Statistics

Statistics

1. Sampling methods

   • 2 types
     • Probability sample.
       • Multistage sampling.
       • Systematic sampling.
       • Simple random sampling.
         • Al azar.
       • Stratified sampling.
         • La población esta dividida.
       • Cluster sampling.
     • non- probability sample
       • -Voluntary sample
       • -Covenience sample

2. Stadistic basic concepts

   • Qualitive.
     • Descripción sin ser numerica. 
   • Quantitive.
     • Dos tipos : a) Continua. b) Discreta.

3. Measurement scale

   • Quantitive
     • Discrete
       • Numeros enteros
     • Continues.
       • Numero que admite valores intermedios ( fracciones, decimales, etc)
   • Qualitive.
     • Nominal.
       • IDENTIDAD No tiene magnitud, sus valores son verbales, no tiene valor numérico
     • Ordinal.
       • IDENTIDAD, MAGNITUD Establece un orden. Ej: preferencia, etapa de desarrollo,posición  en una competencia.
     • Interval.
       • Permite valores negativos, el cero no indica ausencia. Ej: temperatura, calificación, peso.
     • Ratio.
       • Permite a hacer todas las operaciones. Ej: (temperatura K) -longitud. -tiempo. -numero de goles.

4. Visual displays of data

   • Displays.
     • Histogram.
       • Barras pegadas mutuamente.
     • Circle graphs.
       • De pastel.
     • Bar graphs.
       • Barras Separadas.
     • Steam and Leaf
       • Tallo y hoja.
     • Line graphs.
       • Poligonal. Solo puntos unidos.
   • Frequency distribution.
     • Numero de veces que ocurre algo.
     • Relative.
       • Porcentaje que representa cada dato del total.

5. Measures of central tendency

   • Mode
     • El dato que se repite mas veces.
   • Median
     • El dato medio.
   • Mean
     • Promedio de todos los datos.

6. Parameter vs. statistic

   • Sample Statistics
     • Based on sample data.
   • Population parameter.
     • Based on total population.
   • Q1,Q2,Q3
     • Cuartiles: Se divide en 4. Busca el 25%, 50% y 75%

7. Measures of dispersion

   • Chevyshev's theorem
     • 1-1/k2 Ej: 5/2 1-(5/2)= 1-4/25 21/25= .84%
   • Standard deviation
     • 1) Calculas la media. 2) Dato- la media, al cuadrado. 3) Sumas todo. 4) Divides entre n-1 (numero de datos totales menos uno) 5) Sacas raiz cuadrada de tu resultado.
   • Range.
     • Valor mayor- valor menor

8. Measures of position.

   • Box plot.
     • Diagrama de caja.
   • Percentiles.
     • Porcentaje de algo. Ej: Percentil 15= 15% Acomodas tus datos. 40 datos totales   15% ( porcentaje que quieres de esos datos) 40-100% x-   15%  x=6 Recorres 6 datos y el 7 es tu percentil Ej: percentil 58