EstadĂstica y Probabilidad I Clase II Definir los diferentes conceptos estadĂsticos
Estadística y Probabilidad I Todo análisis y estudio ponderado de una disciplina o campo del saber requiere primero de la definición de los conceptos básicos que fundamentan la misma. Esta unidad constituye la parte teórica conceptual que es necesario conocer primero. Como la estadística es una ciencia que se utiliza en los diversos campos de investigación, en nuestro caso, debemos de tener claro estos conceptos básicos dentro de las disciplinas de la educación y las ciencias sociales para poder lograr un entendimiento más claro de las técnicas y métodos estadísticos en estas ciencias del comportamiento humano
Conceptos Básicos Parámetros Estadígrafo
Datos Escala de intervalos Escala de Escala nominal razones
Estadística descriptiva Investigación histórica Muestra sistemática
Estadística inferencial Investigación descriptiva
Investigación experimental
La Estadística y algunos conceptos básicos
Investigación clínica Variables independientes
Medición Investigación longitudinal Variables constantes Investigación etnográfica Muestra aleatoria Variables discretas Variables cuantitativas
Variables Muestra estratificada
Variables continuas
Variables cualitativas Variables dependientes
Concepto de Estadística •
Sus fines son describir al conjunto de datos obtenidos y tomar decisiones o realizar generalizaciones acerca de las características de todas las observaciones bajo consideración.
Áreas que conforman a la Estadística •
Estadística Descriptiva (Deductiva): Es la encargada de la organización, condensación, presentación de los datos en tablas y gráficos y del cálculo de medidas numéricas que permitan estudiar los aspectos más importantes de los datos.
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Estadística Inferencial o Inferencia Estadística: está definida por un conjunto de técnicas, mediante las cuales se hacen generalizaciones o se toman decisiones en base a información parcial obtenida mediante técnicas descriptivas
DESCRIBIR
. INFERIR
Áreas de Aplicación de la Estadística • •
El uso de la Estadística es muy amplio. Resulta difícil nombrar un área en la cual no se emplee. Los métodos estadísticos han encontrado aplicación en: – Gobierno – Negocios – Ciencias Sociales – Ingeniería – Ciencias Física y Naturales – Control de Calidad – Procesos de Manufactura – Muchos otros campos de la actividad intelectual.
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Población: es la colección de todas las posibles mediciones u observaciones que pueden hacerse de una variable bajo estudio
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Se clasifica en dos categorías: Finita: es aquella que incluye una cantidad limitada contable de observaciones, individuos o medidas. Siempre que sea posible alcanzar (contar) el número total de todas las posibles mediciones, se considera como finita la población.
Infinita: es aquella que incluye un gran conjunto de observaciones o mediciones que no pueden alcanzarse por conteo. Al menos, hipotéticamente, no existe límite en cuanto al número de observaciones que el experimento puede generar.
UNIVERSO El Universo estadístico, consiste en fijar cuales son los casos individuales que van a ser observados así como el alcance en el espacio y en el tiempo de la investigación El conjunto de unidades físicas ( personas u objetos) a las cuales se les mide una o mas características, constituye el UNIVERSO, pudiendo obtenerse diferentes poblaciones de características, distintas; a saber: las poblaciones de pesos, tallas, calificaciones, etc. Algunos autores suelen considerar universo y población como sinónimos.
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Muestra: – Es un conjunto de mediciones u observaciones tomadas a partir de una población. – Es un subconjunto de la población.
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Muestra aleatoria: se considera aleatoria siempre y cuando cada observación, medición o individuo de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.
Muestra y Poblaci贸n
Muestra Poblaci贸n
Datos Estadístico Es información cuantitativa o numérica que puede encontrarse casi donde quiera: en negocios, en economía y muchas otras áreas Por ejemplo: • El precio de un sombrero es mostrado en un cierto número de bolívares, • La situación de empleo en una nación es expresada mediante un número de personas, • La inscripción en una universidad es registrada mediante un número de estudiantes, • La distancia recorrida por un agente de ventas es reportada en número de millas. • La edad de una persona es representada por un número de años
Tipos de datos y escalas de medida • Variables: – son las características o lo que se estudia de cada individuo de la muestra. Ej: sexo, edad, peso, estatura, color de ojos, estado civil, temperatura, cantidad de nacimientos, presión, grosor, diámetro, ... • Datos: – son los valores que toma la variable en cada caso.
