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Objetivos de aprendizaje

Las estadísticas descriptivas son solo descriptivas. No implican generalizar más allá de los datos a la mano. Generalizar de nuestros datos a otro conjunto de casos es el negocio de la estadística inferencial, que estarás estudiando en otra Sección. Aquí nos enfocamos en (meras) estadísticas descriptivas. Algunas estadísticas descriptivas se muestran en la Tabla$$\PageIndex{1}$$. En la tabla se muestran los salarios promedio de diversas ocupaciones en Estados Unidos en$$1999$$. (Haga clic aquí para ver cuánto ganan las personas con otras ocupaciones).

Cuadro$$\PageIndex{1}$$: Salarios promedio para diversas ocupaciones en$$1999$$.
Sueldo Ocupación
$112,760 pediatras$106,130 dentistas
$100,090 podólogos$76,140 físicos
$53,410 arquitectos 49,720 psicólogos escolares, clínicos y de consejería$47,910 auxiliares de vuelo
$39,560 profesores de primaria$38,710 oficiales de policía

Las estadísticas descriptivas como estas ofrecen una visión de la sociedad estadounidense. Es interesante señalar, por ejemplo, que pagamos a las personas que educan a nuestros hijos y que protegen a nuestros ciudadanos mucho menos de lo que pagamos a las personas que cuidan nuestros pies o nuestros dientes.

Para estadísticas más descriptivas, considere Tabla$$\PageIndex{2}$$ que muestra el número de hombres solteros por mujer$$100$$ soltera en las áreas metropolitanas de Estados Unidos en$$1990$$. De esta tabla vemos que los hombres superan en número a las mujeres en Jacksonville, NC, y las mujeres superan en número a los hombres en Sarasota, FL. ¡Puedes ver que las estadísticas descriptivas pueden ser útiles si estamos buscando una pareja del sexo contrario! (Estos datos provienen del Almanaque Informativo Favor.)

Cuadro$$\PageIndex{2}$$: Número de hombres solteros por mujer$$100$$ soltera en las áreas metropolitanas de Estados Unidos en$$1990$$.
Ciudades con mayormente hombres Hombres por 100 Mujeres Ciudades con mayormente mujeres Hombres por 100 Mujeres
1. Jacksonville (Carolina del Norte)
224
1. Sarasota (Florida)
66
2. Killeen-Temple (Texas)
123
68
3. Fayetteville (Carolina del Norte)
118
3. Altoona (Pensilvania)
69
4. Brazoria (Texas)
117
4. Springfield (IL)
70
5. Lawton (OK)
116
5. Jacksonville (Tennesse)
70
6. State College (PA)
113
70
7. Clarksville-Hopkinsville, TN-KY
113
7. Ruedas, WV
70
8. Anchorage
112
8. Charleston (Virginia Virginia)
71
9. Salinas-Mar-Monterey, CA
112
9. St. Joseph (Misuri)
71
10. Bryan-College Station (Texas)
111
10. Lynchburg (Virginia)
71

NOTA: Soltero incluye personas nunca casadas, viudas y divorciadas,$$15$$ años o más.

Estas estadísticas descriptivas pueden hacernos reflexionar por qué los números son tan dispares en estas ciudades. Una posible explicación, por ejemplo, de por qué hay más mujeres en Florida que hombres puede implicar el hecho de que las personas mayores tienden a trasladarse a la región de Sarasota y que las mujeres tienden a sobrevivir a los hombres. Así, podrían vivir en Sarasota más mujeres que hombres. No obstante, a falta de datos adecuados, esto es sólo especulación.

Probablemente sepas que las estadísticas descriptivas son centrales para el mundo del deporte. Cada evento deportivo produce numerosas estadísticas como el porcentaje de tiros de jugadores en un equipo de basquetbol. Para el maratón olímpico (una carrera a pie de$$26.2$$ millas), poseemos datos que cubren más de un siglo de competencia. (Los primeros Juegos Olímpicos modernos tuvieron lugar en$$1896$$.) En la tabla se$$\PageIndex{3}$$ muestran los tiempos ganadores tanto para hombres como para mujeres (a estos últimos sólo se les ha permitido competir desde entonces$$1984$$).

