La Estadística es al ciencia que «estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, permite obtener conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en el análisis» (Seoane et al., 2007).   Guashca et al. (2020) la define como: «una ciencia del área Matemática, que contribuye a la toma de decisiones, siendo una herramienta muy útil y valiosa para el análisis de datos». Tiene dos ramas la estadística descriptiva y la inferencial.  

La estadística descriptiva, según Mesa y Caicedo (2020), «comprende la recolección, organización, presentación, análisis y publicación de los resultados observados»(p.12).   En ocasiones esta rama es subestimada en comparación con la estadística inferencial, pero es incuestionable su utilidad en las investigaciones cuantitativas, independientemente de su clasificación. 

El objetivo principal de una investigación científica descriptiva es  el de describir las características fundamentales de la población objeto de estudio(Castro Molina, 2020).  Dicho objetivo se logra aplicando las herramientas que nos proporciona la estadística descriptiva, aunque también pueden usarse en un primer momento de las investigaciones analíticas y experimentales cuando pretendemos iniciar con una caracterización de la población o muestra.

A veces no todos los investigadores tienen la capacidad de reunir y presentar los resultados de forma correcta y es por la falta de conocimiento. Todo investigador debería conocer las técnicas de la estadística descriptiva, cuándo y cómo usarlas. Se coincide con Sucasaire Pilco (2021), quien considera que la herramientas estadísticas son indispensables  en las investigaciones y que los profesionales deben dominar, así como saber seleccionar las adecuadas para presentar y analizar los resultados. En este artículo estaremos compartiendo cuán útil puede ser la estadística descriptiva y te demostraremos con ejemplos cuándo y cómo usar.

Las herramientas que aporta la Estadística son fundamentales en las investigaciones científicas y deben ser descritas en su correspondiente diseño metodológico. En este acápite, los investigadores deberán detallar el plan de análisis estadístico a seguir (Toledo et al., 2023). En dependencia del objetivo que persiga, la investigación puede situarse en dos rutas de análisis: descriptiva e inferencial (Tobar Moran et al., 2022).

Pero independientemente de las rutas de análisis, el procesamiento estadístico de la información tiene sus etapas, que comienza con la recolección de la información y culmina con el análisis e interpretación de los resultados. En el intermedio de estas, se encuentran las etapas de organización y presentación de los resultados (Sucasaire Pilco, 2021). En la primera etapa (recolección de la información), se hace uso de las fuentes de recolección de la información, y es donde la estadística descriptiva juega un papel clave. El investigador debe seleccionar el instrumento de recolección de la información adecuado (observación, encuesta, experimentación, etc.) según su objetivo del estudio y de acuerdo al tipo de población. Cada uno de estos instrumentos tiene sus características, ventajas y desventajas que deben ser consideradas a la hora de su elección.

Sin embargo, luego de la recogida de la información, el investigador debe trabajar con un volumen de información que requiere de un análisis preliminar. Y nuevamente aparece la estadística descriptiva con las herramientas que permiten organizar los datos. 

Clasificación y Organización de Datos

Lo primero que se debe realizar es la clasificación y organización de los datos. La estadística descriptiva permite la agrupación de los datos por categorías, realizar tablas de distribución de frecuencias y emplear gráficos para visualizar dichas distribuciones. Sin embargo, para estos últimos se requiere tener en cuenta el tipo de variable, ya que las distribuciones de frecuencia para variables cuantitativas continuas requieren de un tratamiento diferente; al igual que no todos los gráficos sirven para cualquier variable.

Las distribuciones de frecuencia de variables cuantitativas continuas requieren de construir primeramente un intervalo de clase para luego realizar la distribución. Y en el caso de los gráficos, para las variables cualitativas y cuantitativas discretas podrás emplear, por ejemplo, gráfico de pastel o de barra; no así para las cuantitativas continuas que se utilizan los histogramas o polígonos de frecuencia (Benítez Morales, s. f.).

Otro aspecto a tener en cuenta en el análisis preliminar es la revisión de la información, ya que a veces puede contener errores que atentan contra el resultado final. Por ejemplo, puede faltar información o aparecer valores extremos (valores que se alejan del valor central de la distribución); para esto último se emplean con frecuencia los gráficos de dispersión para detectar valores atípicos. Cuando esto ocurre, por lo general se tienden a eliminar, pero como refiere Molina Arias (2014), «es lícito en el caso de que se deban a algún tipo de error». No obstante, actualmente la Estadística contempla métodos robustos que ajustan las desviaciones que se producen por valores extremos. 

Resumen de la información

Para resumir la información, se emplean medidas de resumen, pero para la selección de la medida adecuada, nuevamente deberás tener en cuenta el tipo de variable. Para las cualitativas se emplea la razón, el índice, la proporción, el porcentaje y las tasas; mientras que, para las cuantitativas, las medidas de tendencia central (media, mediana, moda), de dispersión (varianza, desviación estándar, coeficiente de variación) y posición (cuantiles). Estas medidas como bien declara Tobar Moran et al. (2022) son herramientas muy útiles y fáciles de calcular e interpretar.

