(Dedicado al profesor Patricio Iserte)
Antonio Pérez Villegas (14.1.2011)
Ciertamente, la necesidad de éxito tiene su máxima expresión en la juventud. Todos los jóvenes aspiran a ser famosos, ricos y felices. Al menos, eso es lo que sienten gran cantidad de jóvenes en este siglo XXI en este planeta. Allí están ellas y ellos queriendo ser como Shakira (cantante), Valentino Rossi (motociclista), Serena Williams (tenista), Pastor Maldonado (automovilista), Pablo Coelho (escritor), Ernesto Savater (filosofo), Juan Pablo II (religioso) y muchos otros.
Ahora bien, ¿esa necesidad está satisfecha cómo los jóvenes lo desean? Pues, NO. Las razones son muchas, que en parte se pueden agrupar en dos dimensiones. Una, la dimensión conceptual, esto es qué entienden los jóvenes por éxito. Y la otra, la dimensión socio cultural porque el éxito es un proceso complejo en el cual intervienen a su vez realidades como la familia, los amigos, las oportunidades para el éxito y la educación.
Entre las concepciones que los jóvenes suelen tener sobre el éxito se encuentran, en esencia, el concebir que éste es tener mucho dinero para adquirir ropa, comida, viajes y diversiones con sus amigos. Que el éxito es un proceso fácil, que no exige tiempo ni esfuerzo alguno o que el éxito tiene que ver con la belleza o fuerza física.
Con respecto a la complejidad, las sociedades occidentales y orientales se han encargado de instaurar una serie de valores que limitan la consecución del éxito personal y social. Una cultura contra el éxito o a favor del éxito fácil es lo que predomina en las mentes de las generaciones más jóvenes en el mundo.
Sin embargo, qué es lo cierto en la concepción sobre el éxito. Este término ha de comprenderse como un valor por el logro bien merecido. Y frente a ello la sociedad deberá movilizarse. Estas dos consideraciones implican que la sociedad tendría que proteger a la familia, la educación y el trabajo. A la vez dentro de la familia: la salud, la vivienda y la religión. Bajo la educación: el docente, los estudiantes, la investigación. En el trabajo se han de cuidar: las leyes laborales, las relaciones Estado, sector productor y sindicatos.
McClenald, psicólogo norteamericano en los años cincuenta, hizo evidente lo que ya venía sucediendo a principios del siglo XX, que las diferencias entre las naciones ricas y pobres tenían que ver no con las riquezas naturales, sino en las actitudes de sus ciudadanos.
Tener éxito es una necesidad que debería ser satisfecha por todos los seres humanos. La paz, la libertad y el amor se construyen y a su vez construyen a personas que tienen la posibilidad de crecer en todas sus facultades. Sin embargo, para lograr lo que se anhela se requiere batirse con el fracaso, y por fracaso hay que entender como la realidad que nos circunda. La realidad tiene sus factores de presión o exigencias y dos de las más importantes exigencias son: qué quieres y cómo lo quieres. Cuyas respuestas implican a la vez una serie de criterios, entre los cuales se incluye lo ético. Entonces, se entiende que éxito es el logro bien merecido.
Al precisar un poco en el ámbito de la educación, hay que señalar que a la sociedad y al Estado les corresponden renovar sus aspiraciones y retos con respecto a lo qué ha de hacer la educación con el éxito, como necesidad de los seres humanos. La garantía de seres humanos exitosos repercute en la misma existencia de la sociedad. Una sociedad cargada de ciudadanos carentes de logros es presa fácil de decisiones en los temas políticos, económicos, educativos, culturales y religiosos que los hundiría en la miseria humana reflejada en la corrupción, prostitución, delincuencia, o violencia generalizada, de lo cual hay muchas demostraciones en el 8O % de las naciones del mundo. Pero si por el contrario, existen más ciudadanos que vean satisfechas sus necesidades de éxito conjuntamente con la conciencia del bienestar colectivo mayor será el interés de éstos por ser mejores, el cual es un derecho irrenunciable.
Un rol importante en los jóvenes de muchas naciones es el que tiene que ver con el ser estudiante. Dentro esa realidad, en la cual desafortunadamente muchos jóvenes quedan por fuera, los estudiantes tienen las posibilidades de experimentar todo tipo de condición para comprender lo que tiene ver con el éxito. Estudiar para adquirir conocimientos que puedan ser útiles para la sobrevivencia y trascendencia personal y de la especie implica una actividad diaria que de una u otra manera irán moldeando a la persona del futuro exitoso.
En conclusión, todos debemos procurar porque nuestros jóvenes busquen las mejores fuentes de entusiasmo hacia el éxito no únicamente material, el cual es muy importante, sino también por el éxito como ciudadanos probos, con convicciones religiosas, cuyos sentimientos por el respeto a la vida propia y ajena sean su norte, donde sus comportamientos se orienten por la solidaridad, la justicia, el estudio y el trabajo.
"Para el éxito sobra el talento; para la felicidad, ni basta".
Camilo José Cela
(Escritor español y Nobel de Literatura)
domingo, 16 de enero de 2011
jueves, 16 de diciembre de 2010
Conceptos estadísticos
Antonio Pérez Villegas
4.11.2010
Conceptos básicos de Estadística elaborados por el autor de este blog a partir del análisis de otros conceptos.
Estadística
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) La estadística es una ciencia referente a la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la resolución de la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
JORGE L. CASTILLO T. La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilado a partir de otros datos numéricos.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Conjunto de métodos científicos ligados a la toma, organización, recopilación, presentación y análisis de datos, tanto para la deducción de conclusiones como para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales análisis.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Ciencia que sirve para demostrar que dos personas han comido 1/2 pollo cada una, cuando en realidad una ha comido uno y la otra ninguno.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) La estadística es la ciencia que estudia los métodos que permiten realizar este proceso (encontrar y describir las variables de interés y las relaciones entre ellas) para variables aleatorias. Estos métodos permiten resumir datos y acotar el papel de la casualidad (azar).
Barrios Calmaestra (2005) La Estadística es la parte de las Matemáticas que se encarga del estudio de una determinada característica en una población, recogiendo los datos, organizándolos en tablas, representándolos gráficamente y analizándolos para sacar conclusiones de dicha población.
Según se haga el estudio sobre todos los elementos de la población o sobre un grupo de ella, vamos a diferenciar dos tipos de Estadística:
Estadística descriptiva. Realiza el estudio sobre la población completa, observando una característica de la misma y calculando unos parámetros que den información global de toda la población.
Estadística inferencial. Realiza el estudio descriptivo sobre un subconjunto de la población llamado muestra y, posteriormente, extiende los resultados obtenidos a toda la población.
Veamos dos ejemplos que nos aclaren estos dos tipos de Estadística:
(Autor del Blog)Estadística es la ciencia matemática utilizada para la recolección, análisis e interpretación de los datos sobre las características de un evento de estudio, con lo cual se describe, analiza, compara o explica la realidad del evento.
Referencias
Castillo T., J. L. (s/f) Estadística Disponible en: http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml Consultado el: 4.11.2010
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Bioestadística. Centro de Estudios Ramón Areces. Madrid. 1996. Disponible en: http://www.hrc.es/bioest/estadis_1.html Consultado el: 4.11.2010
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica Consultado el: 4.11.2010
Estadística descriptiva
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) La estadística descriptiva, que se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en 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, clústers, entre otros.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Estadística descriptiva: Trata de describir las variables aleatorias en las "muestras".
Pellegrini, C. (2007) * Descriptiva: tabula, representa y describe una serie de datos que pueden ser cuantitativos o cualitativos, sin sacar conclusiones.
Pellegrini, C. (2007) la estadística descriptiva o deductiva:
Analiza metódicamente los datos, simplificándolos y presentándolos en forma clara; eliminando la confusión característica de los datos preliminares. Permite la elaboración de cuadros, gráficos e índices bien calculados; suficientemente claros, como para disipar las dudas y la obscuridad de los datos masivos.
Se limita a describir los datos que se analizan, sin hacer inferencias en cuanto a datos no incluidos en la muestra.
Barrios Calmaestra (2005) Estadística descriptiva. Realiza el estudio sobre la población completa, observando una característica de la misma y calculando unos parámetros que den información global de toda la población.
Ejemplo 1. Cuando van a llegar cualquier tipo de elecciones, por ejemplo, las elecciones generales, es muy frecuente que los medios de comunicación, nos adelanten los resultados de encuestas o sondeos en los que se nos indica el resultado final de dichas elecciones con una precisión y con un error determinado. Estos sondeos son realizados por distintas técnicas sobre un grupo (muestra) más o menos numeroso de personas. Naturalmente, cuánto mayor sea el número de españoles con derecho a voto encuestados, mayor será la fiabilidad de la encuesta, pero también mayor será el coste del sondeo. El estudio de esta muestra se haría mediante estadística descriptiva, pero lo que nos interesa no es el resultado de este estudio reducido sino el resultado final de las elecciones. El paso de generalizar los resultados de la muestra a toda la población, se hace mediante técnicas de Estadística inferencial. La elección de la muestra debe hacerse mediante métodos de muestreo para que el estudio resulte lo más fiable posible.
Tripod.com (s/f) La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de los individuos de una población, su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee.
El proceso que sigue la estadística descriptiva para el estudio de una cierta población consta de los siguientes pasos:
1 Selección de caracteres dignos de ser estudiados.
2 Mediante encuesta o medición, obtención del valor de cada individuo en los caracteres seleccionados.
3 Elaboración de tablas de frecuencias, mediante la adecuada clasificación de los individuos dentro de cada carácter.
4 Representación gráfica de los resultados (elaboración de gráficos estadísticos).
5 Obtención de parámetros estadísticos, números que sintetizan los aspectos más relevantes de una distribución estadística.
(Autor del Blog)La estadística descriptiva es la modalidad de la estadística que sirve para tabular, representar y describir los datos cualitativos o cuantitativos, sin sacar conclusiones, sobre un evento de estudio en una población o muestra para que sean interpretados fácilmente a partir de parámetros como la media o gráficos como el histograma.
Referencias
Tripod.com (s/f) Estadística básica Disponible en: http://aldocgh.tripod.com/ Consultado el: 8.11.2010
Estadística inferencial
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) La estadística inferencial, que 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 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.
Pellegrini (2007) * Inferencial: infiere propiedades de gran número de datos recogidos de una muestra tomada de la población.
Pellegrini (2007) la estadística inductiva o inferencial: Provee conclusiones o inferencias, basándose en los datos simplificados y analizados; detectando las interrelaciones que pueden unirlos, las leyes que los rigen y eliminando las influencias del azar; llegando más allá de las verificaciones físicas posibles. Sobre la base de la muestra estudiada saca conclusiones, o sea, hace inferencia o inducción, en cuanto al universo o población, de donde se obtuvo dicha muestra.
Barrios Calmaestra (2005) Estadística inferencial. Realiza el estudio descriptivo sobre un subconjunto de la población llamado muestra y, posteriormente, extiende los resultados obtenidos a toda la población.
Ejemplo 2. Supongamos que estamos en un instituto con un número muy elevado de alumnos y alumnas, por ejemplo 500, y queremos hacer un estudio estadístico sobre su altura.
Un método sería pasar clase por clase y medirlos a todos, esto nos podría llevar un tiempo considerable pero sería la forma más exacta de hacer dicho estudio, aunque es fácil encontrarnos con ausencias y tendríamos que volver varios días y pasar lista para conseguir la estatura de todo el alumnado. Una vez que tengamos todos los datos en nuestro poder los resultados los obtendríamos mediante Estadística descriptiva.
Otra posibilidad podría ser pasar clase por clase, decirle a los alumnos y alumnas que anoten su estatura en un papel y recogerlos todos. También así tendríamos un estudio de Estadística descriptiva, aunque seguramente menos fiable que con el método anterior, pues casi con toda seguridad, y lo digo por experiencia, algunos alumnos escriban su estatura a cálculo y otros, con ganas de bromas, muy por encima o muy por debajo de la realidad.
Y otra posibilidad sería escoger una muestra, es decir un grupo de por ejemplo 50 personas, hacer el estudio descriptivo sobre ellas y después generalizarlo a todo el instituto con Estadística inferencial. En este caso, comprobaríamos por una parte que cuánto mayor sea la muestra más trabajo tendremos, pero más fiable será el resultado final y por otra, que la elección de la muestra debe hacerse de manera que permita también fiarnos del resultado obtenido. Si estamos en segundo de bachillerato, ¿podríamos coger como muestra los 50 alumnos de este curso? ¿Por qué? ¿Qué forma de elegir la muestra se te ocurre?
