Qué es un parámetro estadístico
La definición de parámetro puede ser un poco complicada, pues se trata de un dato considerado como algo orientativo e imprescindible debido a que con él se llevan a cabo evaluaciones, valoraciones e incluso conclusiones de una situación determinada. Es desde esa referencia que se puede comprender bajo una perspectiva específica las cosas que se están investigando. Un ejemplo de la definición de parámetro es el siguiente: “La investigación se está llevando a cabo, sin embargo, no hay un parámetro específico que permita esclarecer los hechos”. Con esto queda claro que sin ese factor, no se puede resolver ningún conflicto.
En el apartado anterior se habló un poco sobre lo qué es un parámetro y cómo se puede incluir esa palabra en las conversaciones habituales, ahora es momento de mencionar todo lo relacionado al parámetro estadístico y cuál es la diferencia en el significado de parámetro que se mencionó con anterioridad. Cuando se trata de estadística, esta referencia hace alusión a un número que logra resumir una cantidad considerable de datos obtenidos de las variables estadísticas calculadas. Para calcular este número, se necesita de una fórmula aritmética, esta última se obtiene calculando los datos de la población objeto de estudio.
El objetivo imperativo de la estadística es elaborar un modelo realista, debido a esto, los datos estadísticos se convierten en una consecuencia que no se puede evitar. Los parámetros en matemática y en cualquiera de sus ramas son indispensables para mantener orden en los datos que se obtienen de cada cálculo, más aún si esas referencias son el resultado de estudios de una comunidad determinada. Tomando en cuenta esto, ese factor además de brindar un idea generalizada de la población global, posibilita un análisis comparativo para realizar diferentes estimaciones sobre el modelo de la realidad que se pretende crear.
Ahora, como toda ciencia, estudio o cálculo, este dato necesita de una serie de reglas para poder funcionar correctamente y no ser confundido con cualquier otro análisis matemático. Sin estas reglas, todo el cálculo obtenido sería completamente erróneo y no se estaría frente a un parámetro estadístico.
Reglas de un parámetro estadístico
Cada referencia numérica debe tener ciertas reglas para ser aplicable, una de ellas es que no se necesita de ambigüedades para su cálculo, solo se necesita de una buena fórmula aritmética para lograrlo. No se debe ignorar ninguna observación vital del estudio, es decir, el dato posee un carácter muy general y todo es importante. Puede ser objeto de interpretación, su cálculo puede manipularse fácilmente con el álgebra y, por último, los datos puede llegar a ser sensibles a las fluctuaciones de las muestras, esto quiere decir que las muestras estadísticas pueden variar y que estos tienen influencia en los parámetros.
Tipos de parámetros estadísticos
Así como existen estos datos, también están sus tipos y las maneras correctas de identificarlos y aplicarlos, el primero es el parámetro de posición, el cual se encarga de identificar el valor total en el que se agrupan los datos que se pretenden calcular, o sea, encontrar el valor que los ordena y representa. Este tipo de referencia se divide en dos vertientes: Medidas de tendencia central y medidas de tendencia no central, puntos serán explicados más adelante. A diferencia de lo explicado en el apartado anterior, estos datos no tienen que coincidir obligatoriamente con los resultados de la variable.
Tampoco puede usarse con un carácter genérico para realizar pronósticos. El uso de los diferentes parámetros queda a elección del sujeto. La segunda vertiente es el de dispersión. Este toma en cuenta la medida en la que se agrupan todos los datos obtenidos en torno al valor central del cálculo. Esta vertiente se clasifica en dos aspectos más, dispersión absoluta y dispersión relativa, en la primera se necesita de la compañía de un dato de disposición y no abarca comparaciones entre las muestras obtenidas. En la segunda se habla de medidas adimensionales y en ellas si se pueden realizar comparaciones.
Por último, está la forma. Los datos se almacenan o se agrupan de acuerdo al valor central, esto crea una consecuencia directa: Variables aleatorias que se presentan de manera continua. estas variables recreanuna imagen, en esta ocasión, son los histogramas con forma de campana de Gauss, el cual es conocido como un modelo matemático perteneciente a la distribución normal. ¿A qué se quiere llegar con esta explicación? Que los indicativos de forma no son más que las referencias comunes de las gráficas, mostrando su correcta distribución. Esta a su vez se subdivide en coeficiente de curtosis y asimetría.
En el coeficiente de curtosis, también conocido como apuntamiento, se busca encontrar las medidas de cómo se logran repartir las repeticiones relativas de los datos entre los extremos y el centro. La campana de Gauss forma parte del punto de comparación entre todas las referencias encontradas. La curtosis tiene 3 categorías muy importantes, estas son distribución mesocúrtica, también conocida como apuntamiento normal, distribución leptocúrtica, representada por el apuntamiento positivo y, por último, distribución platicúrtica, el cual hace referencia a un apuntamiento negativo. Juntos le dan sentido a la curtosis como característica del parámetro de forma.
El coeficiente de asimetría, se basa en permitir el descubrimiento de los datos y si estos están ordenados de forma simétrica de acuerdo a su valor central, la cual generalmente es una medida asimétrica. Para poder saber el grado de asimetría de estos datos, es imperativo el cálculo del coeficiente de asimetría. Los datos proporcionados son simétricos de acuerdo a la media, ahora bien, la suma de todos los cubos de desviaciones de acuerdo a la misma media, deberá ser nula. Si se busca una asimetría positiva, la media debe estar a la derecha de la mediana.
