b'\n_START_ARTICLE_\nEstad\xc3\xadstica\n_START_SECTION_\nOrigen\n_START_PARAGRAPH_\nEl t\xc3\xa9rmino alem\xc3\xa1n Statistik, introducido originalmente por Gottfried Achenwall en 1749, se refer\xc3\xada al an\xc3\xa1lisis de datos del Estado, es decir, la \xc2\xabciencia del Estado\xc2\xbb (o m\xc3\xa1s bien, de la ciudad-estado). Tambi\xc3\xa9n se llam\xc3\xb3 aritm\xc3\xa9tica pol\xc3\xadtica de acuerdo con la traducci\xc3\xb3n literal del ingl\xc3\xa9s. No fue hasta el siglo XIX cuando el t\xc3\xa9rmino estad\xc3\xadstica adquiri\xc3\xb3 el significado de recolectar y clasificar datos. Este concepto fue introducido por el militar brit\xc3\xa1nico sir John Sinclair (1754-1835)._NEWLINE_En su origen, por tanto, la estad\xc3\xadstica estuvo asociada a los Estados o ciudades libres, para ser utilizados por el gobierno y cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La colecci\xc3\xb3n de datos acerca de estados y localidades contin\xc3\xbaa ampliamente a trav\xc3\xa9s de los servicios de estad\xc3\xadstica nacionales e internacionales. En particular, los censos comenzaron a suministrar informaci\xc3\xb3n regular acerca de la poblaci\xc3\xb3n de cada pa\xc3\xads. As\xc3\xad pues, los datos estad\xc3\xadsticos se refer\xc3\xadan originalmente a los datos demogr\xc3\xa1ficos de una ciudad o Estado determinados. Y es por ello que en la clasificaci\xc3\xb3n decimal de Melvil Dewey, empleada en las bibliotecas, todas las obras sobre estad\xc3\xadstica se encuentran ubicadas al lado de las obras de o sobre la demograf\xc3\xada._NEWLINE_Ya se utilizaban representaciones gr\xc3\xa1ficas y otras medidas en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para controlar el n\xc3\xbamero de personas, animales o ciertas mercanc\xc3\xadas. Hacia el a\xc3\xb1o 3000\xc2\xa0a.\xc2\xa0C. los babilonios usaban ya peque\xc3\xb1os envases moldeados de arcilla para recopilar datos sobre la producci\xc3\xb3n agr\xc3\xadcola y de los g\xc3\xa9neros vendidos o cambiados. Los egipcios analizaban los datos de la poblaci\xc3\xb3n y la renta del pa\xc3\xads mucho antes de construir las pir\xc3\xa1mides en el siglo XI\xc2\xa0a.\xc2\xa0C. Los libros b\xc3\xadblicos de N\xc3\xbameros y Cr\xc3\xb3nicas incluyen en algunas partes trabajos de estad\xc3\xadstica. El primero contiene dos censos de la poblaci\xc3\xb3n de la Tierra de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus jud\xc3\xadas. En China exist\xc3\xadan registros num\xc3\xa9ricos similares con anterioridad al a\xc3\xb1o 2000\xc2\xa0a.\xc2\xa0C. Los antiguos griegos realizaban censos cuya informaci\xc3\xb3n se utilizaba hacia el 594\xc2\xa0a.\xc2\xa0C. para cobrar impuestos.\n_START_SECTION_\nEn la Edad Media\n_START_PARAGRAPH_\nDurante la Edad Media, la estad\xc3\xadstica no present\xc3\xb3 grandes avances, pero destaca el trabajo de Isidoro de Sevilla, quien recopil\xc3\xb3 y clasific\xc3\xb3 datos de diversa naturaleza cuyos resultados se publicaron en la obra Originum sive Etymologiarum.\n_START_SECTION_\nOr\xc3\xadgenes en probabilidad\n_START_PARAGRAPH_\nLos m\xc3\xa9todos estad\xc3\xadstico-matem\xc3\xa1ticos emergieron desde la teor\xc3\xada de probabilidad, la cual data desde la correspondencia entre Pascal y Pierre de Fermat (1654). Christian Huygens (1657) da el primer tratamiento cient\xc3\xadfico que se conoce a la materia. El Ars coniectandi (p\xc3\xb3stumo, 1713) de Jakob Bernoulli y la Doctrina de posibilidades (1718) de Abraham de Moivre estudiaron la materia como una rama de las matem\xc3\xa1ticas.