Ver la fonte de Estadística

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{{ficha xenérica}}

La '''estadística'''<ref>{{DALLA|estadística}}</ref> ye una [[ciencia formal]] y una ferramienta qu'estudia l'usu y los analises provenientes d'una muestra representativa de [[datu|datos]], busca esplicar les correlaciones y dependencies d'un fenómenu físicu o natural, d'escurrimientu en forma [[aleatoria]] o [[probabilidá|condicional]]. 

Sicasí, la estadística ye más qu'eso, esto ye, ye la ferramienta fundamental que dexa llevar a cabu'l procesu rellacionáu de la estadística cola [[investigación científica]].

Ye tresversal a una amplia variedá de disciplines, dende la física hasta les [[ciencies sociales]], dende les [[ciencies de la salú]] hasta'l [[control calidable]]. 

Usar pa tomar de decisiones n'árees de [[negocios]] o instituciones [[gobiernu|gubernamentales]].

La estadística estremar en dos grandes árees:
# [[Estadística descriptiva]]: Dedicar a la descripción, visualización y resume de datos aniciaos a partir de los fenómenos d'estudiu. Los datos pueden ser resumíos numbérica o gráficamente. Exemplos básicos de [[Parámetru estadísticu|parámetros estadísticos]] son: la [[media aritmética|media]] y la [[esviación estándar]]. Dellos exemplos gráficos son: [[histograma]], [[pirámide poblacional]], [[gráficu circular]], ente otros.
# [[Estadística inferencial]]: Dedicar a la xeneración de los [[Modeláu numbéricu|modelos]], inferencias y predicciones acomuñaes a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta l'[[aleatoriedá]] de les observaciones. Usar pa modelar patrones nos datos y estrayer inferencias alrodiu de la [[población]] baxu estudiu. Estes inferencias pueden tomar la forma de respuestes a entrugues sí/non ([[prueba d'hipótesis]]), estimaciones d'unes carauterístiques numbériques ([[Estimación estadística|estimación]]), [[hipótesis (métodu científicu)|pronósticos]] de futures observaciones, descripciones d'asociación ([[correlación]]) o modelamiento de rellaciones ente variables ([[regresión (estadística)|analís de regresión]]). Otres téuniques de [[modelamiento matemáticu|modelamiento]] inclúin [[analís de varianza]], [[series de tiempu]] y [[minería de datos]].

Dambes cañes (descriptiva y inferencial) entienden la [[estadística aplicada]]. La estadística inferencial, pela so parte, estrémase n'estadística paramétrica y estadística non paramétrica.

Hai tamién una disciplina llamada [[estadística matemática]], la que se refier a les bases teóriques de la materia. 

La pallabra «estadístiques» tamién se refier al resultáu d'aplicar un algoritmu estadísticu a un conxuntu de datos, como en [[estadístiques económiques]], [[estadístiques criminales]], ente otros.

== Historia ==
=== Orixe ===
El términu [[idioma alemán|alemán]] ''Statistik'', introducíu orixinalmente por [[Godofredo Achenwall|Gottfried Achenwall]] en [[1749]], refierse al analís de [[datos]] del [[Estáu]], esto ye, la «ciencia del Estáu» (o más bien, de la [[ciudá-estáu]]). Tamién se llamó ''aritmética política'' acordies cola traducción lliteral del [[idioma inglés|inglés]]. Nun foi hasta'l sieglu XIX cuando'l términu ''estadística'' adquirió'l significáu de recoyer y clasificar datos. Esti conceutu foi introducíu pol militar británicu ''sir'' [[John Sinclair]] (1754-1835).

Nel so orixe, poro, la estadística tuvo acomuñada a los Estaos o ciudaes llibres, pa ser utilizaos pol gobiernu y cuerpos alministrativos (de cutiu centralizaos). La coleición de datos alrodiu d'estaos y llocalidaes sigue llargamente al traviés de los servicios d'estadística nacionales ya internacionales. En particular, los [[Censu (estadística)|censos]] empezaron a suministrar información regular alrodiu de la [[población]] de cada país. Con éses los datos estadísticos referíense orixinalmente a los datos demográficos d'una ciudá o Estáu determinaos. Y ye por ello que na clasificación decimal de [[Melvil Dewey]], emplegada nes biblioteques, toles obres sobre estadística atópense allugaes al llau de les obres d'o sobre la [[demografía]].
 
