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1
Profesora: Alejandra Camors
SUBTEMA 2. Estudio Estadístico.
Población y Muestra.
Variables
 Plantear hipótesis sobre una población
 Los estudiantes que tienen bajo rendimiento académico
provienen de hogares conflictivos
 ¿En qué sentido? ¿Mayor número? ¿Tiempo medio?
 Decidir qué datos recoger (diseño de experimentos)
 Qué individuos pertenecerán al estudio (muestras)
 Estudiantes del Ciclo Básico
 Criterios de exclusión ¿Cómo se eligen? ¿Cuáles descartamos?
 Qué datos recoger de los mismos (variables)
 Número de estudiantes
 Notas
 ¿Género? ¿barrios dónde residen? ¿Otros factores?
 Recoger los datos (muestreo)
 ¿Estratificado? ¿Sistemáticamente?
 Describir (resumir) los datos obtenidos
 Promedio de estudiantes que tienen bajos rendimientos(estadísticos)
 % de estudiantes y sexo (frecuencias), gráficos,...
 Analizar los datos
 Realizar una inferencia sobre la población
 Los estudiantes que tienen bajo rendimiento viven episodios violentos al menos
1 vez por semana.
2
No tenés que
entenderlo del
todo (aún)
ISFD N° 1
Plantear
hipótesis
Obtener
conclusiones
Recoger datos
y analizarlos
Diseñar
experimento
3
 1.- Los que pueden ser retenidos por observación objetiva.
 Los de carácter colectivo, que abarcan gran numero de
casos. Ejemplo: la migración de una escuela a otra
 Los que se producen muy separados entre si.
Ejemplo: una epidemia de piojos.
 Los que se presentan con igual frecuencia pero
impresionan mas unos que otros. Ejemplo: los episodios de
violencia en una escuela asentada en un barrio marginal
 Los que se presentan con determinada intensidad en
una pequeña parte de lo colectivo y se considera que con esa
misma intensidad existen en la totalidad. Ejemplo: Ideología
respecto de la inclusión de las TIC en la enseñanza.
 2.-Los que poseen cierta apreciación cualitativa pero se
desconoce su intensidad cuantitativa. Ejemplo: Estadística de
abandono, de estudiantes que trabajan, etc.
 3.-Los que pueden ser apreciados cuantitativamente pero no en
su totalidad, lo que conduce a errores graves. Ejemplo: La
Economía de un país.
 Población es el conjunto sobre el que estamos
interesados en obtener conclusiones (hacer
inferencia).
 Normalmente es demasiado grande para poder
abarcarlo.
 Muestra es un subconjunto suyo al que tenemos
acceso y sobre el que realmente hacemos las
observaciones (mediciones)
 Debería ser “representativo”
 Esta formado por miembros “seleccionados” de
la población (individuos, unidades
experimentales).
5
La materia prima de la estadística son los datos, es decir la información generada por
las variables.
Una variable es una característica observable que varía entre los diferentes
individuos de una población. La información que disponemos de cada individuo es
resumida en variables.
6
En los individuos de la población argentina,
de uno a otro es variable:
 El grupo sanguíneo
 {A, B, AB, O}  Var. Cualitativa
 Su nivel de felicidad “declarado”
 {Deprimido, Ni fu ni fa, Muy Feliz}  Var.
Ordinal
 El número de hijos
 {0,1,2,3,...}  Var. Numérica discreta
 La altura
 {1’62 ; 1’74; ...}  Var. Numérica continua
 Cualitativas
Si sus valores (modalidades) no se pueden asociar naturalmente a un
número (no se pueden hacer operaciones algebraicas con ellos)
 Nominales: Si sus valores no se pueden ordenar
 Género, Localidad, Religión, Nacionalidad, Trabaja (Sí/No)
 Ordinales: Si sus valores se pueden ordenar
 Mejoría en el rendimiento académico, Grado de satisfacción
 Cuantitativas o Numéricas
Si sus valores son numéricos (tiene sentido hacer operaciones algebraicas
con ellos)
 Discretas: Si toma valores enteros
 Número de embarazos adolescentes, Cantidad de alumnos de un curso
 Continuas: Si entre dos valores, son posibles infinitos valores intermedios.
 Altura, peso
7
 Son diferentes en función de que las
variables sean discretas o continuas.
Valen con frec. absolutas o relativas.
 Diagramas barras para v. discretas
 Se deja un hueco entre barras para indicar los
valores que no son posibles
 Histogramas para v. continuas
 El área que hay bajo el histograma entre dos
puntos cualesquiera indica la cantidad
(porcentaje o frecuencia) de individuos en el
intervalo.
0 1 2 3 4 5 6 7 Ocho o más
Número de hijos
100
200
300
400
Recuento
419
255
375
215
127
54
24 23 17
20 40 60 80
Edad del encuestado
50
100
150
200
250
Recuento
8
Ejemplo: Se desea saber si los padres de los estudiantes de una
escuela rural están dispuestos a pagar la cooperadora escolar
en vez de juntar fondos trabajando por comisiones, para ello
se decide realizar una encuesta.