\xe2\x80\x8b En la era moderna, el trabajo de Kolmog\xc3\xb3rov ha sido un pilar en la formulaci\xc3\xb3n del modelo fundamental de la Teor\xc3\xada de Probabilidades, el cual es usado a trav\xc3\xa9s de la estad\xc3\xadstica._NEWLINE_La teor\xc3\xada de errores se puede remontar a la \xc3\x93pera miscell\xc3\xa1nea (p\xc3\xb3stuma, 1722) de Roger Cotes y al trabajo preparado por Thomas Simpson en 1755 (impreso en 1756) el cual aplica por primera vez la teor\xc3\xada de la discusi\xc3\xb3n de errores de observaci\xc3\xb3n. La reimpresi\xc3\xb3n (1757) de este trabajo incluye el axioma de que errores positivos y negativos son igualmente probables y que hay unos ciertos l\xc3\xadmites asignables dentro de los cuales se encuentran todos los errores; se describen errores continuos y una curva de probabilidad._NEWLINE_Pierre-Simon Laplace (1774) hace el primer intento de deducir una regla para la combinaci\xc3\xb3n de observaciones desde los principios de la teor\xc3\xada de probabilidades. Laplace represent\xc3\xb3 la Ley de probabilidades de errores mediante una curva y dedujo una f\xc3\xb3rmula para la media de tres observaciones. Tambi\xc3\xa9n, en 1871, obtiene la f\xc3\xb3rmula para la ley de facilidad del error (t\xc3\xa9rmino introducido por Lagrange, 1744) pero con ecuaciones inmanejables. Daniel Bernoulli (1778) introduce el principio del m\xc3\xa1ximo producto de las probabilidades de un sistema de errores concurrentes._NEWLINE_El m\xc3\xa9todo de m\xc3\xadnimos cuadrados, el cual fue usado para minimizar los errores en mediciones, fue publicado independientemente por Adrien-Marie Legendre (1805), Robert Adrain (1808), y Carl Friedrich Gauss (1809). Gauss hab\xc3\xada usado el m\xc3\xa9todo en su famosa predicci\xc3\xb3n de la localizaci\xc3\xb3n del planeta enano Ceres en 1801. Pruebas adicionales fueron escritas 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 f\xc3\xb3rmula de Peters para , el probable error de una observaci\xc3\xb3n simple es bien conocido._NEWLINE_El siglo XIX incluye autores como Laplace, Silvestre Lacroix (1816), Littrow (1833), Richard Dedekind (1860), Helmert (1872), Hermann Laurent (1873), Liagre y Didion. Augustus De Morgan y George Boole mejoraron la presentaci\xc3\xb3n de la teor\xc3\xada. Adolphe Quetelet (1796-1874), fue otro importante fundador de la estad\xc3\xadstica y quien introdujo la noci\xc3\xb3n del \xc2\xabhombre promedio\xc2\xbb (l\xe2\x80\x99homme moyen) como un medio de entender los fen\xc3\xb3menos sociales complejos tales como tasas de criminalidad, tasas de matrimonio o tasas de suicidios.\n_START_SECTION_\nSiglo XX\n_START_PARAGRAPH_\nEl campo moderno de la estad\xc3\xadstica se emergi\xc3\xb3 a los principios del siglo XX dirigida por la obra de Francis Galton y Karl Pearson, quienes transformaron la estad\xc3\xadstica a convertirse en una disciplina matem\xc3\xa1tica rigurosa usada por an\xc3\xa1lisis, no solamente en la ciencia sino en la manufactura y la pol\xc3\xadtica. Las contribuciones de Galton incluyen los conceptos de desviaci\xc3\xb3n t\xc3\xadpica, correlaci\xc3\xb3n, an\xc3\xa1lisis de la regresi\xc3\xb3n y la aplicaci\xc3\xb3n de estos m\xc3\xa9todos al estudio de la variedad de caracter\xc3\xadsticas \xe2\x80\x94la altura, el peso entre otros\xe2\x80\x94.