Yá s'utilizaben representaciones gráfiques y otres midíes en pieles, roques, palos de madera y parés de cueves pa controlar el númberu de persones, animales o ciertes mercancíes. Hacia l'añu [[sieglu XXXI e.C.|3000 e.C.]] los babilonios usaben yá pequeños envases moldiaos de magre p'arrexuntar datos sobre la producción agrícola y de los xéneros vendíos o camudaos. Los exipcios analizaben los datos de la población y la renta del país muncho primero de construyir les pirámides nel sieglu XI e.C. Los llibros bíblicos de [[Llibru de los Númberos|''Númberos'']] y [[I Cróniques|''Cróniques'']] inclúin en dalgunes partes trabayos d'estadística. El primeru contién dos censos de la población de la [[Tierra d'Israel]] y el segundu describe'l bienestar material de les diverses [[tribus d'Israel|tribus xudíes]]. En [[República Popular China|China]] esistíen rexistros numbéricos similares con anterioridá al añu [[sieglu XXI e.C.|2000 e.C.]] Los antiguos griegos realizaben censos que la so información utilizar escontra'l [[sieglu VI e.C.|594 e.C.]] pa cobrar [[impuestu|impuestos]].

=== Emplegu de la Estadística nes Antigües Civilizaciones ===
Na [[Edá Antigua]] la estadística consistía n'ellaborar [[censu|censos]] (de población y tierres). El so oxetivu yera facilitar la xestión de los llabores tributarios, llograr datos sobre'l númberu de persones que podríen sirvir nel exércitu o establecer reparties de tierres o otros bienes.
# N'[[Antiguu Exiptu|Exiptu]]: La estadística empieza cola [[Dinastía I]], nel añu [[Sieglu XXXI e.C.|3050 e.C.]]. Los [[faraones]] ordenaben la realización de censos cola cuenta de llograr los datos sobre tierres y riqueces pa poder planiar la construcción de les [[pirámides]].
# En [[China]]: Añu [[Sieglu XXIII e.C.|2238 e.C.]] l'emperador Yao ellabora un censu xeneral sobre l'actividá agrícola, industrial y comercial. 
# Na [[Antigua Grecia]]: Realizáronse censos pa cuantificar la distribución y posesión de la tierra y otres riqueces, entamar el serviciu militar y determinar el derechu al votu.
# Na [[Antigua Roma]]: Mientres l'[[Imperiu Romanu]] estableciéronse rexistros de nacencies y fallecimientos, y ellaboráronse estudios sobre los ciudadanos, les sos tierres y les sos riqueces. 
# En [[Méxicu]]: Añu [[1116]], mientres la segunda migración de les tribus [[chichimeca|chichimeques]], el rei [[Xólotl]] ordenó que fueren censaos los súbditos.
# Nel [[Oriente Mediu]], sol dominiu [[sumeriu]], [[Babilonia]] tenía cuasi 6000 habitantes. Atopar nella tablillas de magre que rexistraben los negocios y asuntos llegales de la ciudá. 
# El censu nel [[Hebreos|pueblu xudíu]] sirvió, amás de propósitos militares, pa calcular el monto de los ingresos del templu.

Mientres la [[Edá Media]] la estadística nun presentó grandes meyores, pero destaca'l trabayu d'[[Isidoru de Sevilla]], quien arrexuntó y clasifico datos de diversa naturaleza que los sos resultaos fueron publicaos na obra ''Originum sive Etymologiarum''.

Na [[Edá Moderna]] siguir col llogru de censos. 
# N'España: Destaca'l censu de [[Pecheros]] (1528), el de los Obispos (1587), el Censu de los Millones (1591) o'l Censu del [[Conde de Aranda]] (1768).
# N'Inglaterra: la peste de la década de 1500 provocó un aumentu na contabilización de los datos sobre fallecimientos y nacencies.

=== Oríxenes en probabilidá ===

Los métodos estadísticu-matemáticos remanecieron dende la teoría de [[probabilidá]], que data dende la correspondencia ente Pascal y Pierre de Fermat ([[1654]]). [[Christian Huygens]] ([[1657]]) da'l primer tratamientu científicu que se conoz a la materia. El ''Ars coniectandi'' (póstumu, [[1713]]) de Jakob Bernoulli y la ''Doctrina de posibilidaes'' ([[1718]]) d'[[Abraham de Moivre]] estudiaron la materia como una caña de les matemátiques.<ref>Ver el trabayu d'[[Ian Hacking]] en ''The emergence of probability'' pa una hestoria del desenvolvimientu del conceutu de probabilidá matemática.</ref> Na era moderna, el trabayu de [[Kolmogórov]] foi una pilastra na formulación del modelu fundamental de la Teoría de Probabilidaes, que ye usáu al traviés de la estadística.

La [[teoría d'errores]] puede remontase a la ''Ópera miscellánea'' (póstuma, 1722) de [[Roger Cotes]] y al trabayu preparáu por [[Thomas Simpson]] en 1755 (impresu en 1756) el cual aplica per primer vegada la teoría del discutiniu d'errores d'observación. La reimpresión (1757) d'esti trabayu inclúi'l [[axoma]] de qu'errores positivos y negativos son igualmente probables y qu'hai unes ciertes llendes asignables dientro de los cualos atópense tolos errores; descríbense errores continuos y una curva de probabilidá.

