Las tres revoluciones en la historia de la Estadística

En la Historia de la Estadística ha habido tres grandes revoluciones:

  1. Estadística paramétrica
  2. Estadística no paramétrica
  3. Remuestreo

 Veamos con un poco de detalle lo que supone cada una de ellas:

  1. La primera gran revolución es la creación de la llamada Estadística paramétrica. Pearson, Fisher, Student y otros estadísticos emprendieron la labor de crear procedimientos de decisión estadística: estimación puntual, estimación por intervalos y contrastes de hipótesis, basados en unas suposiciones prefijadas sobre la distribución de las variables analizadas, especialmente la suposición de normalidad. A partir de esta suposición construían una serie de procedimientos que permitían tomar decisiones.
  2. La segunda gran revolución la introducen unos estadísticos que perciben que las suposiciones de la Estadística paramétrica son muy exigentes y que, en muchas ocasiones, no se cumplen. En este caso usar un método paramétrico es arriesgado porque estás tomando decisiones en base a unos criterios que no son ciertos. Percibieron que habían de construir mecanismos de decisión estadísticos que no dependieran de suposiciones tan exigentes. Y construyeron una estadística cuyos estadísticos, cuyos cálculos a una muestra para tomar decisiones, su distribución dependiera de ellos mismos, de su estructura, no de la distribución de la población.
  3. La tercera gran revolución viene de la mano de la simulación, del remuestreo, de las posibilidades ofrecidas por la informática y la programación. Estos procedimientos han permitido encontrar la distribución de un estadístico de test cualquiera puesto que la simulan. Además lo pueden hacer bajo el supuesto de ser cierta la Hipótesis nula. Y lo hacen a través de una genialidad: catapultando la muestra a población. Haciendo de la muestra la población. Y generando, así, desde esta población artificial muchas muestras posibles bajo las condiciones que se quiera. Así podemos encontrar cuál es la distribución simulada de un estadístico y construir intervalos de confianza, realizar contrastes de hipótesis, etc.

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