Resumen

Actualmente, la inferencia estadística se constituye en un elemento clave para aplicar el método científico experimental. Sin embargo, los libros de texto clásicos conceden un mayor peso a los métodos paramétricos, parcializando su uso en diversos ámbitos académico-investigativos. El objetivo de este trabajo de investigación se focalizó en indagar sobre el tratamiento otorgado por los textos universitarios al tema de los modelos estadísticos no paramétricos en lo referente a la prueba de hipótesis. La metodología incluyó técnicas de análisis de contenido aplicadas a 10 libros clásicos de estadística y 12 especializados en no paramétrica. Los resultados evidenciaron que, los libros de estadística clásicos usados en diferentes carreras universitarias tratan pocos contenidos sobre métodos no paramétricos y con diferente nivel de profundidad. Se concluye que, los libros de texto universitarios otorgan baja importancia al abordaje de los modelos no paramétricos, requeridos en una diversidad de prácticas investigativas.

1. INTRODUCCIÓN

A lo largo de la historia, la estadística se ha consolidado como una herramienta de tipo conceptual que paulatinamente fue aplicada en el ámbito del método científico para producir nuevo conocimiento (Burbano et al., 2021). Al principio, la estadística fue asumida por el Estado y destinada a la recolección, descripción y procesado de información relacionada con el cobro de impuestos, conteo de personas, ganado y objetos comercializables, administración de bienes y control de la natalidad, entre otros (Veloso et al., 2021). A inicios del siglo XX, con base en la axiomatización de la probabilidad, surgieron y se consolidaron procesos inferenciales que dieron vigor a la aplicación del método científico, gracias a los trabajos de Neyman, Pearson y Fisher (Benjamin et al., 2018). En este contexto, la estadística descriptiva que había sido considerada solamente como un conjunto de técnicas destinadas a soportar el método científico, empezó a fortalecerse al fundamentarse en variables aleatorias y distribuciones de probabilidad para hacer inferencias sobre los parámetros referidos a una población, a través de la comprobación de hipótesis y la obtención de conclusiones generalizables a toda la población objeto de indagación (Barrios et al., 2022).

Puesto que, en la actualidad, la inferencia estadística juega un papel fundamental para el método científico experimental (Begué et al., 2019), y la estadística como tal se ha consolidado como la ‘ciencia de los datos’ (Sánchez., & Ruíz, 2018), tanto los científicos como los profesores han recomendado su inclusión y abordaje dentro del currículo ofrecido en distintas carreras (titulaciones) a nivel universitario, con el fin de que el estudiantado soporte sus procesos de investigación ya sea durante el periodo de su formación o en el ejercicio de su profesión (Aranzubía et al., 2021). Los procesos inferenciales pueden desarrollarse a través del uso de métodos cuantitativos de corte paramétrico o acudiendo a la utilización de modelos estadísticos de tipo no paramétrico (Delicado, 2008). 

• Materias:Modelo estadístico Estadística Educación superior
• Subjects:Statistical model Statistics Education higher
• Palabras claves:Modelos No Paramétricos; Inferencia Estadística; Libros de Texto; Educación Universitaria
• Keywords:Nonparametric Models; Statistical Inference; Textbooks; Higher Education