[[Pierre-Simon Laplace]] (1774) fai'l primer intentu de deducir una regla pa la combinación d'observaciones dende los principios de la teoría de probabilidaes. Laplace representó la Llei de probabilidaes d'errores por aciu una curva y dedució una fórmula pa la media de tres observaciones. Tamién, en 1871, llogra la fórmula pa la llei de facilidá del error (términu introducíu por [[Lagrange]], 1744) pero con ecuaciones inmanejables. [[Daniel Bernoulli]] (1778) introduz el principiu del máximu productu de les probabilidaes d'un sistema d'errores concurrentes.

[[Ficheru:Ceres - RC3 - Haulani Crater (22381131691) (cropped).jpg|thumb|Fotografia de [[Ceres (planeta nanu)|Ceres]] pol ''Dawn''. La posición foi envalorada por Gauss por aciu el métodu de mínimos cuadraos.]]
El [[métodu de mínimos cuadraos]], que foi usáu pa embrivir los errores en [[medición]], foi publicáu independientemente por [[Adrien-Marie Legendre]] (1805), [[Robert Adrain]] (1808), y [[Carl Friedrich Gauss]] (1809). Gauss usara'l métodu na so famosa predicción de la llocalización del [[planeta nanu]] [[Ceres (planeta nanu)|Ceres]] en 1801. Pruebes adicionales fueron escrites por Laplace (1810, 1812), Gauss (1823), [[James Ivory]] (1825, 1826), Hagen (1837), [[Friedrich Bessel]] (1838), [[W. F. Donkin]] (1844, 1856), [[John Herschel]] (1850) y [[Morgan Crofton]] (1870). Otros contribuidores fueron Ellis (1844), [[Augustus De Morgan]] (1864), [[Glaisher]] (1872) y [[Giovanni Schiaparelli]] (1875). La fórmula de Peters pa <math>r</math>, el probable error d'una observación simple ye bien conocíu.

El [[sieglu XIX]] inclúi autores como Laplace, [[Montés Lacroix]] (1816), Littrow (1833), [[Richard Dedekind]] (1860), Helmert (1872), [[Hermann Laurent]] (1873), Liagre y Didion. [[Augustus De Morgan]] y [[George Boole]] ameyoraron la presentación de la teoría. [[Adolphe Quetelet]] (1796-1874), foi otru importante fundador de la estadística y quien introdució la noción del home permediu» ''(l'homme moyen)'' como un mediu d'entender los fenómenos sociales complexos tales como [[tases de criminalidad]], [[tases de matrimoniu]] o [[Países per tasa de suicidiu|tases de suicidios]].

=== Sieglu XX ===
[[Ficheru:Karl Pearson, 1910.jpg|thumb|right|[[Karl Pearson]], un fundador de la estadística matemática.]]

El campu moderno de la estadística remanecer a los principios del sieglu XX dirixida pola obra de [[Francis Galton]] y [[Karl Pearson]], quien tresformaron la estadística a convertise nuna disciplina matemática rigorosa usada por analís, non solamente na ciencia sinón na manufactura y la política. Les contribuciones de Galton inclúin los conceutos d'[[esviación típica]], [[correlación]], [[analís de la regresión]] y l'aplicación d'estos métodos al estudiu de la variedá de carauterístiques –l'altor, el pesu, la llongura de les pestañes de güeyu– ente otros.<ref name=Galton1877>{{cita publicación | last1 = Galton | first1 = F | añu = 1877 | títulu = Typical laws of heredity | url = | journal = Nature | volume = 15 | issue = | pages = 492–553 | doi=10.1038/015492a0}}</ref> Pearson desenvolvió'l [[Coeficiente de correlación de Pearson]], definió como un momentu-productu,<ref>{{Cite journal | doi = 10.1214/ss/1177012580 | last1 = Stigler | first1 = S. M. | añu = 1989 | títulu = Francis Galton's Account of the Invention of Correlation | url = | journal = Statistical Science | volume = 4 | issue = 2| pages = 73–79 }}</ref> el [[métodu de momentos]] por caber les distribuciones a les muestres y la [[distribuciones de Pearson]], ente otres coses.<ref name="Pearson, On the criterion">{{Cite journal|last1=Pearson|first1=K.|añu=1900|títulu=On the Criterion that a given System of Deviations from the Probable in the Case of a Correlated System of Variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from Random Sampling|url=|journal=Philosophical Magacín Series 5|volume=50|issue=302|pages=157–175|doi=10.1080/14786440009463897}}</ref> Galton y Pearson fundáronse ''[[Biometrika]]'' como la so primer revista de la estadística matemática y la [[bioestadística]] (entós daquella conocida como la biomentría). Pearson tamién fundó'l primer departamentu d'estadística en [[University College de Londres]].<ref>{{cita web|añu=|títulu=Karl Pearson (1857–1936)|publisher=Department of Statistical Science&nbsp;– [[University College London]]|url=https://www.ucl.ac.uk/stats/department/pearson.html|urlarchivu=https://web.archive.org/web/20100511013720/http://www.ucl.ac.uk/Stats/department/pearson.html|fechaarchivu=2010-05-11}}</ref>

