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Indice de pobreza en Argentina 2016 según datos del  

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Indice de pobreza en Argentina 2016 según datos del  

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INDEC

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para México en 1994, según la CEPAL, la tasa de pobreza era del 46% pero un trabajo académico para el mismo periodo afirma que era del 19,7%. ?

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Los Estados nacionales elaboran indicadores para conocer las condiciones socioeconómicas en las que vive su población.

Definir qué se entiende por pobreza, cómo medirla, qué variables tener en cuenta y cuáles dejar de lado, son tareas que abren un debate. En la Argentina, el Instituto Nacional de Estadística y Cencos (Indec) elabora esos indicadores y realiza las mediciones que permiten conocer la evolución de los niveles de satisfacción de las necesidades básicas de la población.

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Toda estimación relevante conlleva un error. Implica aceptar una suerte de mentira piadosa, que es sólo una aproximación a lo que ocurriría si pudiésemos encuestar a toda la población. Mentiras verdaderas. Si una imagen vale más que mil palabras, una estadística parece valer muchísimo más. Estamos ante una mentira verdadera. (http://www.sigloxxieditores.com.ar/pdfs/sosa_escudero_que_es_y_que_no_es_la_estadistica.pdf)

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"...Llama la atención que los objetos típicos de la estadística (...) ocupen un espacio ínfimo en la cultura general (...)La matemática no parece tolerar errores. La estadística vive de ellos. Estimar no es conocer. O en todo caso lo es, pero en un sentido sanamente impreciso. (...) confiar en una estimación implica aceptar cierta imprecisión, que es el precio a pagar por disponer de un conocimiento que de otra forma resultaría inalcanzable. (http://www.sigloxxieditores.com.ar/pdfs/sosa_escudero_que_es_y_que_no_es_la_estadistica.pdf)

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"...Llama la atención que los objetos típicos de la estadística, como los histogramas, la media, el desvío estándar, los test de hipó- tesis o la distribución normal, ocupen un espacio ínfimo en la cultura general en comparación con el que tiene la matemática clásica. La matemática no parece tolerar errores. La estadística vive de ellos. Estimar no es conocer. O en todo caso lo es, pero en un sentido sanamente impreciso. El reconocido y recientemente fallecido estadístico inglés George Box decía que “todos los modelos están mal, pero algunos son útiles”, sugiriendo que confiar en una estimación implica aceptar cierta imprecisión, que es el precio a pagar por disponer de un conocimiento que de otra forma resultaría inalcanzable.

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"Llama la atención que los objetos típicos de la estadística, como los histogramas, la media, el desvío estándar, los test de hipó- tesis o la distribución normal, ocupen un espacio ínfimo en la cultura general en comparación con el que tiene la matemática clásica. La matemática no parece tolerar errores. La estadística vive de ellos. Estimar no es conocer. O en todo caso lo es, pero en un sentido sanamente impreciso. El reconocido y recientemente fallecido estadístico inglés George Box decía que “todos los modelos están mal, pero algunos son útiles”, sugiriendo que confiar en una estimación implica aceptar cierta imprecisión, que es el precio a pagar por disponer de un conocimiento que de otra forma resultaría inalcanzable.

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Llama la atención que los objetos típicos de la estadística, como los histogramas, la media, el desvío estándar, los test de hipó- tesis o la distribución normal, ocupen un espacio ínfimo en la cultura general en comparación con el que tiene la matemática clásica. La matemática no parece tolerar errores. La estadística vive de ellos. Estimar no es conocer. O en todo caso lo es, pero en un sentido sanamente impreciso. El reconocido y recientemente fallecido estadístico inglés George Box decía que “todos los modelos están mal, pero algunos son útiles”, sugiriendo que confiar en una estimación implica aceptar cierta imprecisión, que es el precio a pagar por disponer de un conocimiento que de otra forma resultaría inalcanzable.

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Para razonar estadísticamente necesitamos los datos. Como indica Moore (1992), el objeto de la Estadística es el razonamiento a partir de datos empíricos. Los datos no son números, sino números en un contexto. N ecesitamos datos y también necesitamos conocer cómo se han obtenido esos datos.

Para comprender la evidencia que brindan nuestros datos necesitamos integrar los conceptos estadísticos y el contexto del cual los obtuvimos. Los datos en un contexto son la razón de ser de la Estadística.

(INFD.  C 2: Ideas estocásticas fundamentales en la enseñanza de probabilidad y estadística. Enseñanza de la Probabilidad y la Estadística. Esp. doc. de Nivel Sup. en Enseñanza de la Mat. en la Ed. Sec. Bs As: Ministerio de Educación de la Nación.)

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La estadística mediante la recolección de datos empíricos observados en un contexto, "parte de lo real", pueden presentarse variaciones debido a errores de medición,  incertidumbre. Con l información que nos brindan los datos  elaboramos resúmenes estadísticos (tablas, gráficos, diagramas ó resúmenes numéricos),  y con la utilización de modelos, podemos analizar la realidad, lo cual nos permite obtener conclusiones, conjeturas, inferencias.
Los distintos razonamientos estocásticos  implican relacionar ideas estocásticas.

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La Estadística es una ciencia, cuyo fin es el de deducir las características de una población objetivo y de encontrar respuestas a diversos interrogantes. Para ello, emplea cálculos matemáticos con métodos que les son propios, de: recopilación, organización, sistematización, procesamiento, análisis e interpretación de datos, los que al ser presentados en otras formas: gráficos, tablas, etc, y acorde al contexto, permiten plantear conjeturas, conclusiones.