¿Que es la estadística descriptiva? ¿Cómo se come?

Recuerden la estadística es la ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades. En ese caso, no es una ciencia exacta, sino el arte de las probabilidades.

En el post de hoy, definiremos fácilmente la estadística descriptiva. Además, expondremos los principales conceptos de este tipo de estadística y presentaremos ejemplos para cada uno.

Aunque no lo crean, usamos constantemente la estadística. Por ejemplo, si decimos “Tal vez jale la prueba preparatoria” o “Quizá vaya al cine” estamos hablando de probabilidades. Tan sencillo como eso.

Ahora, vamos un paso más allá. En general, en la estadística clásica existen dos tipos: la estadística descriptiva y la estadística inferencial. Por motivos prácticos, en este primer post solo tocaremos la estadística descriptiva.

Antes de empezar, quiero adelantarles algo muy importante: este tipo de estadística no es la que más se usa en psicología. En otras especialidades como la epidemiología o demografía, se utiliza mucho este tipo de estadística. Asimismo, si revisan informes anuales de los Ministerios encontrarán que la emplean constantemente para informar datos descriptivos: cuántas personas han acudido al hospital en un periodo de tiempo; cuántos peruanos tienen trabajo: cuántos niños y adolescentes estudian en escuelas públicas, etc.

Entonces, la estadística descriptiva, como su nombre lo dice, lo que pretende es describir. Así como nosotros describimos, por ejemplo, una pintura y decimos “Es bonita, tiene colores azules, verdes, representa esto, etc.”, este tipo de estadística hace lo mismo. ¿Cómo describe? Usando su propio lenguaje. Así como nosotros usamos el lenguaje, la estadística usa la media, la mediana, la moda, la desviación estándar y la varianza para describir poblaciones.

Antes de ir a un ejemplo pasaré a definir, en pocas y simples palabras, qué es cada una:

 La media: Es el promedio de puntajes de un grupo o varios grupos. Por ejemplo, si tenemos 20 personas y 10 tuvieron 20 en su examen de estadística y las otras 10 sacaron 15, entonces el promedio de la clase es de 17.5. Esto se da porque sumamos todos los puntajes o notas que obtuvieron (de ahí sale el término “Sumatoria” al que tanto temor le tenemos “Σ”) y lo dividimos entre la cantidad de alumnos (20 en este caso).

 La mediana: Es el punto céntrico que se obtiene de varios números que están ordenados. Por ejemplo, si tenemos 5 números, (1,2,3,4,5), la mediana en este caso es “3” porque es el valor que está en el medio (1,2,3, 4, 5). Entonces hay la misma cantidad de números para la derecha como para la izquierda. Ojo, pestaña y ceja, para sacar este puntaje los números deben estar ordenados correlativamente (de menos a más).

 La moda: Como su nombre lo dice, es el puntaje “que está de moda”. En otras palabras, el que se repite más. Por ejemplo, en un grupo de números: 1,2,2,3,4,5. La moda es “2” porque se repite dos veces, a diferencia de los otros números que solo se repiten 1 sola vez.

¡Ya ven! ¡Es sencillo y puede ser bastante amigable!

Sigamos. La desviación estándar o desviación típica: Es un estadístico que te dice cuánto los puntajes se alejan de la media. En otras palabras, cuánto la distribución o cantidad de puntajes que hay en un grupo se alejan del promedio. Vamos con un ejemplo: están haciendo una investigación y le toman una prueba de stress a 10 personas. En una prueba de stress donde puedas puntuar como mínimo 5 y como máximo 60, estas 10 personas tienen los siguientes puntajes: (20,30,45,23,50,37,42,10,9,17). Esto nos da una media de: 28.3. En otras palabras, el grupo tiene un puntaje promedio de 28.3 de stress. Esta media tiene una desviación estándar de 14.71. Eso quiere decir que los puntajes de todo el grupo de personas se alejan del promedio (28.3) en 14.71. Esto puede darse hacia la derecha (28.3 + 14.71 = 43.01) así como para la izquierda (28.3 – 14.71 = 13.59). Si alguien está interesado en la fórmula de la desviación estándar puede ir a la parte de comentarios de este post y ahí obtendrá la fórmula. En sí, he intentado poner la menor cantidad de fórmulas posible ya que hoy en día los paquetes estadísticos hacen los cálculos, lo importante es que tengamos claros los conceptos.

Entiendo que este concepto puede ser un poco fastidioso, pero es muy útil, por ejemplo, cuando se quieren conocer los puntajes de elecciones municipales. Por ejemplo, si un candidato “A” tiene un porcentaje de aprobación promedio de 41% con una desviación estándar de 5%, entonces sus puntajes pueden ir del 36% al 46%. Si el candidato “B” tiene un porcentaje de aprobación promedio de 38% y con una desviación estándar de 4%, sus puntajes pueden ir del 34% al 42%.

Lo anterior quiere decir que, en un momento, el candidato “A” puede tener más aprobación que el “B”. En otro, el “B” puede tener más aprobación. Entonces, aún no se puede determinar un claro ganador ya que los puntajes de aprobación pueden variar o poner a cualquier de los dos como ganador.

Espero que no se desanimen después de esta explicación y sigan leyendo ¡Ustedes pueden! Vamos para adelante con la varianza.

 La varianza: Es, en sencillo, el cuadrado de la desviación estándar. Entonces, ¿deben tener algo en común, no? Bueno, lo tienen.

La varianza representa cuánto varían todos los puntajes del grupo. Volvamos al ejemplo de las 10 personas y el estrés. Si la desviación estándar es 14.71, entonces la varianza es 216.38 (si no me creen saquen la calculadora de la computadora y multipliquen 14.71 por 14.71 y verán :)). Esto quiere decir que los puntajes de estas 10 personas varían en 216.38. Si bien esto es ahorita un poco borroso, veremos que en estadística inferencial este término será vital e importantísimo.

Bueno, creo que un merecido descanso para todos eso lo mejor. Si han llegado hasta acá y no murieron en el intento, ¡Los felicito! ¡Muchas buenas vibras y hasta la próxima! En el siguiente capítulo veremos Estadística inferencial, que suele hacerse en psicología. ¡Hasta la vista!

Bibliografía recomendada

Coolican, H. (2014). Research Methods and Statistics in Psychology. Psychology Press: USA.

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