Tripod.com (s/f)
Estadística inferencial:
Es aquella rama de la estadística que apoyándose en el cálculo de probabilidades y a partir de datos muéstrales, efectúa estimaciones, decisiones, predicciones u otras generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos. Puede definirse como aquella rama de la estadística que hace posible la estimación de una característica de una población o la toma de una decisión referente a una población, fundamentándose sólo en los resultados de la muestra.
La estadística Inferencial, por otro lado, se refiere a la rama de la estadística que trata de los procesos inferenciales, la que a su vez vislumbra la teoría de estimación y prueba de hipótesis. Uno de los primordiales aspectos de la inferencia estadística es el proceso que radica en utilizar estadísticos muéstrales para adquirir conclusiones sobre los verdaderos parámetros de la población.
Los requerimientos de los métodos de la inferencia estadística se originan de la necesidad del muestreo. Al tornarse muy grande una población, comúnmente resulta demasiado costoso, prolongado en el tiempo y complicado obtener información de la población completa.
Las decisiones con respecto a las características de la población se deben basar en la información contenida en una muestra de esa población. La teoría de la probabilidad suministra él vínculo, determinando la probabilidad de que los resultados provenientes de la muestra reflejen los resultados que se obtendrían de la población.
La fidelidad de cualquier estimación tiene una importancia enorme. Esta precisión depende en gran parte de la forma de tomar la muestra y de la atención que se ponga en que esta muestra suministre una imagen fiable de la población, pero casi nunca la muestra representa la población en toda su plenitud, y de ello resultará un error muestral.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Estadística inductiva o inferencial: Trata de la generalización hacia las poblaciones de los resultados obtenidos en las muestras y de las condiciones bajo las cuales estas conclusiones son válidas. Se enfrenta básicamente con dos tipos de problemas: Estimación, que puede ser puntual o por intervalos. Contraste de hipótesis.
Instituto Superior de Técnicas y Prácticas Bancarias. (2009) La estadística inductiva o inferencia estadística es la parte de la estadística que generaliza los resultados muéstrales para inferir las características de una población, formulando hipótesis sobre la misma. Tiene por objeto tanto el conseguir la descripción de las poblaciones observadas a través de sus muestras, como el poder ajustar y contrastar aquellos modelos que dan a conocer el proceso formativo de determinadas poblaciones.
(Autor del Blog)Estadística inferencial o inductiva es la modalidad de la estadística que permite crear modelos, inferencias y predicciones sobre la población a partir de la muestra de datos del evento de estudio con observaciones al azar mediante el establecimiento de interrelaciones entre los datos, de leyes que los rigen o de la eliminación de las influencias del azar
Referencias
Instituto Superior de Técnicas y Prácticas Bancarias. (2009) Estadística inductiva. Disponible en: http://www.iberfinanzas.com/index.php/E/estadistica-inductiva.html Consultado el: 8.11.2010
Pellegrini, C. (2007) Estadística. Disponible en: http://ntics-ntics-estadistica.blogspot.com/2007/08/tipos-de-estadstica.html Consultado el: 8.11.2010
Estadísticas no paramétricas
Fevola (s/f) Pruebas no paramétricas: técnicas estadísticas que no hacen suposiciones restrictivas respecto a la forma de la distribución de población al realizar una prueba de hipótesis.
Los estadísticos han desarrollado técnicas útiles que no hacen suposiciones restrictivas respecto a la forma de las distribuciones de las poblaciones. Éstas se conocen como pruebas sin distribución, o pruebas no paramétricas. Las hipótesis de una probabilidad no paramétrica se refieren a algo distinto del valor de un parámetro de población
Ventajas de los métodos no paramétricos.
2.No requieren que hagamos la suposición de que una población está distribuida en forma de curva normal u otra forma específica.
3.Generalmente, son más fáciles de efectuar y comprender.
4.Algunas veces, ni siquiera se requiere el ordenamiento o clasificación formal.
Desventajas de los métodos no paramétricos.
2.Ignoran una cierta cantidad de información
3.A menudo, no son tan eficientes como las pruebas paramétricas. Cuando usamos pruebas no paramétricas, efectuamos un trueque: perdemos agudeza al estimar intervalos, pero ganamos la habilidad de usar menos información y calcular más rápidamente.
El rincón del vago (s/f) Pruebas no paramétricas: Son aquellas cuyo modelo estadístico no parte de supuestos acerca de la población o éstos son muy débiles y opera con datos ordinales y hasta nominales. Ventajas: Cálculo más sencillo, menos restrictivas incluso a niveles de medida tan elementales como ordinal o nominal, son especialmente adecuadas para muestras pequeñas donde suelen ser tan potentes como las paramétricas.
Inconvenientes: Menor potencia y desarrollo estadístico menor.
(Autor del Blog)Estadísticas no paramétricas, pruebas no paramétricas o sin distribución corresponden a las técnicas estadísticas en las cuales su modelo estadístico no establece condiciones sobre la distribución (curva normal u otra) de la población para probar la hipótesis, porque la hipótesis se relaciona algo diferente del valor de un parámetro de la población. Además, emplean niveles de medidas nominales u ordinales y son adecuadas en muestras pequeñas.
Referencias
El rincón del vago (s/f) Conceptos de estadística Disponible en: http://html.rincondelvago.com/conceptos-de-estadistica.html Consultado el: 8.11.2010
Estadística paramétrica
Worldlingo.com (s/f) Estadística paramétrica es la estadística donde asumen a la población para caber cualesquiera parametrized las distribuciones (lo más típicamente posible distribución normal).
Los métodos estadísticos deductivos paramétricos son procedimientos matemáticos para prueba estadística de la hipótesis cuáles asumen que las distribuciones de las variables que son determinadas pertenecen a sabido parametrized a familias de distribuciones de la probabilidad. En ese caso hablamos de modelo paramétrico.
Por ejemplo, análisis de la variación (ANOVA) asume que son las distribuciones subyacentes normalmente distribuido y ése variaciones de las distribuciones que son comparadas sea similar. Coeficiente de correlación del producto-momento de Pearson también asume normalidad.
Mientras que son paramétricas las técnicas son robusto que es, conservan a menudo considerable energía para detectar diferencias o semejanzas aun cuando estas asunciones se violan - algunas distribuciones violan las asunciones tan marcado que a no paramétrico el alternativa es más probable detectar una diferencia o una semejanza.
El rincón del vago (s/f) Pruebas paramétricas: Son las más poderosas siempre que cumplan estos requisitos (1- Que las características que se estudian existan en la población. 2- Que en ella estén distribuidas normalmente. 3 Que el estadístico muestral da una estimación del parámetro).
Ventajas: Mayor potencia para rechazar Hº falsas o al igual potencia el ahorro de sujetos en las muestras, desarrollo estadístico superior, permiten hacer estimaciones de los parámetros indicando el margen de error que les afecta.
Inconvenientes: Su uso está limitado a una serie de restricciones.
(Autor del Blog)Estadísticas paramétricas son las técnicas estadísticas en las cuales se supone que las características del evento de estudio se encuentren en la población, se distribuyan de manera normal y cuyo estadístico muestral da una estimación del parámetro, todo ello para probar una hipótesis.
Referencias
Worldlingo.com (s/f) Estadística paramétrica Disponible en: http://www.worldlingo.com/ma/enwiki/es/Parametric_statistics Consultado el: 8.11.2010
El rincón del vago (s/f) Conceptos de estadística Disponible en: http://html.rincondelvago.com/conceptos-de-estadistica.html Consultado el: 8.11.2010
Estadístico
Rodas, Bolaños Ruiz,Barrientos Lira,Muñoz Díaz y Catalán Sicán (s/f)Un estadístico es una medida usada para describir alguna característica de una muestra , tal como una media aritmética, una mediana o una desviación estándar de una muestra.
Sánchez (s/f) Estadístico. Los datos o medidas que se obtienen sobre una muestra y por lo tanto una estimación de los parámetros.
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) En estadística un estadístico (muestral) es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico.
Más formalmente un estadístico es una función medible T que, dada una muestra estadística de valores (X1,X2,...,Xn), les asigna un número, T(X1,X2,...,Xn), que sirve para estimar determinado parámetro de la distribución de la que procede la muestra. Así, por ejemplo, la media de los valores de una muestra (media muestral) sirve para estimar la media de la población de la que se ha extraído la misma; la varianza muestral podría usarse para estimar la varianza poblacional, etc.[1] Esto se denomina como realizar una estimación puntual.
El rincón del vago (s/f) Estadístico. Una estadística es cualquier cantidad cuyo valor se pueda calcular a partir de datos muéstrales. Antes de obtener datos, hay incertidumbre en cuanto a que valor resulta de cualquier estadística particular. Por lo tanto, una estadística es una variable aleatoria y estará denotada por una letra mayúscula; una minúscula se emplea para representar el valor calculado u observado de la estadística.
(Autor del Blog)Estadístico muestral corresponde a aquellos los datos o medidas cuantitativas que se usan para describir cualquier característica de la muestra para estimar el parámetro de la distribución poblacional de la que procede la muestra, tales estadísticos son: media aritmética (media muestral), mediana, desviación estándar, varianza de la muestra
Referencias
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) Estadístico muestral http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstico_muestral Consultado el: 8.11.2010
Olger Rodas, Claudia Marilyn Bolaños Ruiz, Sandra Azucena Barrientos Lira. José Muñoz Díaz, Marisol Catalán SicánTEORIA BASICA DEL MUESTREOhttp://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtml Consultado el: 4.11.2010
El rincón del vago.(s//f) Glosario estadístico Disponible en: http://html.rincondelvago.com/glosario-estadistico.html Consultado el: 8.11.2010
Estadígrafo
Angelfire.com (s/f) Después de haber ordenado y descrito un conjunto de datos, aún el análisis resulta todavía un tanto incompleto; es necesario entonces resumir la información y facilitar así su análisis e interpretación utilizando ciertos indicadores.
A estos indicadores se les denomina también ESTADIGRAFOS o MEDIDAS DE RESUMEN, permiten hallar un valor numérico, el mismo que representa a toda la población o muestra en estudio.
CLASIFICACIÓN:
Las medidas de resumen más importantes se clasifican en tres grupos:
- Medidas de tendencia central : Media, mediana, moda
- Medidas de posición : Deciles, cuartiles, percentiles
- Medidas de dispersión : Desviación standard, varianza, coeficiente de variación
(Autor del Blog)Estadígrafo o medida de resumen es el indicador que facilita encontrar el valor numérico que representa a la muestra o población del evento de estudio y con el cual se puede resumir los datos o información para permitir el análisis y la interpretación del evento.
Referencias
Angelfire.com (s/f) ESTADÍGRAFOS, MEDIDAS DESCRIPTIVAS ó DE RESUMEN http://www.angelfire.com/sc/matasc/EyD/bioesta/medidas.htm Consultado el: 8.11.2010
Dato
Tripod (s/f) Dato estadístico:
Es un conjunto de valores numéricos que tienen relación significativa entre sí. Los mismos pueden ser comparados, analizados e interpretados en una investigación cualquiera. Se puede afirmar que son las expresiones numéricas obtenidas como consecuencia de observar un individuo de la población; por lo tanto, son las características que se han tomado en cuenta de cualquiera población para una investigación determinada.
(Autor del Blog)Dato o dato estadístico es el conjunto de valores o expresiones numéricas que se relacionan entre si. Ello les permite ser comparados, analizados e interpretados al estudiarse cualquier evento, porque son el resultado de las observaciones sobre la muestra de una población.
Histogramas
Cucei (s/f) El histograma es una gráfica de barras que permite describir el comportamiento de un conjunto de datos en cuanto a su tendencia central, forma y dispersión. El histograma permite que de un vistazo se pueda tener una idea objetiva sobre la calidad de un producto, el desempeño de un proceso o el impacto de una acción de mejora. La correcta utilización del histograma permite tomar decisiones no solo con base en la media, sino también con base en la dispersión y formas especiales de comportamiento de los datos. Su uso cotidiano facilita el entendimiento de la variabilidad y favorece la cultura de los datos y los hechos objetivos. .
López (2008) Un histograma es un resumen gráfico de la variación de un conjunto de datos. La naturaleza gráfica del histograma nos permite ver pautas que son difíciles de observar en una simple tabla numérica. Esta herramienta se utiliza especialmente en la Comprobación de teorías y Pruebas de validez.
(Autor del Blog)Histograma es un recurso de la estadística descriptiva que permite resumir los datos del evento de estudio en forma de grafica de barras para conocer la descripción o variación del conjunto de datos en relación a su tendencia central, forma y dispersión. Es útil en la comprobación de teorías y pruebas de validez.