 ¿Determina cual opción de las siguientes nos genera la mejor
muestra.
 A) Escoger al azar a adultos que eventualmente se acercan a la escuela.
 B) Escoger al azar a adultos que asiduamente recurren al comercio más
grande del pueblo.
 C) Escoger al azar del registro de estudiantes un grupo de padres y
visitarlos.
¿Cuáles son las variables utilizadas en la encuesta y porqué?¿Cuáles son las variables utilizadas en la encuesta y porqué?
 Es buena idea codificar las variables
como números para poder procesarlas
con facilidad en un ordenador.
 Es conveniente asignar “etiquetas” a los
valores de las variables para recordar qué
significan los códigos numéricos.
 Sexo (Cualit: Códigos arbitrarios)
 1 = Hombre
 2 = Mujer
 Felicidad Ordinal: Respetar un orden al
codificar.
 1 = Muy feliz
 2 = Bastante feliz
 3 = No demasiado feliz
 Se pueden asignar códigos a respuestas
especiales como
 0 = No sabe
 99 = No contesta...
 Estas situaciones deberán ser tenidas en
cuentas en el análisis. Datos perdidos
10
 Aunque se codifiquen como números, debemos recordar siempre el
verdadero tipo de las variables y su significado cuando vayamos a usar
programas de cálculo estadístico.
 No todo está permitido con cualquier tipo de variable.
11
 Los posibles valores de una variable suelen denominarse modalidades.
 Las modalidades pueden agruparse en clases (intervalos)
 Edades:
 Menos de 20 años, de 20 a 50 años, más de 50 años
 Hijos:
 Menos de 3 hijos, De 3 a 5, 6 o más hijos
 Las modalidades/clases deben forman un sistema exhaustivo y excluyente
 Exhaustivo: No podemos olvidar ningún posible valor de la variable
 Mal: ¿Cuál es su color del pelo: Rubio, Moreno?
 Bien: ¿Cuál es su grupo sanguíneo?
 Excluyente: Nadie puede presentar dos valores
simultáneos de la variable
 Estudio sobre el ocio
 Mal: De los siguientes, qué le gusta: (deporte, cine)
 Bien: Le gusta el deporte: (Sí, No)
 Bien: Le gusta el cine: (Sí, No)
 Mal: Cuántos hijos tiene: (Ninguno, Menos de 5, Más de 2)
Tema 1 12
 Estudio Estadístico
 Población
 Muestra
 Variables
 Cualitativas
 Numéricas
Clase 2 y 3 13ISFD N° 1

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Clase2 estadistica preceptores

  • 1. 1 Profesora: Alejandra Camors SUBTEMA 2. Estudio Estadístico. Población y Muestra. Variables
  • 2.  Plantear hipótesis sobre una población  Los estudiantes que tienen bajo rendimiento académico provienen de hogares conflictivos  ¿En qué sentido? ¿Mayor número? ¿Tiempo medio?  Decidir qué datos recoger (diseño de experimentos)  Qué individuos pertenecerán al estudio (muestras)  Estudiantes del Ciclo Básico  Criterios de exclusión ¿Cómo se eligen? ¿Cuáles descartamos?  Qué datos recoger de los mismos (variables)  Número de estudiantes  Notas  ¿Género? ¿barrios dónde residen? ¿Otros factores?  Recoger los datos (muestreo)  ¿Estratificado? ¿Sistemáticamente?  Describir (resumir) los datos obtenidos  Promedio de estudiantes que tienen bajos rendimientos(estadísticos)  % de estudiantes y sexo (frecuencias), gráficos,...  Analizar los datos  Realizar una inferencia sobre la población  Los estudiantes que tienen bajo rendimiento viven episodios violentos al menos 1 vez por semana. 2 No tenés que entenderlo del todo (aún) ISFD N° 1
  • 4.  1.- Los que pueden ser retenidos por observación objetiva.  Los de carácter colectivo, que abarcan gran numero de casos. Ejemplo: la migración de una escuela a otra  Los que se producen muy separados entre si. Ejemplo: una epidemia de piojos.  Los que se presentan con igual frecuencia pero impresionan mas unos que otros. Ejemplo: los episodios de violencia en una escuela asentada en un barrio marginal  Los que se presentan con determinada intensidad en una pequeña parte de lo colectivo y se considera que con esa misma intensidad existen en la totalidad. Ejemplo: Ideología respecto de la inclusión de las TIC en la enseñanza.  2.-Los que poseen cierta apreciación cualitativa pero se desconoce su intensidad cuantitativa. Ejemplo: Estadística de abandono, de estudiantes que trabajan, etc.  3.-Los que pueden ser apreciados cuantitativamente pero no en su totalidad, lo que conduce a errores graves. Ejemplo: La Economía de un país.
