Con que otro denominativo se conoce a la estadística descriptiva
Estadística • Ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener, a partir de ellos, inferencias basadas en el cálculo de probabilidades. «hizo un curso de introducción a la estadística.
• «Estudio que reúne, clasifica y recuenta todos los hechos que tienen una determinada carácterística en común, para poder llegar a conclusiones a partir de los datos numéricos extraídos. • Conjunto de los datos o los hechos recogidos y clasificados. «las últimas estadísticas indican una ligera mejoría económica.» Sistematización, recolección, ordenamiento y presentación de los datos referentes a un fenómeno que presenta variabilidad e incertidumbre para su estudio metódico, con el objeto de • Deducir las leyes que rigen esos fenómenos • y poder hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones.
Razones para estudiar estadística:
Es base para una Buena planificación, Es una herramienta, Se vale de gráficos para representar resultados, reúne y organiza datos numéricos para la toma de decisiones, Hace más llamativa la información, Permite entender a personas no especializadas los resultados de un informe, Sólo es válido para el momento de obtención de los datos .
Tipos de gráficos y su utilidad: Barras:
para comparar elementos Pastel y barras del 100%:
Para comparar las fracciones de un todo Lineal:
para comparaciones de crecimiento en un tiempo determinado.
Pictogramas y mapas estadísticos:
para comparar datos geográficos y de distribución.
Carácterísticas generales:
Concisión, Replicabilidad, comunicabilidad, Apto para daltónicos, Vocabulario simple, Fácil interpretación.
Estadística Descriptiva:
Esta es la más conocida por la mayoría y como su nombre lo indica, su objetivo es describir. • Se usan medidas numéricas para analizar datos y llegar a conclusiones a partir de ellos. • Consiste en recolectar, clasificar, presentar y describir los datos válidos únicamente para la población objeto de estudio, utilizando tablas, gráficos y algunas medidas de resumen. • No se efectúan inferencias para un grupo mayor.
Estadística Inferencial:
Esta área se encarga del estudio de las muestras estadísticas. A partir del análisis de dichas muestras, la Estadística Inferencial puede inferir, estimar o sacar conclusiones a partir de la muestra de una población. • A su vez, la Estadística Inferencial se divide en dos grandes grupos, que son: • La estimación de intervalos de confianza: que es un rango de valores para un parámetro desconocido a través de la medida de la muestra tomada de una población. • Prueba de significancia o prueba de hipótesis: consiste en poner a prueba las afirmaciones que se hacen acerca de una población a partir de la medida de la muestra.
Una variable estadística es cada una de las carácterísticas o cualidades que poseen los individuos de una población. • Es el conjunto de carácterísticas de las entidades o unidades de análisis que interesan en una investigación científica • las variables son magnitudes que pueden asumir diferentes valores dentro de un dominio determinado • las variables son carácterísticas observables, susceptibles a adoptar distintos valores o ser expresados en varias categorías.
Cualitativas • Expresan una cualidad o atributo y su dominio de variación es susceptible solamente de clasificación Cuantitativas • Expresan una cantidad numérica. El dominio de variación puede resultar de la operación de contar o de medir.
Variable discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Cuando los valores del dominio de variación resultan de la operación de contar, por lo tanto solo asume valores enteros. Por ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable continua:
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Cuando los valores del dominio de variación son susceptibles de ser medidas. Teóricamente puede tomar cualquier valor entre 2 valores dados. Por ejemplo: 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.
Unidimensionales:
solo recogen información sobre una carácterística (ej. Edad)
Bidimensionales
Recogen la información sobre 2 carácterísticas de la población (ej. Edad y altura)
Pluridimensionales:
regen información sobre tres o más carácterísticas (ej. Edad, altura y peso).
NOMINALES
Implican determinar la ausencia o presencia de una carácterística. Clasifica a los individuos de acuerdo con la carácterística que poseen. Por lo tanto, alcanzan un nivel de clasificación. Establecen categorías sin ningún orden. Las categorías solo se nombran o enumeran, pero no se comparan No poseen propiedades cuantitativas. El nivel nominal permite mencionar similitudes y diferencias entre los casos. Solo se pueden interpretar que son diferentes entre sí, sin que se pueda afirmar que uno es superior a otro, y por lo tanto, sin que se puedan ordenar. Ejemplos: Sexo, Estado Civil, Nacionalidad.
ORDINALES
Los atributos de las variables ordinales no solo se diferencian unos de otros (carácterística que define a las escalas nominales) sino que mantienen una relación que permite ordenarlos lógicamente, generalmente en términos de + o – o de > y <. Alcanzan un nivel de ordenación. Son aquellas donde se establecen categorías jerarquizadas. Las categorías expresan una relación de orden. DE INTERVALO: son aquellas variables que suponen orden y grados de distancia iguales entre las diferentes categorías, es decir, los intervalos que considerados como equivalentes y con un origen convencional DE RAZÓN estas variables contienen el más alto nivel de medición, y donde la variable comprende a la vez a todos los casos anteriores: clasificación, orden, distancia y origen natural. Población • La población de una investigación está compuesta por todos los elementos (Personas, objetos, organismos, historias clínicas) que participan del fenómeno que fue definido y delimitado en el análisis del problema de investigación • la población tiene la carácterística de ser estudiada, medida y cuantificada • también se le conoce como universo • la población debe delimitarse claramente en torno a sus carácterísticas de contenido, lugar y tiempo. Tipos de población • La población estadística consiste en la recolección de un conjunto de elementos o sujetos que gozan de carácterísticas comunes, con el fin de estudiarlos y sacar conclusiones específicas para determinar resultados. • Según el tamaño de la población estudiada, el resultado puede ser finito o infinito. Si el resultado de los conjuntos investigados es infinito, estos se consideran conceptuales o artificiales, ya que toda población debe tener un resultado específico al ser estudiada. Tipos de población estadística Existen varios tipos de población estadística: Población finita • Aquella población que está compuesta por un número pequeño de elementos, artículos o sujetos. Población infinita • Aquella población que está compuesta por un número grande de elementos. Población real: Aquella población que se compone de un grupo de cosas existentes y meramente comprobables. Población hipotética:
Aquella población conformada por un grupo posible de determinadas cosas, pero difícil de comprobar. Población aleatoria:
Aquella población que depende de las alteraciones de sus cualidades, sin que exista una causa aparente. . Población dependiente: Aquella población que depende de una causa determinada. Población polinomial:
Aquella población cuyas carácterísticas deben ser medidas y tomadas en cuenta. Parámetro:
Es una medida descriptiva de la población total de todas las observaciones de interés para el investigador. Estadígrafo:
Elemento que describe una muestra y sirve como una estimación del parámetro de la población correspondiente. Muestra • Es un subconjunto o parte de la población. Se examina una muestra cuando no es posible examinar una población, ya sea por factores económicos, disponibilidad de personal o tiempo. La muestra estadística consiste en la porción que se extrae de una población estadística para un determinado estudio, con el fin de representar, conocer y determinar los aspectos de dicha población. Muestreo aleatorio simple: •Muestreo sistemático: • Muestreo estratificado: Muestreo por conglomerados: Muestreo por cuotas: • Muestreo por conveniencia: Muestreo por bola de nieve: Muestra discrecional: Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística.Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica. Medidas de centralización, Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos. La medidas de centralización son: • Media aritmética:
La media es el valor promedio de la distribución. • Mediana:
La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales. • Moda:
La moda es el valor que más se repite en una distribución