Las estadísticas son una ciencia matemática referente a la colección, el análisis, la interpretación o la explicación, y la presentación de los datos . Es aplicable a una gran variedad de las disciplinas académicas de las ciencias naturales y sociales a la humanidad . Las estadísticas también se utilizan para tomar decisiones informadas en el gobierno y el negocio.

Los métodos estadísticos se pueden utilizar para resumir o para describir una recogida de datos; esto se llama las estadísticas descriptivas del . Además, los patrones en los datos pueden ser modelados de una manera que explique la aleatoriedad y la incertidumbre en las observaciones, y entonces utilizado para dibujar inferencias sobre el proceso o la población que es estudiada; esto se llama las estadísticas deductivas del . Las estadísticas descriptivas y deductivas abarcan las estadísticas aplicadas . Hay también una disciplina llamada las estadísticas matemáticas del, que se refiere a la base teórica del tema.

Las estadísticas de la palabra son también el plural de la estadística del (singular), que refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadístico a un sistema de datos, como en las estadísticas económicas, las estadísticas del crimen, el etc.

Descripción conceptual

Por razones prácticas, algo que datos de compilación sobre un toda la población, uno estudia generalmente un subconjunto elegido de la población, llamado una muestra . Los datos se recogen sobre la muestra en un ajuste experimental de observación o . Los datos entonces se sujetan al análisis estadístico, que responde a dos propósitos relacionados: descripción e inferencia.
Las estadísticas descriptivas se pueden utilizar para resumir los datos, numéricamente o gráficamente, para describir la muestra. Los ejemplos básicos de descriptores numéricos incluyen el medio y la desviación estándar . Las recapitulaciones gráficas incluyen varias clases de cartas y de gráficos.
Las estadísticas deductivas se utilizan a los patrones modelo en los datos, explicando aleatoriedad y dibujando inferencias sobre la población más grande. Estas inferencias pueden llevar la forma de respuestas las preguntas sí/no (prueba de la hipótesis), las estimaciones de las características numéricas (valoración ), las descripciones de la asociación (correlación ), o el modelado de las relaciones (regresión ). El otro que modela técnicas de incluye el ANOVA, las series de tiempo, y la explotación minera de datos .

El concepto de correlación es particularmente significativo. El análisis estadístico de un conjunto de datos puede revelar que dos variables (es decir, dos características de la población considerada) tienden a variar juntas, como si estén conectadas. Por ejemplo, un estudio de los ingresos anuales y de la edad de la muerte entre gente pudo encontrar que la gente pobre tiende a tener vidas más cortas que gente afluente. Las dos variables reputan correlacionadas. Sin embargo, uno no puede deducir inmediatamente la existencia de una relación causal entre las dos variables; ver que correlación no implica la causalidad . Los fenómenos correlacionados se podían causar por un tercero, fenómeno previamente unconsidered, llamaron un variable que estaba al acecho.

Si la muestra es representante de la población, después las inferencias y las conclusiones hechas de la muestra se pueden ampliar a la población en conjunto. Un problema grave miente en la determinación del grado a el cual la muestra elegida es representativa. Las estadísticas ofrecen métodos para estimar y para corregir para la aleatoriedad en la muestra y en el procedimiento de la colección de datos, tan bien como los métodos para diseñar experimentos robustos en el primer lugar; ver el diseño experimental .

El concepto matemático fundamental empleado en la comprensión de tal aleatoriedad es la probabilidad . Las estadísticas matemáticas (también llamado el la teoría estadística ) son la rama de las matemáticas aplicadas que utilizan la teoría de las probabilidades y el análisis para examinar la base teórica de estadísticas.

El uso de cualquier método estadístico es válido solamente cuando el sistema o la población considerada satisface las asunciones matemáticas básicas del método. El uso erróneo de las estadísticas puede producir errores sutiles pero serios en &mdash de la descripción y de la interpretación; sutil en eso incluso los profesionales hacen a veces tales errores, y serios experimentados en que pueden afectar a la política social, a la práctica médica y a la confiabilidad de estructuras tales como puentes y centrales nuclear. Incluso cuando las estadísticas se aplican correctamente, los resultados pueden ser difíciles de interpretar para un no experto. Por ejemplo, la significación estadística de una tendencia en el &mdash de los datos; qué medidas el grado a el cual la tendencia se podría causar por la variación al azar en el &mdash de la muestra; no puede convenir con su sentido intuitivo de su significación. El sistema de habilidades estadísticas básicas (y de escepticismo) necesarios por la gente para ocuparse de la información en sus vidas cotidianas se refiere como instrucción estadística .

Métodos estadísticos

Estudios experimentales y de observación

Un estudio experimental implica el tomar de las medidas del sistema bajo estudio, el manipular del sistema, y después el tomar de medidas adicionales usar el mismo procedimiento para determinar si la manipulación pudo haber modificado los valores de las medidas. En cambio, un estudio de observación no implica la manipulación experimental. En lugar los datos se recopilan y las correlaciones entre los calculadores y la respuesta se investigan.

Un ejemplo de un estudio experimental es los estudios famosos de Hawthorne que intentaron probar cambios al ambiente de trabajo en la planta de Hawthorne Western de Company Eléctrica. Los investigadores estaban interesados adentro si la iluminación creciente aumentaría la productividad de la planta de fabricación trabajadores de . La productividad primero medida de los investigadores en la planta entonces modificó la iluminación en un área de la planta para considerar si los cambios en la iluminación afectarían a productividad. Pues resulta, la productividad mejoró bajo todas las condiciones experimentales (véase el efecto de Hawthorne). Sin embargo, el estudio se critica hoy pesadamente para los errores en procedimientos experimentales, específicamente la carencia de un grupo de control y blindedness .

Un ejemplo de un estudio de observación es un estudio que explora la correlación entre fumar y cáncer de pulmón. Este tipo de estudio utiliza típicamente un examen para recoger observaciones sobre el campo de interés y después para realizar análisis estadístico. En este caso, los investigadores recogerían observaciones de fumadores y de no fumadores, quizás con un estudio del Caso-control, y después miran el número de casos del cáncer de pulmón en cada grupo.

Los pasos básicos para un experimento son: planear la investigación incluyendo la determinación de fuentes de información, de la selección sujeta de la investigación, y de las consideraciones éticas para la investigación y el método propuestos,