Referencias
Cucei (s/f) Histograma Disponible en: http://www.cucei.udg.mx/~luisdegu/calidad_total/Unidad_2/7herbas/HISTOGRAMA/histograma.html
Gestiopolis.com (2008) Histograma Disponible en: http://www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/ger/histograma.htm Consultado el: 8.11.2010
Inferencia
Mitecnologico.com (s/f) Entendemos por inferencia cualquier proceso mediante el cual se obtienen conclusiones en base a la información conocida. Un argumento, por ejemplo es una inferencia, donde las premisas son los datos o expresiones conocidas y de ellas se desprende una conclusión. Una inferencia puede ser: Inductiva, deductiva, transductiva y abductiva.
García Cebrian (2001) La Inferencia estadística persigue la obtención de conclusiones sobre un gran número de datos, basándose en la observación de una muestra obtenida de ellos; también intenta medir su significación, es decir la confianza que nos merecen.
Todo nuestro estudio se basa en la normalidad de las distribuciones que empleamos, por lo que conviene que, antes de seguir adelante, repases la Distribución Normal.
Centro Virtual Cervantes (s/f) Inferencia
Se entiende por inferencia el proceso interpretativo efectuado por el interlocutor para deducir el significado implícito de un enunciado, teniendo en cuenta los datos que posee del contexto.
Dicho de otro modo, mediante la inferencia, el destinatario pone en relación lo que se dice explícitamente y lo que se dice de modo implícito. Por lo tanto, la inferencia es el proceso que lleva a la implicatura, esto es, al significado implícito.
El concepto procede de la lógica formal, donde con este nombre se designa un proceso de razonamiento deductivo, de modo que partiendo de unas premisas se llega a una conclusión que se sigue lógicamente de esas premisas. Sin embargo, la aplicación del término al proceso comunicativo se debe a H. P. Grice, quien desarrolla el primer modelo teórico de la comunicación, denominado principio de cooperación, sobre la base de un proceso inferencial que engloba:
•Los implícitos semánticos, esto es, la información que puede deducirse semánticamente de un enunciado. Así, en un enunciado como [Ana ha dejado de fumar] se deduce que [antes Ana fumaba].
•Los implícitos pragmáticos, esto es, la información no dicha, pero que se comunica, y que puede deducirse por el contexto, bien sea situacional como cultural, activando el conocimiento del mundo que se tiene almacenado en los marcos de conocimiento. Así, un enunciado como [Me encantan tus pendientes], dicho con gesticulación de entusiasmo, puede ser interpretado como una petición.
(Autor del Blog)Inferencia o inferencia estadística es el proceso a través del cual a partir de la observación de una muestra de datos se pueden extraer conclusiones y significación (confianza) de los mismos.
Referencias
Centro Virtual Cervantes (s/f) Disponible en: http://cvc.cervantes.es/ensenanza/biblioteca_ele/diccio_ele/diccionario/inferencia.htm Consultado el: 8.11.2010
García Cebrian, Ma J. (2001) INFERENCIA ESTADÍSTICA Disponible en:
http://descartes.cnice.mec.es/materiales_didacticos/inferencia_estadistica/index_inferencia.htm Consultado el: 8.11.2010
Mitecnologico.com (s/f) Inferencia Disponible en: http://www.mitecnologico.com/Main/Inferencia Consultado el: 8.11.2010
Universo
Tripod (s/f)Universo:En estadística es el nombre especifico que recibe particularmente en la investigación social la operación dentro de la delimitación del campo de investigación que tienen por objeto la determinación del conjunto de unidades de observaciones del conjunto de unidades de observación que van a ser investigadas. Para muchos investigadores él termino universo y población son sinónima. En general, el universo es la totalidad de elementos o características que conforman el ámbito de un estudio o investigación.
The free dictionary (2010) Conjunto de individuos o elementos que tienen una o más características en común y que se someten a un estudio estadístico: el universo de la encuesta lo constituyen personas de 18 a 65 años.
(Autor del Blog)Universo o universo estadístico es el conjunto de unidades sobre el evento de estudio que tienen una o varias características en común sobre el cual se realizan las observaciones
Población
Sánchez (s/f) Población. No es más que aquel conjunto de individuos o elementos que le podemos observar, medir una característica o atributo.
Ejemplos de población:
•El conjunto formado por todos los estudiantes universitarios en Cuba.
•El conjunto de todos los estudiantes de una Universidad.
•El conjunto de personas fumadoras de una región.
RENA (s/f) Población es la totalidad del fenómeno a estudiar, donde las unidades de población poseen una característica común, la que se estudia y da origen a los datos de la investigación.
Tripod (s/f) En estadística el concepto de población va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. En términos estadísticos, población es un conjunto finito o infinito de personas, animales o cosas que presentan características comunes, sobre los cuales se quiere efectuar un estudio determinado. En otras palabras, la población se define como la totalidad de los valores posibles (mediciones o conteos) de una característica particular de un grupo especificado de personas, animales o cosas que se desean estudiar en un momento determinado. Así, se puede hablar de la población de habitantes de un país, de la población de estudiantes universitarios de la zona sur del Estado Anzoátegui, de la población de casas de la Urbanización Los Ríos de la ciudad de El Tigre, el rendimiento académico de los estudiantes del IUTJAA, el número de carros marca Corola de la ciudad de El Tigre, la estatura de un grupo alumnos del IUTJAA, la talla, etc.
Fevola (s/f) Población: conjunto de elementos que son objeto de un estudio estadístico.
(Autor del Blog)Población es un conjunto limitado o ilimitado de unidades (personas, variables, casos, elementos u otros) que comparten características similares, sobre el cual se realiza determinado estudio. La misma la define quien requiere el estudio.
Referencias
Sánchez, A. C. (s/f) Muestreo y tamaño de muestra Disponible en: http://www.monografias.com/trabajos12/muestam/muestam.shtml Consultado el 8.11.2010
RENA (s/f) Población y muestra Ministerio del Poder Popular para ciencia, tecnología e industrias intermedias http://www.rena.edu.ve/cuartaEtapa/metodologia/Tema6.html Consultado el: 8.11.2010
Fevola, C. (s/f) Inferencia estadística. Disponible en: http://www.monografias.com/trabajos30/inferencia-estadistica/inferencia-estadistica.shtml Consultado el: 8.11.2010
Muestra
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) un subconjunto seleccionado de la población, llamado muestra
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística
RENA (s/f) Una muestra es un conjunto de unidades, una porción del total, que representa la conducta del universo en su conjunto. Una muestra, en un sentido amplio, no es más que eso, una parte del todo que se llama universo o población y que sirve para representarlo.
(Autor del Blog)Muestra, muestra estadística o muestra aleatoria corresponde al subconjunto de unidades (datos, individuos, casos u otros) elegida mediante algún criterio para estudiar a la porción total o población que representa.
Referencias
RENA (s/f) Población y muestra Ministerio del Poder Popular para ciencia, tecnología e industrias intermedias http://www.rena.edu.ve/cuartaEtapa/metodologia/Tema6.html Consultado el: 8.11.2010
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) Muestra estadística Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica Consultado el: 4.11.2010
Variable
Wikipedia.
La enciclopedia libre (s/f) Una variable es un símbolo que representa un elemento no especificado de un conjunto dado. Dicho conjunto es llamado conjunto universal de la variable, universo o variar de la variable, y cada elemento del conjunto es un valor de la variable. Sea x una variable cuyo universo es el conjunto {1,3,5,7,9,11,13}; entonces x puede tener cualquiera de esos valores: 1,2,3,5,7,9,11,13. En otras palabras x puede reemplazarse por cualquier entero positivo impar menor que 14. Por esta razón, a menudo se dice que una variable es un reemplazo de cualquier elemento de su universo y sistema solar.
Una variable es un elemento de una fórmula, proposición o algoritmo que puede adquirir o ser sustituido por un valor cualquiera (siempre dentro de su universo). Los valores que una variable es capaz de recibir, pueden estar definidos dentro de un rango, y/o estar limitados por razones o condiciones de pertenencia, al universo que les corresponde (en estos casos, el universo de la variable pasa a ser un subconjunto de un universo mayor, el que tendría sin las restricciones).
The free dicctionary (s/f) Factor o característica que puede variar en un determinado grupo de individuos o hechos, especialmente cuando se analizan para una investigación o un experimento: los científicos controlan las variables ambientales como la temperatura, humedad, presencia de nutrientes, etc.; en este gráfico, la variable estadística es el número de hijos que hay en cada una de las familias.
http://www.saludinvestiga.
org.ar/pdf/tutorias/articulo3
-tutorias.pdf Etimológicamente el término variable proviene del latín “variabilis”: cambiante.
Definición. Una variable es un símbolo que representa un elemento no determinado de un conjunto. Cada elemento de dicho conjunto corresponde a una categoría o valor de la variable y el conjunto de todas las categorías o valores posibles se denomina universo de la variable.
(Autor del Blog)Variable es el término que se utiliza para indicar que un aspecto, factor o característica de un evento de estudio puede variar, la cual puede ser representada por un símbolo que puede tener cualquier valor del conjunto de datos del evento en estudio.
Referencias
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) La Variable. Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Variable Consultado el 4.11.2010
The free dicctionary (s/f) Variable. Disponible en: http://es.thefreedictionary.com/variable Consultado el: 8.11.2010
http://www.saludinvestiga.org.ar/pdf/tutorias/articulo3-tutorias.pdf Variable. Consultado el 8.11.2010
Variable estadística
Vitutur (2010) Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Variable es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores.
Kalipedia.com (s/f) Una variable estadística es el conjunto de valores que pueden tomar las propiedades o características que se estudian en un conjunto de elementos.
Tipos Propiedades Ejemplos
Cualitativas Los valores de la variable no son números, sino cualidades. Género literario (novela, teatro...). Sexo (mujer, varón).
Cuantitativas Los valores que toma la variable son números. Edad. Altura.
A su vez, las variables cuantitativas presentan una división en discretas o continuas, dependiendo del número de valores que puedan tomar.
Tipos Propiedades
Discretas En cada tramo, la variable sólo puede tomar un número determinado de valores. Número de páginas de un libro. Puede tener 210 o 211, pero no 210,5.
Continuas La variable puede tomar tantos valores como queramos en el tramo. Altura. Puede ser 1,71; 1,715; 1,767...
Ejemplos de variables estadísticas son:
Variables cuantitativas: talla de camisa, número de primos.
Variables cualitativas: mes de nacimiento, calle en la que vivimos.
Variables cuantitativas discretas: número de hijos, edad, número de canastas triples en un partido de baloncesto, talla de pantalón.
Variables cuantitativas continuas: tiempo empleado en un trabajo, peso.
En una investigación estadística sobre variables cuantitativas o numéricas, comenzamos recopilando los datos objeto de nuestro estudio, para después ordenarlos, representarlos y, finalmente, analizarlos mediante instrumentos estadísticos, que nos ayudarán a resumir las conclusiones y obtener una idea global de nuestra exploración.
(Autor del Blog)Variable estadística es el conjunto de valores de aquella característica que poseen las unidades de estudio (personas, animales, objetos u otros).
Referencias
Vitutur (2010) Variable estadística. Disponible en: http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html Consultado el: 8.11.2010
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Variable estadística Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica 9.11.2010
Kalipedia.com (s/f) Variables estadísticas. Disponible en: http://www.kalipedia.com/matematicas-estadistica/tema/variables-estadisticas-clasificacion.html?x=20070926klpmateyp_6.Kes&ap=1 Consultado el: 9.11.2010
Variables nominales
Vitutur (2010) Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal. Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
(Autor del Blog)Variables nominales o cualitativas nominales corresponde a las características o cualidades del evento de estudio que no se miden con números ni admiten un criterio de orden.
Referencias
Vitutur (2010) Variable estadística. Disponible en: http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html Consultado el: 8.11.2010
Variables cualitativas
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) 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 son politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:
Variable cualitativa ordinal: También llamada variable cuasicuantitativa. 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, grave.
Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores o el lugar de residencia.
http://www.saludinvestiga.
org.ar/pdf/tutorias/articulo3-tutorias.pdf
Variable cualitativa: Es un símbolo que denota un conjunto de observables de conceptos de clase no ordenados. Las categorías posibles corresponden a subconjuntos disjuntos con n clases diferentes entre si, sin evidenciar un criterio de
orden preestablecido.
Barrios Calmaestra (2005) Variable cualitativa. Es aquella característica que no podemos expresar con números y hay que expresarla con palabras. Por ejemplo, el lugar de residencia.