Luego, de manera gráfica se obtendrá un histograma con una forma en L y su terminación directo a la derecha. Por último, para obtener una asimetría negativa, la media tiene que ser indiscutiblemente inferior a la mediana y el histograma que concluyente será con forma de J con la terminación hacia la izquierda.
Ejemplos de parámetros estadísticos
Si se toman algunas muestras de una comunidad perfectamente distribuida, la media de esa prueba es un estadístico directo. El valor que representa esa muestra es un estimado de la media de esa población, a esto se le llama parámetro poblacional. Si se llegan a tomar otras muestras, ese valor va a cambiar de manera aleatoria y su distribución en la probabilidad se va a basar en la prueba en cuestión. Esa distribución va a representar todos los datos obtenidos y si la comunidad principal es normal, la distribución de esa muestra también deberá ser normal. Cada paso se complementa con el siguiente.
Elementos de un parámetro estadístico
Así como estos datos tienen reglas y tipos, también poseen una serie de elementos indispensables para obtener ciertos valores de una población determinada, estos elementos se distribuyen en promedio, la moda y la mediana, las tres forman parte de las medidas de tendencia central. Ahora bien, también existen las medidas de tendencia no central que están conformadas por cuartiles, deciles y percentiles. Para abarcar todo este contenido se desglosan cada uno de los elementos, de manera que se pueda entender a cabalidad todo lo referente a ellos.
Promedio
Se trata de la media aritmética y es conocida por ser bastante extendida, tiene una serie de propiedades o elementos, estos van referidos a la sencillez de su cálculo debido a la intervención de todos los datos, es interpretado como un centro de masas o base de equilibrio del conjunto determinado de datos que se están calculando. También logra minimizar cualquier desviación cuadrática de las referencias y es susceptible a cambios de escala y origen. También es susceptible cuando los valores de la variable son sumamente extremos.
La moda
Se trata de una referencia bastante repetida y el valor de su variable tiene una frecuencia absoluta, por eso lleva el nombre de moda, porque en sí, es lo que más se lleva. Calcular la moda es realmente sencillo, pues solo hace falta realizar un recuento para encontrar los datos correspondientes. Las propiedades de la moda son la interpretación y cálculo sencillo, depende de las frecuencias y gracias a eso puede calcular variables cualitativas, aunque existan datos mayores, su valor es independiente, eso convierte a la moda en un elemento susceptible de las variaciones de muestras.
La mediana
Se está frente a la mediana cuando al menos la mitad de los datos obtenidos tienen un valor variable muy por debajo de sí mismos, sólo cuando los valores se mantienen en un orden de menor a mayor. Uno de los ejemplos de parámetros estadísticos es el cálculo de la mediana de una familia, el método es sencillo, solo se debe ubicar el valor central. Las cualidades o propiedades de la mediana se refieren a la casi nula afectación por dispersión y la no susceptibilidad de que la media presente oscilaciones motivado a los valores de su variable.
Medidas de posición no central
Estos no son más que valores que se ubican muy por debajo de sí en determinadas cantidades de datos. Es un punto más general del concepto de mediana que se ha proporcionado anteriormente, pues esta solo deja por debajo al 50% de la distribución de los datos, mientras que los cuantiles lo hacen por cualquier porcentaje. Para diferenciar los cuartiles, deciles y percentiles, se toma en cuenta las partes en las que se dividen. Los cuartiles se dividen en 4 partes, los deciles en 10 y los percentiles en cien.
Aplicación de los parámetros
Los parámetros puede aplicarse en diferentes áreas, bien sea en cuestiones numérica o por el simple uso de la palabra en conversaciones habituales. En este apartado se mencionarán algunas de las áreas en las que se utilizan los parámetros, cómo son sus aplicaciones y la manera de identificar si se está frente a un sinónimo de parámetro o no. Hay que recordar que, de acuerdo a la rama o ciencia que se refiera, estos dato pueden llamarse de diferentes maneras.
Parámetros informáticos
Cuando de computación se trata, estos datos son conocidos como argumentos y se tratan de variables que son utilizadas para recibir los valores de ingreso de una determinada rutina, método o subrutina. Las rutinas invocantes serán el método de envío de estos valores. La subrutina, por otro lado, toma todos los valores que le han sido asignados a sus datos para lograr alterar su comportamiento en el tiempo de ejecución.
Parámetros de red
Se trata de lo que se conoce como la distancia permanente entre celdas unitarias de acuerdo a la estructura cristalina que estas poseen. Las redes poseen 3 parámetros, las cuales son representadas en a, b y c, pero hay un elemento especiales en las redes cúbicas y es que para ellas, todos los datos son ciertamente iguales, por eso, la manera correcta de referirse a ellos es mediante la a. En cuanto a las redes cristalinas hexagonales, los datos a y b se consideran idénticos, en este sentido, solo se toman en cuenta el a y el c.
Parámetro poblacional
No es más que el valor verídico de la media de una población determinada. Cuando las características dominantes de esta población son desconocidas, los valores pueden calcularse mediante las muestras.
En todas estas áreas se encuentran algún tipo de sinónimo de parámetro para ubicarlos o identificarlos según sea el caso, por ejemplo, datos, referencias, indicadores, medidas o factores.
