La mejor respuesta
No hay forma de responder a esa pregunta a menos que la modifique, por ejemplo, para preguntar si un curso introductorio en estadística es más fácil que uno en cálculo. E incluso eso depende del nivel del curso, ya que ambos se imparten en la escuela de posgrado en el nivel «introductorio».
Pero, en general, diría que las estadísticas son un poco más fáciles. El cálculo requiere que aceptes una amplia gama de ideas y técnicas, y el proceso de llevar a cabo integrales es algo misterioso (ya que dos funciones pueden parecer casi idénticas, mientras que una es fácilmente integrable, la otra no, y no hay forma de para detectar la diferencia de antemano). El cálculo a veces se enseña durante un período de dos años completos, si desea realizarlo mediante un método multivariable (div, grad, curl), el llamado «cálculo vectorial». Y el cálculo es la base de las ecuaciones diferenciales, la física matemática e incluso la geometría diferencial, que es un tema muy difícil.
Por el contrario, Las estadísticas BÁSICAS se pueden enseñar de forma totalmente visual y dependen de las computadoras para hacer todo el trabajo pesado. En ese nivel, las estadísticas son muy sencillas. ¿Quiere ejecutar una regresión? Seleccione «retroceder» en el menú del programa. Lo mismo ocurre con técnicas extremadamente complejas, como las redes neuronales, que hubieran sido inmensamente difíciles de estimar hace décadas.
Pero eso no te permite comprender estadística, que de alguna manera es un tema contrario a la intuición que requiere una comprensión profunda de la teoría de la probabilidad, lo cual les puedo asegurar que NO es un tema simple. Por lo tanto, si desea una comprensión profunda de los procesos estadísticos, los modelos y las técnicas de estimación, eso podría requerir una serie de cursos durante un período de años. Recuerde que puede obtener un doctorado en estadística, ¡pero no en cálculo!
Respuesta
Voy a continuar y culpar blasfemamente a la generación anterior.
Gente como Fisher et al. Alrededor de mediados de 1900 y antes. A pesar de lo brillantes que eran estos pilares humanos de la estadística, parecían haber odiado absolutamente la idea de que alguien más realmente entendiera su campo. El lenguaje estaba lejos de ser accesible y no había esfuerzo para cambiar esto.
Los superhumanos que deliberadamente decidieron convertirse en estadísticos y matemáticos estaban bien.
El problema es que las estadísticas se utilizan en muchas, muchas otras disciplinas además de las estadísticas y matemáticas. Ciencias sociales, psicología, biología, medicina. Esas personas se propusieron aprender sobre la mente o el cuerpo humanos. No el análisis de varianza y heterocedasticidad.
Entonces, ¿qué pasó?
Aprender estadísticas no sería fácil para la gran mayoría de ellos. Lo aprenderían, pero rara vez hasta el punto de comprenderlo en profundidad. Lamentablemente, la estadística no es una disciplina corta y seca. Las estadísticas requieren discusión y pensamiento crítico como cualquier otro campo. Pero este grupo de estudiantes ya tenía su propio campo de estudio del que preocuparse.
Por lo tanto, aprenden lo suficiente como para poder realizar investigaciones y seguir adelante con sus vidas. Algunos de ellos van a la academia e inevitablemente terminan enseñando estadística de pregrado.
Uh-oh.
¿Ves a dónde va esto?
Una bola de nieve. Convirtiéndose en una avalancha épica.
Las personas con un conocimiento mediocre de estadística están enseñando a los estudiantes que no quieren aprender sobre estadística. Así que aprenden lo suficiente como para poder llevar a cabo investigaciones y algunos de ellos terminan enseñamos estadística…
Y estamos atrapados en un bucle.
En algún momento, aparecen las computadoras. Ahora puede comprender incluso menos y aún así obtener su título. ¡Porque ahora tiene el poder de presionar algunos botones en SPSS , et voilà! ¡Mire ese valor p !
Parece una perspectiva bastante sombría para una serie de campos científicos. La psicología ha estado en crisis durante la última década, incapaz de replicar los viejos efectos “bien establecidos” (culpo a la prueba de significación de hipótesis nulas por esta, ¡pero esa es otra lata de gusanos!).
Sin embargo !
El mundo está cambiando. Lo siento en el agua. Lo siento en la tierra. Lo huelo en el aire.
Los autores de libros de estadísticas se están dando cuenta del desastre las estadísticas se han convertido en ciencia y están haciendo todo lo posible para producir libros de texto y escribir artículos de revistas que un humano mortal pueda entender. Elija cualquier libro de texto escrito después de 2010, incluso puede encontrar una broma o dos en algunos de ellos.
(¡Psst! ¿Por qué los estadísticos bayesianos serían grandes proctólogos?
…
Porque les gusta mirar los traseros.
Lo siento mucho.)
Cada vez más personas se esfuerzan por reparar el daño, un estudiante a la vez Con el enfoque correcto de la enseñanza, la estadística puede llegar hasta el más grueso de los cráneos. Soy una prueba viviente de eso.
La estadística es una disciplina maravillosamente compleja. Nunca va a ser «fácil».
Pero puede ser más fácil.
Cíñete a ello. Encuentra un recurso que te hable, ya sea un autor o un bloguero. , un YouTuber. Y síguelo. La ciencia te necesita.