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on
TEMA 1. ESTADÍSTICA.
fid
VARIABILIDAD. POBLACIÓN Y
en
MUESTRA
ci
al
1. Estadística
● Es la rama de las matemáticas que estudia la variabilidad, así como el
proceso aleatorio que la genera, aplicando leyes de probabilidad.
● En las ciencias biológicas, la estadística se convierte en una herramienta
imprescindible, ya que es el método de conocimiento que permite interpretar
un conjunto de datos cuyo carácter general es la variabilidad, y que por tanto
no pueden ser abordados desde la perspectiva de las leyes deterministas.
● La estadística no solo es un conjunto de datos numéricos presentados de
forma ordenada y sistemática, sino que es una ciencia con base matemática
que proporciona una serie de herramientas útiles para el procesamiento de la
información originada a partir de un fenómeno aleatorio, con el objeto de
dilucidar las condiciones regulares y poder tomar decisiones razonables.
● Se divide en dos grandes ramas:
○ Estadística descriptiva: Parte de la estadística que se ocupa de los
métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir y analizar
los datos.
○ Estadística analítica o inferencial: Parte de la estadística que extrae
conclusiones basadas en el análisis de los datos que realiza la
estadística descriptiva.
1.1. Fases de un estudio estadístico
1. Plantear una hipótesis sobre una población.
2. Diseño del experimento.
3. Muestreo.
4. Datos / Resumen de los datos obtenidos.
5. Realizar una inferencia sobre la población.
6. Cuantificar la confianza de la inferencia.
2. Variabilidad de las Ciencias Biológicas
● Una fuente más común de incertidumbre en las ciencias biológicas es tanto la
variabilidad natural de carácter biológico que existe en cada individuo, como
la que se da entre individuos distintos.
● En las ciencias biológicas, las propiedades observables y el resultado de los
procesos experimentales presentan una gran variabilidad, incluso cuando
aparentemente los experimentos y las observaciones se llevan a cabo bajo
las mismas condiciones de trabajo.
, C
on
● Las variaciones que se observan son debidas tanto a la variabilidad
fid
aleatoria (aquella que se debe al azar), como a la variabilidad atribuible al
factor (que es la que se da cuando cambian las condiciones de las múltiples
en
variables que se estudian). A la variabilidad observable total contribuyen
ambos componentes, junto con los errores de medida.
ci
3. Conceptos de Población y Muestra
al
● Población: Es el conjunto total de individuos u objetos que cumplen ciertas
propiedades y sobre el cual se estudiará un determinado fenómeno.
● Muestra: Subconjunto representativo de la población sobre el que se toman
las observaciones y mediciones.
● Muestreo: Proceso de extracción de una muestra a partir de una población.
● Inferencia: Interpretación del resultado estadístico obtenido en la muestra
que se generaliza a toda la población.
3.1. Muestreo
● El proceso inductivo se asocia inevitablemente a la posibilidad de cometer
errores; el error es mayor cuanto más pequeña sea la muestra.
● Para que un muestreo sea válido debe ser:
1. Aleatorio: Todos los individuos de la población tienen la misma
probabilidad de aparecer en la muestra.
2. Homogéneo: Con respecto a la población de la que se ha extraído,
manteniendo las mismas proporciones que dicha población.
3.1.1. Tipos y métodos de muestreo
● Probabilísticos: Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser
elegidos para formar parte de la muestra, reduciendo así la carga subjetiva.
1. Muestreo aleatorio simple: Consiste en seleccionar una muestra de
tamaño ($n$) a partir de una población de ($N$) unidades. Cada
elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser escogido.
■ Exhaustivo: Una vez seleccionado un sujeto/elemento, este no
vuelve a formar parte de la población para el siguiente descarte.
■ No exhaustivo: El sujeto que ha sido seleccionado se devuelve
a la población.
2. Muestreo sistemático: Se aplica una regla fija para el muestreo, de
modo que se divide el total de la población de estudio entre el tamaño
de la muestra, hallando una constante de muestreo ($K$).
3. Muestreo aleatorio estratificado: La población se divide en
subgrupos o estratos que deben ser internamente homogéneos, y
después se obtiene una muestra aleatoria de cada uno de ellos. La
distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se
denomina afijación, y puede ser:
■ Afijación simple: A cada estrato le corresponde el mismo
número de elementos muestrales.