  • 5.  Población es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia).  Normalmente es demasiado grande para poder abarcarlo.  Muestra es un subconjunto suyo al que tenemos acceso y sobre el que realmente hacemos las observaciones (mediciones)  Debería ser “representativo”  Esta formado por miembros “seleccionados” de la población (individuos, unidades experimentales). 5
  • 6. La materia prima de la estadística son los datos, es decir la información generada por las variables. Una variable es una característica observable que varía entre los diferentes individuos de una población. La información que disponemos de cada individuo es resumida en variables. 6 En los individuos de la población argentina, de uno a otro es variable:  El grupo sanguíneo  {A, B, AB, O}  Var. Cualitativa  Su nivel de felicidad “declarado”  {Deprimido, Ni fu ni fa, Muy Feliz}  Var. Ordinal  El número de hijos  {0,1,2,3,...}  Var. Numérica discreta  La altura  {1’62 ; 1’74; ...}  Var. Numérica continua
  • 7.  Cualitativas Si sus valores (modalidades) no se pueden asociar naturalmente a un número (no se pueden hacer operaciones algebraicas con ellos)  Nominales: Si sus valores no se pueden ordenar  Género, Localidad, Religión, Nacionalidad, Trabaja (Sí/No)  Ordinales: Si sus valores se pueden ordenar  Mejoría en el rendimiento académico, Grado de satisfacción  Cuantitativas o Numéricas Si sus valores son numéricos (tiene sentido hacer operaciones algebraicas con ellos)  Discretas: Si toma valores enteros  Número de embarazos adolescentes, Cantidad de alumnos de un curso  Continuas: Si entre dos valores, son posibles infinitos valores intermedios.  Altura, peso 7
  • 8.  Son diferentes en función de que las variables sean discretas o continuas. Valen con frec. absolutas o relativas.  Diagramas barras para v. discretas  Se deja un hueco entre barras para indicar los valores que no son posibles  Histogramas para v. continuas  El área que hay bajo el histograma entre dos puntos cualesquiera indica la cantidad (porcentaje o frecuencia) de individuos en el intervalo. 0 1 2 3 4 5 6 7 Ocho o más Número de hijos 100 200 300 400 Recuento 419 255 375 215 127 54 24 23 17 20 40 60 80 Edad del encuestado 50 100 150 200 250 Recuento 8
  • 9. Ejemplo: Se desea saber si los padres de los estudiantes de una escuela rural están dispuestos a pagar la cooperadora escolar en vez de juntar fondos trabajando por comisiones, para ello se decide realizar una encuesta.  ¿Determina cual opción de las siguientes nos genera la mejor muestra.  A) Escoger al azar a adultos que eventualmente se acercan a la escuela.  B) Escoger al azar a adultos que asiduamente recurren al comercio más grande del pueblo.  C) Escoger al azar del registro de estudiantes un grupo de padres y visitarlos. ¿Cuáles son las variables utilizadas en la encuesta y porqué?¿Cuáles son las variables utilizadas en la encuesta y porqué?
  • 10.  Es buena idea codificar las variables como números para poder procesarlas con facilidad en un ordenador.  Es conveniente asignar “etiquetas” a los valores de las variables para recordar qué significan los códigos numéricos.  Sexo (Cualit: Códigos arbitrarios)  1 = Hombre  2 = Mujer  Felicidad Ordinal: Respetar un orden al codificar.  1 = Muy feliz  2 = Bastante feliz  3 = No demasiado feliz  Se pueden asignar códigos a respuestas especiales como  0 = No sabe  99 = No contesta...  Estas situaciones deberán ser tenidas en cuentas en el análisis. Datos perdidos 10
  • 11.  Aunque se codifiquen como números, debemos recordar siempre el verdadero tipo de las variables y su significado cuando vayamos a usar programas de cálculo estadístico.  No todo está permitido con cualquier tipo de variable. 11
  • 12.  Los posibles valores de una variable suelen denominarse modalidades.  Las modalidades pueden agruparse en clases (intervalos)  Edades:  Menos de 20 años, de 20 a 50 años, más de 50 años  Hijos:  Menos de 3 hijos, De 3 a 5, 6 o más hijos  Las modalidades/clases deben forman un sistema exhaustivo y excluyente  Exhaustivo: No podemos olvidar ningún posible valor de la variable  Mal: ¿Cuál es su color del pelo: Rubio, Moreno?  Bien: ¿Cuál es su grupo sanguíneo?  Excluyente: Nadie puede presentar dos valores simultáneos de la variable  Estudio sobre el ocio  Mal: De los siguientes, qué le gusta: (deporte, cine)  Bien: Le gusta el deporte: (Sí, No)  Bien: Le gusta el cine: (Sí, No)  Mal: Cuántos hijos tiene: (Ninguno, Menos de 5, Más de 2) Tema 1 12
  • 13.  Estudio Estadístico  Población  Muestra  Variables  Cualitativas  Numéricas Clase 2 y 3 13ISFD N° 1