Vitutur (2010) Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
(Autor del Blog)Variables cualitativas son las características de las unidades de estudio que se expresan con palabras no con números, las cuales se pueden dicotomizar (sí o no, mujer y hombre) o politómizar (tres o más valores).
Referencias
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica Consultado el: 8.11.2010
Barrios Calmaestra, L. (2005) Variables estadísticas Disponible en: http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/unidimensional_lbarrios/variables_est.htm Consultado el: 8.11.2010
Variables cuantitativas
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Variables cuantitativas. Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas. Las variables cuantitativas además pueden ser:
Variable discreta
Variable continua
Duductor (2010) Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta
Variable continua
Barrios Calmaestra (2005) Variable cuantitativa. Es cualquier característica que se puede expresar con números. Por ejemplo, el número de hermanos o la estatura. Dentro de esta variable podemos distinguir dos tipos:
Variable cuantitativa discreta.
Variable cuantitativa continua.
Vitutur (2010) Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta
Variable continua
Kalipedia (s/f) Aquella que se puede medir y se expresa numéricamente. Estos números reciben el nombre de datos. Los caracteres cuantitativos son de dos tipos: - Discretos: toman un número determinado de valores. - Continuo: Pueden tomar cualquier valor comprendido entre dos valores dados. Estos datos se agrupan en intervalos.
(Autor del Blog)Variables cuantitativas son las características de las unidades de estudio que se pueden medir y cuyos valores se expresar en números (datos), lo que permite las operaciones aritméticas con las variables.
Referencias
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica Consultado el: 8.11.2010
Duductor (2010) Variable cuantitativa. Disponible en; http://www.ditutor.com/estadistica/variable_cuantitativa.html Consultado el: 8.11.2010
Kalipedia (s/f) Variable cuantitativa. Disponible en: http://www.kalipedia.com/glosario/variable-cuantitativa.html?x=3004 Consultado el: 8.11.2010
Variables discretas
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) 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).
Duductor (2010) Variable discreta Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.
Barrios Calmaestra (2005) Variable cuantitativa discreta. Es aquella variable que puede tomar únicamente un número finito de valores. Por ejemplo, el número de hermanos.
(Autor del Blog)Variables discretas son el tipo de variables cuantitativas donde las características cuantificables de las unidades de estudio no pueden tomar valores intermedios entre dos valores específicos. Ejemplo: variables (número de hijos, hermanos, amigos) y valores (1, 2, 3, 4 o más)
Variables continuas
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) 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, ...), que solamente está limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que siempre exista un valor entre dos cualesquiera
Duductor (2010) Variable continua Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
Barrios Calmaestra (2005) Variable cuantitativa continúa. Es aquella variable que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo real. Por ejemplo, la estatura.
(Autor del Blog)Variables continuas son el tipo de variables cuantitativas donde las características cuantificables de las unidades de estudio si pueden tener valores intermedios entre dos valores específicos. Ejemplo: Variables (masa, altura, distancia) y valores (3,5 kg, 1,73 m, 16,3 km).
Nota: sus comentarios en acuerdo o desacuerdo con lo expuesto, permitirán actualizar esta información útil para expertos y novatos.
4.11.2010
Conceptos básicos de Estadística elaborados por el autor de este blog a partir del análisis de otros conceptos.
Estadística
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) La estadística es una ciencia referente a la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la resolución de la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
JORGE L. CASTILLO T. La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilado a partir de otros datos numéricos.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Conjunto de métodos científicos ligados a la toma, organización, recopilación, presentación y análisis de datos, tanto para la deducción de conclusiones como para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales análisis.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Ciencia que sirve para demostrar que dos personas han comido 1/2 pollo cada una, cuando en realidad una ha comido uno y la otra ninguno.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) La estadística es la ciencia que estudia los métodos que permiten realizar este proceso (encontrar y describir las variables de interés y las relaciones entre ellas) para variables aleatorias. Estos métodos permiten resumir datos y acotar el papel de la casualidad (azar).
Barrios Calmaestra (2005) La Estadística es la parte de las Matemáticas que se encarga del estudio de una determinada característica en una población, recogiendo los datos, organizándolos en tablas, representándolos gráficamente y analizándolos para sacar conclusiones de dicha población.
Según se haga el estudio sobre todos los elementos de la población o sobre un grupo de ella, vamos a diferenciar dos tipos de Estadística:
Estadística descriptiva. Realiza el estudio sobre la población completa, observando una característica de la misma y calculando unos parámetros que den información global de toda la población.
Estadística inferencial. Realiza el estudio descriptivo sobre un subconjunto de la población llamado muestra y, posteriormente, extiende los resultados obtenidos a toda la población.
Veamos dos ejemplos que nos aclaren estos dos tipos de Estadística:
(Autor del Blog)Estadística es la ciencia matemática utilizada para la recolección, análisis e interpretación de los datos sobre las características de un evento de estudio, con lo cual se describe, analiza, compara o explica la realidad del evento.
Referencias
Castillo T., J. L. (s/f) Estadística Disponible en: http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml Consultado el: 4.11.2010
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Bioestadística. Centro de Estudios Ramón Areces. Madrid. 1996. Disponible en: http://www.hrc.es/bioest/estadis_1.html Consultado el: 4.11.2010
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica Consultado el: 4.11.2010
Estadística descriptiva
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) La estadística descriptiva, que se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en 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, clústers, entre otros.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Estadística descriptiva: Trata de describir las variables aleatorias en las "muestras".
Pellegrini, C. (2007) * Descriptiva: tabula, representa y describe una serie de datos que pueden ser cuantitativos o cualitativos, sin sacar conclusiones.
Pellegrini, C. (2007) la estadística descriptiva o deductiva:
Analiza metódicamente los datos, simplificándolos y presentándolos en forma clara; eliminando la confusión característica de los datos preliminares. Permite la elaboración de cuadros, gráficos e índices bien calculados; suficientemente claros, como para disipar las dudas y la obscuridad de los datos masivos.
Se limita a describir los datos que se analizan, sin hacer inferencias en cuanto a datos no incluidos en la muestra.
Barrios Calmaestra (2005) Estadística descriptiva. Realiza el estudio sobre la población completa, observando una característica de la misma y calculando unos parámetros que den información global de toda la población.
Ejemplo 1. Cuando van a llegar cualquier tipo de elecciones, por ejemplo, las elecciones generales, es muy frecuente que los medios de comunicación, nos adelanten los resultados de encuestas o sondeos en los que se nos indica el resultado final de dichas elecciones con una precisión y con un error determinado. Estos sondeos son realizados por distintas técnicas sobre un grupo (muestra) más o menos numeroso de personas. Naturalmente, cuánto mayor sea el número de españoles con derecho a voto encuestados, mayor será la fiabilidad de la encuesta, pero también mayor será el coste del sondeo. El estudio de esta muestra se haría mediante estadística descriptiva, pero lo que nos interesa no es el resultado de este estudio reducido sino el resultado final de las elecciones. El paso de generalizar los resultados de la muestra a toda la población, se hace mediante técnicas de Estadística inferencial. La elección de la muestra debe hacerse mediante métodos de muestreo para que el estudio resulte lo más fiable posible.
Tripod.com (s/f) La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de los individuos de una población, su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee.
El proceso que sigue la estadística descriptiva para el estudio de una cierta población consta de los siguientes pasos:
1 Selección de caracteres dignos de ser estudiados.
2 Mediante encuesta o medición, obtención del valor de cada individuo en los caracteres seleccionados.
3 Elaboración de tablas de frecuencias, mediante la adecuada clasificación de los individuos dentro de cada carácter.
4 Representación gráfica de los resultados (elaboración de gráficos estadísticos).
5 Obtención de parámetros estadísticos, números que sintetizan los aspectos más relevantes de una distribución estadística.
(Autor del Blog)La estadística descriptiva es la modalidad de la estadística que sirve para tabular, representar y describir los datos cualitativos o cuantitativos, sin sacar conclusiones, sobre un evento de estudio en una población o muestra para que sean interpretados fácilmente a partir de parámetros como la media o gráficos como el histograma.
Referencias
Tripod.com (s/f) Estadística básica Disponible en: http://aldocgh.tripod.com/ Consultado el: 8.11.2010
Estadística inferencial
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) La estadística inferencial, que 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 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.
Pellegrini (2007) * Inferencial: infiere propiedades de gran número de datos recogidos de una muestra tomada de la población.
Pellegrini (2007) la estadística inductiva o inferencial: Provee conclusiones o inferencias, basándose en los datos simplificados y analizados; detectando las interrelaciones que pueden unirlos, las leyes que los rigen y eliminando las influencias del azar; llegando más allá de las verificaciones físicas posibles. Sobre la base de la muestra estudiada saca conclusiones, o sea, hace inferencia o inducción, en cuanto al universo o población, de donde se obtuvo dicha muestra.
Barrios Calmaestra (2005) Estadística inferencial. Realiza el estudio descriptivo sobre un subconjunto de la población llamado muestra y, posteriormente, extiende los resultados obtenidos a toda la población.
Ejemplo 2. Supongamos que estamos en un instituto con un número muy elevado de alumnos y alumnas, por ejemplo 500, y queremos hacer un estudio estadístico sobre su altura.
Un método sería pasar clase por clase y medirlos a todos, esto nos podría llevar un tiempo considerable pero sería la forma más exacta de hacer dicho estudio, aunque es fácil encontrarnos con ausencias y tendríamos que volver varios días y pasar lista para conseguir la estatura de todo el alumnado. Una vez que tengamos todos los datos en nuestro poder los resultados los obtendríamos mediante Estadística descriptiva.
Otra posibilidad podría ser pasar clase por clase, decirle a los alumnos y alumnas que anoten su estatura en un papel y recogerlos todos. También así tendríamos un estudio de Estadística descriptiva, aunque seguramente menos fiable que con el método anterior, pues casi con toda seguridad, y lo digo por experiencia, algunos alumnos escriban su estatura a cálculo y otros, con ganas de bromas, muy por encima o muy por debajo de la realidad.
Y otra posibilidad sería escoger una muestra, es decir un grupo de por ejemplo 50 personas, hacer el estudio descriptivo sobre ellas y después generalizarlo a todo el instituto con Estadística inferencial. En este caso, comprobaríamos por una parte que cuánto mayor sea la muestra más trabajo tendremos, pero más fiable será el resultado final y por otra, que la elección de la muestra debe hacerse de manera que permita también fiarnos del resultado obtenido. Si estamos en segundo de bachillerato, ¿podríamos coger como muestra los 50 alumnos de este curso? ¿Por qué? ¿Qué forma de elegir la muestra se te ocurre?
Tripod.com (s/f)
Estadística inferencial:
Es aquella rama de la estadística que apoyándose en el cálculo de probabilidades y a partir de datos muéstrales, efectúa estimaciones, decisiones, predicciones u otras generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos. Puede definirse como aquella rama de la estadística que hace posible la estimación de una característica de una población o la toma de una decisión referente a una población, fundamentándose sólo en los resultados de la muestra.
La estadística Inferencial, por otro lado, se refiere a la rama de la estadística que trata de los procesos inferenciales, la que a su vez vislumbra la teoría de estimación y prueba de hipótesis. Uno de los primordiales aspectos de la inferencia estadística es el proceso que radica en utilizar estadísticos muéstrales para adquirir conclusiones sobre los verdaderos parámetros de la población.
Los requerimientos de los métodos de la inferencia estadística se originan de la necesidad del muestreo. Al tornarse muy grande una población, comúnmente resulta demasiado costoso, prolongado en el tiempo y complicado obtener información de la población completa.
Las decisiones con respecto a las características de la población se deben basar en la información contenida en una muestra de esa población. La teoría de la probabilidad suministra él vínculo, determinando la probabilidad de que los resultados provenientes de la muestra reflejen los resultados que se obtendrían de la población.
La fidelidad de cualquier estimación tiene una importancia enorme. Esta precisión depende en gran parte de la forma de tomar la muestra y de la atención que se ponga en que esta muestra suministre una imagen fiable de la población, pero casi nunca la muestra representa la población en toda su plenitud, y de ello resultará un error muestral.
Pérez de Vargas, A. y Abraira, V. (1996) Estadística inductiva o inferencial: Trata de la generalización hacia las poblaciones de los resultados obtenidos en las muestras y de las condiciones bajo las cuales estas conclusiones son válidas. Se enfrenta básicamente con dos tipos de problemas: Estimación, que puede ser puntual o por intervalos. Contraste de hipótesis.
