Sanidad Animal

Introducción

El papel de la estadística en la investigación está fuera de toda duda. Pero, quizás, no le demos una mayor relevancia en cualquiera de nuestras tareas cotidianas. Seguramente, hemos usado expresiones tales como: cuando hay que escoger a un macho reproductor, "escojo al mejor en cuanto a productividad", o esta otra: "mis animales son mejores que los tuyos", sin pensar entre cuántos animales y cuánto mejor que los otros y qué sentido tiene el término "mejor". En estos dos casos, no estamos haciendo otra cosa que aplicar el pensamiento estadístico.

Creemos que es indispensable definir la estadística antes que adentrarnos en ella. Una definición clara y senzilla podria ser el método científico de operar con los datos y interpretarlos. De esta forma podremos recopilar datos, analizarlos, agruparlos y presentarlos en cuadros o gráficos para su posterior interpretación.

Términos habituales en Estadística

Para irnos familiarizando con la Estadística, es importante definir una serio de conceptos básicos. El primero de ellos es la población, que podría ser definida como el conjunto de individuos que tienen una característica en común (por ejemplo, todos los lechones destetados el mismo día), pudiendo ser finitas o infinitas. El siguiente es el término dato, como medida o valor que puede ser observado y contado (por ejemplo, el peso de un lechón cualquiera es de 4.6 gramos). A continuación definiremos muestra, siendo una parte o subconjunto de la población (por ejemplo, seleccionaremos cinco lechones de cada cerda); se toman muestras cuando es difícil o costosa la observación de toda la población. Por último tenemos el término variable, que sería una característica que puede adoptar diferentes valores en los diferentes individuos (por ejemplo, si antes hemos escogido como dato el peso de un lechon, el peso sería una variable).

Tipos de variables

Las variables estadísticas las podemos clasificar según sean:

Variables discretas. Son aquellas que toman valores aislados, es decir, sólo puede tomar ciertos valores enteros y exactos. Como ejemplos se pueden citar el número de animales enfermos de una explotación (si son 10 animales enfermos, no pueden ser 13), o el número de lechones de una cerda.

Variables continuas. Son aquellas que pueden tomar infinitos valores en un intervalo dado por muy próximo que sea el intervalo. El peso de los lechones, la ganancia media diaria de los cerdos, serían ejemplos de variables estadísticas continuas.

Recopilación de la información

Cuando se definió el término población se hizo referencia al carácter finito e infinito de esta. Luego, al explicar el término muestra, nos referimos a ella como la imposibilidad de observar el conjunto de la población (a causa de recursos limitados, escasez de la población, destrucción de la población). Por esta razón, en Estadística se trabaja con las muestras, debido a que pueden tener cualquier tamaño pero teniendo en cuenta que las conclusiones y los resultados harán referencia a la población. Trabajar con muestras está supeditado a que éstas sean representativas de la población y que sean aleatorias. Al decir que las muestras sean aleatorias, estamos diciendo que cualquier integrante de la muestra tiene tantas probabilidades de ser incluido en ella como cualquier otro. Sería preciso hacer unas breves e intuitivas pinceladas entorno el tamaño de muestra. La situación ideal sería poder medir la población entera, así tendríamos la información en su totalidad. A medida que vayamos disminuyendo la población (muestrear), estaremos de acuerdo que perderemos información. Nos interesa que el tamaño de muestra sea lo mayor posible, teniendo en cuenta las restricciones antes expuestas, de esta forma la muestra será más aleatoria y representativa de la población. Por ejemplo, al tirar diez monedas, el resultado más probable sería obtener cinco caras y cinco cruces; pero la probabilidad de obtener más de cinco caras (o cruces) es mayor que si el número de lanzamientos es de 1000.

Ordenación de los datos. Distribución de frecuencias

Una vez obtenidos los datos, nos daremos cuenta que son numerosos y que hará falta organizarlos y clasificarlos de acuerdo a algún método estadístico, puesto que una variable estadística (por ejemplo, el peso de los lechones) puede tomar distintos valores y cada uno de éstos puede aparecer repetido más de una vez (frecuencia de los datos). Este método es la distribución de frecuencias, que nos permite el estudio del comportamiento de los datos de la población..

Por otro lado, precisaremos de algún esquema que nos permita tratar los datos de una forma manejable. Uno de estos métodos es la representación gráfica ( por ejemplo, histogramas, diagramas de barras de la distribución de frecuencias). Otro, sería un esquema numérico que describa breve y exactamente la distribución de frecuencias. Las cantidades que proporciona este esquema se conocen como estadísticos descriptivos.

Representación gráfica

Variables discretas

Las representaciones más adecuadas para este tipo de datos són las tablas de frecuencias, diagramas de barras i gráficos de sectores.

Variables continuas

Una representación senzilla de estos datos son las tablas de frecuencia o los polígonos de frecuencia. Otra forma de representación es el diagrama acumulativo. Otras herramientas gráficas son los pictogramas y por último los histogramas.

Estadísticos descriptivos

De localización

A veces es conveniente reducir la información a un solo valor o a un número pequeño de valores para comparar muestras o poblaciones. De alguna forma estamos centralizando la información, por esta razón se les conoce como medidas de tendencia central.

Media aritmética

Este estadístico es muy importante. Puede adoptar el nombre de promedio. Se calcula sumando todos los datos individuales y dividiéndolo por el número de datos de la muestra.

Ej. X = {1,5,12,9,6,5,10}

Media = (1+5+12+9+6+5+10) / 6 = 48 / 6 = 8

Mediana

La consideraremos el valor central de una distribución de frecuencias. De esta forma la mediana nos divide la distribución en dos mitades.

Ej. X = {1,5,12,9,6,5,10}

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