Mapa Conceptual Estadistica

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mapa conceptual estadistica
Juan Carlos Luna Aponte
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Juan Carlos Luna Aponte
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Mapa Conceptual Estadistica
  1. La Estadística se puede clasificar en dos grandes ramas: Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial
    1. Estadistica Descriptiva, se emplea simplemente para resumir de forma numerica o grafica un conjunto de datos
      1. Se representa en:
        1. Histogramas
          1. Grafica circular
            1. Hoja de datos
              1. Poligono de frecuencias
            2. Estadistica Inferencial, permite realizar conclusiones o inferencias, basandose en los datos simplificados y analizandos de una muestra hacia la poblacion o universo
              1. Herramientas
                1. Contraste de hipotesi
                  1. Intervalos caracteristicas
                    1. Errores
                      1. Teorema del limite central
                  2. Muestreo
                    1. Probabilistico
                      1. Tipo de muestreo Probabilistico
                        1. Muestreo Aleatorio Simple: Se aplica en investigaciones sobre poblaciones pequeñas y plenamente identificable
                          1. Ventaja: Es sumamente sencillo y de facil comprencion. Desventaja: Requier que se posea un listado completo de toda la poblacion
                          2. Muestreo Aleatorio por conglomerado: Se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tamaño de la poblacion
                            1. Ventaja: Resulta muy eficiente cuando la poblacion es enorme Desventaja: El error estandar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado
                            2. Muestreo Aleatorio Sistematico: Consiste en seleccionar al azar un elemento y a partir de el, incrementando en intervalo fijo, selecciona toda la muestra
                              1. Ventaja: Es de facil aplicacion Desventaja: Si la constante del muestreo esta asociada con el fenomeno de interes, se puedan hallar estimaciones desniveladas
                              2. Muestreo Aleatorio Estratificado: Se basa en medir los elementos del universo en grupos
                                1. .Ventaja: Sepuede obtener estimaciones mas precisa y confiable Desventaja: Los analisis son complicados
                            3. No Probabilistico
                              1. Tipos de muestreo no Probabilistico
                                1. Muestreo por cuotas:Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la poblacion
                                  1. Ventaja: Es semejante al muestreo aleatorio estratificado Desventaja: En algunos casos esta tecnica no es totalmente representativa de la poblacion
                                  2. Muestreo Intencional o de Convivencia: Este tipo de muestreo se caracteriza mediante la inclusion en la muestrade grupos supuestamente tipicos
                                    1. Ventaja: Menos costoso no requiere de mucho tiempo Desventaja:Dificil generalizar a otros sujetos.
                                    2. Bola de nieve: Se lleva a cabo generalmente cuando hay una poblacion muy pequeña
                                      1. Ventaja: El proceso es barato, simplke y rentable Desventaja: La representatividad de la muestra no esta garantizado
                                      2. Muestreo Discrecional: A contrario del investigador los elementos son elegidos sobre lo que el cree que pueden apartir del estudio
                                        1. Ventaja: Este metodo es sumamente facil de aplicar Desventaja: No es tan preciso ya que depende del juicio del investigador
                                  3. Principales Caracteristica y Propiedades de la Escala de Medicion
                                    1. Escala de Medicion:
                                      1. Nominal: Identidad, Contar, Frecuencias Moda, Sexo
                                        1. Ordinal: Magnitus, Ordenar, Mediana, Nivel Educativo Dureza Minerales
                                          1. Intervalo: Distancia, Suma Resta, Media Varianza, Temperaturas
                                            1. Razon: Cero Absoluto, Multiplicacion Division, Coeficiente Variacion, Peso Longitud Ingreso Precio
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