tema1, Apuntes de Estadística Descriptiva

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Estadística Descriptiva

TEMA 1. INTRODUCCIÓN

Estadística Descriptiva

DEFINICIÓN: •“ La estadística es una disciplina que proporcionamétodos de análisis y de investigación de la informaciónrecogida, aplicables a cualquier otra disciplina como la economía, las finanzas, la contabilidad, el marketing, etc.” economía, las finanzas, la contabilidad, el marketing, etc.” •La estadística descriptiva o deductiva es una rama de laestadística que trata recoger, ordenar, resumir einterpretar un conjunto de información.

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POBLACIÓN: Todo el conjunto de inviduos(censo).

Medir la estatura delos individuos de laclase

RECOGIDA DE INFORMACIÓN:

Medir la estaturamedia de lapoblación española

MUESTRA: Sólo se puede evaluar parte dela población

(encuesta).

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IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE INFORMACIÓN :^ • El conocimiento de la realidad social provoca, como nopodía ser de otra manera, una creciente demanda deinformación estadística tanto cuantitativa, en términos decobertura, como cualitativa.

• Esta demanda de información, además de manifestarse deforma generalizada como instrumento de definición depolíticas públicas, adopción de decisiones, asignación derecursos, evaluación de resultados etc.., se percibe cadavez más exigente en calidad, rigor y oportunidad por partede los agentes que intervienen en la acción social,especialmente públicos.

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ORGANIZACIÓN ESTADÍSTICA EN ESPAÑA Profesora: Sonia de Lucas

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INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA

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OTROS ENLACES: Nacionales e Internacionales Profesora: Sonia de Lucas

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TIPOS DE VARIABLES

•Cuantitativas y Cualitativas oatributos. • Continuas o Discretas (sólo para las

Tipo de fenómeno ocaracterística Valores que toman

• Continuas o Discretas (sólo para las cuantitativas).Nominales y ordinales

(sólo para

cualitativas) •Datos de Corte Trasversal, SeriesTemporales o Datos de panel.

Valores que toman Propiedades MétricasReferencia Temporal

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ERRORES COMUNES EN ESTADÍSTICA

Las estadísticas pueden ser una forma muy aproximada de conocer la realidad y evaluarla. Elproblema es que las estadísticas también son fácilmente manipulables o pueden presentar erroresmuy comunes de forma. Los tres errores más frecuentes en una estadística mal hecha son: 1)

Respecto a la recogida de datosa) No hacer referencia sobre la fuente de los datos

.

b)^

Al momento de recopilar los datos

se es susceptible de cometer errores así como durante

los cómputos de los mismos. No obstante, hay otros errores que no tienen nada que ver con ladigitación y que no son tan fácilmente identificables. Algunos de estos errores son:^ Sesgo:

Es imposible ser completamente objetivo o no tener ideas preconcebidas antes de

comenzar

a

estudiar

un

problema,

y^

existen

muchas

maneras

en

que

una

perspectiva

o

estado

comenzar

a

estudiar

un

problema,

y^

existen

muchas

maneras

en

que

una

perspectiva

o

estado

mental pueda influir en la recopilación y en el análisis de la información. En estos casos se diceque hay un sesgo cuando el individuo da mayor peso a los datos que apoyan su opinión que aaquellos que la contradicen. Un caso extremo de sesgo sería la situación donde primero setoma una decisión y después se utiliza el análisis estadístico para justificar la decisión yatomada. Proyección descuidada de tendencias

: la proyección simplista de tendencias pasadas hacia

el futuro es uno de los errores que más ha desacreditado el uso del análisis estadístico. Muestreo Incorrecto

:^ en la mayoría de los estudios sucede que el volumen de información

disponible es tan inmenso que se hace necesario estudiar muestras, para derivar conclusionesacerca de la población a que pertenece la muestra.

Si el muestreo se realiza incorrectamente,

entonces puede suceder que los resultados no signifiquen nada.

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ERRORES COMUNES EN ESTADÍSTICA

2)

Aplicar datos recogidos en un contexto a otro diferente.

El contexto es esencial cuando

hablamos de datos. Los números no significan nada si no les das contexto. Debes explicar lo quese ve, cómo se leen, de dónde los sacaste y qué trato les diste. Si le das un contexto apropiado atus datos, las conclusiones salen solas. 3)

Datos no comparables:

el establecer comparaciones es una de las partes más importantes del

análisis estadístico, pero es extremadamente importante que tales comparaciones se haganentre datos que sean comparables. 4)

Extraer de forma simplista conclusiones injustificadas basándose en los números. Bibliografía:http://www.xatakaciencia.com/matematicas/los-tres-errores-de-una-estadistica-mal-hecha http://es.schoolofdata.org/errores-comunes/#sthash.gho9QQSW.dpuf

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ERRORES COMUNES EN ESTADÍSTICA

LA TRAMPA MÁS COMÚNFuente: See more at:

http://es.schoolofdata.org/errores-comunes/#sthash.gho9QQSW.dpuf

¿Algunas vez leíste una frase como

”En promedio, los europeos beben un litro de cerveza al día”?

¿No se te hizo medio extraño? ¿Quiénes son los europeos promedio? Malas noticias: nunca irás porla calle y te encontrarás con él o los europeos comunes. Algunos prefieren el vino, otros la cerveza, yalgunos no beben. Entonces, ¿a quién se le ocurrió esa frase?La gente que se dedica a ese tipo de estadísticas generalmente obtiene esos datos de cifrascolosales. Por ejemplo: en Europa, se consume 109 miles de millones de litros de cerveza al año. Entonces

simplemente

dividen

esa

cantidad

entre

el

número

de

días

que

tiene

el

año,

y

después

Entonces Profesora: Sonia de Lucas

simplemente

dividen

esa

cantidad

entre

el

número

de

días

que

tiene

el

año,

y

después

entre el número total

de

personas.

La media tiene mucho sentido – si

los

datos

tienen

una

distribución normal o campana de Gauss.

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ERRORES COMUNES EN ESTADÍSTICA

LA TRAMPA MÁS COMÚNFuente: See more at:

http://es.schoolofdata.org/errores-comunes/#sthash.gho9QQSW.dpuf

Sin embargo si se hace lo mismo con los gastos en salud pública, cogemos el total

y lo dividimos entre

toda la población. ¿Eso quiere decir que todas las personas gastan lo mismo? La respuesta es unrotundo NO. En realidad quiere decir que algunas personas gastan más y otras menos; lo que nosotroshicimos fue sacar la media. La mayoría de las veces nos encontraremos con datos que no tienen unadistribución normal. Otro ejemplo: cuando hablamos de salario, las estadísticas nos dirían que la mitad de las personas ganamenos y que la otra mitad de la campana gana más. Esto está mal. En la mayoría de los países, lagente recibe menos salario que la media o promedio. Esto se debe a que los salarios no siguen unadistribución normal. Muestran un pico en ciertos salarios y después más bien tienden a la baja. Profesora: Sonia de Lucas

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Malaprensa

http://www.malaprensa.com/

Errores y chapuzas de la prensa española: números equivocados, gráficosincorrectos, fallos lógicos, conceptos erróneos, mala interpretación deestadísticas o datos científicos...

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ETAPAS DEL ANÁLISIS ESTADÍSTICO 1.

Definición de los objetivos de lainvestigación.

Recogida de información.

Recogida de información.

Ordenación y presentación de los datos

Análisis descriptivo inicial

Análisis estadístico formal