Tipos de datos •
Cualitativos: son datos que solo toman valores asociados a las cualidades o atributos, clasificándolos en una de varias categorías, es decir, no son valores numéricos. Ej: – Sexo: f/m. – Hábito de fumar: Fumador/No fumador – Color de ojos: negro, azul, marrón, … – Religión: católica, evangélica, … – Estado civil: soltero, casado, divorciado,…
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Cuantitativos: provienen de variables que pueden medirse, cuantificarse o expresarse numéricamente. Ejemplos: – Peso – Edad – Estatura – Presión – Humedad – Intensidad de un sismo – Cantidad de hermanos
Escalas de medida •
Tipos de variables cuantitativas: – Discretas: es aquella que solo puede tomar un número finito o infinito numerable de valores. Ejemplo: cantidad de hermanos. – Continuas: es la variable que puede tomar cualquier valor en una escala continua. Ejemplo: cantidad de líquido contenido en un recipiente.
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Escala Nominal. Escala Ordinal. Escala de Intervalos. Escala de Razón o Proporción. Escala Absoluta.
Variables Cualitativas
Variables Cuantitativas
Escalas de medida •
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Escala nominal: los datos se pueden • agrupar en categorías que no mantienen una relación de orden entre si, por lo tanto no • están definidas las operaciones lógicas (>, <, , ) sino solo las de igualdad o diferencia. Ejemplos: color de ojos, sexo, profesión, estado civil, religión. Escala de razón o proporción: es la más completa y general de todas las escalas. Se caracteriza porque los valores de la variable son números entre los cuales, además de las relaciones de orden (>, <, , ) y distancia (+,-), se pueden establecer múltiplos y proporciones. Ejemplos: peso, altura, volumen…
Escala ordinal: existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías (>, <, , ). Ejemplos: grados militares, organigrama de una empresa, escalafón de los profesores universitarios, grados de disnea, estadiaje de un tumor.
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Escala Absoluta: se caracteriza porque los valores que toma la variable son el resultado de contar y por lo tanto, está constituida por los enteros positivos y el cero. Ejemplos: número de hermanos, cantidad de autos vendidos, cantidad de accidentes en una intersección, cantidad de hijos,…
Datos Univariantes y Multivariantes •
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Univariantes o unidimensionales: sólo recogen información sobre una característica (Ej: edad de los alumnos de una clase). Bivariantes o bidimensionales: recogen información sobre dos características de la población. (Ej: edad y estatura de los alumnos de una clase).
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Multivariantes o pluridimensionales: recogen información sobre tres ó más características. (Ej: edad, estatura y peso de los alumnos de una clase).
Abusos que se pueden cometer con la Estadística • • •
Conclusiones erróneas debido a que los datos son numéricamente insuficientes. Representaciones gráficas engañosas (escalas). Datos muéstrales no representativos: – Muestra que no incluye a elementos de toda la población. – Ciertas categorías de personas no responden correctamente. – Respuestas voluntarias (sesgadas).
Lee es importante para ti ¡¡¡¡¡¡¡ Luego de haber visto esta Clase interactiva busca tu material de apoyo y si hace falta un Material Bibliográfico para complementar esta unidad
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Bibliografía Recomendada “ Estadística General” Ernesto Rivas
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BIBLIOGRAFIA CONSULTADA BERENSON, M.L. y D.M. LEVINE. 1984. Estadística para Administración y Economía. Conceptos y Aplicaciones. Edit. Interamericana. México, D.F. CABALLERO, W. 1981. Introducción a la Estadística. Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA). San José, Costa Rica. CHAO, L.L. 1993. Estadística para las Ciencias Administrativas. 3ra. Edic. Edit. McGraw-Hill. Bogota, Colombia. HERNANDEZ, S.R.; C. FERNANDEZ COLLADO y P. BAPTISTA LUCIO. 1991. Metodología de la Investigación. Edit. McGraw-Hill Interamericana de México, S.A. de C.V. México. INFANTE, GS y G.P. ZARATE de LARA. 1990. Métodos Estadístico. Un enfoque interdisciplinario. 2da. Edi. Edit. Trillas. México, D.F.
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