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Estadistica notas 2/02/ Poblacion Los términos población (o universo) y muestra son términos relativos. La población es el conjunto de elementos (sujetos, objetos o indicadores) que presentan determinada característica o propiedad en común, que el investigador quiere analizar al realizar la investigación, y que satisfacen un conjunto predeterminado de criterios establecidos (definidos) por el investigador. Es decir, son los "casos" investigados, que pueden ser personas, animales, registros de cualquier tipo, muestras de laboratorios, etc., pero que son siempre elementos que comparten una determinada característica predefinida por el investigador, en base a la cual se agrupan en una determinada población. ESTADÍSTICA La palabra estadística esta relacionada con la probabilidad matemática, basada en información obtenida a través de actividades sociales, culturales, productivas, políticas, etc., de tal manera que la confiabilidad de las conclusiones basadas en los datos pueda evaluarse objetivamente por medio de proposiciones de probabilidad POBLACIÓN Los términos población ( o universo ) y muestra son términos relativos. La población es el conjunto de elementos (sujetos, objetos o indicadores) que presentan determinada característica o propiedad en común, que el investigador quiere analizar al realizar la investigación, y que satisfacen un conjunto predeterminado de criterios establecidos (definidos) por el investigador. Es decir, son los “casos” investigados, que pueden ser personas, animales, registros de cualquier tipo, muestras de laboratorios, etc., pero que son siempre elementos que comparten una determinada característica predefinida por el investigador, en base a la cual se agrupan en una determinada población. MUESTRA Para investigar sobre la naturaleza de una población sería ideal si pudiéramos, con economía y facilidad examinar cada uno de sus elementos, pero esto generalmente es imposible. Algunas veces no lo es, debido a que algunos de los elementos son físicamente inaccesibles. En otros casos, no es económico. En la mayoría de las situaciones, debemos conformarnos entonces con investigar sólo una parte de la población. La parte investigada es una muestra. Las muestras pueden tomarse o seleccionarse de una variedad de formas.
POBLACIÓN VRS. MUESTRA
Si N es el tamaño de la población y n el tamaño de la muestra, siendo N suficientemente grande, pueden extraerse un cierto número de muestras distintas de tamaño n. Si en cambio N es un número pequeño (por ejemplo, 30 o 40 casos), convendrá investigar directamente a toda la población, es decir, no extraer una muestra o subconjunto. Características de la muestra La muestra es el subconjunto de la población donde se efectúa o lleva a cabo la investigación con la finalidad de generalizar posteriormente los resultados toda la población. Para que dicha generalización sea lícita, la muestra debe poseer las mismas (o muy similares) características básicas (relevantes) de la población investigada, es decir, debe ser representativa de la población. Esas características básicas son las que se relacionan, o pueden relacionarse, con el fenómeno investigado. Probabilidad La probabilidad es la posibilidad numérica de que ocurra un evento, La probabilidad de un evento es medida por valores comprendidos entre 0 y 1. Entre mayor sea la probabilidad de que ocurra un evento, su probabilidad asignada estará próxima a 1. La probabilidad de certeza es 1. La probabilidad de una imposibilidad es 0. Esto se podría expresar así: Estadistica, semana 2 7/02/ Variable Son características, cualidades, propiedades, atributos de hechos, fenómenos, procesos, seres vivos, y son observables, mediables cualitativa como cuantitativamente y susceptibles de adoptar distintos valores o de ser expresándose varias categorías o clases. Cualitativa: son cualidades; mide inteligencia emocional Cuantitativa: son números; exámenes psicométricos Sexo: cualitativo Edad: cuantitativo
Discreta: dedos de la mano, cantidad de trabajadores en una empresa Continuas: temperatura, altura, peso, litros Variable Aspectos de los individuos: Peso Presencia o ausencia de cabello Color de ojos Características Rasgo sobre las comparaciones o 45 libras o Presencia del cabello o Verde Ejemplo: La variable es general, hijos La característica es especifico, 3 nenas y dos varones
Variables
Discretas
Son aquellas que toman valores aislados, es decir, no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos. R/ 1, 2, 3, 4, 5
Continuas
Es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo: la altura de 5 amigos. R/ 1.73, 1.56, 1.63, 1.85, 1.
