Ada saavedra
- 1. Universidad Fermín toro facultad de ciencia económicas y sociales escuela de comunicación social Estadística:Conceptos Básicos y Definiciones Ada Saavedra 22188965 M712
- 2. Población: una población se precisa como un conjunto infinito de personas u objetos que presentan características comuniones. Ejemplo: La población Mundial de Seres humanos que representa el total de habitantes que existe en la Tierra. Muestra: es el subconjunto de los individuos de una población estadística. Estas muestras permiten inferir las propiedades del total del conjunto. Muestra aleatoria: una sección que se escoge aleatoriamente (puramente por azar, impredeciblemente) Ejemplo: si tu quieres tomar una muestra aleatoria de agua de un rio, podrías tomar un mapa del rio y escoger un punto con los ojos vendados ¡y a ver entonces como llegas allí! Para ser realmente aleatoria, se debería escoger también una fecha, hora y profundidad aleatoriamente.
- 3. Variable: es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores. Ejemplo: puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º , 3º ,.. Dato: es cada una de los valores que se han obtenido al realizar un estudio estadístico. Ejemplo: si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara, cruz Parámetro: un parámetro es un numero que resume la ingente cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variables estadística. Ejemplo: suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población la media aritmética de las edades de sus miembros, estos es, la suma de todas ellas, dividida por el total de individuos que componen tal población
- 4. Estadístico: es una medida cuantitativa, derivaba de un conjunto de datos de una muestra. Con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico. Ejemplo: edad de los que estamos en el aula censo: es recuento de individuos que conforman una población estadística, definida como un conjunto de elementos de referencia sobre el que se realiza las observaciones. Ejemplo: Encuesta: es un estudio observacional en el cual el investigador busca recaudar datos por medio de un cuestionario prediseñado, y no modificar el entorno ni controla el proceso que esta en observación (como si lo hace en un experimento). Ejemplo:
- 5. Definición de estadística Descriptiva :es una gran parte de la estadística que se dedica a recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto de datos, con el fin de describir apropiadamente las características de ese conjunto. Probabilidad: es un método mediante el cual se obtiene la frecuencia de un suceso determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables Inferencia: es una parte de la estadísticas que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma.
- 6. División de estadística Estadística descriptiva Es una gran partes de la estadística que se dedica a recolectar, ordenar, analizar y representar un conjuntos de datos . Estadística inferencia Es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determinada propiedades de una población estadística a partir de una pequeña parte de la misma
- 8. Pasos en un estudio estadístico □ Plantear hipótesis sobre una población: Los fumadores tienen “más bajas” laborales que los no fumadores. ¿En qué sentido? ¿Mayor número? ¿Tiempo medio? □ Decidir qué datos recoger (diseño de experimentos) □ Qué individuos pertenecerán al estudio (muestras). Fumadores y no fumadores en edad laboral. □ Criterios de exclusión ¿Cómo se eligen? ¿Descartamos los que padecen enfermedades crónicas? □ Qué datos recoger de los mismos (variables). Número de bajas, Tiempo de duración de cada baja, ¿Sexo? ¿Sector laboral? ¿Otros factores? □ Recoger los datos (muestreo) ¿Estratificado? ¿Sistemáticamente? □ Describir (resumir) los datos obtenidos: tiempo medio de baja en fumadores y no (estadísticos) % de bajas por fumadores y sexo (frecuencias), gráficos,... □ Realizar una inferencia sobre la población. Los fumadores están de
- 9. Técnicas de muestreo Muestreo aleatorio Consideremos una población finita, de la que deseamos extraer una muestra. Cuando el proceso de extracción es tal que garantiza a cada uno de los elementos de la población la misma oportunidad de ser incluidos en dicha muestra, denominamos al proceso de selección muestreo aleatorio. Muestreo estratificado Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica.
- 10. Muestreo por conglomerados Se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio. Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de información muestral. Muestreo sistemático Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares.
- 11. Tipo de variables Variable cuantitativa: se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos: Variable cualitativa nominal Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo. Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo: La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente. Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
- 12. Tabla de frecuencia tabla de frecuencias es una ordenación en forma de tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente. Frecuencia absoluta La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. Frecuencia relativa La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos. Frecuencia acumulada La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. Frecuencia relativa acumulada La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento.