ESTADISTICA

Ciencia de recolectar, describir e interpretar datos.

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Estadística descriptiva: recolección, presentación y descripción de datos muestrales.

Estadística inferencial: interpretar los valores que resultan de las técnicas descriptivas, tomar decisiones y extraer conclusiones.

ESTADISTICA

POBLACIÓN

Conjunto de individuos, objetos o eventos. El conjunto incluye a todos los sujetos que se estudiarán.

Tipos

Finita: La membresía puede mencionarse físicamente.

Infinita: La membresía de la población es ilimitada.

MUESTRA

Subconjunto de miembros seleccionados de una población.

VALOR DE DATOS

DATOS

TÉRMINOS BÁSICOS

Característica de interés de cada elemento individual de una población o muestra

EXPERIMENTO

El valor de la variable asociado con un elemento de una población o muestra

Conjunto de valores recolectados para cada uno de los elementos que pertenecen a la muestra

PARÁMETRO

ESTADÍSTICOS

Actividad planificada cuyos resultados producen un conjunto de datos

Valor numérico que resume todos los datos de una población entera

Valor numérico que resume los datos muestrales

VARIABLES

Variable cualitativa, categórica o atributo

Variable cuantitativa o numérica

Describe o jerarquiza un elemento de una población

Cuantifica un elemento de una población

Nominal

A B C D Clasificar

Ordinal

I II III IV Jerarquizar

Discreta

1 2 3 4 Contar

Continua

1.5 3.6 12.8 Medir

Variable que un elemento de una población

Incorpora una posición ordenada o clasificación.

Puede asumir un número incontable de valores

Puede asumir un número contable de valores

VARIABLE

DISEÑO DE EXPERIMENTOS

ESTUDIO OBSERVACIONAL

ESTUDIO EXPERIMENTAL

ESTUDIO TRANSVERSAL

ESTUDIO RETROSPECTIVO

ESTUDIO PROSPECTIVO

Se ven y miden características específicas, pero no se modifica a los sujetos que estamos estudiando

Se aplican algunos tratamientos y luego se observan sus efectos sobre los sujetos

Los datos se observan, miden y reúnen en un solo momento

Los datos se toman del pasado

Los datos se reunirán en el futuro y se toman de grupos que comparten factores comunes

RECOLECCION DE DATOS

Método de muestreo

Método de muestreo sesgado

Método de muestreo no sesgado

Muestra de conveniencia

Muestra voluntaria

Proceso de selección de ítems o eventos que se convertirán en la muestra

Método de muestreo que produce datos que sistemáticamente difieren de la población modelo. El muestreo repetido no corregirá el sesgo

Método de muestreo que no está sesgado y produce datos que son representativos de la población original

Métodos

Los ítems se eligen de forma arbitraria y no estructurada

Resultados de aquellos elementos de la población que se eligen para aportar la información necesaria

DISEÑOS MUESTRALES

Muestras probabilísticas

Muestras dirigidas

Muestras que se seleccionan sobre la base de juzgarse “típicas”

Los elementos a seleccionar se extraen en base de la probabilidad

Muestreo sencillo

Muestreos múltiples

Los elementos del marco muestral se tratan igual y no hay subdivisión o partición del marco

Muestra aleatoria

Muestra aleatoria simple

Muestreo sistemático

Se seleccionan de forma que cada miembro individual tenga la misma posibilidad de ser elegido

n sujetos se seleccionan de manera que cada posible muestra del mismo tamaño n tenga la misma posibilidad de ser elegida

Se selecciona cada k-ésimo término del marco muestral, a partir de un primer elemento, que se selecciona aleatoriamente de los primeros k elementos

Muestreo aleatorio múltiple

Muestreo aleatorio estratificado

Muestreo aleatorio estratificado proporcional

Muestreo por conglomerados

Los elementos del marco muestral se subdividen y la muestra se elige en más de una etapa