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TEMA 1. ESTADÍSTICA.
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VARIABILIDAD. POBLACIÓN Y
en
MUESTRA
ci
al
1. Estadística
● Es la rama de las matemáticas que estudia la variabilidad, así como el
proceso aleatorio que la genera, aplicando leyes de probabilidad.
● En las ciencias biológicas, la estadística se convierte en una herramienta
imprescindible, ya que es el método de conocimiento que permite interpretar
un conjunto de datos cuyo carácter general es la variabilidad, y que por tanto
no pueden ser abordados desde la perspectiva de las leyes deterministas.
● La estadística no solo es un conjunto de datos numéricos presentados de
forma ordenada y sistemática, sino que es una ciencia con base matemática
que proporciona una serie de herramientas útiles para el procesamiento de la
información originada a partir de un fenómeno aleatorio, con el objeto de
dilucidar las condiciones regulares y poder tomar decisiones razonables.
● Se divide en dos grandes ramas:
○ Estadística descriptiva: Parte de la estadística que se ocupa de los
métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir y analizar
los datos.
○ Estadística analítica o inferencial: Parte de la estadística que extrae
conclusiones basadas en el análisis de los datos que realiza la
estadística descriptiva.
1.1. Fases de un estudio estadístico
1. Plantear una hipótesis sobre una población.
2. Diseño del experimento.
3. Muestreo.
4. Datos / Resumen de los datos obtenidos.
5. Realizar una inferencia sobre la población.
6. Cuantificar la confianza de la inferencia.
2. Variabilidad de las Ciencias Biológicas
● Una fuente más común de incertidumbre en las ciencias biológicas es tanto la
variabilidad natural de carácter biológico que existe en cada individuo, como
la que se da entre individuos distintos.
● En las ciencias biológicas, las propiedades observables y el resultado de los
procesos experimentales presentan una gran variabilidad, incluso cuando
aparentemente los experimentos y las observaciones se llevan a cabo bajo
las mismas condiciones de trabajo.
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● Las variaciones que se observan son debidas tanto a la variabilidad
fid
aleatoria (aquella que se debe al azar), como a la variabilidad atribuible al
factor (que es la que se da cuando cambian las condiciones de las múltiples
en
variables que se estudian). A la variabilidad observable total contribuyen
ambos componentes, junto con los errores de medida.
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3. Conceptos de Población y Muestra
al
● Población: Es el conjunto total de individuos u objetos que cumplen ciertas
propiedades y sobre el cual se estudiará un determinado fenómeno.
● Muestra: Subconjunto representativo de la población sobre el que se toman
las observaciones y mediciones.
● Muestreo: Proceso de extracción de una muestra a partir de una población.
● Inferencia: Interpretación del resultado estadístico obtenido en la muestra
que se generaliza a toda la población.
3.1. Muestreo
● El proceso inductivo se asocia inevitablemente a la posibilidad de cometer
errores; el error es mayor cuanto más pequeña sea la muestra.
● Para que un muestreo sea válido debe ser:
1. Aleatorio: Todos los individuos de la población tienen la misma
probabilidad de aparecer en la muestra.
2. Homogéneo: Con respecto a la población de la que se ha extraído,
manteniendo las mismas proporciones que dicha población.
3.1.1. Tipos y métodos de muestreo
● Probabilísticos: Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser
elegidos para formar parte de la muestra, reduciendo así la carga subjetiva.
1. Muestreo aleatorio simple: Consiste en seleccionar una muestra de
tamaño ($n$) a partir de una población de ($N$) unidades. Cada
elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser escogido.
■ Exhaustivo: Una vez seleccionado un sujeto/elemento, este no
vuelve a formar parte de la población para el siguiente descarte.
■ No exhaustivo: El sujeto que ha sido seleccionado se devuelve
a la población.
2. Muestreo sistemático: Se aplica una regla fija para el muestreo, de
modo que se divide el total de la población de estudio entre el tamaño
de la muestra, hallando una constante de muestreo ($K$).
3. Muestreo aleatorio estratificado: La población se divide en
subgrupos o estratos que deben ser internamente homogéneos, y
después se obtiene una muestra aleatoria de cada uno de ellos. La
distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se
denomina afijación, y puede ser:
■ Afijación simple: A cada estrato le corresponde el mismo
número de elementos muestrales.
