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lunes, 27 de junio de 2011

Introducción

Un Paquete Estadístico es un conjunto de programas y subprogramas conectados de manera que funcionan de manera conjunta; es decir, para pasar de uno a otro no se necesita salir del programa y volver a él. Un paquete estadístico permite aplicar a un mismo fichero de datos un conjunto ilimitado de procedimientos estadísticos de manera sincronizada, sin salir del programa. De esta forma, la utilidad del conjunto integrado es mayor que la suma de las partes. En cierto modo, un paquete estadístico es similar a un paquete ofimática Este, entre otros temas como las ventajan y desventajas de cada uno de los paquetes estadísticos por nosotros conocidos, serán tocados y ampliados en este trabajo.

Paquetes Estadísticos

Conceptualmente, un paquete estadístico es un conjunto de programas informáticos específicamente diseñados para el análisis estadístico de datos con el objetivo de resolver problemas de estadística descriptiva, inferencial o ambos
Es un conjunto de programas y subprogramas conectados de manera que funcionan de manera conjunta; es decir, para pasar de uno a otro no se necesita salir del programa y volver a él. Un paquete estadístico permite aplicar a un mismo fichero de datos un conjunto ilimitado de procedimientos estadísticos de manera sincronizada, sin salir del programa. De esta forma, la utilidad del conjunto integrado es mayor que la suma de las partes. En cierto modo, un paquete estadístico es similar a un paquete ofimático (por ejemplo, Office 97 de Microsoft).
Hay paquetes que fueron escritos originalmente para ordenadores tipo mainframe : SPSS , BMDP , SAS , Minitab , Genstat y GLIM. Los tres primeros se volvieron muy populares en ese entorno. Actualmente pueden usarse en PC todos ellos. Otros paquetes se han desarrollado específicamente para PC, sin haber pasado por la etapa de los mainframes.

Avances Tecnológicos de los paquetes estadísticos en el área de la Informática y Computación,

A la vista de lo investigado, podemos decir que los Paquetes Estadísticos son muy útiles al momento de hacer cálculos estadísticos pero, los usuarios que sólo se aproximan circunstancialmente a problemas de tipo estadístico y que sólo buscan soluciones poco sofisticadas y puntuales deben reexaminar las rutinas estadísticas de cualquier hoja de cálculo, incluyendo, tal vez, algunos de los macros de libre distribución que pueden encontrar en Internet, usar algún programa gratuito con un interfaz simple como los que pueden encontrarse e Internet o tal vez, buscar en Internet alguna de las cada vez más numerosas páginas en las que es posible realizar interactivamente y en línea determinadas manipulaciones estadísticas.

Por otra parte, a aquellos usuarios que tengan que realizar análisis estadísticos más complejos y de una forma más regular podrían tomar como primera opción R, programa gratuito que pueden descargarse en internet. Usado en combinación con otro tipo de programas que extienden su capacidad gráfica -hojas de cálculo, procesadores de texto, programas específicos para la representación de datos, JavaScript, etc.- puede realizar con un coste nulo análisis sumamente sofisticados que, incluyen, tal vez, el 99% de los que precisan el 95% de los usuarios. Sólo un número pequeño de ellos echaría en falta alguna de las herramientas adicionales que incluye su versión comercial, S-Plus, o tal vez alguna de las de SAS o SPSS u otros.

Esta sección presenta la evolución del uso de la computadora, algunas de sus aplicaciones típicas y los riesgos que ello implica.
Los primeros usos del software estadístico en la enseñanza de la estadística han sido la presentación de "output" impresos a los alumnos para interpretar resultados. La masividad en la Universidad y el costo de las computadoras, hacían imposible otra forma de presentar dicho software.
Esta forma de presentación no hacía más que sustituir la antigua formulación del problema por la que proporciona el output. El alumno adquiría destreza de donde buscar los resultados que le interesan en ese universo de indicadores que figuran en la salida.
En su momento, los profesores que aplicaban esta técnica creían que estaban innovando en la forma de enseñar estadística. Y sí lo estaban haciendo porque evitaban cálculos engorrosos (por ejemplo cuando se planteaba una regresión múltiple o técnicas de clustering, entre otros). Pero fue un primer paso en un largo camino. Ahora se está en condiciones de desarrollar un análisis en clase conjuntamente con los alumnos, discutiendo los pasos a seguir, sin plantear uno solo como el único o dar un conjunto de datos para que ellos desarrollen sus propios trabajos.
La simulación es un ejemplo de cómo utilizar el computador en la estadística aplicada. Existen software que simulan sistemas físicos, sociales o empresariales. Uno de las más sencillos y conocidos trata de simular la toma de decisiones en diversos escenarios y analizar sus resultados en un entorno competitivo. El alumno debe manejar varias variables en procura de maximizar las ganancias de su empresa.
Modelizar por computadora se critica porque se basa en "la fuerza bruta". Por ejemplo, en el desarrollo de un estudio de la demanda de un producto, se puede generar una gran cantidad de modelos ( utilizando todas las variables disponibles en una tabla de datos ) para luego elegir el "mejor". Esto puede llevar a generar modelos erróneos conceptualmente. Por esto mismo, los autores opinamos que no es posible separar la estadística (y sus aplicaciones computacionales) del conocimiento de la disciplina a la que se está aplicando. Las computadoras ayudan a enriquecer el conocimiento de la disciplina, y no a llegar a "cosas sin explicación" o evidentemente equivocadas.
Las áreas de análisis multivariado fueron las más beneficiadas por el uso de la computadora. Las técnicas a utilizar no se ven limitadas a pesar de que el número de variables sea considerable, ya que los problemas de cálculo se minimizan. Tampoco los gráficos resultan un escollo. Algunos profesores, en ausencia de impedimentos de cálculos, le piden al alumno que aplique tales o cuales métodos, incentivando de esta forma la destreza en el uso del software (y el conocimiento de muchas de sus variantes). Sin embargo, no hay una enseñanza orientada a la resolución de problemas (porque no se ha planteado un problema) sino a la aplicación de técnicas estadística sin un claro objetivo.
Paradójicamente, el uso de la computadora ha generado nuevos problemas. Uno de ellos es que se corre el riesgo de desarrollar análisis que constituyen sólo un ejercicio de uso de software, sin dedicar el suficiente tiempo a analizar la coherencia y lógica detrás de los mismos.
Algunos ejemplos son:
  • Determinar medias y desviaciones estándar de variables con escala nominal, debido a que en la tabla de datos figuran códigos numéricos de las distintas categorías.
  • Calcular la media y el desvío estándar de los números que identifican cada formulario.
  • Asignar un número a cada individuo según el orden que ocupa, y concluir que su distribución es simétrica.
Cuando los cálculos llevaban mucho tiempo, se debía pensar si era necesario realizar tal operación. Ahora que los cálculos no son obstáculo, muchas veces no se piensa qué es lo que se está haciendo. El momento de reflexión se realiza después de la etapa de cálculo y no antes. Ahora se dedica tiempo y esfuerzo en descartar análisis e indicadores sin sentido.
Los Software estadísticos que facilitan una variedad de técnicas estadísticas descriptiva e inferencial, poco a poco, están cambiando la enseñanza de esta disciplina. Ya no es necesario concentrarse mucho en el manejo de fórmulas engorrosas. Esto puede conducir, a pretender el mismo objetivo que antes pero demorando menos o a usar la computadora para potenciar las posibilidades de la enseñanza de estadística. Nuestra opinión es que si bien las opciones anteriores no son excluyentes, se debe insistir más en el sentido de las técnicas, en su aplicación apropiada y en la buena interpretación de los resultados.

Conclusión

A la vista de lo investigado, podemos decir que los Paquetes Estadísticos son muy útiles al momento de hacer cálculos estadísticos pero, los usuarios que sólo se aproximan circunstancialmente a problemas de tipo estadístico y que sólo buscan soluciones poco sofisticadas y puntuales deben reexaminar las rutinas estadísticas de cualquier hoja de cálculo, incluyendo, tal vez, algunos de los macros de libre distribución que pueden encontrar en Internet, usar algún programa gratuito con un interfaz simple como los que pueden encontrarse e Internet o tal vez, buscar en Internet alguna de las cada vez más numerosas páginas en las que es posible realizar interactivamente y en línea determinadas manipulaciones estadísticas.
Por otra parte, a aquellos usuarios que tengan que realizar análisis estadísticos más complejos y de una forma más regular podrían tomar como primera opción R, programa gratuito que pueden descargarse en internet. Usado en combinación con otro tipo de programas que extienden su capacidad gráfica -hojas de cálculo, procesadores de texto, programas específicos para la representación de datos, JavaScript, etc.- puede realizar con un coste nulo análisis sumamente sofisticados que, incluyen, tal vez, el 99% de los que precisan el 95% de los usuarios. Sólo un número pequeño de ellos echaría en falta alguna de las herramientas adicionales que incluye su versión comercial, S-Plus, o tal vez alguna de las de SAS o SPSS u otros.