Mientres el [[sieglu XX]], la creación de preseos precisos p'asuntos de [[salú pública]] ([[epidemioloxía]], [[bioestadística]], etc.) y propósitos económicos y sociales (tasa de [[desemplegu]], [[econometría]], etc.) precisó de meyores sustanciales nes práutiques estadístiques.</ref><ref name="oed">OED quote: '''1935''' R. A. Fisher, ''[[The Design of Experiments]]'' ii. 19, "We may speak of this hypothesis as the 'null hypothesis', and it should be noted that the null hypothesis is never proved or established, but is possibly disproved, in the course of experimentation."</ref>]]

La segunda fola de los años 1910 y 1920 empecipióse [[William Gosset]], y rematóse na obra de [[Ronald Fisher]], quién escribió los llibros de testu que diben definir la disciplina académica n'universidaes en toos llaos del mundu. Les sos publicaciones más importantes fueron el so papel de 1918 ''[[The Correlation between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance]]'', lo cual yera'l primeru n'usar el términu estadísticu [[varianza]], la so obra clásica de 1925 ''[[Statistical Methods for Research Workers]]'' y el so 1935 ''[[The Design of Experiments]]'',<ref>{{cita publicación | doi = 10.3102/00028312003003223 | títulu = The Influence of Fisher's "The Design of Experiments" on Educational Research Thirty Years Later | añu = 1966 | author = Stanley, J. C. | journal = American Educational Research Journal | volume = 3 | pages = 223 | issue = 3}}</ref><ref>{{cita publicación | author = Box, JF | títulu = R. A. Fisher and the Design of Experiments, 1922-1926 | jstor = 2682986 | journal = [[The American Statistician]] | volume = 34 | issue = 1 |date=February 1980 | pages = 1–7 | doi = 10.2307/2682986}}</ref><ref>{{cita publicación | author = Yates, F | títulu = Sir Ronald Fisher and the Design of Experiments | jstor = 2528399 | journal = [[Biometrics (journal)|Biometrics]] | volume = 20 | issue = 2 |date=June 1964 | pages = 307–321 | doi = 10.2307/2528399}}</ref><ref>{{cita publicación
|títulu=The Influence of Fisher's "The Design of Experiments" on Educational Research Thirty Years Later
|first1=Julian C. |last1=Stanley
|journal=American Educational Research Journal
|volume=3 |issue=3 |añu=1966|pages= 223–229 
|jstor=1161806 |doi=10.3102/00028312003003223}}</ref> onde desenvolvió los modelos rigorosos de [[diseñu esperimental]]. Anició'l conceutu de [[Suficiencia (estadística)|suficiencia]] y la [[información de Fisher]].<ref>{{cita publicación|last=Agresti|first=Alan|author2=David B. Hichcock |añu=2005|títulu=Bayesian Inference for Categorical Data Analysis|journal=Statistical Methods & Applications|issue=14|page=298|url=http://www.stat.ufl.edu/~aa/articles/agresti_hitchcock_2005.pdf|doi=10.1007/s10260-005-0121-y|volume=14}}</ref> Nel so llibru de 1930 ''[[The Genetical Theory of Natural Selection]]'' aplicó la estadística a dellos conceutos na [[bioloxía]] como'l [[Principiu de Fisher]]<ref name=Edwards98/><ref name=Edwards98>{{cita publicación | doi = 10.1086/286141 | last1 = Edwards | first1 = A.W.F. | añu = 1998 | títulu = Natural Selection and the Sex Ratio: Fisher's Sources | url = | journal = American Naturalist | volume = 151 | issue = 6| pages = 564–569 | pmid = 18811377 }}</ref> (sobre'l ratio de sexu), el [[Fisherian runaway]],<ref name ="fisher15">Fisher, R.A. (1915) The evolution of sexual preference. Eugenics Review (7) 184:192</ref><ref name="fisher30">Fisher, R.A. (1930) [[The Genetical Theory of Natural Selection]]. ISBN 0-19-850440-3</ref><ref name="pers00">Edwards, A.W.F. (2000) Perspectives: Anecdotal, Historial and Critical Commentaries on Genetics. The Genetics Society of America (154) 1419:1426</ref><ref name="ander94">Andersson, M. (1994) Sexual selection. ISBN 0-691-00057-3</ref><ref name="ander06">Andersson, M. and Simmons, L.W. (2006) Sexual selection and mate choice. Trends, Ecology and Evolution (21) 296:302</ref><ref name="gayon10">Gayon, J. (2010) Sexual selection: Another Darwinian process. Comptes Rendus Biologies (333) 134:144</ref> un conceutu na [[seleición sexual]] sobre una [[realimentación positiva]] efeutu topáu na [[evolución]].