\xe2\x80\x8b Pearson desarroll\xc3\xb3 el coeficiente de correlaci\xc3\xb3n de Pearson, defini\xc3\xb3 como un momento-producto,\xe2\x80\x8b el m\xc3\xa9todo de momentos por caber las distribuciones a las muestras y la distribuciones de Pearson, entre otras cosas.\xe2\x80\x8b Galton y Pearson se fundaron Biometrika como su primera revista de la estad\xc3\xadstica matem\xc3\xa1tica y la bioestad\xc3\xadstica (en aquel entonces conocida como la biometr\xc3\xada). Pearson tambi\xc3\xa9n fund\xc3\xb3 el primer departamento de estad\xc3\xadstica en University College de Londres.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Durante el siglo XX, la creaci\xc3\xb3n de instrumentos precisos para asuntos de salud p\xc3\xbablica (epidemiolog\xc3\xada, bioestad\xc3\xadstica, etc.) y prop\xc3\xb3sitos econ\xc3\xb3micos y sociales (tasa de desempleo, econometr\xc3\xada, etc.) necesit\xc3\xb3 de avances sustanciales en las pr\xc3\xa1cticas estad\xc3\xadsticas._NEWLINE_La segunda ola de los a\xc3\xb1os 1910 y 1920 se inici\xc3\xb3 William Gosset, y se culmin\xc3\xb3 en la obra de Ronald Fisher, qui\xc3\xa9n escribi\xc3\xb3 los libros de texto que iban a definir la disciplina acad\xc3\xa9mica en universidades en todos lados del mundo. Sus publicaciones m\xc3\xa1s importantes fueron su papel de 1918 The Correlation between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance, lo cual era el primero en usar el t\xc3\xa9rmino estad\xc3\xadstico varianza, su obra cl\xc3\xa1sica de 1925 Statistical Methods for Research Workers y su 1935 The Design of Experiments,\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b donde desarroll\xc3\xb3 los modelos rigurosos de dise\xc3\xb1o experimental. Origin\xc3\xb3 el concepto de suficiencia y la informaci\xc3\xb3n de Fisher.\xe2\x80\x8b En su libro de 1930 The Genetical Theory of Natural Selection aplic\xc3\xb3 la estad\xc3\xadstica a varios conceptos en la biolog\xc3\xada como el Principio de Fisher\xe2\x80\x8b (sobre el ratio de sexo), el Fisherian runaway,\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b un concepto en la selecci\xc3\xb3n sexual sobre una realimentaci\xc3\xb3n positiva efecto hallado en la evoluci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nEstado actual\n_START_PARAGRAPH_\nHoy el uso de la estad\xc3\xadstica se ha extendido m\xc3\xa1s all\xc3\xa1 de sus or\xc3\xadgenes como un servicio al Estado o al gobierno. Personas y organizaciones usan la estad\xc3\xadstica para entender datos y tomar decisiones en ciencias naturales y sociales, medicina, negocios y otras \xc3\xa1reas. La estad\xc3\xadstica es una sub-\xc3\xa1rea de las matem\xc3\xa1ticas cuya aplicaci\xc3\xb3n en el \xc3\xa1mbito de las ciencias f\xc3\xa1cticas es \xc3\xbatil para el avance del conocimiento cient\xc3\xadfico factual, consider\xc3\xa1ndose como una ciencia formal \xc2\xabaliada\xc2\xbb de la ciencia f\xc3\xa1ctica. Muchas universidades tienen departamentos acad\xc3\xa9micos de matem\xc3\xa1ticas (con especializaci\xc3\xb3n en estad\xc3\xadstica) o de estad\xc3\xadstica separadamente. La estad\xc3\xadstica se ense\xc3\xb1a en departamentos tan diversos como psicolog\xc3\xada, sociolog\xc3\xada, educaci\xc3\xb3n y salud p\xc3\xbablica.