La estadística descriptiva es la disciplina que toma un conjunto de datos brutos y los convierte en información útil: resúmenes numéricos, gráficos, comparaciones. Antes de tocar fórmulas, el subtema NM 4.1 obliga a hacerse las preguntas previas correctas: ¿de dónde vienen estos datos? ¿representan a la población o solo a una parte sesgada? ¿hay valores extraños que conviene revisar? Saltarse estas preguntas es la fuente número uno de errores estadísticos en ciencia, periodismo y política.

Población vs. muestra · de qué hablamos cuando hablamos de datos

Definiciones canónicas

  • Población: todos los individuos sobre los que queremos sacar conclusiones (todos los estudiantes de Bachillerato del IB en España; todos los pacientes con diabetes tipo 2; todos los tornillos producidos por una fábrica).
  • Muestra: el subconjunto de la población que efectivamente medimos. Una muestra es representativa si sus características principales son parecidas a las de la población.
  • Muestra aleatoria simple: muestra en la que cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y las elecciones son independientes (típicamente con números aleatorios).

En el NM, si no se indica lo contrario, se considera que el conjunto de datos dado es la población entera. Eso afecta a la fórmula de la varianza (poblacional, dividiendo por n; no muestral con n−1).

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