=== Estáu actual ===
Güei l'usu de la estadística estendióse más allá de los sos oríxenes como un serviciu al [[Estáu]] o al gobiernu. Persones y organizaciones usen la estadística pa entender datos y tomar decisiones en ciencies naturales y sociales, medicina, negocios y otres árees. La estadística ye entendida xeneralmente non como un sub-área de les matemátiques sinón como una ciencia distinta «aliada». Munches [[universidá|universidaes]] tienen departamentos académicos de matemátiques y estadística xebradamente. La estadística enseñar en departamentos tan diversos como [[psicoloxía]], [[educación]] y [[salú pública]].

[[Ficheru:KorrRes.png|thumb|[[Regresión llinial]] – Gráficos de [[Midíes de dispersión|dispersión]] n'estadística.]]

Al aplicar la estadística a un problema científicu, industrial o social, empezar con un procesu o [[población estadística|población]] a ser estudiáu. Esta pue ser la población d'un país, de granos cristalizaos nuna roca o de bienes manufacturados por una fábrica en particular mientres un periodu dau. Tamién podría ser un procesu reparáu en dellos intres y los datos recoyíos d'esta manera constitúin una [[Serie temporal|serie de tiempu]].

Por razones práutiques, en llugar de compilar datos d'una población entera, usualmente estúdiase un subconxuntu escoyíu de la población, llamáu [[muestreo (estadística)|muestra]]. Datos alrodiu de la muestra son recoyíos de manera observacional o [[esperimentu|esperimental]]. Los datos son entós analizaos estadísticamente lo cual sigue dos propósitos: descripción y inferencia.

El conceutu de correlación ye particularmente pervalible. Analises estadísticos d'un [[Conxuntu|conxuntu de datos]] puede revelar que dos variables (esto ye, dos propiedaes de la población so considerancia) tienden a variar conxuntamente, como si hubiera una conexón ente elles. Por casu, un estudiu del ingresu añal y la edá de muerte podría resultar en que persones probes tienden a tener vides más curties que persones de mayor ingresu. Los dos variables dizse que tán correlacionadas. Sicasí, nun puede inferise darréu la esistencia d'una rellación de causalidá ente los dos variables. El fenómenu correlacionado podría ser la causa d'una tercera, primeramente non considerada, llamada [[variable confusora]].

Si la muestra ye representativa de la población, inferencias y conclusiones feches na muestra pueden ser estendíes a la población completa. Un problema mayor ye'l de determinar qué representativa ye la muestra estrayida. La estadística ufierta midíes pa envalorar y correxir por aleatoriedad na muestra y nel procesu de recoyida de los datos, según métodos pa diseñar esperimentos robustos como primer midida, ver [[diseñu esperimental]].

El conceutu matemáticu fundamental emplegáu pa entender la aleatoriedad ye'l de [[probabilidá]]. La [[estadística matemática]] (tamién llamada teoría estadística) ye la caña de les [[matemátiques aplicaes]] qu'usa la [[teoría de probabilidaes]] y el [[analís matemáticu]] pa esaminar les bases teóriques de la estadística.

L'usu de cualquier métodu estadísticu ye válidu solo cuando'l sistema o población so considerancia satisfai los supuestos matemáticos del métodu. El mal usu de la estadística puede producir serios errores na descripción ya interpretación, lo cual podría llegar a afectar polítiques sociales, la práutica médica y la calidá d'estructures tales como pontes y plantes de reacción nuclear.

Inclusive cuando la estadística ye correutamente aplicada, los resultaos pueden ser difíciles d'interpretar por un inespertu. Por casu, el significáu estadísticu d'un enclín nos datos, que mide'l grau al cual l'enclín puede ser causada por una variación aleatoria na muestra, puede nun tar acordies col sentíu intuitivu. El conxuntu d'habilidaes estadístiques básiques (y l'escepticismu) qu'una persona precisa pa remanar información nel día ente día refierse como «cultura estadística».

== Métodos estadísticos ==
=== Estudios esperimentales y observacionales ===
Un oxetivu común pa un proyeutu d'investigación estadística ye investigar la causalidá, y en particular estrayer una conclusión nel efeutu que dellos cambeos nos valores de predictores o [[variable independiente|variables independientes]] tienen sobre una respuesta o [[variable dependiente|variables dependientes]]. Hai dos grandes tipos d'estudios estadísticos pa estudiar causalidá: estudios esperimentales y observacionales. En dambos tipos d'estudios, l'efeutu de les diferencies d'una variable independiente (o variables) nel comportamientu d'una variable dependiente ye reparáu. La diferencia ente los dos tipos ye la forma en que l'estudiu ye conducíu. Cada unu d'ellos pue ser bien efectivu.