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Al aplicar la estad\xc3\xadstica a un problema cient\xc3\xadfico, industrial o social, se comienza con un proceso o poblaci\xc3\xb3n a ser estudiado. Esta puede ser la poblaci\xc3\xb3n de un pa\xc3\xads, de granos cristalizados en una roca o de bienes manufacturados por una f\xc3\xa1brica en particular durante un periodo dado. Tambi\xc3\xa9n podr\xc3\xada ser un proceso observado en varios instantes y los datos recogidos de esta manera constituyen una serie de tiempo._NEWLINE_Por razones pr\xc3\xa1cticas, en lugar de compilar datos de una poblaci\xc3\xb3n entera, usualmente se estudia un subconjunto seleccionado de la poblaci\xc3\xb3n, llamado muestra. Datos acerca de la muestra son recogidos de manera observacional o experimental. Los datos son entonces analizados estad\xc3\xadsticamente lo cual sigue dos prop\xc3\xb3sitos: descripci\xc3\xb3n e inferencia._NEWLINE_El concepto de correlaci\xc3\xb3n es particularmente valioso. An\xc3\xa1lisis estad\xc3\xadsticos de un conjunto de datos puede revelar que dos variables (esto es, dos propiedades de la poblaci\xc3\xb3n bajo consideraci\xc3\xb3n) tienden a variar conjuntamente, como si hubiera una conexi\xc3\xb3n entre ellas. Por ejemplo, un estudio del ingreso anual y la edad de muerte podr\xc3\xada resultar en que personas pobres tienden a tener vidas m\xc3\xa1s cortas que personas de mayor ingreso. Las dos variables se dice que est\xc3\xa1n correlacionadas. Sin embargo, no se puede inferir inmediatamente la existencia de una relaci\xc3\xb3n de causalidad entre las dos variables. El fen\xc3\xb3meno correlacionado podr\xc3\xada ser la causa de una tercera, previamente no considerada, llamada variable confusora._NEWLINE_Si la muestra es representativa de la poblaci\xc3\xb3n, inferencias y conclusiones hechas en la muestra pueden ser extendidas a la poblaci\xc3\xb3n completa. Un problema mayor es el de determinar cu\xc3\xa1n representativa es la muestra extra\xc3\xadda. La estad\xc3\xadstica ofrece medidas para estimar y corregir por aleatoriedad en la muestra y en el proceso de recolecci\xc3\xb3n de los datos, as\xc3\xad como m\xc3\xa9todos para dise\xc3\xb1ar experimentos robustos como primera medida, ver dise\xc3\xb1o experimental._NEWLINE_El concepto matem\xc3\xa1tico fundamental empleado para entender la aleatoriedad es el de probabilidad. La estad\xc3\xadstica matem\xc3\xa1tica (tambi\xc3\xa9n llamada teor\xc3\xada estad\xc3\xadstica) es la rama de las matem\xc3\xa1ticas aplicadas que usa la teor\xc3\xada de probabilidades y el an\xc3\xa1lisis matem\xc3\xa1tico para examinar las bases te\xc3\xb3ricas de la estad\xc3\xadstica._NEWLINE_El uso de cualquier m\xc3\xa9todo estad\xc3\xadstico es v\xc3\xa1lido solo cuando el sistema o poblaci\xc3\xb3n bajo consideraci\xc3\xb3n satisface los supuestos matem\xc3\xa1ticos del m\xc3\xa9todo. El mal uso de la estad\xc3\xadstica puede producir serios errores en la descripci\xc3\xb3n e interpretaci\xc3\xb3n, lo cual podr\xc3\xada llegar a afectar pol\xc3\xadticas sociales, la pr\xc3\xa1ctica m\xc3\xa9dica y la calidad de estructuras tales como puentes y plantas de reacci\xc3\xb3n nuclear._NEWLINE_Incluso cuando la estad\xc3\xadstica es correctamente aplicada, los resultados pueden