La estadística (la forma femenina del alemán Statistik, y este derivado del italiano statista 'hombre de Estado')1 es unaciencia formal y una herramienta que estudia usos y análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico onatural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde lafísica hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la saludhasta el control de calidad. Además, se usa en áreas de negocioso instituciones gubernamentales ya que su principal objetivo es describir al conjunto de datos obtenidos para la toma de decisiones o bien, para realizar generalizaciones sobre las características observadas.
Hoy en día, la estadística es una ciencia que se encarga de estudiar una determinada población por medio de la recolección, recopilación e interpretación de datos. Del mismo modo, también es considerada una técnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivo.
La estadística se divide en dos grandes áreas:
- Estadística descriptiva: Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Su objetivo es organizar y describir las características sobre un conjunto de datos con el propósito de facilitar su aplicación, generalmente con el apoyo degráficas, tablas o medidas numéricas.
- Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar.
- Ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros.
- Estadística inferencial: 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 sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas 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 análisis de varianza, series de tiempo y minería de datos. Su objetivo es obtener conclusiones útiles para lograr hacer deducciones acerca de la totalidad de todas las observaciones hechas, basándose en la información numérica.
Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada, pero la estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y estadística no paramétrica.
