Las estadísticas son las matemáticas que se ocupa de recopilar, organizar, analizar, interpretar y presentar datos. Es habitual comenzar con una población estadística o ser investigado al aplicar estadísticas a un problema científico, industrial o social. Las poblaciones pueden incluir muchas cosas o cosas, como “todas las personas que viven en un país” o “cada átomo en un cristal”. experimento.

Cuando los datos del censo no están disponibles, los estadísticos utilizan diseños de experimentos únicos y muestras de encuestas para obtener datos. El muestreo representativo asegura que las inferencias y conclusiones extraídas de los “puedan ser extrapoladas a toda la población. Un estudio experimental está recolectando mediciones del sistema bajo, cambiándolo y luego tomar más mediciones utilizando la misma técnica para ver si la modificación ha cambiado los resultados de las mediciones. Un estudio observacional, por otro lado, no implica ninguna modificación experimental.

En los datos, hay dos métodos estadísticos principales: estadísticas descriptivas, que utilizan índices como la media o la desviación estándar para describir los datos de una muestra y estadísticas inferenciales, que obtienen inferencias de los datos susceptibles a la fluctuación aleatoria. Las estadísticas descriptivas se refieren a menudo en dos propiedades de una distribución: la tendencia central busca caracterizar el valor central o típico de la distribución, mientras que la dispersión busca caracterizar la medida en que los miembros de la distribución salen de su centro y entre sí. La teoría de la probabilidad, que se ocupa del examen de ocurrencias aleatorias, se utiliza para hacer inferencias basadas en estadísticas matemáticas.

Un proceso estadístico estándar recopila datos para evaluar el enlace entre dos conjuntos de datos estadísticos o entre un conjunto de datos y datos sintéticos generados a partir de un modelo idealizado. El vínculo estadístico entre los dos conjuntos de datos se hipotetiza, y se contrasta con una hipótesis nula idealizada de ninguna asociación entre los dos conjuntos de datos. Las pruebas estadísticas que cuantifican el sentido en que la hipótesis nula puede mostrarse falsas dado que las proporcionadas en la prueba se usan para rechazar o refutar la hipótesis nula.

Cuando se trabaja con una hipótesis nula, hay dos tipos de errores a tener en cuenta: errores de tipo I y errores de tipo II. Este enfoque se ha relacionado con una serie de problemas, desde adquirir un tamaño de muestra adecuado hasta definir una hipótesis nula adecuada.

También se pueden encontrar errores en los métodos de medición que crean datos estadísticos. Muchos de estos errores se clasifican como aleatorios o sistemáticos, aunque también pueden ocurrir otros tipos de errores. Los datos o la censura faltantes pueden hacer que las estimaciones estén sesgadas, y se han desarrollado enfoques especializados para superar estos problemas.
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