ser dif\xc3\xadciles de interpretar por un inexperto. Por ejemplo, el significado estad\xc3\xadstico de una tendencia en los datos, que mide el grado al cual la tendencia puede ser causada por una variaci\xc3\xb3n aleatoria en la muestra, puede no estar de acuerdo con el sentido intuitivo. El conjunto de habilidades estad\xc3\xadsticas b\xc3\xa1sicas (y el escepticismo) que una persona necesita para manejar informaci\xc3\xb3n en el d\xc3\xada a d\xc3\xada se refiere como \xc2\xabcultura estad\xc3\xadstica\xc2\xbb.\n_START_SECTION_\nEstudios experimentales y observacionales\n_START_PARAGRAPH_\nUn objetivo com\xc3\xban para un proyecto de investigaci\xc3\xb3n es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusi\xc3\xb3n en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios para estudiar causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios se observa el efecto de una o varias variables independientes en el comportamiento de una variable dependiente. La diferencia entre los dos tipos es la forma en la que el estudio es conducido. Cada uno de ellos puede ser muy efectivo y la estad\xc3\xadstica juega un papel muy importante en el an\xc3\xa1lisis de la informaci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nNiveles de medici\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nHay cuatro tipos de mediciones o escalas de medici\xc3\xb3n en estad\xc3\xadstica: niveles de medici\xc3\xb3n (nominal, ordinal, intervalo y raz\xc3\xb3n). Tienen diferentes grados de uso en la investigaci\xc3\xb3n estad\xc3\xadstica. Las medidas de raz\xc3\xb3n, en donde un valor cero y distancias entre diferentes mediciones son definidas, dan la mayor flexibilidad en m\xc3\xa9todos estad\xc3\xadsticos que pueden ser usados para analizar los datos. Las medidas de intervalo tienen distancias interpretables entre mediciones, pero un valor cero sin significado (como las mediciones de coeficiente intelectual o de la temperatura en grados Celsius). Las medidas ordinales tienen imprecisas diferencias entre valores consecutivos, pero un orden interpretable para sus valores. Las medidas nominales no tienen ning\xc3\xban rango interpretable entre sus valores._NEWLINE_La escala de medida nominal, puede considerarse la escala de nivel m\xc3\xa1s bajo. Se trata de agrupar objetos en clases. La escala ordinal, por su parte, recurre a la propiedad de \xc2\xaborden\xc2\xbb de los n\xc3\xbameros. La escala de intervalos iguales est\xc3\xa1 caracterizada por una unidad de medida com\xc3\xban y constante. Es importante destacar que el punto cero en las escalas de intervalos iguales es arbitrario, y no refleja en ning\xc3\xban momento ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Esta escala, adem\xc3\xa1s de poseer las caracter\xc3\xadsticas de la escala ordinal, permite determinar la magnitud de los intervalos (distancia) entre todos los elementos de la escala. La escala de coeficientes o Razones es el nivel de medida m\xc3\xa1s elevado y se diferencia de las escalas de intervalos iguales \xc3\xbanicamente por poseer un punto cero propio como origen; es decir que el valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Si se observa una carencia total de propiedad, se dispone de una unidad de medida para el efecto. A iguales diferencias entre los n\xc3\xbameros asignados corresponden iguales diferencias en el grado de atributo presente en el objeto de estudio.