Algunos conceptos Básicos que es bueno conocer

Estadística:

Es una ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo estadística es más que eso, en otras palabras es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.

Estadística Descriptiva:

En forma sencilla, se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente.

Estadística Inferencial:

Un poco más compleja, 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.

Datos Estadísticos:  Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados. Más detalladamente, un dato numérico es un valor observado para una variable particular.

Cuando se tiene pues un objetivo, existen varias formas de lograrlo a partir de los datos obtenidos, y por ello se debe evaluar la información obtenida a partir de esos datos para elegir cuál es el método más conveniente, o el camino a seguir que resulte en el mayor beneficio para obtener la meta deseada.

Los datos pueden ser cualitativos o cuantitativos.

Las variables cualitativas expresan 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.

Las variables cuantitativas Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas, y pueden ser discretas, que presentan separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar; o continuas, que pueden adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores, es decir, admite valores decimales.

El campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifica como población o universo.

Población:

Se define como la totalidad entre todas las posibles mediciones y observaciones bajo consideración en una situación dada de un problema. También podría considerarse cómo el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones.

A las características medibles de una población se les denomina parámetros.

Muestra:

Es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.

Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor costo.

El tema del muestreo es amplio, y será tema para otro post.

Tamaño de la muestra:

A medida que la varianza de la población es mayor, mayor debería ser el tamaño de la muestra. Pero en la mayoría de los estudios, y esto incluye por supuesto a los estudios clínicos y epidemiológicos, no sólo se toma en cuenta la varianza poblacional, la cual en general se desconoce, sino factores como costo y tiempo.

En todo caso, si se pudiera realizar, la idea sería tomar una mínima muestra, aplicar la encuesta, o en todo caso una de las preguntas concernientes al objetivo más importante, y calcular la varianza (o mandarla a calcular con alguien del área), y en función de esa varianza calcular cuál debería ser la muestra, suponiendo que esta fuera una representación aproximada de la varianza poblacional. Profundizar en el tema quizás sería confundirlos.

Cabe destacar que si la población fuera muy pequeña, podría estudiarse completa, sin seleccionar una muestra.

Parámetro:

Son las medidas o datos que se obtienen sobre la distribución de probabilidades de la población, tales como la media, la varianza, la proporción, etc.

Estadístico:

Los datos o medidas que se obtienen sobre una muestra y por lo tanto una estimación de los parámetros. En otras palabras son valores numéricos que describen una característica de una muestra.

Error Muestral:

Es la diferencia entre un estadístico y su parámetro correspondiente. Es una medida de la variabilidad de las estimaciones de muestras repetidas en torno al valor de la población, nos da una noción clara de hasta dónde y con qué probabilidad una estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un censo completo.

En un resumen somero, un estudio estadístico debe incluir:

1. Recopilación: De acuerdo con la localización de la información los datos estadísticos pueden ser internos y externos. Los internos son los registros obtenidos dentro de la organización que hace un estudio estadístico, los externos se obtienen de datos publicados y encuestas.
2. Organización: En la organización de los datos recopilados, el primer paso es corregir cada uno de los elementos recopilados.
3. Representación: Hay 3 maneras de presentar un conjunto de datos mediante enunciados tablas estadísticas y gráficas estadísticas.
4. Análisis: Después de los datos anteriores los datos estadísticos están listos para hacer analizados, para lo cual frecuentemente se emplean operaciones matemáticas durante el proceso de análisis.
5. Discusión: donde debe justificar o confrontar lo encontrado en la tesis con la realidad y el conocimiento aceptado. También es el contraste de  la hipótesis en referencia a como se ha establecido que ocurre realmente mediante la observación.
6. Conclusiones: que surgen de los resultados obtenidos del análisis estadístico, y es la "traducción" al lenguage de la ciencia que realiza la investigación.
7. Recomendaciones: si las hubiera, lo cual es común en los estudios epidemiológicos.

En definitiva si una muestra es representativa de una población se pueden extraer importantes deducciones acerca de ésta a partir del análisis de la misma.

P.D. Agradecimiento a todas las fuentes, virtuales y físicas.