Investigación de Mercado
Medidas de Tendencias Central
56% de la población
22,3% de la población
13,7% de la población
7% de la población
1% de la población
<ul><li>En estadística, un parámetro es un número que resume la ingente cantidad de datos que pueden derivarse del estudio...
¿Qué técnica de análisis  debe emplearse?
<ul><li>¿Cuántas variables van a analizarse de manera simultánea? </li></ul><ul><ul><li>1, 2 o más </li></ul></ul><ul><li>...
Visión general de las técnicas de análisis de datos ¿Cuántas variables se  analizan a la vez? Análisis bivariado de datos ...
<ul><li>Medidas de posición: son valores de la variable estadística que se caracterizan por la posición que ocupan dentro ...
<ul><li>Medidas de dispersión: resumen la heterogeneidad de los datos, lo separados que estos están entre sí </li></ul><ul...
¿Qué tipo de escala he utilizado? ¿Cuál es el tipo d e escala utilizada? Media Desviación estándar M ediana R ango intercu...
<ul><li>La estadística descriptiva, se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos ...
<ul><li>La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los f...
<ul><li>Cuando buscamos un valor típico, usualmente lo buscamos en el  centro  de la distribución </li></ul><ul><li>Para u...
 
 
<ul><li>La moda es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos </li></ul><ul><li>Ventajas:  </li></ul><...
<ul><li>La moda es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos </li></ul><ul><li>Desventajas:  </li></u...
<ul><li>Una elección más razonable como medida de tendencia central, es el valor que acumula exactamente la mitad de los d...
<ul><li>Una elección más razonable como medida de tendencia central, es el valor que acumula exactamente la mitad de los d...
<ul><li>La media aritmética es un promedio estándar que a menudo se denomina &quot;promedio ” </li></ul><ul><li>La media d...
<ul><li>Independiente de la forma de la distribución, la media es el punto en donde el histograma de los datos está balanc...
<ul><li>Nos permiten conocer otros puntos característicos de la distribución que no son los valores centrales.  </li></ul>...
<ul><li>La mediana sirve para identificar el centro en las distribuciones sesgadas </li></ul><ul><li>Cuando tenemos datos ...
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Ece ua publi223 investigacion de mercado - pp unidad 04 - carlos rojas - primavera 2011 - 11