\n_START_SECTION_\nComputaci\xc3\xb3n estad\xc3\xadstica\n_START_PARAGRAPH_\nEl incremento r\xc3\xa1pido y sostenido en el poder de c\xc3\xa1lculo de la computaci\xc3\xb3n desde la segunda mitad del siglo XX ha tenido un sustancial impacto en la pr\xc3\xa1ctica de la ciencia estad\xc3\xadstica. Viejos modelos estad\xc3\xadsticos fueron casi siempre de la clase de los modelos lineales. Ahora, complejos computadores junto con apropiados algoritmos num\xc3\xa9ricos han causado un renacer del inter\xc3\xa9s en modelos no lineales (especialmente redes neuronales y \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n) y la creaci\xc3\xb3n de nuevos tipos tales como modelos lineales generalizados y modelos multinivel._NEWLINE_El incremento en el poder computacional tambi\xc3\xa9n ha llevado al crecimiento en popularidad de m\xc3\xa9todos intensivos computacionalmente basados en remuestreo, tales como tests de permutaci\xc3\xb3n y de bootstrap, mientras t\xc3\xa9cnicas como el muestreo de Gibbs han hecho los m\xc3\xa9todos bayesianos m\xc3\xa1s accesibles. La revoluci\xc3\xb3n en computadores tiene implicaciones en el futuro de la estad\xc3\xadstica, con un nuevo \xc3\xa9nfasis en estad\xc3\xadsticas \xc2\xabexperimentales\xc2\xbb y \xc2\xabemp\xc3\xadricas\xc2\xbb. Un gran n\xc3\xbamero de paquetes estad\xc3\xadsticos est\xc3\xa1 ahora disponible para los investigadores. Los sistemas din\xc3\xa1micos y teor\xc3\xada del caos, desde hace una d\xc3\xa9cada, empezaron a interesar en la comunidad hispana, pues en la anglosajona de Estados Unidos estaba ya establecida la \xc2\xabconducta ca\xc3\xb3tica en sistemas din\xc3\xa1micos no lineales\xc2\xbb con 350 libros para 1997 y empezaban algunos trabajos en los campos de las ciencias sociales y en aplicaciones de la f\xc3\xadsica. Tambi\xc3\xa9n se estaba contemplando su uso en anal\xc3\xadtica.\n_START_SECTION_\nMal uso de la estad\xc3\xadstica\n_START_PARAGRAPH_\nA veces hay una percepci\xc3\xb3n de que el conocimiento estad\xc3\xadstico es mal usado, encontrando maneras de interpretar los datos que sean favorables al presentador. Un dicho famoso, al parecer de Benjamin Disraeli,\xe2\x80\x8b es: \xc2\xabHay tres tipos de mentiras: mentiras peque\xc3\xb1as, mentiras grandes y estad\xc3\xadsticas\xc2\xbb. El popular libro How to lie with statistics (C\xc3\xb3mo mentir con las estad\xc3\xadsticas en la edici\xc3\xb3n espa\xc3\xb1ola) de Darrell Huff discute muchos casos de mal uso de la estad\xc3\xadstica, con \xc3\xa9nfasis en gr\xc3\xa1ficas malinterpretadas. Al escoger (o rechazar o modificar) una cierta muestra, los resultados pueden estar sesgados; por ejemplo, mediante la eliminaci\xc3\xb3n selectiva de valores at\xc3\xadpicos (outliers). Este puede ser el resultado tanto de fraudes como de sesgos no intencionados por parte de investigadores con escaso conocimiento estad\xc3\xadstico (Darrel Huff\xe2\x80\x8b). Lawrence Lowell (decano de la Universidad de Harvard) escribi\xc3\xb3 en 1909 que las estad\xc3\xadsticas, \xc2\xabcomo algunos pasteles, son buenas si se sabe qui\xc3\xa9n las hizo y se est\xc3\xa1 seguro de los ingredientes\xc2\xbb. Por este motivo es fundamental que el an\xc3\xa1lisis estad\xc3\xadstico de datos sea realizado por profesionales cualificados, siendo cada vez m\xc3\xa1s necesario que la estad\xc3\xadstica se convierta en una profesi\xc3\xb3n regulada por el Estado.