En este ensayo se propone una definición de Estadística que hace hincapié en la representatividad resaltando la diferencia entre Estadística y Matemática. La definición de Estadística es una de las cuestiones claves en la formación de los propios Estadísticos y de los investigadores en general. Paradójicamente en los estudios sobre didáctica de esta materia se hacen pocas referencias a esta definición. En los manuales y en los diccionarios el concepto de Estadística suele resolverse con alguna cita normalmente descriptiva sobre el objeto y los métodos que la ocupan, realizándose una clasificación en distintas categorías en función de los instrumentos utilizados. Pero no suele hacerse referencia a una definición previa, propiamente dicha, que establezca los límites de la materia de una forma clara y que pueda ser utilizada para mejorar la comprensión sobre la misma. De esta forma se define la Estadística como: "Ciencia que se ocupa del estudio de fenómenos de tipo genérico, normalmente complejos y enmarcados en un universo variable, mediante el empleo de modelos de reducción de la información y de análisis de validación de los resultados en términos de representatividad."This essay proposes a definition of Statistics stressing on representativeness, enlightening the difference
between Statistics and Mathematics. Definition of Statistics is one of the crucial issues involved in statistian's education and, more generally, in researchers' instruction. Nevertheless, there is little reference to it in didactics studies on the subject. Manuals and dictionaries address the concept of Statistics with some descriptive reference to object and methods, classifying the subject in distinct categories according to the instruments involved. But seldom these refers any previous definition, on its own, clearly establishing boundaries and allowing a better understanding on the subject. Thus so, we define Statistics as: "Science concerning the study of general phenomena, usually complex and embodied in variable universe, through models of information reduction and outcomes validation analysis in terms of representativeness.