  1. 3. Investigación de Mercado
  2. 4. Medidas de Tendencias Central
  3. 5. 56% de la población
  4. 6. 22,3% de la población
  5. 7. 13,7% de la población
  6. 8. 7% de la población
  7. 9. 1% de la población
  8. 10. <ul><li>En estadística, un parámetro es un número que resume la ingente cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística </li></ul><ul><li>El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población </li></ul><ul><li>Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad </li></ul>Parámetros estadísticos
  9. 11. ¿Qué técnica de análisis debe emplearse?
  10. 12. <ul><li>¿Cuántas variables van a analizarse de manera simultánea? </li></ul><ul><ul><li>1, 2 o más </li></ul></ul><ul><li>¿Queremos describir la realidad o conocer el comportamiento de la población? </li></ul><ul><ul><li>D escriptiva o inferencial </li></ul></ul><ul><li>¿Cuál es el tipo de medición disponible para la o las variables de interés? </li></ul><ul><ul><li>N ominal, ordinal o de intervalos </li></ul></ul>Preguntas fundamentales del análisis de datos
  11. 13. Visión general de las técnicas de análisis de datos ¿Cuántas variables se analizan a la vez? Análisis bivariado de datos Análisis univariado de datos Análisis multivariado de datos una Más de dos dos
  12. 14. <ul><li>Medidas de posición: son valores de la variable estadística que se caracterizan por la posición que ocupan dentro del rango de valores posibles de esta. </li></ul><ul><ul><li>Las medidas de tendencia central: medias, moda y mediana. </li></ul></ul><ul><ul><li>Las medidas de posición no central: cuantiles </li></ul></ul>Principales parámetros estadísticos
  13. 15. <ul><li>Medidas de dispersión: resumen la heterogeneidad de los datos, lo separados que estos están entre sí </li></ul><ul><li>Hay dos tipos, básicamente: </li></ul><ul><ul><li>Medidas de dispersión absolutas, que vienen dadas en las mismas unidades en las que se mide la variable: recorridos, desviaciones medias, varianza, desviación típica y media </li></ul></ul><ul><ul><li>Medidas de dispersión relativa, que informan de la dispersión en términos relativos, como un porcentaje: coeficiente de variación, de apertura, los recorridos relativos </li></ul></ul><ul><li>Medidas de forma: su valor informa sobre el aspecto que tiene la gráfica de la distribución </li></ul><ul><ul><li>Coeficientes de asimetría y de curtosis </li></ul></ul>Principales parámetros estadísticos
  14. 16. ¿Qué tipo de escala he utilizado? ¿Cuál es el tipo d e escala utilizada? Media Desviación estándar M ediana R ango intercuartil Moda F recuencias relativas Prueba Kolmogorov-Smirnov Prueba z Prueba t Prueba Chi-cuadrado Descriptivos: T endencia central Dispersión Inferencial: intervalo nominal ordinal
  15. 17. <ul><li>La estadística descriptiva, se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio </li></ul><ul><li>Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente </li></ul><ul><li>Ejemplos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar </li></ul><ul><li>Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, entre otros </li></ul>La estadística descriptiva
  16. 18. <ul><li>La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones </li></ul><ul><li>Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio </li></ul><ul><li>Pueden ser pruebas de hipótesis, estimaciones de características numéricas, pronósticos de futuras observaciones, descripciones de correlación o modelamiento de relaciones entre variables, análisis de regresión </li></ul><ul><li>Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos </li></ul>La estadística inferencial
  17. 19. <ul><li>Cuando buscamos un valor típico, usualmente lo buscamos en el centro de la distribución </li></ul><ul><li>Para una distribución unimodal y simétrica, es fácil encontrar su centro, está en el medio de la simetría </li></ul><ul><li>Podríamos sacar el promedio entre el máx. y el min. como medida de centralidad </li></ul><ul><ul><li>Los valores centrales son muy sensibles a las distribuciones sesgadas y a los puntos extremos </li></ul></ul>Encontrando el centro
  18. 22. <ul><li>La moda es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos </li></ul><ul><li>Ventajas: </li></ul><ul><ul><li>Cálculo sencillo </li></ul></ul><ul><ul><li>Interpretación muy clara </li></ul></ul><ul><ul><li>Al depender sólo de las frecuencias, puede calcularse para variables cualitativas </li></ul></ul>La moda
  19. 23. <ul><li>La moda es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos </li></ul><ul><li>Desventajas: </li></ul><ul><ul><li>Su valor es independiente de la mayor parte de los datos, lo que la hace muy sensible a variaciones muestrales </li></ul></ul><ul><ul><li>Usa muy pocas observaciones, grandes variaciones en los datos fuera de la moda, no afectan su valor </li></ul></ul><ul><ul><li>No siempre se sitúa hacia el centro de la distribución </li></ul></ul><ul><ul><li>Puede haber más de una moda en el caso en que dos o más valores de la variable presenten la misma frecuencia </li></ul></ul>La moda
  20. 24. <ul><li>Una elección más razonable como medida de tendencia central, es el valor que acumula exactamente la mitad de los datos sobre ella y bajo ella </li></ul><ul><ul><li>Esto se llama mediana </li></ul></ul>La mediana
  21. 25. <ul><li>Una elección más razonable como medida de tendencia central, es el valor que acumula exactamente la mitad de los datos sobre ella y bajo ella </li></ul><ul><ul><li>Esto se llama mediana </li></ul></ul><ul><li>La mediana es el valor medio de los datos (una vez que los valores de los datos han sido ordenados) que divide el histograma en dos áreas iguales </li></ul><ul><li>La mediana usa las mismas unidades que los datos </li></ul>La mediana
  22. 26. <ul><li>La media aritmética es un promedio estándar que a menudo se denomina &quot;promedio ” </li></ul><ul><li>La media de 34, 27, 45, 55, 22, 34 </li></ul>La media
  23. 27. <ul><li>Independiente de la forma de la distribución, la media es el punto en donde el histograma de los datos está balanceado </li></ul><ul><li>En distribuciones simétricas, la media y la mediana toman aproximadamente el mismo valor, a si que se puede usar cualquiera de los dos </li></ul><ul><li>Para datos sesgados, es mejor la mediana como medida de tendencia central </li></ul>Media, moda o mediana
  24. 28. <ul><li>Nos permiten conocer otros puntos característicos de la distribución que no son los valores centrales. </li></ul><ul><li>Entre las medidas de posición no central más importantes están los cuantiles </li></ul><ul><li>Los cuartiles suelen usarse por grupos que dividen la distribución en partes iguales </li></ul><ul><ul><li>Los Cuartiles, dividen a la distribución en cuatro partes (corresponden a los cuantiles 0.25, 0.50 y 0.75) </li></ul></ul><ul><ul><li>Los Quintiles, dividen a la distribución en cinco partes (corresponden a los cuantiles 0.20, 0.40, 0.60 y 0.80) </li></ul></ul><ul><ul><li>Los Deciles, dividen a la distribución en diez partes </li></ul></ul><ul><ul><li>Los Percentiles, dividen a la distribución en cien partes </li></ul></ul>Medidas de posición no central
  25. 29. <ul><li>La mediana sirve para identificar el centro en las distribuciones sesgadas </li></ul><ul><li>Cuando tenemos datos simétricos, la media es una buena medida de tendencia central </li></ul><ul><li>Encontramos la media sumando todos los valores de los datos y dividiendo por n , el número de valores que contengan los datos </li></ul>Resumen de distribuciones simétricas
  26. 30. Muchas Gracias Email: [email_address] Blog: economiaymedios.blogspot.com Twitter: reds_cl Slideshare: www.slideshare.net/reds_cl LinkedIn: http://cl.linkedin.com/in/carlosrojasa Skype: reds_cl

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