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Algunos estudios contradicen resultados obtenidos previamente y la poblaci\xc3\xb3n comienza a dudar en la veracidad de tales estudios. Se podr\xc3\xada leer que un estudio dice (por ejemplo) que \xc2\xabhacer X reduce la presi\xc3\xb3n sangu\xc3\xadnea\xc2\xbb, seguido por un estudio que dice que \xc2\xabhacer X no afecta la presi\xc3\xb3n sangu\xc3\xadnea\xc2\xbb, seguido por otro que dice que \xc2\xabhacer X incrementa la presi\xc3\xb3n sangu\xc3\xadnea\xc2\xbb. A menudo los estudios se hacen siguiendo diferentes metodolog\xc3\xadas, o estudios en muestras peque\xc3\xb1as que prometen resultados maravillosos que no son obtenibles en estudios de mayor tama\xc3\xb1o. Sin embargo, muchos lectores no notan tales diferencias, y los medios de comunicaci\xc3\xb3n simplifican la informaci\xc3\xb3n alrededor del estudio y la desconfianza del p\xc3\xbablico comienza a crecer.\n_START_SECTION_\nEnse\xc3\xb1anza de la estad\xc3\xadstica en las ciencias sociales\n_START_PARAGRAPH_\nSobre la ense\xc3\xb1anza de la estad\xc3\xadstica en las ciencias sociales, algunas investigaciones \xe2\x80\x9csugieren que los estudiantes aprenden m\xc3\xa1s cuando los profesores usan ejemplos concretos y problemas relevantes para ellos\xe2\x80\x9d.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Para contar con ejemplos concretos y problemas relevantes a los estudiantes, es posible proponer actividades de aprendizaje que vinculen los m\xc3\xa9todos cuantitativos a los enfoques cualitativos, debido a que estos \xc3\xbaltimos son utilizados con mayor recurrencia en los planes de estudio de las licenciaturas en Ciencias sociales.  Sobre esta combinaci\xc3\xb3n de m\xc3\xa9todos encontramos que una de sus principales virtudes es que \xe2\x80\x9cla recopilaci\xc3\xb3n de los ricos detalles descriptivos de los datos cualitativos se puede usar para cuantificar y generalizar los resultados\xe2\x80\x9d.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Entre las ventajas de una ense\xc3\xb1anza que combine los m\xc3\xa9todos cuantitativos con los cualitativos se encuentra el que los estudiantes desarrollen la destreza para triangular resultados, lo que disminuye la falibilidad inherente a cada enfoque.  Por ejemplo los errores que puedan atribuirse a los datos de origen, dado que los m\xc3\xa9todos utilizan tipos de datos distintos, ser\xc3\xa1n m\xc3\xa1s confiables los resultados si proceden de una triangulaci\xc3\xb3n de m\xc3\xa9todos.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Incluso, se puede contemplar la ense\xc3\xb1anza de los m\xc3\xa9todos cuantitativos dentro de los programas de los distintos ejes del curr\xc3\xadculum acad\xc3\xa9mico. Actualmente es com\xc3\xban que en las diversas asignaturas se ejercite el uso de los m\xc3\xa9todos de investigaci\xc3\xb3n cualitativos pero no de los cuantitativos. Esto deber\xc3\xada cambiar porque \xe2\x80\x9cintroducir el razonamiento cuantitativo en los cursos sustanciales permite ligar el entrenamiento en m\xc3\xa9todos cuantitativos, especialmente estad\xc3\xadsticos, con los asuntos medulares de las ciencias sociales\xe2\x80\x9d.\xe2\x80\x8b'