ESTADÍSTICA Y MEDIOAMBIENTE

La práctica ambiental incluye el estudio y el uso del análisis estadístico de los resultados. El concepto principal de estadística es el de la variación. La variación se encuentra a menudo cuando se realizan funciones típicas de salud ambiental que requieren el uso de bioestadística, donde se aplica una amplia gama de estadísticas a un espectro aún más amplio de temas en biología, tales como protocolos de muestreo toxicológicos o biológicos para la contaminación del aire y otras funciones ambientales aplicadas a la agricultura, la silvicultura, la pesca y otras áreas especializadas.

Si su trabajo se orienta a estos temas, es importante su entrenamiento sobre estas técnicas básicas de análisis estadístico y de datos que pueden utilizarse para abordar muchos de los a problemas a los que se enfrena rutinariamente. Abarca el proceso de análisis de datos, desde el diseño de la investigación hasta la recopilación de datos, el análisis, la obtención de conclusiones y, lo que es más importante, la presentación de los resultados.

Es importante señalar que las estadísticas pueden ser usadas para justificar la implementación de un programa, identificar áreas que necesitan ser tratadas o evaluar el impacto que varios programas de salud y seguridad ambiental podrían tener. Un dado conjunto de datos de salud y seguridad ocupacional (u otros datos) sólo es útil si se analiza adecuadamente. Se pueden tomar mejores decisiones cuando la naturaleza de los datos se caracteriza adecuadamente.

Gran parte de la dificultad se debe a la inadecuada comprensión de los objetivos básicos de los métodos estadísticos. Es posible reducirlos básicamente a dos:

  1. Estimación de parámetros poblacionales (valores que caracterizan a una población en particular)

  2. Pruebas de hipótesis sobre estos parámetros

Un ejemplo común del primero es la estimación de los coeficientes a y b en la relación lineal Y = a + bX. Para lograr este objetivo se debe definir primero la población involucrada y especificar los parámetros a estimar. Esto es principalmente el trabajo del investigador. El estadístico ayuda a diseñar métodos eficientes de recoger los datos y calcular las estimaciones deseadas.

A menos que se examine a toda la población, es probable que la estimación de un parámetro difiera en cierto grado del valor de la población. La única contribución de las estadísticas a la investigación es que proporciona maneras de evaluar cuán lejos puede estar la estimación. Esto se hace habitualmente calculando límites de confianza, para una probabilidad conocida de incluir el verdadero valor del parámetro. Por ejemplo, el diámetro medio de los árboles en una plantación de pinos se puede estimar a partir de una muestra como de 9,2 pulgadas, con límites de confianza al 95% de 8,8 y 9,6 pulgadas. Estos límites nos dicen que el verdadero diámetro medio está entre 8,8 y 9,6 pulgadas (con la posibilidad de equivocación de 1 en 20 de que no se halle dentro de dicho intervalo).

El segundo objetivo básico de las estadísticas es probar algunas hipótesis sobre los parámetros de la población. Un ejemplo común es una prueba de la hipótesis de que el coeficiente de regresión en el modelo lineal Y = a + bX tiene un valor especificado (digamos cero). Otro ejemplo es una prueba de la hipótesis de que la diferencia entre las medias de dos poblaciones es cero.

Nuevamente, es el investigador quien debe formular hipótesis que deben ser probadas, no el estadístico. Esta tarea puede ser complicada. El principiante haría bien en trabajar con el estadístico para estar seguro de que la hipótesis se elabora adecuadamente para probarse. Una vez establecida la hipótesis, corresponde, ahora sí, al estadístico, encontrar maneras de probarla y diseñar procedimientos eficientes para obtener los datos (Freese, 1969).