presentación estadística parte 1
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¿Qué es la estadística? Es una Ciencia que explica y provee de
herramientas para trabajar con datos, ha
experimentado un gran desarrollo a lo largo
de los últimos años.
¿En qué áreas se aplica la estadística? Se aplica en todas las áreas del saber, por ejemplo en Sociología, Educación,
Psicología, Administración, Economía, Medicina, Ciencias Políticas, entre otras.
Ejemplos de su aplicación son:
1) En Administración de Empresas: la estadística se utiliza para evaluar un
producto antes de comercializarlo.
2) En Economía: para medir la evolución de los precios mediante números índice
o para estudiar los hábitos de los consumidores a través de encuestas de
presupuestos familiares.
Introducción Estadística
Ing Antolín Robles Garay
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Estadística
3) En Ciencias Políticas: para conocer las preferencias de los electores antes de
una votación mediante sondeos y así orientar las estrategias de los candidatos.
4) En Sociología: para estudiar las opiniones de los colectivos sociales sobre
temas de actualidad.
5) En Psicología: para elaborar las escalas de los test y cuantificar aspectos del
comportamiento humano (por ejemplo los test que se aplican a los candidatos
para un cargo en una empresa).
6) En Medicina: uno entre muchos usos de la estadística, es para determinar el
estado de salud de la población.
En general en las Ciencias Sociales, la estadística se emplea para medir las
relaciones entre variables y hacer predicciones sobre ellas.
Introducción
Ejemplos de
aplicación
Ing Antolín Robles Garay
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Un análisis estadístico se lleva a cabo siguiendo las etapas habituales en el
llamado método científico cuyas etapas son:
1) Planteamiento del problema: consiste en definir el objetivo de la investigación
y precisar el universo o población.
2) Recogida de la información: consiste en recolectar los datos necesarios
relacionados al problema de investigación.
3) Análisis descriptivo: consiste en resumir los datos disponibles para extraer la
información relevante en el estudio.
4) Inferencia estadística: consiste en suponer un modelo para toda la población
partiendo de los datos analizados para obtener conclusiones generales.
5) Diagnóstico: consiste en verificar la validez de los supuestos del modelo que
nos han permitido interpretar los datos y llegar a conclusiones sobre la
población
Introducción
Etapas de un
estudio estadístico
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Introducción
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Cómo funciona el método científico
http://hipertextual.com/2015/06/funciona-metodo-cientifico
Realizar un ensayo
de una cuartilla formato APA
Actividad Tarea 2
Ing Antolín Robles Garay
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AREA DE INTERES
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA (Tablas, Gráficos, Medidas
Descriptivas, etc.)
INFERENCIA ESTADÍSTICA
¿Población o Muestra?
Población
Muestra
Probabilidad
Introducción
Esquema
de las etapas de un
estudio estadístico
Tema de Investigación
-Antecedentes Previos
-Objetivos
-Preguntas de Investigación
-Posibles Hipótesis
-Unidad de Análisis
-Población
-Variables
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La estadística descriptiva es la rama de
las matemáticas que recolecta, presenta y
caracteriza un conjunto de datos (por ejemplo,
edad de una población, altura de los estudiantes
de una escuela, temperatura en los meses de
verano, etc.) con el fin de describir
apropiadamente las diversas características de
ese conjunto.
Introducción
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Introducción
La inferencia estadística es el conjunto de
métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la
información empírica proporcionada por una muestra,
cual es el comportamiento de una determinada
población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad
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La Estadística es la ciencia que se encarga de recolectar
datos de una población o muestra.
Los conceptos estadísticos se han trabajado intuitivamente
desde la antigüedad, las primeras culturas recopilaban datos
poblacionales por medio de censos como los realizados en
Egipto por Moisés (según consta la Biblia) y el
empadronamiento que fue efectuado por los romanos en Judea.
A partir del siglo XIX, entre otros, con el aporte de Adolphe
Quetelet (1796-1874), se crearon diferentes métodos de cálculo de
probabilidades para determinar y analizar el tipo de datos que regulan
algunos fenómenos.
Introducción
Adolphe Quetelet (1796-1874)
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Introducción
conceptos básicos
Probabilidad
Est
ad
ístic
a
Descriptiva
Población
Estadístico
Frecuencia Estadística M
ed
ia
Desviación
estándar
Varianza
Varianza con probabilidad
Estadística
inferencial Rango
Regresión
estadística
Muestra
Muestreo
Prueba de χ²
Variable aleatoria
Variable estadística
Distribución normal
Distribución binomial
Grados de libertad
Parámetro estadístico
Distribución t
Diseño experimental
Censo
An
álisi
s d
e s
erie
s te
mp
ora
les
Combinatoria
Error
estadístico
Actividad en clase y colaborativa Ing Antolín Robles Garay
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1) Se quiere determinar si existe discriminación salarial debida al sexo de la persona
empleada.
2) Se quiere determinar el perfil de los trabajadores en términos de condiciones
económicas en diferentes comunidades.
3) Se quiere estudiar el consumo de las personas de una zona determinada en
cuanto a vestuario, alimentación, ocio y vivienda.
4) Se quiere determinar las tallas estándar en vestuario para mujeres.
5) Se quiere determinar el tiempo que dedican al trabajo y a la familia los
trabajadores de distintas empresas de San Juan del Rio..
6) Se quiere determinar el perfil sociodemográfico de los estudiantes de UTSJR.
7) Se quiere estudiar el gasto en teléfono móvil mensual de los estudiantes de
UTSJR , y si éste tiene alguna relación con su edad u otras características.