Tabla$$\PageIndex{3}$$: Tiempos ganadores del maratón olímpico.
Mujeres
1984 Joan Benoit USA 2:24:52
1988 Rosa Mota POR 2:25:40
1992 Valentina Yegorova UT 2:32:41
1996 Fatuma Roba ETH 2:26:05
2000 Naoko Takahashi JPN 2:23:14
2004 Mizuki Noguchi JPN 2:26:20
Hombres
1896 Spiridon Louis GRE 2:58:50
1900 Michel Theato FRA 2:59:45
1904 Thomas Hicks USA 3:28:53
1906 Billy Sherring PUEDE 2:51:23
1908 Johnny Hayes USA 2:55:18
1912 Kenneth McArthur S. Afr. 2:36:54
1920 Hannes Kolehmainen ALETA 2:32:35
1924 Albin Stenroos ALETA 2:41:22
1928 Boughra El Ouafi FRA 2:32:57
1932 Juan Carlos Zabala ARG 2:31:36
1936 Sohn Kee-Chung JPN 2:29:19
1948 Delfo Cabrera ARG 2:34:51
1952 Emil Ztopek CZE 2:23:03
1956 Alain Mimoun FRA 2:25:00
1960 Abe Bikila ETH 2:15:16
1964 Abe Bikila ETH 2:12:11
1968 Mamo Wolde ETH 2:20:26
1972 Frank Shorter USA 2:12:19
1976 Waldemar Cierpinski E.Ger 2:09:55
1980 Waldemar Cierpinski E.Ger 2:11:03
1984 Carlos Lopes POR 2:09:21
1988 Gelindo Bordin ITA 2:10:32
1992 Hwang Young-Cho S. Kor 2:13:23
1996 Josia Thugwane S. Afr. 2:12:36
2000 Gezahenge Abera ETH 2:10 .10
2004 Stefano Baldini ITA 2:10:55

Hay muchas estadísticas descriptivas que podemos calcular a partir de los datos de la tabla. Para conocer la mejora de la velocidad a lo largo de los años, dividamos los tiempos de los hombres en dos piezas, a saber, las primeras$$13$$ carreras (hasta$$1952$$) y la segunda$$13$$ (a partir de$$1956$$). El tiempo medio de ganar para las primeras$$13$$ carreras es$$2$$ horas,$$44$$ minutos y$$22$$ segundos (escrito$$2:44:22$$). El tiempo medio de ganar para las segundas$$13$$ carreras es$$2:13:18$$. Esta es una gran diferencia (más de media hora). ¿Prueba esto que los hombres más rápidos corren más rápido? ¿O la diferencia se debe solo al azar, no más de lo que a menudo surge de las diferencias de azar en el desempeño de un año a otro? No podemos responder a esta pregunta solo con estadísticas descriptivas. Todo lo que podemos afirmar es que los dos medios son “sugerentes”.

Examinar la Tabla 3 lleva a muchas otras preguntas. Observamos que Takahashi (la corredora principal en$$2000$$) habría vencido al corredor masculino en$$1956$$ y a todos los corredores masculinos en las primeras$$12$$ maratones. Este hecho nos lleva a preguntarnos si la brecha de género se cerrará o se mantendrá constante. Cuando miramos los tiempos dentro de cada género, también nos preguntamos cuánto disminuirán (si acaso) en el próximo siglo de las Olimpiadas. ¿Podríamos presenciar algún día un maratón de sub-$$2$$ hora? El estudio de la estadística puede ayudarte a hacer conjeturas razonables sobre las respuestas a estas preguntas.

• Mikki Hebl

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