En una sociedad cada vez más compleja y dinámica, la estadística se ha erigido como una herramienta indispensable para comprender y abordar los problemas que nos rodean, asentó Damián Emilio Gibaja Romero, Director del Departamento de Matemáticas del Decanato de Ingenierías de la UPAEP.
«La estadística, aunque parte de las matemáticas, está estrechamente conectada con la realidad que nos rodea, su nombre proviene del alemán ‘statistica’ y está asociada al uso del análisis matemático y la identificación de patrones para analizar y entender problemas complejos en nuestra sociedad”, manifiesta Damián Gibaja.
Desde tiempos antiguos, la recolección de datos ha sido crucial para el desarrollo social. El conteo y la medición de recursos permitieron a las sociedades organizarse y expandirse. Hoy, aunque la expansión territorial ha cedido lugar a otras prioridades, los datos siguen siendo fundamentales para el desarrollo humano y económico, recordó el académico de la UPAEP.
Gibaja Romero enfatiza que «aquello que no se mide, no se puede evaluar.» La estadística nos permite describir lo que ocurre en nuestro entorno, pero es la inferencia la que realmente impulsa la toma de decisiones. «La recolección de datos simplifica fenómenos complejos y nos permite generar inferencias sobre el fenómeno completo”, explica. A partir de una muestra pequeña, la inferencia estadística extrapola y generaliza características, siendo fundamental en áreas como la economía, la política, la salud y el medio ambiente.
Dijo que la estadística descriptiva nos proporciona una instantánea de la realidad, pero la verdadera utilidad de la estadística radica en su capacidad predictiva. Damián Gibaja menciona el trabajo de Edmund Halley sobre la mortalidad como uno de los primeros en incorporar el azar y la incertidumbre en el análisis estadístico. «Durante la pandemia de COVID-19, los excesos en la tasa de mortalidad observados por los institutos de recolección de datos revelaron la gravedad de la enfermedad,» señala. Este ejemplo subraya cómo la estadística no solo describe, sino que también anticipa y alerta sobre posibles futuros problemas.
La inferencia estadística no se limita a un solo campo. «Podemos utilizarla para medir pobreza, evaluar el acceso a servicios públicos, analizar el impacto ambiental y mucho más,» comentó Gibaja Romero. En el ámbito empresarial, la inferencia ayuda a recomendar productos, identificar tendencias de consumo y prever comportamientos de mercado. Las redes sociales, por ejemplo, utilizan datos de interacción para personalizar la experiencia del usuario, demostrando cómo la estadística se integra en nuestra vida diaria.
Una de las fortalezas de la estadística es su capacidad para evaluar la calidad de las inferencias. «Es crucial que las inferencias que hacemos tengan el mínimo error posible,» subrayó el académico. En una sociedad inundada de datos, la precisión es esencial para evitar la propagación de información falsa y para hacer deducciones útiles y eficientes. La estadística nos proporciona las herramientas para evaluar y minimizar estos errores, asegurando que nuestras decisiones estén bien fundamentadas.
Por su parte, Juan Pablo Góngora Pérez, profesor del departamento de Matemáticas de la UPAEP, explicó que la estadística inferencial se diferencia de la estadística descriptiva en que, mientras esta última se centra en describir y resumir los datos obtenidos, la inferencial permite hacer generalizaciones y predicciones sobre una población a partir de una muestra representativa. Un ejemplo tangible de este proceso son las encuestas electorales.
Dijo que, en los procesos electorales, es común que se realicen encuestas para predecir el comportamiento de los votantes. Aunque algunas personas desconfían de estos sondeos, Góngora Pérez enfatizó que estas encuestas son estimaciones puntuales basadas en muestras cuidadosamente seleccionadas para representar a la población. A través de modelos probabilísticos y matemáticos, los resultados obtenidos de la muestra se extrapolan para inferir el comportamiento de la totalidad del electorado.
Góngora Pérez utilizó una analogía sencilla para explicar la importancia de la representatividad de las muestras: «Si quieres saber si la sopa está salada, no necesitas comerte toda la sopa; basta con una cucharadita». Esta muestra debe captar todas las características de la población, permitiendo así hacer inferencias precisas y confiables.
Más allá de las encuestas electorales, la estadística inferencial es fundamental en diversas áreas. En la medicina, por ejemplo, se utiliza para determinar la efectividad de nuevos medicamentos y vacunas. En la industria, ayuda a predecir ventas y comportamientos del mercado. En meteorología, permite realizar pronósticos climáticos basados en patrones históricos de datos, subrayó Juan Pablo Góngora.
«Es crucial entender que la estadística inferencial no se trata de suposiciones al azar«, comentó Góngora Pérez. «Requiere un conocimiento profundo de matemáticas y probabilidad para construir modelos que reflejen la realidad con un margen de error aceptable». Estos modelos ayudan a prever fenómenos futuros, como el comportamiento de las ventas o la probabilidad de fenómenos naturales como lluvias y terremotos.
Juan Pablo Góngora concluyó destacando la importancia de la estadística inferencial en la sociedad moderna. «Vivimos inmersos en datos y estadísticas. Comprender cómo se generan y utilizan estas inferencias nos permite tomar decisiones informadas y enfrentar desafíos futuros con mayor certeza».
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