=== Niveles de midida ===

Hai cuatro tipos de midíes o escales de midida n'estadística: [[nivel de midida|niveles de midida]] ([[nominal]], [[Númberu ordinal (teoría de conxuntos)|ordinal]], [[Intervalu de confianza|intervalo]] y [[Razón (matemátiques)|razón]]). Tienen distintos graos d'usu na [[investigación]] estadística. Les midíes de razón, onde un valor cero y distancies ente distintes midíes son definíes, dan la mayor flexibilidá en métodos estadísticos que pueden ser usaos p'analizar los datos. Les midíes d'intervalu tienen distancies interpretables ente midíes, pero un valor cero ensin significáu (como les midíes de coeficiente intelectual o temperatura en graos [[Grau Celsius|Celsius]]). Les midíes ordinales tienen imprecises diferencies ente valores consecutivos, pero un orde interpretable pa los sos valores. Les midíes nominales nun tienen nengún rangu interpretable ente los sos valores.

La escala de midida nominal, puede considerase la escala de nivel más baxu. Trátase d'arrexuntar oxetos en clases. La escala ordinal, pela so parte, recurre a la propiedá de «orde» de los númberos. La escala d'intervalos iguales ta carauterizada por una unidá de midida común y constante. Ye importante destacar que'l puntu cero nes escales d'intervalos iguales ye arbitrariu, y nun reflexa en nengún momentu ausencia de la magnitú que tamos midiendo. Esta escala, amás de tener les carauterístiques de la escala ordinal, dexa determinar la magnitú de los intervalos (distancia) ente tolos elementos de la escala. La escala de coeficientes o Razones ye'l nivel de midida más eleváu y estrémase de les escales d'intervalos iguales namái por tener un puntu cero propiu como orixe; ye dicir que'l valor cero d'esta escala significa ausencia de la magnitú que tamos midiendo. Si repara una falta total de propiedá, disponer d'una unidá de midida pal efeutu. A iguales diferencies ente los númberos asignaos correspuenden iguales diferencies nel grau d'atributu presente nel oxetu d'estudiu.

=== Téuniques d'analís estadísticu ===
Dalgunos [[test estandarizado|tests]] y procedimientos pa [[investigación]] d'[[observación|observaciones]] bien conocíos son:
* [[Estadísticu muestral|Prueba t de Student]]
* [[Prueba de χ²]]
* [[Analís de varianza]] (ANOVA)
* [[O de Mann-Whitney]]
* [[Analís de regresión]]
* [[Correlación]]
* [[Iconografía de les correlaciones]]
* [[Frecuencia estadística]]
* [[Analís de frecuencia acumulada]]
* [[Prueba de la diferencia menos significante de Fisher]]
* [[Coeficiente de correlación de Pearson]]
* [[Coeficiente de correlación de Spearman]]
* [[Analís factorial exploratorio]]
* [[Analís factorial confirmatorio]]
* [[Gráfica|Gráfica estadística]]

== Disciplines especializaes ==
Dellos campos d'investigación usen la estadística tan estensamente que tienen [[Xíriga|terminoloxía especializada]]. Estes disciplines inclúin:

* [[Ciencies actuariales]]
* [[Física estadística]]
* [[Estadística industrial]]
* [[Estadística espacial]]
* [[Matemática estadística]]
* [[Estadística en medicina]]
* [[Estadística en medicina veterinaria y zootecnia]]
* [[Estadística en nutrición]]
* Estadística n'agronomía Estadística en planificación Estadística n'investigación Estadística en restauración d'obres Estadística en lliteratura Estadística n'astronomía Estadística n'antropoloxía (antropometría)
* Estadística en [[historia]]
* [[Estadística militar]]
* Geoestadística
* [[Bioestadística]]
* Estadístiques de negocios Estadística computacional
* Estadística en ciencies de la salú
* Investigación d'operaciones Estadístiques de consultoría Estadística de la educación, la enseñanza, y la formación Estadística en comercialización o mercadotecnia
* [[Cienciometría]]
* Estadística del mediu ambiente
* Estadística n'epidemioloxía
* [[Minería de datos]] (aplica estadística y [[reconocencia de patrones]] pa la conocencia de datos)
* [[Econometría]] (usa la '''estadística''' como ciencia auxiliar)
* Estadística n'inxeniería
* [[Xeografía]] y [[SIG|sistemes d'información xeográfica]], más específicamente en [[analís espacial]]
* [[Demografía]]
* Estadística en psicoloxía (psicometría)
* [[Calidá]] y productividá
* Estadístiques sociales (pa toles ciencies sociales)
* [[Cultura estadística]]
* [[Encuestes por muestreo]]
* [[Analises de procesos]] y [[quimiometría]] (p'analises de datos en [[química analítica]] y [[inxeniería química]])
* Confiabilidad estadística
* [[Procesamientu d'imáxenes]]
* Estadístiques deportives

La estadística ye una ferramienta básico en negocios y producción. Usar pa entender la variabilidá de sistemes de midida, control de procesos (como en [[control estadísticu de procesos]] o SPC (CEP)), pa compilar datos y pa tomar decisiones. Nestes aplicaciones ye una ferramienta clave y probablemente la única ferramienta disponible.