Instituto Superior de Técnicas y Prácticas Bancarias. (2009) La estadística inductiva o inferencia estadística es la parte de la estadística que generaliza los resultados muéstrales para inferir las características de una población, formulando hipótesis sobre la misma. Tiene por objeto tanto el conseguir la descripción de las poblaciones observadas a través de sus muestras, como el poder ajustar y contrastar aquellos modelos que dan a conocer el proceso formativo de determinadas poblaciones.
(Autor del Blog)Estadística inferencial o inductiva es la modalidad de la estadística que permite crear modelos, inferencias y predicciones sobre la población a partir de la muestra de datos del evento de estudio con observaciones al azar mediante el establecimiento de interrelaciones entre los datos, de leyes que los rigen o de la eliminación de las influencias del azar
Referencias
Instituto Superior de Técnicas y Prácticas Bancarias. (2009) Estadística inductiva. Disponible en: http://www.iberfinanzas.com/index.php/E/estadistica-inductiva.html Consultado el: 8.11.2010
Pellegrini, C. (2007) Estadística. Disponible en: http://ntics-ntics-estadistica.blogspot.com/2007/08/tipos-de-estadstica.html Consultado el: 8.11.2010
Estadísticas no paramétricas
Fevola (s/f) Pruebas no paramétricas: técnicas estadísticas que no hacen suposiciones restrictivas respecto a la forma de la distribución de población al realizar una prueba de hipótesis.
Los estadísticos han desarrollado técnicas útiles que no hacen suposiciones restrictivas respecto a la forma de las distribuciones de las poblaciones. Éstas se conocen como pruebas sin distribución, o pruebas no paramétricas. Las hipótesis de una probabilidad no paramétrica se refieren a algo distinto del valor de un parámetro de población
Ventajas de los métodos no paramétricos.
2.No requieren que hagamos la suposición de que una población está distribuida en forma de curva normal u otra forma específica.
3.Generalmente, son más fáciles de efectuar y comprender.
4.Algunas veces, ni siquiera se requiere el ordenamiento o clasificación formal.
Desventajas de los métodos no paramétricos.
2.Ignoran una cierta cantidad de información
3.A menudo, no son tan eficientes como las pruebas paramétricas. Cuando usamos pruebas no paramétricas, efectuamos un trueque: perdemos agudeza al estimar intervalos, pero ganamos la habilidad de usar menos información y calcular más rápidamente.
El rincón del vago (s/f) Pruebas no paramétricas: Son aquellas cuyo modelo estadístico no parte de supuestos acerca de la población o éstos son muy débiles y opera con datos ordinales y hasta nominales. Ventajas: Cálculo más sencillo, menos restrictivas incluso a niveles de medida tan elementales como ordinal o nominal, son especialmente adecuadas para muestras pequeñas donde suelen ser tan potentes como las paramétricas.
Inconvenientes: Menor potencia y desarrollo estadístico menor.
(Autor del Blog)Estadísticas no paramétricas, pruebas no paramétricas o sin distribución corresponden a las técnicas estadísticas en las cuales su modelo estadístico no establece condiciones sobre la distribución (curva normal u otra) de la población para probar la hipótesis, porque la hipótesis se relaciona algo diferente del valor de un parámetro de la población. Además, emplean niveles de medidas nominales u ordinales y son adecuadas en muestras pequeñas.
Referencias
El rincón del vago (s/f) Conceptos de estadística Disponible en: http://html.rincondelvago.com/conceptos-de-estadistica.html Consultado el: 8.11.2010
Estadística paramétrica
Worldlingo.com (s/f) Estadística paramétrica es la estadística donde asumen a la población para caber cualesquiera parametrized las distribuciones (lo más típicamente posible distribución normal).
Los métodos estadísticos deductivos paramétricos son procedimientos matemáticos para prueba estadística de la hipótesis cuáles asumen que las distribuciones de las variables que son determinadas pertenecen a sabido parametrized a familias de distribuciones de la probabilidad. En ese caso hablamos de modelo paramétrico.
Por ejemplo, análisis de la variación (ANOVA) asume que son las distribuciones subyacentes normalmente distribuido y ése variaciones de las distribuciones que son comparadas sea similar. Coeficiente de correlación del producto-momento de Pearson también asume normalidad.
Mientras que son paramétricas las técnicas son robusto que es, conservan a menudo considerable energía para detectar diferencias o semejanzas aun cuando estas asunciones se violan - algunas distribuciones violan las asunciones tan marcado que a no paramétrico el alternativa es más probable detectar una diferencia o una semejanza.
El rincón del vago (s/f) Pruebas paramétricas: Son las más poderosas siempre que cumplan estos requisitos (1- Que las características que se estudian existan en la población. 2- Que en ella estén distribuidas normalmente. 3 Que el estadístico muestral da una estimación del parámetro).
Ventajas: Mayor potencia para rechazar Hº falsas o al igual potencia el ahorro de sujetos en las muestras, desarrollo estadístico superior, permiten hacer estimaciones de los parámetros indicando el margen de error que les afecta.
Inconvenientes: Su uso está limitado a una serie de restricciones.
(Autor del Blog)Estadísticas paramétricas son las técnicas estadísticas en las cuales se supone que las características del evento de estudio se encuentren en la población, se distribuyan de manera normal y cuyo estadístico muestral da una estimación del parámetro, todo ello para probar una hipótesis.
Referencias
Worldlingo.com (s/f) Estadística paramétrica Disponible en: http://www.worldlingo.com/ma/enwiki/es/Parametric_statistics Consultado el: 8.11.2010
El rincón del vago (s/f) Conceptos de estadística Disponible en: http://html.rincondelvago.com/conceptos-de-estadistica.html Consultado el: 8.11.2010
Estadístico
Rodas, Bolaños Ruiz,Barrientos Lira,Muñoz Díaz y Catalán Sicán (s/f)Un estadístico es una medida usada para describir alguna característica de una muestra , tal como una media aritmética, una mediana o una desviación estándar de una muestra.
Sánchez (s/f) Estadístico. Los datos o medidas que se obtienen sobre una muestra y por lo tanto una estimación de los parámetros.
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) En estadística un estadístico (muestral) es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico.
Más formalmente un estadístico es una función medible T que, dada una muestra estadística de valores (X1,X2,...,Xn), les asigna un número, T(X1,X2,...,Xn), que sirve para estimar determinado parámetro de la distribución de la que procede la muestra. Así, por ejemplo, la media de los valores de una muestra (media muestral) sirve para estimar la media de la población de la que se ha extraído la misma; la varianza muestral podría usarse para estimar la varianza poblacional, etc.[1] Esto se denomina como realizar una estimación puntual.
El rincón del vago (s/f) Estadístico. Una estadística es cualquier cantidad cuyo valor se pueda calcular a partir de datos muéstrales. Antes de obtener datos, hay incertidumbre en cuanto a que valor resulta de cualquier estadística particular. Por lo tanto, una estadística es una variable aleatoria y estará denotada por una letra mayúscula; una minúscula se emplea para representar el valor calculado u observado de la estadística.
(Autor del Blog)Estadístico muestral corresponde a aquellos los datos o medidas cuantitativas que se usan para describir cualquier característica de la muestra para estimar el parámetro de la distribución poblacional de la que procede la muestra, tales estadísticos son: media aritmética (media muestral), mediana, desviación estándar, varianza de la muestra
Referencias
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) Estadístico muestral http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstico_muestral Consultado el: 8.11.2010
Olger Rodas, Claudia Marilyn Bolaños Ruiz, Sandra Azucena Barrientos Lira. José Muñoz Díaz, Marisol Catalán SicánTEORIA BASICA DEL MUESTREOhttp://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtml Consultado el: 4.11.2010
El rincón del vago.(s//f) Glosario estadístico Disponible en: http://html.rincondelvago.com/glosario-estadistico.html Consultado el: 8.11.2010
Estadígrafo
Angelfire.com (s/f) Después de haber ordenado y descrito un conjunto de datos, aún el análisis resulta todavía un tanto incompleto; es necesario entonces resumir la información y facilitar así su análisis e interpretación utilizando ciertos indicadores.
A estos indicadores se les denomina también ESTADIGRAFOS o MEDIDAS DE RESUMEN, permiten hallar un valor numérico, el mismo que representa a toda la población o muestra en estudio.
CLASIFICACIÓN:
Las medidas de resumen más importantes se clasifican en tres grupos:
- Medidas de tendencia central : Media, mediana, moda
- Medidas de posición : Deciles, cuartiles, percentiles
- Medidas de dispersión : Desviación standard, varianza, coeficiente de variación
(Autor del Blog)Estadígrafo o medida de resumen es el indicador que facilita encontrar el valor numérico que representa a la muestra o población del evento de estudio y con el cual se puede resumir los datos o información para permitir el análisis y la interpretación del evento.
Referencias
Angelfire.com (s/f) ESTADÍGRAFOS, MEDIDAS DESCRIPTIVAS ó DE RESUMEN http://www.angelfire.com/sc/matasc/EyD/bioesta/medidas.htm Consultado el: 8.11.2010
Dato
Tripod (s/f) Dato estadístico:
Es un conjunto de valores numéricos que tienen relación significativa entre sí. Los mismos pueden ser comparados, analizados e interpretados en una investigación cualquiera. Se puede afirmar que son las expresiones numéricas obtenidas como consecuencia de observar un individuo de la población; por lo tanto, son las características que se han tomado en cuenta de cualquiera población para una investigación determinada.
(Autor del Blog)Dato o dato estadístico es el conjunto de valores o expresiones numéricas que se relacionan entre si. Ello les permite ser comparados, analizados e interpretados al estudiarse cualquier evento, porque son el resultado de las observaciones sobre la muestra de una población.
Histogramas
Cucei (s/f) El histograma es una gráfica de barras que permite describir el comportamiento de un conjunto de datos en cuanto a su tendencia central, forma y dispersión. El histograma permite que de un vistazo se pueda tener una idea objetiva sobre la calidad de un producto, el desempeño de un proceso o el impacto de una acción de mejora. La correcta utilización del histograma permite tomar decisiones no solo con base en la media, sino también con base en la dispersión y formas especiales de comportamiento de los datos. Su uso cotidiano facilita el entendimiento de la variabilidad y favorece la cultura de los datos y los hechos objetivos. .
López (2008) Un histograma es un resumen gráfico de la variación de un conjunto de datos. La naturaleza gráfica del histograma nos permite ver pautas que son difíciles de observar en una simple tabla numérica. Esta herramienta se utiliza especialmente en la Comprobación de teorías y Pruebas de validez.
(Autor del Blog)Histograma es un recurso de la estadística descriptiva que permite resumir los datos del evento de estudio en forma de grafica de barras para conocer la descripción o variación del conjunto de datos en relación a su tendencia central, forma y dispersión. Es útil en la comprobación de teorías y pruebas de validez.
Referencias
Cucei (s/f) Histograma Disponible en: http://www.cucei.udg.mx/~luisdegu/calidad_total/Unidad_2/7herbas/HISTOGRAMA/histograma.html
Gestiopolis.com (2008) Histograma Disponible en: http://www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/ger/histograma.htm Consultado el: 8.11.2010
Inferencia
Mitecnologico.com (s/f) Entendemos por inferencia cualquier proceso mediante el cual se obtienen conclusiones en base a la información conocida. Un argumento, por ejemplo es una inferencia, donde las premisas son los datos o expresiones conocidas y de ellas se desprende una conclusión. Una inferencia puede ser: Inductiva, deductiva, transductiva y abductiva.
García Cebrian (2001) La Inferencia estadística persigue la obtención de conclusiones sobre un gran número de datos, basándose en la observación de una muestra obtenida de ellos; también intenta medir su significación, es decir la confianza que nos merecen.
Todo nuestro estudio se basa en la normalidad de las distribuciones que empleamos, por lo que conviene que, antes de seguir adelante, repases la Distribución Normal.
Centro Virtual Cervantes (s/f) Inferencia
Se entiende por inferencia el proceso interpretativo efectuado por el interlocutor para deducir el significado implícito de un enunciado, teniendo en cuenta los datos que posee del contexto.
Dicho de otro modo, mediante la inferencia, el destinatario pone en relación lo que se dice explícitamente y lo que se dice de modo implícito. Por lo tanto, la inferencia es el proceso que lleva a la implicatura, esto es, al significado implícito.
