estas medidas se diferencian también porque son más usados
para medir la volatilidad, el nerviosismo o riesgo presentado en una variable.

Por ejemplo, cuando hay mucho nerviosismo entre los
inversionistas en un mercado, se observará una enorme variación o volatilidad
en sus precios.

Las medidas de dispersion conocidas son: el rango,
varianza, desviación estándar, entre otros.

 7) Elabora un modelo de encuesta
sobre los equipos de fútbol peruano del cuàl son hinchas, y elabora su cuadro
de distribuciòn de frecuencias y realiza su respectivo gráfico (realizar la
encuesta a 20 personas como mìnimo) .




8) Según tu criterio, ¿Cuàl es la
importancia de la
Estadística
en el periodismo, por què? .

La estadística es importante en periodismo
porque es una herramienta útil que permite un análisis más exhaustivo de las
variables a investigar. Los registros estadísticos de hechos históricos son un
valioso aporte de datos e indicadores que contribuyen a una buena crónica o
estudio de investigación.


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