== Computación estadística ==
El rápidu y sosteníu medría nel poder de cálculu de la computación dende la segunda metá del sieglu XX tuvo un sustancial impautu na práutica de la ciencia estadística. Vieyos modelos estadísticos fueron cuasi siempres de la clase de los [[modelu llinial|modelos lliniales]]. Agora, complexos ordenadores xunto con apropiaos [[algoritmos]] numbéricos causaron un renacer del interés en [[regresión non llinial|modelos non lliniales]] (especialmente [[Rede neuronal artificial|redes neuronales]] y [[árbol de decisión|árboles de decisión]]) y la creación de nuevos tipos tales como [[modelu llinial xeneralizáu|modelos lliniales xeneralizaos]] y [[modelu multinivel|modelos multinivel]].

La medría nel poder computacional tamién llevó a la crecedera en popularidá de métodos intensivos computacionalmente basaos en [[remuestreo]], tales como tests de permutación y de [[Bootstrapping (estadística)|bootstrap]], mientres téuniques como'l [[muestreo de Gibbs]] fixeron los métodos bayesianos más accesibles. La revolución n'ordenadores tien implicaciones nel futuru de la estadística, con un nuevu énfasis n'estadístiques esperimentales» y «empíriques». Un gran númberu de [[paquetes estadísticos]] ta agora disponible pa los investigadores. Los [[sistemes dinámicos y teoría del caos]], dende va una década, empezaron a interesar na comunidá hispana, pos na anglosaxona d'Estaos Xuníos taba yá establecida la conducta caótica en sistemes dinámicos non lliniales» con 350 llibros pa 1997 y empezaben dellos trabayos nos campos de les ciencies sociales y n'aplicaciones de la física. Tamién se taba contemplando'l so usu n'analítica.
{{VT|Computación Científica}}

== Crítiques a la estadística ==
Hai una perceición xeneral de que la conocencia estadística ye intencional y frecuentemente [[Mal usu de les estadístiques|mal usáu]], atopando maneres d'interpretar los datos que seyan favorables al presentador. Un dichu famosu, al paecer de [[Benjamin Disraeli]],<ref>Cf. ''Damned lies and statistics: untangling numbers from the media, politicians, and activists'', del profesor [[Joel Best]]. Best atribúi esti dichu a [[Disraeli]], y non a [[Mark Twain]] o otros autores como se cree popularmente.</ref> ye: «Hai tres tipos de mentires: mentires pequeñes, mentires grandes y estadístiques». El popular llibru ''How to lie with statistics'' (''Cómo mentir coles estadístiques'' na edición española) de [[Darrell Huff]] alderica munchos casos de mal usu de la estadística, con énfasis en gráfiques malintencionaes. Al escoyer (o refugar o modificar) una cierta muestra, los resultaos pueden ser manipoliaos; por casu, por aciu la eliminación selectiva de valores atípicos (''outliers''). Este puede ser la resultancia de fraudes o sesgos intencionales per parte del investigador (Darrel Huff<ref>Darrell Huff. ''Cómo mentir con estadístiques'', Barcelona: Sagitario, 1965</ref>). [[Lawrence Lowell]] (decanu de la [[Universidá de Harvard]]) escribió en 1909 que les estadístiques, «como dellos pasteles, son bones si sábese quién les fixo y tase seguro de los ingredientes».

Dellos estudios contradicen resultaos llograes primeramente y la población empieza a duldar na veracidá de tales estudios. Podría lleese qu'un estudiu diz (por casu) que «faer X amenorga la presión sanguínea», siguíu por un estudiu que diz que «faer X nun afecta la presión sanguínea», siguíu por otru que diz que «faer X amonta la presión sanguínea». De cutiu los estudios fáense siguiendo distintes metodoloxíes, o estudios en muestres pequeñes que prometen resultaos maraviyoses que nun son obtenibles n'estudios de mayor tamañu. Sicasí, munchos llectores nun noten tales diferencies, y los medios de comunicación simplifiquen la información alredor del estudiu y la rocea del públicu empieza a crecer.

Sicasí, les crítiques más fuertes vienen del fechu que l'aproximamientu de pruebes d'hipótesis, llargamente usada en munchos casos riquíos por llei o reglamentación, obliga a una hipótesis a ser «favorecida» (la [[hipótesis nula]]) y puede tamién esaxerar la importancia de pequeñes diferencies n'estudios grandes. Una diferencia que ye altamente significativa pue ser de nenguna significancia práutica.

:''Ver tamién [[Pruebes d'hipótesis Crítiques|crítiques de prueba d'hipótesis]] y [[Hipótesis nula#Discutiniu|discutiniu de la hipótesis nula]]''.