Introducción
Ejemplos de
problemas a estudiar
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• VARIABLE: Es lo que se va a medir y representa una característica de la UNIDAD DE ANÁLISIS.
¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?: Los sujetos , objetos , Unidades de Análisis de una
Población o una Muestra
• POBLACIÓN : Es el total de unidades
de análisis que son tema de estudio.
Muestra: 60 trabajadores de
empresas de comunicación
Unidad de análisis:
Trabajador de empresa de
comunicación
Variables: sexo, edad, salario,
Nº de horas de trabajo, etc.
Población:
“Las personas que trabajan en
empresas de comunicación”
• MUESTRA: Es un conjunto de
unidades de análisis provenientes de
una población.
Muestra
Introducción
Resumen de algunos
conceptos planteados
en la Introducción
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Conceptos
Las variables cualitativas se refieren
a características o cualidades que no pueden ser medidas con números.
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.
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Conceptos
Una variable cuantitativa es la que se expresa
mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella.
Variable discreta
Una variable discreta es aquella que solo puede tomar un número
finito de valores entre dos valores cualesquiera de una
característica.
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar un número
infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una
característica.
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero
también se podría dar con tres decimales.
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TIPOS DE
VARIABLES
Variables Cuantitativas
Intervalo
DISCRETA
Variables Cualitativas
CONTINUA
Toma valores enteros
Ejemplos: Número de Hijos, Número de
empleados de una empresa, Número de
asignaturas aprobadas en un semestre,
etc.
Toma cualquier valor dentro de un intervalo
Ejemplos: Peso; Estatura; Temperatura, etc.
Unidad de Medida: Gramos o Kilos para la variable
Peso; Grados C o F para Temperatura
ORDINAL NOMINAL
Característica o cualidad
cuyas categorías no tienen
un orden preestablecido.
Ejemplos: Sexo, Deporte
Favorito, etc.
Característica o cualidad cuyas
categorías tienen un orden
preestablecido.
Ejemplos: Calificación (S, N, A);
Grado de Interés por un tema, etc.
Conceptos
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ORDINAL
NOMINAL
TIPO
FRECUENCIA
Frecuencia Absoluta (F) Frecuencia Relativa (f)
Frecuencia Absoluta
Acumulada (FAA)
Frecuencia Relativa
Acumulada (fra)
DISCRETA
CONTINUA
Variable
Cualitativa
Variable
Cuantitativa
Conceptos
Frecuencia
Desde un conjunto de unidades, corresponde al
Número o Porcentaje de veces que se presenta una
característica.
la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es el número de veces ni que dicho evento se repite durante un experimento o muestra estadística1 . Comúnmente, la distribución
de la frecuencia suele visualizarse con el uso de histogramas.
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Conceptos
Tipos
de Frecuencia
Es el número de veces que aparece ese valor en el estudio.
Se suele denotar por Fi a la frecuencia absoluta del valor
X = xi de la variable X.
Dada una muestra de N elementos, la suma de todas las
frecuencias absolutas debe dar
el total de la muestra estudiada N.
Frecuencia absoluta de un valor de la variable estadística X
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Conceptos
Tipos
de Frecuencia
Frecuencia relativa
fi
Es el cociente entre la frecuencia
absoluta y el tamaño de la
muestra (N).
siendo el fi para todo el conjunto i. Se presenta en una tabla o
nube de puntos en una distribución de frecuencias.
Si multiplicamos la frecuencia relativa por 100 obtendremos el porcentaje o tanto por ciento (pi)
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Conceptos
Tipos
de Frecuencia
Frecuencia
absoluta acumulada
Ni total de las frecuencias absolutas para todos los eventos
iguales o anteriores que un cierto valor, en una lista
ordenada de eventos.
Frecuencia relativa acumulada Fi
cociente entre la frecuencia absoluta acumulada y el total de la
muestra.
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Conceptos
Tipos
de Frecuencia
18, 13, 12, 14, 11, 08, 12, 15, 05, 20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 13.
Entonces:
La frecuencia absoluta de 11 es 3, pues 11 aparece 3 veces.
La frecuencia relativa de 11 es 0.17, porque corresponde a la
división 3/18 ( 3 de las veces que aparece de las 18 notas que
aparecen en total).
La frecuencia absoluta acumulada para el valor 11 es 7, porque
hay 7 valores menores o iguales a 11.
La frecuencia relativa acumulada para el valor 11 es 0.38, porque
corresponde a la división 7/18 (frecuencia absoluta acumulada
dividida entre el número total de muestras).
Supongamos estos
datos
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Industria nº Tipo Nº Empleados Superficie Calificación
1 A 100 1000,6 Muy Bien
2 B 150 1200,4 Bien
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299 D 250 800,3 Mal
300 C 300 4000,2 Regular
Conceptos
Unidad de Análisis: Industria
automotriz
Población: Industrias de
Automotriz del país
Variables - Tipo de Industria: se clasifica en industria tipo A, B, C o D. (cualitativa nominal)
- Nº de Empleados: se refiere al número de empleados en las líneas de producción. (cuantitativa
discreta)
- Superficie: se refiere a los metros cuadrados (unidad de medida) disponibles para las áreas de
producción. (cuantitativa continua)
- Calificación: calificación realizada por una institución pública sobre cumplimiento de ciertos
estándares (Muy Bien, Bien, Regular, Mal). (cualitativa ordinal)
Problema de Investigación:
Se quiere establecer el perfil
de las industrias Automotriz
en función de algunas
características.
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