Papel de la Estadística de Investigación

Papel de la Estadística de Investigación

Se trata de una herramienta fundamental que la matemática provee al investigador para poder resumir y analizar gran cantidad de información.

Concepto y Campos de Estudios de Estadística.

Estadística:

Es la rama de la matemáticas que se ocupa de reunir,organizar y analizar datos numericos,y que ayuda a resolver problemas como el diseño de experimentos y toma de decisiones.

Campo de aplicación:

En la actualidad se aplica en las ciencias sociales, en las ciencias naturales.(fisicas, metereologicas) en la industria (Producción y control de calidad) en la administracion industrial (Recursos humanos, materiales, tiempos y movimientos etc.) en la economia, en las finanzas (inversiones, bolsas de valores) en la agricultura (periodo de siembra, calendario de lluvia) en el comercio, en la educación, en la medicina, etc.

Clasificación de la Estadística

La estadistica se clasifica en 2 ramas:

1)Estadistica descriptiva

2) Estadística inferencial

1.-Estadística descriptiva

La estadistica descriptiva se refiere ala parte del estudio que incluye la obtención, organización, presentación y descripcion de la informacion numérica.

2.-Estadística inferencial

La estadistica inferencial es una técnica mediante la cual se obtiene generalizaciones o se toman decisiones en base a una información parcial o incompleta obtenida mediante técnicas descriptivas.

Empleo de los Modelos Matemáticos en la Estadística

Modelos de medicion: teoria de respuesta al Item

La teoría de respuesta al ítem (TRI ó IRT por sus siglas más conocidas, en inglés), teoría del rasgo latente (TRL) o teoría de respuesta al reactivo (TRR), es un desarrollo reciente de la psicometría, y como tal se refiere también a un modelo matemático propuesto para medir el funcionamiento mental humano.

Modelo Multinivel o Modelo Jeraquíco

Los modelos multinivel (también modelos lineales jerárquicos, modelos mixtos lineales generalizados, modelos anidados, modelos mixtos, coeficiente aleatorio, modelos de efectos aleatorios, modelos de parámetros aleatorios) son modelos estadísticos de parámetros que varían en más de un nivel. Estos modelos pueden ser vistos como generalizaciones de  modelos lineales, aunque también pueden extender los modelos no lineales. Aunque no son nuevos, se han hecho más populares con el crecimiento del poder computacional y la disponibilidad de software.

Por ejemplo, en investigación en educación se podría requerir medir el rendimiento escuelas que utilizan un método de aprendizaje contra escuelas que usan un método diferente. Sería un error analizar estos datos pensando que los estudiantes son muestras aleatorias simples de la población de estudiantes que aprenden bajo un método particular. Los alumnos son agrupados en clases (cursos), los cuales a su vez son agrupados en escuelas. El desempeño de los estudiantes dentro de una clase están correlacionados, como el desempeño de los estudiantes dentro de la misma escuela. Estas correlaciones deben ser representadas en el análisis para la correcta inferencia obtenida por el experimento.

Uso y Abuso de la Estadística

La naturaleza de la estadística es muy diferente de la cultura determinista tradicional en clase de matemáticas. Un indicador de ello es que aun hoy día prosiguen las controversias filosóficas sobre la interpretación y aplicación de conceptos tan básicos como los de probabilidad, aleatoriedad, independencia o contraste de hipótesis, mientras que estas controversias no existen en álgebra o geometría (Batanero y Serrano, 1995). Las dimensiones políticas y éticas del uso y posible abuso de la estadística y la información estadística contribuyen, asimismo, a la especificidad del campo.