Nos campos de la psicoloxía y la medicina, especialmente con al respective de l'aprobación de nueves melecines pola [[Food and Drug Administration]], crítiques del aproximamientu de prueba d'hipótesis amontáronse nos años recién. Una respuesta foi un gran énfasis nel [[p-valor]] en cuenta de a cencielles reportar si la hipótesis foi refugada al nivel de significancia <math>\alpha</math> dau. De nuevu, sicasí, esto resume la evidencia pa un efeutu pero non el [[tamañu del efeutu]]. Una posibilidá ye reportar [[intervalu de confianza|intervalo d'enfotu]], yá que estos indiquen el tamañu del efeutu y la incertidume. Esto ayuda a interpretar los resultaos, como l'intervalu d'enfotu pa un <math>\alpha</math> dau indicando simultáneamente la significancia estadística y l'efeutu de tamañu.

El p-valor y los intervalos d'enfotu son basaos nos mesmos cálculos fundamentales como aquellos pa les correspondientes pruebes d'hipótesis. Los resultaos son presentaos nun formatu más detalláu, en llugar del «sigo o non» de les pruebes d'hipótesis y cola mesma metodoloxía estadística.

Otru tipu d'aproximamientu ye l'usu de [[Inferencia bayesiana|métodos bayesianos]]. Esti aproximamientu foi, sicasí, tamién criticada.

El fuerte deséu de que les melecines bones seyan aprobaos y que les melecines peligroses o de poco usu seyan refugaos crea tensiones y conflictos ([[Error tipu I y tipu II|errores tipu I y II]] nel llinguaxe de pruebes d'hipótesis).

== Estadísticos famosos ==
{{Columnes}}
* [[Thomas Bayes]]
* [[Pafnuti Chebyshov]]
* [[David Cox (estadísticu)|David Cox]]
* [[Gertrude Cox]]
* [[George Dantzig]]
* [[René Descartes]]
* [[W. Edwards Deming]]
{{Nueva columna}}
* [[Bruno de Finetti]]
* [[Ronald Fisher|Sir Ronald Fisher]]
* [[Francis Galton|Sir Francis Galton]]
* [[Carl Friedrich Gauss]]
* [[William Sealy Gosset]]
* [[Andréi Kolmogórov]]
* [[Aleksandr Lyapunov]]
{{Nueva columna}}
* [[Abraham De Moivre]]
* [[Isaac Newton|Sir Isaac Newton]]
* [[Jerzy Neyman]]
* [[Florence Nightingale]]
* [[Blaise Pascal]]
* [[George Box]]
* [[Karl Pearson]]
{{Nueva columna}}
* [[Adolphe Quetelet]]
* [[C. R. Rayo]]
* [[Ernst Georg Ravenstein]]
* [[Walter Shewhart]]
* [[Charles Spearman]]
* [[John Tukey]]
* [[Milton Friedman]]
{{Final columnes}}

== Referencies ==
{{llistaref}}

== Bibliografía ==
* {{Cita llibru |apellíos
= Best
|nome = Joel
|enllaceautor = Joel Best
|añu = 2001
|títulu = Damned Lies and Statistics: Untangling Numbers from the Media, Politicians, and Activists
|editorial = University of California Press
|id = ISBN 0-520-21978-3
}}
* {{Cita llibru |apellíos
= Desrosières
|nome = Alain
|enllaceautor = Alain Desrosières
|añu = 2004
|títulu = La política de los grandes númberos
|editorial = Ed. Melusina
|id = ISBN 84-933273-5-2
}}
* {{Cita llibru |apellíos
= Hacking
|nome = Ian
|enllaceautor = Ian Hacking
|añu = 1990
|títulu = The Taming of Chance
|editorial = Cambridge University Press
|id = ISBN 0-521-38884-8
}}
* {{Cita llibru |apellíos
= Lindley
|nome = D. V.
|enllaceautor = Dennis Lindley
|edición = 2ª edición
|año = 1985
|títulu = Making Decisions
|editorial = John Wiley & Sons
|id = ISBN 0-471-90808-8
}}
* {{Cita llibru |apellíos
= Stigler
|nome = Stephen M.
|enllaceautor = Stephen Stigler
|añu = 1990
|títulu = The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900
|editorial = Belknap Press/Harvard University Press
|id = ISBN 0-674-40341-X
}}
* {{Cita llibru |apellíos
= Tijms
|nome = Henk
|enllaceautor = Henk Tijms
|añu = 2004
|títulu = Understanding Probability: Chance Rules in Everyday life
|editorial = Cambridge University Press
|id = ISBN 0-521-83329-9
}}
* {{Cita llibru |apellíos
= Volle
|nome = Michel
|enllaceautor = Michel Volle
|edición = 2ª ed.
|añu = 1984
|títulu = -y métier de statisticien
|editorial = Económica |id =
ISBN 2-7178-0824-8
}}

== Enllaces esternos ==
{{commonscat|Statistics}}
{{wikiquote|Estadística}}
{{Tradubot|Estadística}}

{{control d'autoridaes}}
[[Categoría:Estadística| ]]
[[Categoría:Calidá]]
[[Categoría:Métodos d'evaluación]]