En el caso de las medidas de tendencia central se deberá tener en cuenta que no siempre el promedio (media) es la medida ideal, cuando existen valores atípicos (extremos) no es la más adecuada (Mesa Guerrero & Caicedo Zambrano, 2020). Otro aspecto importante a tener en cuenta en las variables cuantitativas es  la varianza, aunque indica la variación de los datos con respecto a su media, para la interpretación de esta dispersión se toma e interpreta la desviación estándar ya que se expresa en las mismas unidades de la variable (García Garmendia & Maroto Monserrat, 2018). 

Te mencionamos que las tasas constituyen una medida para resumir datos, pero en ocasiones no son utilizadas adecuadamente. Por ejemplo, existe una tendencia a emplear la tasa de prevalencia e incidencia inadecuadamente. Recordamos que la prevalencia es la proporción de casos de una población que presenta un determinado rasgo o enfermedad y la incidencia el número de nuevos casos que aparecen en una población a lo largo de un periodo de tiempo (García Garmendia & Maroto Monserrat, 2018). Es decir, que la primera acumula casos nuevos y viejos; mientras que la segunda solo toma en cuenta los casos nuevos.

Razones por las cuales deberías emplear la estadística descriptiva en las investigaciones 

La estadística descriptiva no sólo permite evaluar la calidad de la información recogida, sino también resumir grandes cantidades de datos en formas más comprensibles y manejables, identificar patrones y realizar una descripción de las características principales de la muestra o población objeto de estudio. Además, sirve de base para la inferencia estadística. 

Se coincide con el criterio de Tobar Moran et al. (2022), los cuales plantean que la estadística » no es una colección de fórmulas matemáticas, sino… una herramienta invaluable que otorga sentido al manejo de datos tanto cualitativos como cuantitativos».

Si estás buscando asesorías académicas personalizadas para potenciar tu éxito en la educación, ¡estamos aquí para ayudarte! Nuestra empresa se especializa en ofrecer servicios de asesoría académica de alta calidad, respaldados por la investigación educativa y la experiencia de nuestros profesionales. Descubre cómo podemos colaborar contigo en tu camino hacia el conocimiento y el aprendizaje efectivo. ¡Contáctanos hoy mismo para obtener orientación experta y alcanzar tus metas académicas!  

 

Contactar

Consideraciones Finales

La estadística descriptiva es una herramienta útil e indispensable en el proceso de investigación; desde la etapa de recolección y organización de la información, hasta la comunicación de resultados.

Referencias Bibliográficas

Benítez Morales, A. (s. f.). Probabilidad y Estadística. Apuntes digitales (Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo). Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo. Recuperado 27 de agosto de 2024, de http://cidecame.uaeh.edu.mx/lcc/mapa/PROYECTO/libro19/index.html

Castro Molina, N. E. (2020). Metodologías de investigación educativa (descriptivas, experimentales, participativas, y de investigación-ación-acción). RECIMUNDO, 4(3), 163-173. https://www.researchgate.net/publication/359962770_Metodologias_de_investigacion_educativa_descriptivas_experimentales_participativas_y_de_investigacion-acion-accion

García Garmendia, J. L., & Maroto Monserrat, F. (2018). Interpretación de resultados estadísticos. Medicina Intensiva, 42(6), 370-379. https://doi.org/10.1016/j.medin.2017.12.013

Guashca, A. D. J., Campoverde, I. H. L., & Salazar, J. L. L. (2020). La importancia de la estadística para el éxito de resultados en una investigación. Revista Imaginario Social, 3(1), Article 1. https://doi.org/10.31876/is.v3i1.9

Mesa Guerrero, J. A., & Caicedo Zambrano, S. J. (2020). Introducción a la estadística descriptiva. Editorial Universidad de Nariño. https://sired.udenar.edu.co/6671/

Molina Arias, M. (2014). Las trampas de la estadística. 16(62). http://pap.es/articulo/11998/las-trampas-de-la-estadistica

Seoane, T., Martín, J. L. R., Martín-Sánchez, E., Lurueña-Segovia, S., & Alonso Moreno, F. J. (2007). Capítulo 7: Estadística: Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial. SEMERGEN – Medicina de Familia, 33(9), 466-471. https://doi.org/10.1016/S1138-3593(07)73945-X

Sucasaire Pilco, J. (2021). Estadística descriptiva para trabajos de investigación: Presentación e interpretación de los resultados. Sucasaire Pilco, Jorge. https://hdl.handle.net/20.500.12390/2241

Tobar Moran, M. R., Lucas, S. F. S., Sánchez, Z. G. R., & Hecksher, A. M. R. (2022). Bioestadística como Herramienta aplicada por estudiantes de la Facultad de Ciencias Médicas en el Aprendizaje dentro del Campo de la Salud. RECIAMUC, 6(3), Article 3. https://doi.org/10.26820/reciamuc/6.(3).julio.2022.677-686

Toledo, M. C., Álvarez, E. M., Espinoza, I. A., Celis, P. M., & Jiménez, D. S. (2023). La estadística, una herramienta indispensable para la investigación en Ciencias de la Salud. South Florida Journal of Development, 4(10), 3957-3967. https://doi.org/10.46932/sfjdv4n10-018