Tipos de datos y análisis de frecuencia, Guías, Proyectos, Investigaciones de Estadística

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Tema 1

(DEI 031)

1.1. DEFINICIONES DE ESTADÍSTICA

¿Qué es la estadística?

Estadística es la ciencia de : · Recolectar · Describir · Organizar · Interpretar Datos, para transformarlos en información, para la toma mas eficiente de decisiones.

Tipos de Estadística

LA, DESCRIPTIVA E INFERENCIAL

• Estadística Descriptiva: Método de recolectar, organizar, resumir y presentar los datos en forma informativa.
• Ejemplo 1: Los datos del Censo de población de 2001.
• Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en el municipio.
• Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital municipal el último año, etc.

• Estadística inferencial: Métodos usados para determinar algo acerca de la población , basado en una muestra.
• Población (1)^ es la colección, o conjunto, de individuos, objetos, características o eventos cuyas propiedades serán analizadas.
• Muestra es un subconjunto de la población de interés.

(1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimo

• Variable: Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o muestra.
• Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo.

1.1.2. VARIABLE Y TÍPOS DE VARIABLES

Variable

• Cualitativa o de Atributos Clasifica o describe un elemento de la población. Los valores que puede asumir no constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, no son significativas.

Tipos de Variables

• Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas o continuas.
• Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir ciertos valores y normalmente hay huecos entre ellos. Normalmente solo son conteos.
• Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3 ......)
• Ejemplo2: cantidad de productos (1, 2, 3,4...)

• Cuantitativas Continuas: Pueden asumir valores continuos, que se obtienen o determinan en un experimento.
• Ejemplo1: La cantidad (kg) de un cierto producto embasado para la venta. (5,01 - 5,10 - 5,12 - 4,99....)
• Ejemplo2: La densidad de una muestra de un producto terminado (kg/m3) (0,86 – 0,88 – 0,85 – 0,87...)

El fin último de cualquier estudio es aprender sobre las poblaciones. Pero es usualmente necesario, y más práctico, estudiar solo una muestra de cada una de las poblaciones. Definimos:

Usamos una muestra para conocer o estimar características de la población, denominamos:

PARÁMETRO ⇒ una medida resumen calculada sobre la población

ESTADÍSTICO ⇒ una medida resumen calculada sobre la muestra

1.1.2.1. TIPOS DE DATOS

En esta parte presentaremos los distintos

tipos de datos o variables que podemos

encontrar en una investigación e

comentaremos algunas estrategias para el

manejo de datos con una computadora.

Consideremos el siguiente ejemplo:

Cuando se diseña una investigación, se

intenta estudiar de qué modo una o más

variables ( variables independientes ) afectan

a una o más variables de interés ( variables

dependientes ).

Por ejemplo en un experimento, el

investigador impone a los sujetos

condiciones (variable independiente) y

estudia el efecto de la misma sobre una

característica del sujeto (aparición de una

cierta característica, modificación de una

condición, etc.).

1.2. DISTRIBUCIÓN Y FRECUENCIA

Las distribuciones de frecuencia es la organización de datos crudos en forma de tablas, organizando dichos datos en clases y frecuencias.

Las gráficas o diagramas proveen de inmediato un sentido de proporción. Se debe explicar por sí misma y cumplen con especificaciones de presentación. Un listado de todas las puntuaciones observadas (o de las categorías) de una variable y de la frecuencia, f , de cada puntuación o categoría Presenta los valores de los datos y su frecuencia o las veces que se repite la observación La frecuencia de una puntuación o de una categoría no ofrece mucha información por sí mismo así que computamos proporciones y porcentajes

Frecuencia

• Frecuencia absoluta : ( ) El número de

veces que se repite cada valor o dato de

la variable.

• Frecuencia relativa : ( ) La frecuencia

absoluta dividida por el número de datos.

donde N es el número de datos.

ni

fi

N

n f (^) i  i