El concepto procede de la lógica formal, donde con este nombre se designa un proceso de razonamiento deductivo, de modo que partiendo de unas premisas se llega a una conclusión que se sigue lógicamente de esas premisas. Sin embargo, la aplicación del término al proceso comunicativo se debe a H. P. Grice, quien desarrolla el primer modelo teórico de la comunicación, denominado principio de cooperación, sobre la base de un proceso inferencial que engloba:
•Los implícitos semánticos, esto es, la información que puede deducirse semánticamente de un enunciado. Así, en un enunciado como [Ana ha dejado de fumar] se deduce que [antes Ana fumaba].
•Los implícitos pragmáticos, esto es, la información no dicha, pero que se comunica, y que puede deducirse por el contexto, bien sea situacional como cultural, activando el conocimiento del mundo que se tiene almacenado en los marcos de conocimiento. Así, un enunciado como [Me encantan tus pendientes], dicho con gesticulación de entusiasmo, puede ser interpretado como una petición.
(Autor del Blog)Inferencia o inferencia estadística es el proceso a través del cual a partir de la observación de una muestra de datos se pueden extraer conclusiones y significación (confianza) de los mismos.
Referencias
Centro Virtual Cervantes (s/f) Disponible en: http://cvc.cervantes.es/ensenanza/biblioteca_ele/diccio_ele/diccionario/inferencia.htm Consultado el: 8.11.2010
García Cebrian, Ma J. (2001) INFERENCIA ESTADÍSTICA Disponible en:
http://descartes.cnice.mec.es/materiales_didacticos/inferencia_estadistica/index_inferencia.htm Consultado el: 8.11.2010
Mitecnologico.com (s/f) Inferencia Disponible en: http://www.mitecnologico.com/Main/Inferencia Consultado el: 8.11.2010
Universo
Tripod (s/f)Universo:En estadística es el nombre especifico que recibe particularmente en la investigación social la operación dentro de la delimitación del campo de investigación que tienen por objeto la determinación del conjunto de unidades de observaciones del conjunto de unidades de observación que van a ser investigadas. Para muchos investigadores él termino universo y población son sinónima. En general, el universo es la totalidad de elementos o características que conforman el ámbito de un estudio o investigación.
The free dictionary (2010) Conjunto de individuos o elementos que tienen una o más características en común y que se someten a un estudio estadístico: el universo de la encuesta lo constituyen personas de 18 a 65 años.
(Autor del Blog)Universo o universo estadístico es el conjunto de unidades sobre el evento de estudio que tienen una o varias características en común sobre el cual se realizan las observaciones
Población
Sánchez (s/f) Población. No es más que aquel conjunto de individuos o elementos que le podemos observar, medir una característica o atributo.
Ejemplos de población:
•El conjunto formado por todos los estudiantes universitarios en Cuba.
•El conjunto de todos los estudiantes de una Universidad.
•El conjunto de personas fumadoras de una región.
RENA (s/f) Población es la totalidad del fenómeno a estudiar, donde las unidades de población poseen una característica común, la que se estudia y da origen a los datos de la investigación.
Tripod (s/f) En estadística el concepto de población va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. En términos estadísticos, población es un conjunto finito o infinito de personas, animales o cosas que presentan características comunes, sobre los cuales se quiere efectuar un estudio determinado. En otras palabras, la población se define como la totalidad de los valores posibles (mediciones o conteos) de una característica particular de un grupo especificado de personas, animales o cosas que se desean estudiar en un momento determinado. Así, se puede hablar de la población de habitantes de un país, de la población de estudiantes universitarios de la zona sur del Estado Anzoátegui, de la población de casas de la Urbanización Los Ríos de la ciudad de El Tigre, el rendimiento académico de los estudiantes del IUTJAA, el número de carros marca Corola de la ciudad de El Tigre, la estatura de un grupo alumnos del IUTJAA, la talla, etc.
Fevola (s/f) Población: conjunto de elementos que son objeto de un estudio estadístico.
(Autor del Blog)Población es un conjunto limitado o ilimitado de unidades (personas, variables, casos, elementos u otros) que comparten características similares, sobre el cual se realiza determinado estudio. La misma la define quien requiere el estudio.
Referencias
Sánchez, A. C. (s/f) Muestreo y tamaño de muestra Disponible en: http://www.monografias.com/trabajos12/muestam/muestam.shtml Consultado el 8.11.2010
RENA (s/f) Población y muestra Ministerio del Poder Popular para ciencia, tecnología e industrias intermedias http://www.rena.edu.ve/cuartaEtapa/metodologia/Tema6.html Consultado el: 8.11.2010
Fevola, C. (s/f) Inferencia estadística. Disponible en: http://www.monografias.com/trabajos30/inferencia-estadistica/inferencia-estadistica.shtml Consultado el: 8.11.2010
Muestra
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) un subconjunto seleccionado de la población, llamado muestra
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística
RENA (s/f) Una muestra es un conjunto de unidades, una porción del total, que representa la conducta del universo en su conjunto. Una muestra, en un sentido amplio, no es más que eso, una parte del todo que se llama universo o población y que sirve para representarlo.
(Autor del Blog)Muestra, muestra estadística o muestra aleatoria corresponde al subconjunto de unidades (datos, individuos, casos u otros) elegida mediante algún criterio para estudiar a la porción total o población que representa.
Referencias
RENA (s/f) Población y muestra Ministerio del Poder Popular para ciencia, tecnología e industrias intermedias http://www.rena.edu.ve/cuartaEtapa/metodologia/Tema6.html Consultado el: 8.11.2010
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) Muestra estadística Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica Consultado el: 4.11.2010
Variable
Wikipedia.
La enciclopedia libre (s/f) Una variable es un símbolo que representa un elemento no especificado de un conjunto dado. Dicho conjunto es llamado conjunto universal de la variable, universo o variar de la variable, y cada elemento del conjunto es un valor de la variable. Sea x una variable cuyo universo es el conjunto {1,3,5,7,9,11,13}; entonces x puede tener cualquiera de esos valores: 1,2,3,5,7,9,11,13. En otras palabras x puede reemplazarse por cualquier entero positivo impar menor que 14. Por esta razón, a menudo se dice que una variable es un reemplazo de cualquier elemento de su universo y sistema solar.
Una variable es un elemento de una fórmula, proposición o algoritmo que puede adquirir o ser sustituido por un valor cualquiera (siempre dentro de su universo). Los valores que una variable es capaz de recibir, pueden estar definidos dentro de un rango, y/o estar limitados por razones o condiciones de pertenencia, al universo que les corresponde (en estos casos, el universo de la variable pasa a ser un subconjunto de un universo mayor, el que tendría sin las restricciones).
The free dicctionary (s/f) Factor o característica que puede variar en un determinado grupo de individuos o hechos, especialmente cuando se analizan para una investigación o un experimento: los científicos controlan las variables ambientales como la temperatura, humedad, presencia de nutrientes, etc.; en este gráfico, la variable estadística es el número de hijos que hay en cada una de las familias.
http://www.saludinvestiga.
org.ar/pdf/tutorias/articulo3
-tutorias.pdf Etimológicamente el término variable proviene del latín “variabilis”: cambiante.
Definición. Una variable es un símbolo que representa un elemento no determinado de un conjunto. Cada elemento de dicho conjunto corresponde a una categoría o valor de la variable y el conjunto de todas las categorías o valores posibles se denomina universo de la variable.
(Autor del Blog)Variable es el término que se utiliza para indicar que un aspecto, factor o característica de un evento de estudio puede variar, la cual puede ser representada por un símbolo que puede tener cualquier valor del conjunto de datos del evento en estudio.
Referencias
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) La Variable. Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Variable Consultado el 4.11.2010
The free dicctionary (s/f) Variable. Disponible en: http://es.thefreedictionary.com/variable Consultado el: 8.11.2010
http://www.saludinvestiga.org.ar/pdf/tutorias/articulo3-tutorias.pdf Variable. Consultado el 8.11.2010
Variable estadística
Vitutur (2010) Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Variable es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores.
Kalipedia.com (s/f) Una variable estadística es el conjunto de valores que pueden tomar las propiedades o características que se estudian en un conjunto de elementos.
Tipos Propiedades Ejemplos
Cualitativas Los valores de la variable no son números, sino cualidades. Género literario (novela, teatro...). Sexo (mujer, varón).
Cuantitativas Los valores que toma la variable son números. Edad. Altura.
A su vez, las variables cuantitativas presentan una división en discretas o continuas, dependiendo del número de valores que puedan tomar.
Tipos Propiedades
Discretas En cada tramo, la variable sólo puede tomar un número determinado de valores. Número de páginas de un libro. Puede tener 210 o 211, pero no 210,5.
Continuas La variable puede tomar tantos valores como queramos en el tramo. Altura. Puede ser 1,71; 1,715; 1,767...
Ejemplos de variables estadísticas son:
Variables cuantitativas: talla de camisa, número de primos.
Variables cualitativas: mes de nacimiento, calle en la que vivimos.
Variables cuantitativas discretas: número de hijos, edad, número de canastas triples en un partido de baloncesto, talla de pantalón.
Variables cuantitativas continuas: tiempo empleado en un trabajo, peso.
En una investigación estadística sobre variables cuantitativas o numéricas, comenzamos recopilando los datos objeto de nuestro estudio, para después ordenarlos, representarlos y, finalmente, analizarlos mediante instrumentos estadísticos, que nos ayudarán a resumir las conclusiones y obtener una idea global de nuestra exploración.
(Autor del Blog)Variable estadística es el conjunto de valores de aquella característica que poseen las unidades de estudio (personas, animales, objetos u otros).
Referencias
Vitutur (2010) Variable estadística. Disponible en: http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html Consultado el: 8.11.2010
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Variable estadística Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica 9.11.2010
Kalipedia.com (s/f) Variables estadísticas. Disponible en: http://www.kalipedia.com/matematicas-estadistica/tema/variables-estadisticas-clasificacion.html?x=20070926klpmateyp_6.Kes&ap=1 Consultado el: 9.11.2010
Variables nominales
Vitutur (2010) Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal. Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
(Autor del Blog)Variables nominales o cualitativas nominales corresponde a las características o cualidades del evento de estudio que no se miden con números ni admiten un criterio de orden.
Referencias
Vitutur (2010) Variable estadística. Disponible en: http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html Consultado el: 8.11.2010
Variables cualitativas
Wikipedia. La enciclopedia libre (s/f) 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 son politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:
Variable cualitativa ordinal: También llamada variable cuasicuantitativa. 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, grave.
Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores o el lugar de residencia.
http://www.saludinvestiga.
org.ar/pdf/tutorias/articulo3-tutorias.pdf
Variable cualitativa: Es un símbolo que denota un conjunto de observables de conceptos de clase no ordenados. Las categorías posibles corresponden a subconjuntos disjuntos con n clases diferentes entre si, sin evidenciar un criterio de
orden preestablecido.
Barrios Calmaestra (2005) Variable cualitativa. Es aquella característica que no podemos expresar con números y hay que expresarla con palabras. Por ejemplo, el lugar de residencia.
Vitutur (2010) Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
(Autor del Blog)Variables cualitativas son las características de las unidades de estudio que se expresan con palabras no con números, las cuales se pueden dicotomizar (sí o no, mujer y hombre) o politómizar (tres o más valores).
Referencias
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica Consultado el: 8.11.2010
Barrios Calmaestra, L. (2005) Variables estadísticas Disponible en: http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/unidimensional_lbarrios/variables_est.htm Consultado el: 8.11.2010
Variables cuantitativas
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Variables cuantitativas. Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas. Las variables cuantitativas además pueden ser:
Variable discreta
Variable continua
Duductor (2010) Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta
Variable continua
Barrios Calmaestra (2005) Variable cuantitativa. Es cualquier característica que se puede expresar con números. Por ejemplo, el número de hermanos o la estatura. Dentro de esta variable podemos distinguir dos tipos:
Variable cuantitativa discreta.
Variable cuantitativa continua.
Vitutur (2010) Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta
Variable continua
Kalipedia (s/f) Aquella que se puede medir y se expresa numéricamente. Estos números reciben el nombre de datos. Los caracteres cuantitativos son de dos tipos: - Discretos: toman un número determinado de valores. - Continuo: Pueden tomar cualquier valor comprendido entre dos valores dados. Estos datos se agrupan en intervalos.
(Autor del Blog)Variables cuantitativas son las características de las unidades de estudio que se pueden medir y cuyos valores se expresar en números (datos), lo que permite las operaciones aritméticas con las variables.
Referencias
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica Consultado el: 8.11.2010
Duductor (2010) Variable cuantitativa. Disponible en; http://www.ditutor.com/estadistica/variable_cuantitativa.html Consultado el: 8.11.2010
Kalipedia (s/f) Variable cuantitativa. Disponible en: http://www.kalipedia.com/glosario/variable-cuantitativa.html?x=3004 Consultado el: 8.11.2010
Variables discretas
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) 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).
