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- 1. 1 ESTADISTICA GENERAL I. CONCEPTOS Y PRINCIPIOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA 1. Estadística El campo de la Ciencia Estadística está dividido en 2 grandes áreas: Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial. Estadística Descriptiva: Es la ciencia que nos brinda un conjunto de métodos para recolectar, presentar y caracterizar un conjunto de datos, un estudio estadístico se considera Descriptivo cuando se analiza y describe solamente al conjunto de datos y no hace generalizaciones. Ejemplo: Describir algunas características sociodemográficas de los colaboradores que se encontraban laborando en las medianas empresas del rubro metal-mecánica de la ciudad de Trujillo en el mes de abril 2020.
- 2. 2 b) Estadística Inferencial: Es la ciencia que nos brinda los métodos para tomar decisiones en situaciones de incertidumbre y nos permite generalizar los resultados de una muestra hacia una población, basándose en métodos probabilísticos. Ejemplo: Comparar a partir de una muestra la cantidad promedio de deuda en tarjeta de crédito por familia en la ciudad de Trujillo, en el mes de mayo del 2020. 2. Población Es el conjunto de elementos que poseen una característica o más características comunes que deben ser precisadas en el contenido, en el tiempo y en el espacio. Un universo o población debe ser inconfundible. El definir correctamente la población, es condición indispensable para la Selección de la muestra. Para seleccionar la muestra es necesario distinguir 2 tipos de población: población homogénea y población heterogénea. a) Población homogénea Cuando la variable en estudio no presenta variabilidad, es decir que es relativamente uniforme.
- 3. 3 Ejemplo: - Nivel de gasto en canasta familiar de las familias de una pequeña comunidad netamente agrícola en el mes octubre del año 2019. - Edad de los trabajadores de construcción civil en una ciudad al mes de enero del año 2020. - Nº de estudiantes del nivel universitario por familia del Sector Mampuesto, mayo del 2019. b) Población heterogénea Cuando está formado por elementos en los que la variable de interés no es homogénea y presenta muchas veces la posibilidad de distribuirlo en grupos homogéneos. Ejemplo: - Ingreso familiar mensual en la ciudad de Trujillo (abril 2020). 3. Variable Es una característica de los elementos de la población y que puede tomar diferentes valores. Existen criterios de clasificación a) Por su naturaleza - Variable cualitativa o categórica (de cadena)
- 4. 4 Es observable, y solo pueden expresarse en categorías o clases. - Variable cuantitativa numéricas Es medible y puede expresarse con datos numéricos b) Por su relación de dependencia Cuando en una investigación se desea establecer la relación entre dos o más variables: - Variable independiente Es la que se supone es la causa. - Variable dependiente Es la que se supone es el efecto.
- 5. 5 c) Por su escala de medición - Nominal Asigna un atributo o característica a cada elemento, pero no establece ningún tipo de jerarquía ni puede cuantificarse. Variable: Región de procedencia. - Ordinal: Establece una jerarquía entre los diferentes valores de la variable, pero no puede cuantificarse. Variables: Percepción de la calidad de atención al cliente en una empresa (buena, regular y mala). - Intervalo: Asigna un valor numérico, pero el cero es arbitrario, no representa la ausencia del fenómeno en estudio. Variable: Temperatura en grados Celsius - Razón: Asigna un valor numérico en el cual el cero representa la ausencia del fenómeno en estudio. Variable: Porcentaje de grasa corporal. 4. Unidad de análisis (unidad elemental) Es cada uno de los elementos en estudio y para la cual se realiza el análisis Ejemplo una persona, una empresa, una familia. 5. Unidad muestral Es la que puede estar conformada por un solo elemento o por un conjunto de elementos. La conformación adecuada de las unidades de muestreo va a facilitar el muestreo. 7. Dato Es el registro o resultado luego de medir u observar la característica del elemento.
- 6. 6 8. Muestra Una muestra estadística, o simplemente muestra, es una parte o subconjunto de la población muestral pero elegida con técnicas especiales que permiten asegurar que sea representativa y adecuada. a) Representativa Porque la muestra refleja las mismas características de la población muestral y solamente deben diferir en el tamaño. Se dice que la muestra es una población en miniatura. Se piensa que para asegurar la representatividad de una muestra se debe evitar la tendencia o sesgo, utilizando métodos aleatorios. Entre los métodos aleatorios más usados podemos señalar: Método del sorteo: Sea: Población muestral: N Muestra: n Se puede usar el siguiente procedimiento en Excel: - Ingresar en el comando de Excel =aleatorio.entre() - Colocar como límite inferior el “1” y como límite superior “N” que correspondería al número total de elementos que hay en la población.
- 7. 7 - Seleccionar tantos elementos como lo indique el tamaño de la muestra “n” requerido. b) Adecuada Una muestra es adecuada si tiene un tamaño óptimo que permite asegurar la existencia de las mismas características del universo y que las generalizaciones sean válidas. Si una muestra es pequeña los resultados tienen relativa validez y si es muy grande puede que haya un dispendio de recursos. El tamaño de muestra n, se obtiene con fórmulas que proporcionan las técnicas del Muestreo.
- 8. 8 II. RECOPILACIÓN Y TABULACIÓN DE DATOS Para realizar la recolección de datos sobre las variables incluidas en una investigación se debe realizar las siguientes actividades: - Seleccionar un instrumento de medición de los disponibles en el estudio o desarrollar un instrumento válido y confiable. - Aplicar el instrumento de medición para obtener las observaciones y mediciones de las variables de interés en la investigación. - Preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse correctamente (codificación de datos). En toda investigación se aplica un instrumento para medir las variables presentes en la investigación. Definiendo a la Medición como el “proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos”, donde el centro de atención es la respuesta observable (empírico) que representa al concepto no observable (teórico). La medición es efectiva cuando el instrumento representa a las variables que realmente se desean evaluar; si bien es cierto que existen variables imposibles de representar fielmente (motivación, Inteligencia, etc.), pero dicha medición debe ser lo más próxima posible.
- 9. 9 Caso 01 (Trabajo colaborativo) Suponga que Usted es el Gerente de una empresa y quisiera conocer el perfil socio-demográfico y económico de sus colaboradores. Seguir las siguientes instrucciones: - Cada grupo elige el tipo de empresa, el nombre, el lugar de ubicación y el tiempo (estudio simulado) - Definir correctamente la población en estudio - Identificar las características (variables) que se deberían tener en cuenta para formular un cuestionario a los referidos colaboradores. - Clasificar a las variables según su naturaleza - Determinar la escala de medición de las variables.