Se obtiene al estratificar la población y entonces se selecciona un número de ítems de cada uno de los estratos mediante una técnica de muestreo aleatorio simple

Se obtiene al estratificar la población y después seleccionar un número de ítem proporcional al tamaño de los estratos de cada estrato mediante una técnica de muestreo aleatorio simple

Se obtiene al estratificar la población y después seleccionar algunos o todos los ítems de algunos estratos, mas no de todos

ejem: Canastas en un partido (20; 21; 22; pero no 21,5)

ejem: Peso (53,53 kg; 89,4 kg,…)

ejem: Color (blanco, rojo, azul,…)

ejem: Medalla deportiva

(Oro, plata, bronce)

Ejem: Estructura de un estudio de corte transversal

Ejem: los voluntarios de la ONG necesitan realizar encuestas a mujeres pero no tienen acceso a muchas, pero necesitan obtener los resultados lo más rápido posible, lo que los voluntarios pueden hacer es ir a escuelas, universidades, oficinas, etc., y hablar con las mujeres que estén presentes sin tener una lista en la mano

Ejem: un sondeo a través de llamadas en un programa de radio. Aquí, solo una parte de la población que escucha la emisora en particular participa, por lo que las respuestas que son recolectadas no reflejan con precisión los sentimientos de toda la población

ORGANIZACIÓN Y REPORTE DE DATOS

Distribuciones de frecuencias

Histogramas

Polígonos de frecuencias

Ojiva

Gráfica de puntos

Gráfica de tallo y hojas​

Diagrama de dispersión

Gráfica de pareto

Gráfica circular

Gráficas de series de tiempo

Frecuencia no agrupada

Frecuencia agrupada

Cada valor de x en la distribución es independiente

Los valores se agrupan en un conjunto de clases

Es una gráfica de barras donde la escala horizontal representa clases de valores de datos y la escala vertical representa frecuencias

Segmentos lineales conectados a puntos que se localizan directamente por encima de los valores de las marcas de clase

Una variante del polígono de frecuencias básico es el polígono de frecuencias relativas, que coloca a estas últimas en la escala vertical

Gráfica lineal que representa frecuencias acumulativas

Se marca cada valor de un dato como un punto a lo largo de una escala de valores

Representa datos que separan cada valor en dos partes: el tallo y la hoja

Es una gráfica de barras para datos cualitativos, donde las barras se ordenan de acuerdo con las frecuencias

Se presentan datos cualitativos como si fueran rebanadas de un pastel

Es una gráfica de datos apareados (x, y), con un eje x y eje y. Los datos se presentan de tal forma que cada valor de un conjunto de datos corresponde a un valor de un segundo conjunto de datos

ESTADISTICOS MUESTRALES

Medidas de tendencia central

Medidas de variación​

La media aritmética

La mediana

La moda

La mitad del rango

Regla de redondeo

Media de una distribución de frecuencias

Media ponderada

Sesgo

Medida de tendencia central que se calcula al sumar los valores y dividir el total entre el número de valores. Es la medida más importante para describir datos

Es el valor que se presenta con mayor frecuencia

Constituye el valor que está a la mitad, entre la puntuación más alta y la más baja

Aumentar una posición decimal a las que hay en el conjunto original de datos

Los valores varían de acuerdo con su grado de importancia, por lo que pueden ponderarse y calcular la media ponderada de los valores X

Una distribución de datos está sesgada si no es simétrica y se extiende más hacia un lado que hacia el otro

Implica el valor intermedio, cuando los valores se presentan en orden creciente

rango

Desviación estándar de una muestra

Desviación estándar de una población

Varianza de una muestra y una población

Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo

La desviación estándar de un conjunto de valores muestrales, es la medida de variación de los valores con respecto a la media

La varianza de un conjunto de valores es una medida de variación igual al cuadrado de la desviación estándar

Varianza muestral s2 : El cuadrado de la desviación estándar s

Varianza poblacional σ2: El cuadrado de la desviación estándar poblacional σ