Duductor (2010) Variable discreta Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.
Barrios Calmaestra (2005) Variable cuantitativa discreta. Es aquella variable que puede tomar únicamente un número finito de valores. Por ejemplo, el número de hermanos.
(Autor del Blog)Variables discretas son el tipo de variables cuantitativas donde las características cuantificables de las unidades de estudio no pueden tomar valores intermedios entre dos valores específicos. Ejemplo: variables (número de hijos, hermanos, amigos) y valores (1, 2, 3, 4 o más)
Variables continuas
Wikipedia. La enciclopedia libre. (s/f) 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, ...), que solamente está limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que siempre exista un valor entre dos cualesquiera
Duductor (2010) Variable continua Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
Barrios Calmaestra (2005) Variable cuantitativa continúa. Es aquella variable que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo real. Por ejemplo, la estatura.
(Autor del Blog)Variables continuas son el tipo de variables cuantitativas donde las características cuantificables de las unidades de estudio si pueden tener valores intermedios entre dos valores específicos. Ejemplo: Variables (masa, altura, distancia) y valores (3,5 kg, 1,73 m, 16,3 km).
Nota: sus comentarios en acuerdo o desacuerdo con lo expuesto, permitirán actualizar esta información útil para expertos y novatos.
martes, 21 de septiembre de 2010
domingo, 1 de agosto de 2010
Nuevos horizontes epistemológicos y metodológicos
Nuevos horizontes epistemológicos y metodológicos
para la investigación en educación
(Ensayo)
Antonio Pérez Villegas
20, julio, 2010
De la obra de José A. Yuni y Claudio A. Urbano. Mapas y herramientas para conocer la escuela Investigación etnográfica. Investigación acción, pueden extraerse al menos dos lecciones fundamentales para la investigación en la educación. La primera, epistemológica y una segunda, metodológica. Un somero análisis de cada una es lo que sigue a continuación.
La primera lección de Yuni y Urbano, que corresponde a lo epistemológico, ellos clarifican de manera irrefutable que la forma de ver la realidad e inclusive de vivirla no es sino producto de un condicionamiento cultural. La demostración de ello son sus derivados materiales como la medición del tiempo hasta la misma educación, con la cual se incorporan valores, creencias, actitudes y acciones tendientes todas a confirmar que el mundo es producto sólo de la razón y la lógica.
De lo anterior se entiende que la investigación en el ámbito educativo, como actividad para generar nuevos conocimientos se oriente hacia lo educativo como medible y comprobable. Y por qué no, que los investigadores y los docentes se afanen en crear leyes aplicables a todas las circunstancias educativas.
Ese condicionamiento cultural, que lleva por nombre positivismo, pone límites en la comprensión de la interacción social así como también en la manera de hacer ciencia o generar conocimiento. Sin embargo, este paradigma no se sostiene tanto como se le cree, por cuanto existen hallazgos que comprueban que la dimensión bio perceptiva de los seres humanos los lleva a percibir e interpretar la realidad de manera distinta, por lo que no hay percepción objetiva alguna.
Yuni y Urbano, aclaran entonces que los seres humanos hemos estado profundamente condicionados por la objetividad, y es en el siglo XX cuando se pone de manifiesto que los seres humanos somos seres de significados. De allí que también el proceso investigativo pueda liberarse del tal condicionamiento y más en el plano educativo para lograr nuevos conocimientos a partir de los significados que hacen las personas que en este plano de la realidad se encuentran, para ello la investigación educativa debe adecuar sus métodos de investigación. Se abre así, la posibilidad del paradigma interpretativo.
Con respecto a la segunda lección de Yuni y Urbano para la investigación en educación, ésta proviene de la descripción exhaustiva de la esencia de lo que son los métodos etnográfico y de investigación acción. Tanto en la etnografía como en la investigación acción sean cuales sean sus técnicas para recoger la información se orientan en torno a la idea de atender a la complejidad de los hechos, a la importancia de los significados que cada persona o grupo formula y además, al rigor que la ciencia impone para que lo obtenido tenga validez a partir de la combinación de los significados de las personas o las técnicas que intervienen.
Una variedad de técnicas acompañan al método etnográfico y el de la investigación acción que van desde la observación participante hasta la entrevista en profundidad. Tal variedad permite la combinación de las mismas, que como ya se dijo dependen de las necesidades del investigador o coinvestigadores y según la situación en estudio.
En definitiva estas dos lecciones permiten la ampliación de los conocimientos en el ámbito de lo social, de eso que hacen a diario los seres humanos, quienes crean, desarrollan, transforman y comparten significados con profundos efectos en sus vidas.
para la investigación en educación
(Ensayo)
Antonio Pérez Villegas
20, julio, 2010
De la obra de José A. Yuni y Claudio A. Urbano. Mapas y herramientas para conocer la escuela Investigación etnográfica. Investigación acción, pueden extraerse al menos dos lecciones fundamentales para la investigación en la educación. La primera, epistemológica y una segunda, metodológica. Un somero análisis de cada una es lo que sigue a continuación.
La primera lección de Yuni y Urbano, que corresponde a lo epistemológico, ellos clarifican de manera irrefutable que la forma de ver la realidad e inclusive de vivirla no es sino producto de un condicionamiento cultural. La demostración de ello son sus derivados materiales como la medición del tiempo hasta la misma educación, con la cual se incorporan valores, creencias, actitudes y acciones tendientes todas a confirmar que el mundo es producto sólo de la razón y la lógica.
De lo anterior se entiende que la investigación en el ámbito educativo, como actividad para generar nuevos conocimientos se oriente hacia lo educativo como medible y comprobable. Y por qué no, que los investigadores y los docentes se afanen en crear leyes aplicables a todas las circunstancias educativas.
Ese condicionamiento cultural, que lleva por nombre positivismo, pone límites en la comprensión de la interacción social así como también en la manera de hacer ciencia o generar conocimiento. Sin embargo, este paradigma no se sostiene tanto como se le cree, por cuanto existen hallazgos que comprueban que la dimensión bio perceptiva de los seres humanos los lleva a percibir e interpretar la realidad de manera distinta, por lo que no hay percepción objetiva alguna.
Yuni y Urbano, aclaran entonces que los seres humanos hemos estado profundamente condicionados por la objetividad, y es en el siglo XX cuando se pone de manifiesto que los seres humanos somos seres de significados. De allí que también el proceso investigativo pueda liberarse del tal condicionamiento y más en el plano educativo para lograr nuevos conocimientos a partir de los significados que hacen las personas que en este plano de la realidad se encuentran, para ello la investigación educativa debe adecuar sus métodos de investigación. Se abre así, la posibilidad del paradigma interpretativo.
Con respecto a la segunda lección de Yuni y Urbano para la investigación en educación, ésta proviene de la descripción exhaustiva de la esencia de lo que son los métodos etnográfico y de investigación acción. Tanto en la etnografía como en la investigación acción sean cuales sean sus técnicas para recoger la información se orientan en torno a la idea de atender a la complejidad de los hechos, a la importancia de los significados que cada persona o grupo formula y además, al rigor que la ciencia impone para que lo obtenido tenga validez a partir de la combinación de los significados de las personas o las técnicas que intervienen.
Una variedad de técnicas acompañan al método etnográfico y el de la investigación acción que van desde la observación participante hasta la entrevista en profundidad. Tal variedad permite la combinación de las mismas, que como ya se dijo dependen de las necesidades del investigador o coinvestigadores y según la situación en estudio.
En definitiva estas dos lecciones permiten la ampliación de los conocimientos en el ámbito de lo social, de eso que hacen a diario los seres humanos, quienes crean, desarrollan, transforman y comparten significados con profundos efectos en sus vidas.
lunes, 5 de abril de 2010
¿Es el fin de la objetividad?
Antonio Pérez Villegas
(Diciembre, 2009)
Gallego-Badillo se propone en el capítulo titulado "Ideas sobre el conocimiento, aparecido en su obra Discurso constructivista sobre a ciencias experimentales. Una concepción actual del conocimiento científico", describir una serie de posturas sobre la ciencia que considera las fuentes de la epistemología constructivista la cual contrapone al empírico positivista.
El artículo parte de esas fuentes como el momento en que se conoce empleando la razón y dejando de lado los mitos. Sigue con Platón para quien conocer es intuir las ideas eternas. En consecuencia la ciencia no se construye sobre lo material, debido a lo cambiante del mundo real. Además, este conocimiento es innato.
En Aristóteles el conocimiento tiene su raíz en lo material, conocimiento que se capta por los sentidos. Santo Tomás de Aquino confirma que se conoce por los sentidos. En la Edad Media se establece la noción de objetividad con F. Bacon y con ella se inicia la Modernidad.
Con los aportes de Galileo se demuestra que el conocimiento sólo se logra si se cuenta con supuestos, un de ellos es que la realidad ésta sometida por relaciones geométricas y el cálculo. Al integrar el arte y las ideas, la ciencia se hace instrumental, donde el objeto de la ciencia no es la naturaleza, sino la interacción materia/energía, para esto se hace experimentos.
La comprensión que hace Newton de la ciencia plantea que el conocimiento es producto no sólo de descripciones y explicaciones matemáticas sobre la realidad, sino también del control instrumental sobre esa realidad.
Posteriormente y con el surgimiento de nuevas ciencias experimentales, como la geometría no euclidiana y la mecánica cuántica, el conocimiento ha de admitir los siguientes aspectos: el espacio y el tiempo son relativos, los conceptos son construcciones a partir de supuestos previos sobre la realidad, no hay precisión prefijada en las observaciones, la noción de objetividad se ve alterada porque lo observado se ve afectado por la observación, el objeto de la ciencia es el propio conocimiento del conocedor, no es posible la predicción lineal o determinista, sino leyes como leyes estadísticas, y finalmente, el conocimiento no es reflejo de la realidad ni producto del descubrimiento.
Finalmente, Gallego-Badillo plantea otro antecedente de la epistemología constructivista, como lo es la teoría del caos con la cual se abre la noción de ciencia que ha de ocuparse del estudio de la realidad como sistemas complejos.
Lo que permite comprender el artículo de Gallego-Badillo es lo fascinante que resulta el conocer la evolución de las ideas y en consecuencia las acciones relacionadas con la noción de ciencia o de adquirir conocimiento de cada momento. Desde una reducida noción de la ciencia como intuir las ideas innatas hasta una noción de ciencia donde no es la realidad lo que se conoce, sino lo que supone de ésta como sistema de complejidades, da oportunidad para que se abran nuevos métodos para hacer ciencia y ocuparse de lo social.
Ahora bien, uno de los aspectos interesantes a destacar en esta evolución de nociones es la que tiene que ver con la superación de la idea de la objetividad. En efecto si con F. Bacon se garantizaba la objetividad, de modo que era posible describir el mundo sin prejuicios, tal y como funciona, bajo el principio de incertidumbre se pone en claro que la observación afecta lo observado de tal manera que no hay predicción o medición precisa posible.
Frente a ello, es oportuno preguntarse: ¿qué impacto tiene la supresión de la objetividad sobre las ciencias sociales? Al respecto, el texto de Gallego-Badillo pone en claro que, primero, no es posible abordar la realidad social como se hace en la ciencia con predominio del empirismo.
Una realidad social como lo es la educación que se estudie únicamente bajo la comprensión empirista implica atender los diferentes sistemas de esa compleja realidad como un sistema estático. Implica también que lo educativo no tiene relación con otras realidades, entre ellas la económica, la política o la ética, cuando en realidad tienen interacción mutua con la educación.
Segundo, al ubicar la objetividad en el nivel que le corresponde en el contexto educativo supone que los observadores, entiéndase los planificadores de la políticas curriculares no serían los únicos indicados para conducir una actividad humana que está ligada a la sobre vivencia de los propios seres humanos.
Los planificadores son quienes evalúan el acto educativo y reorientan su misión según las exigencias públicas que hagan los gobiernos. Si bien es cierto que esa es la misión de los planificadores, lo ético es admitir que quienes participan de la labor educativa padres, estudiantes, docentes, políticos han de aportar su comprensión de la misión planificadora.
Tercero, como la educación es una actividad colectiva es obvio entender que una participación masiva sobre la educación resulta aún más complicada, que si se le compara con la toma de decisión establecida desde una oficina ministerial, no obstante resulta un reto actual para los países en vías de desarrollo. La participación deberá hacerse de manera gradual y en la medida en que los resultados comprueben el éxito de la integración de criterios.
Sin embargo, queda una primera actividad por hacer y ésta es la de superar culturalmente la noción la objetividad del otro o de los países más desarrollados. Los participantes de la educación bien podrían reflexionar sobre una propuesta planteada por Orlando Albornoz en su obra del año 2000, Cuba y China. ¿Son opciones académicas para Venezuela? que consiste en tomar iniciativas no de los países muy desarrollados, sino de aquellos con quienes se tiene semejanza.
En conclusión, el tema de la objetividad amerita más reflexiones, no para suprimirla, sino integrarla con las nuevas nociones. Luego se ha de estar atento a las consecuencias de esas integraciones para la construcción de conocimientos, en ámbitos como el educativo y a su vez en la investigación en la educación.
(Diciembre, 2009)
Gallego-Badillo se propone en el capítulo titulado "Ideas sobre el conocimiento, aparecido en su obra Discurso constructivista sobre a ciencias experimentales. Una concepción actual del conocimiento científico", describir una serie de posturas sobre la ciencia que considera las fuentes de la epistemología constructivista la cual contrapone al empírico positivista.
El artículo parte de esas fuentes como el momento en que se conoce empleando la razón y dejando de lado los mitos. Sigue con Platón para quien conocer es intuir las ideas eternas. En consecuencia la ciencia no se construye sobre lo material, debido a lo cambiante del mundo real. Además, este conocimiento es innato.
En Aristóteles el conocimiento tiene su raíz en lo material, conocimiento que se capta por los sentidos. Santo Tomás de Aquino confirma que se conoce por los sentidos. En la Edad Media se establece la noción de objetividad con F. Bacon y con ella se inicia la Modernidad.
Con los aportes de Galileo se demuestra que el conocimiento sólo se logra si se cuenta con supuestos, un de ellos es que la realidad ésta sometida por relaciones geométricas y el cálculo. Al integrar el arte y las ideas, la ciencia se hace instrumental, donde el objeto de la ciencia no es la naturaleza, sino la interacción materia/energía, para esto se hace experimentos.
La comprensión que hace Newton de la ciencia plantea que el conocimiento es producto no sólo de descripciones y explicaciones matemáticas sobre la realidad, sino también del control instrumental sobre esa realidad.
Posteriormente y con el surgimiento de nuevas ciencias experimentales, como la geometría no euclidiana y la mecánica cuántica, el conocimiento ha de admitir los siguientes aspectos: el espacio y el tiempo son relativos, los conceptos son construcciones a partir de supuestos previos sobre la realidad, no hay precisión prefijada en las observaciones, la noción de objetividad se ve alterada porque lo observado se ve afectado por la observación, el objeto de la ciencia es el propio conocimiento del conocedor, no es posible la predicción lineal o determinista, sino leyes como leyes estadísticas, y finalmente, el conocimiento no es reflejo de la realidad ni producto del descubrimiento.
Finalmente, Gallego-Badillo plantea otro antecedente de la epistemología constructivista, como lo es la teoría del caos con la cual se abre la noción de ciencia que ha de ocuparse del estudio de la realidad como sistemas complejos.
Lo que permite comprender el artículo de Gallego-Badillo es lo fascinante que resulta el conocer la evolución de las ideas y en consecuencia las acciones relacionadas con la noción de ciencia o de adquirir conocimiento de cada momento. Desde una reducida noción de la ciencia como intuir las ideas innatas hasta una noción de ciencia donde no es la realidad lo que se conoce, sino lo que supone de ésta como sistema de complejidades, da oportunidad para que se abran nuevos métodos para hacer ciencia y ocuparse de lo social.
Ahora bien, uno de los aspectos interesantes a destacar en esta evolución de nociones es la que tiene que ver con la superación de la idea de la objetividad. En efecto si con F. Bacon se garantizaba la objetividad, de modo que era posible describir el mundo sin prejuicios, tal y como funciona, bajo el principio de incertidumbre se pone en claro que la observación afecta lo observado de tal manera que no hay predicción o medición precisa posible.
Frente a ello, es oportuno preguntarse: ¿qué impacto tiene la supresión de la objetividad sobre las ciencias sociales? Al respecto, el texto de Gallego-Badillo pone en claro que, primero, no es posible abordar la realidad social como se hace en la ciencia con predominio del empirismo.
Una realidad social como lo es la educación que se estudie únicamente bajo la comprensión empirista implica atender los diferentes sistemas de esa compleja realidad como un sistema estático. Implica también que lo educativo no tiene relación con otras realidades, entre ellas la económica, la política o la ética, cuando en realidad tienen interacción mutua con la educación.
Segundo, al ubicar la objetividad en el nivel que le corresponde en el contexto educativo supone que los observadores, entiéndase los planificadores de la políticas curriculares no serían los únicos indicados para conducir una actividad humana que está ligada a la sobre vivencia de los propios seres humanos.
Los planificadores son quienes evalúan el acto educativo y reorientan su misión según las exigencias públicas que hagan los gobiernos. Si bien es cierto que esa es la misión de los planificadores, lo ético es admitir que quienes participan de la labor educativa padres, estudiantes, docentes, políticos han de aportar su comprensión de la misión planificadora.
Tercero, como la educación es una actividad colectiva es obvio entender que una participación masiva sobre la educación resulta aún más complicada, que si se le compara con la toma de decisión establecida desde una oficina ministerial, no obstante resulta un reto actual para los países en vías de desarrollo. La participación deberá hacerse de manera gradual y en la medida en que los resultados comprueben el éxito de la integración de criterios.
Sin embargo, queda una primera actividad por hacer y ésta es la de superar culturalmente la noción la objetividad del otro o de los países más desarrollados. Los participantes de la educación bien podrían reflexionar sobre una propuesta planteada por Orlando Albornoz en su obra del año 2000, Cuba y China. ¿Son opciones académicas para Venezuela? que consiste en tomar iniciativas no de los países muy desarrollados, sino de aquellos con quienes se tiene semejanza.
En conclusión, el tema de la objetividad amerita más reflexiones, no para suprimirla, sino integrarla con las nuevas nociones. Luego se ha de estar atento a las consecuencias de esas integraciones para la construcción de conocimientos, en ámbitos como el educativo y a su vez en la investigación en la educación.
Methodological quality of special woks of grade
Antonio Pérez Villegas (2008)
The article points out that the quality like term polysemic derives in paradigms or perspectives. Quality implies prestige, satisfaction or excellence, among other perspectives. The holistic understanding makes possible to integrate in a syntagm the diverse paradigms. It is defined the quality in the methodological environment or methodological quality conformed by synergies like exhaustiveness, coherences and others. The novel conceptualization makes possible to investigate about the level of the quality of the special works of grade (SWG). Diverse studies serve as antecedents or complements about the importance that has the quality in the investigation and the activity academic superior.Describers: methodological quality, holistic understanding, special works of grade.
The article points out that the quality like term polysemic derives in paradigms or perspectives. Quality implies prestige, satisfaction or excellence, among other perspectives. The holistic understanding makes possible to integrate in a syntagm the diverse paradigms. It is defined the quality in the methodological environment or methodological quality conformed by synergies like exhaustiveness, coherences and others. The novel conceptualization makes possible to investigate about the level of the quality of the special works of grade (SWG). Diverse studies serve as antecedents or complements about the importance that has the quality in the investigation and the activity academic superior.Describers: methodological quality, holistic understanding, special works of grade.
sábado, 3 de abril de 2010
El método científico en el aula de clases
Antonio Pérez Villegas
31.3.2010
Mucho de lo que sucede alrededor de un aula de clases, no se puede explicar o predecir con base en las opiniones que da cada quien. Ello más que resolver los problemas, los agravaría. Lo que no sería ético. Por tal motivo el decente o investigador en el campo educativo cuentan con el método científico, el cual Bunge (1958) lo define como es un conjunto de procedimientos que permiten plantear los problemas científicos y poner a prueba las hipótesis científicas.
El docente o el investigador se plantean en su contexto algunos supuestos o hipótesis, por ejemplo, acerca de la atención del estudiante ante el contenido de la Matemática, de la agresión entre si de un grupo de estudiantes, de la animadversión de los estudiantes frente a un estudiante, de los estilos de aprendizajes existentes entre los muchachos y las muchachas.
Si el docente quiere que los resultados de sus hipótesis sean provechos para otro docentes o investigadores lleva cabo un estudio con la orientación de las normas del método científico, como son según Bunge (1958) las siguientes: primera, la comprobación de las hipótesis fácticas o no exige la aplicación del análisis lógico (sintáctico y semántico). Segunda, consiste en que “la comprobación de afirmaciones informativas, se reduce al método experimental” (pág. 34). Tercera, se han de examinar a los miembros de una muestra significativa para conocer a la población. Cuarta, se debe definir que el elemento o variable de manera precisa. Quinta, la recolección y el análisis de los datos deben hacerse según las reglas de la estadística. Sexta, admítase que no hay conclusiones definitivas, porque no hay interrogantes finales.
Para ello utiliza el método experimental bajo las siguientes pautas, deducidas por Bunge (1958): planteamiento del problema. Construcción de un modelo teórico. Deducción de consecuencias particulares. Prueba de las hipótesis. Introducción de las conclusiones en la teoría.
Una vez que el docente o el científico de la actividad educativa obtiene sus resultados los comparte con otros docentes necesitados de confirmar sus propias hipótesis o elaborar otras. Esto explica el por qué muchos docentes investiguen sobre el mismo tema. Pero, también hay más muchos docentes investigan sobre lo que otros investigan porque el conocimiento científico no es un dogma, sino que por el contrario de mantiene en la búsqueda de más problemas.
Junto a la actitud de resolver los problemas del aula con ayuda de un instrumento como lo es el método científico, también el docente ha de tener las habilidades para saber plantearse preguntas y sobre cómo responderlas, dado que la sola aplicación de las reglas de la investigación no aseguran por si solas el conocimiento de los hechos.
Bunge, M. (1958) ¿Cuál es el método de la ciencia? Ensayo de publicado por la Facultad de Filosofía y Letras de la Universidad de Buenos Aires, Argentina.
31.3.2010
Mucho de lo que sucede alrededor de un aula de clases, no se puede explicar o predecir con base en las opiniones que da cada quien. Ello más que resolver los problemas, los agravaría. Lo que no sería ético. Por tal motivo el decente o investigador en el campo educativo cuentan con el método científico, el cual Bunge (1958) lo define como es un conjunto de procedimientos que permiten plantear los problemas científicos y poner a prueba las hipótesis científicas.
El docente o el investigador se plantean en su contexto algunos supuestos o hipótesis, por ejemplo, acerca de la atención del estudiante ante el contenido de la Matemática, de la agresión entre si de un grupo de estudiantes, de la animadversión de los estudiantes frente a un estudiante, de los estilos de aprendizajes existentes entre los muchachos y las muchachas.
Si el docente quiere que los resultados de sus hipótesis sean provechos para otro docentes o investigadores lleva cabo un estudio con la orientación de las normas del método científico, como son según Bunge (1958) las siguientes: primera, la comprobación de las hipótesis fácticas o no exige la aplicación del análisis lógico (sintáctico y semántico). Segunda, consiste en que “la comprobación de afirmaciones informativas, se reduce al método experimental” (pág. 34). Tercera, se han de examinar a los miembros de una muestra significativa para conocer a la población. Cuarta, se debe definir que el elemento o variable de manera precisa. Quinta, la recolección y el análisis de los datos deben hacerse según las reglas de la estadística. Sexta, admítase que no hay conclusiones definitivas, porque no hay interrogantes finales.
Para ello utiliza el método experimental bajo las siguientes pautas, deducidas por Bunge (1958): planteamiento del problema. Construcción de un modelo teórico. Deducción de consecuencias particulares. Prueba de las hipótesis. Introducción de las conclusiones en la teoría.
Una vez que el docente o el científico de la actividad educativa obtiene sus resultados los comparte con otros docentes necesitados de confirmar sus propias hipótesis o elaborar otras. Esto explica el por qué muchos docentes investiguen sobre el mismo tema. Pero, también hay más muchos docentes investigan sobre lo que otros investigan porque el conocimiento científico no es un dogma, sino que por el contrario de mantiene en la búsqueda de más problemas.
Junto a la actitud de resolver los problemas del aula con ayuda de un instrumento como lo es el método científico, también el docente ha de tener las habilidades para saber plantearse preguntas y sobre cómo responderlas, dado que la sola aplicación de las reglas de la investigación no aseguran por si solas el conocimiento de los hechos.
Bunge, M. (1958) ¿Cuál es el método de la ciencia? Ensayo de publicado por la Facultad de Filosofía y Letras de la Universidad de Buenos Aires, Argentina.
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