Características mutuamente excluyentes Se agrupan las características posibles o Estado civil Categorías mutuamente excluyentes con error Son características que no son tomadas en cuenta o Estado civil Soltero Casado Divorciado Viudo Unido, sin estar casado Separado, sin estar divorciado
¿Cuál es su esta civil? 1 Soltero ( ) 2 Casado ( ) 3 Divorciado ( ) ¿Tiene T.V. a color? 1 Si ( ) 2 No ( ) Escala ordinal Mide una escala cualitativa Aquí responde con un numero Tienen la cualidad adicional, respecto a la escala nominal, de que sus categorías están ordenadas por rango; y/o por escala. Se usan números, su única significación está en indicar la posición de las distintas categorías en la serie; sin embargo, no asumen que la distancia del primer escalón al segundo sea la misma que la del segundo al tercero. Veamos algunos ejemplos: Escala de intervalo Similar al nivel ordinal con la propiedad adicional de que se pueden determinar cantidades significativas La escala de intervalo se define como una escala de medición cuantitativa en la que se mide la diferencia entro dos variables. En otras palabras, las variables se miden en valores reales y no de forma relativa, donde la presencia del cero es arbitraria, Esto significa que la diferencia entre dos variables es una escala, es una distancia real o igual Se hace cerrada la pregunta porque hay un limite
Escala de razones Cuantitativa Pregunta abierta También llamada de proposición Esta escala se usa para medir en la mayoría los fenómenos físicos y naturales Permite, además de los de las otras escalas, comparar mediciones mediante operaciones matemáticas Algunos ejemplos de variables con la escala de razón son los siguientes:
- Numero de goles marcados por un jugador de basquetbol en un partido
- Temperatura en grasos centígrados
- Peso en Kilogramos
- Estatura en centímetros
- Elección de la escalera La selección de una escala estará determinada por la definición operativa de la variable que hayamos realizado y por los métodos disponibles para medirla. Para algunas variables solo existirá un tipo de escala elegible, mientras que para la mayoría tendremos varias alternativas. En general, siempre que sea posible, interesa utilizar en la recogida de datos la escala más precisa, aunque no sea la que posteriormente se utilice en el tratamiento estadístico. Ello nos permitirá adecuar la decisión, una vez conocida la verdadera distribución de nuestros datos. Por ejemplo, siempre será preferible recoger el número de cigarrillos que fuma una persona al día que el dato categorizado como <10, 10-20, >20; la primera estrategia facilitará la búsqueda durante el análisis de puntos de corte distintos a los empleados a priori. Cuando se categorizan algunas variables, como la edad o los ingresos económicos, pasan de ser variables continuas (de intervalos o de razones) a variables ordinales o nominales, según los puntos de corte elegidos. Si una variable continua se limita en uno de sus extremos con una categoría abierta (por ejemplo, carga viral mayor de100 000), forzamos que tenga que ser considerada como ordinal. Las categorías de las variables deben estar clara y operativamente definidas, la escala debe ser exhaustiva (incluir todas las posibilidades) y las clases mutuamente excluyentes (cada observación solo puede ser asignada a una opción). A menudo tendremos que recurrir a categorías complementarias que cubran todo el espectro como "otras", "no aplicable" o "desconocido", o establecer un orden de prioridades en caso de opciones intermedias.
Muestra Al investigar sobre la naturaleza de la población sería ideal si pudiéramos, con economía y facilidad, examinar cada uno de sus elementos, pero esto generalmente es imposible. Algunas veces no lo es, debido a que algunos de los elementos son fisicamente inaccesibles y en otros casos, no es económico. En la mayoría de las situaciones, debemos conformarnos entonces con investigar sólo una parte de la población. La parte investigada deberá realizarse a través de la muestra. Las muestras pueden tomarse o seleccionarse al azar, teniendo cuidado cuando la seleccionan los datos. Estadistica descriptiva A través de datos obtenidos por medio de censos, encuestas, estudios, experimentos, etc., cuyos datos son tabulados y presentados en forma grafica (diagrama circular, diagrama de barras, diagrama de ojiva, etc.) de tal manera que se obtendrá una mejor panorama del problema permitiendo obtener conclusiones que ayudaran a solucionar el problemas. Descripción de frecuencia empírica Los datos estadísticos obtenidos, usualmente consisten en grupos de vellores numéricos desorganizados. Antes de que estos datos puedan utilizarse como base para interferir el fenómeno bajo investigación debe resumirse y extraerse la información pertinente. Tablas de frecuencia Un método útil para construir una tabla de frecuencia o distribución de frecuencia con arreglos de valores numéricos ordenados estos de menor a mayor. Ordenados los datos daremos inicio a crear nuestra tabla de frecuencia agrupando los datos en grupos, tras un análisis al calcular su rango, intervalo y finalmente su amplitud.
Factor de confiablidad: preveer el 10% y es la suma del 1 Objetivo de estadistica es trabajar pasado, presente y futuro
Semana 4 21/02/ Promedio Es el que se obtiene al dividir la suma de varias cantidades por el número de sumados.
El diagrama de barras se hace con la frecuencia de clase y la marca de clase
Semana 5 Diagrama circular
El 44 es la mala venta El 0.9 buena venta En Excel se hace con frecuencia porcentaje
