primera parte estadistica

3. Muchas de las ocasiones nos preguntamos para que nos
podría servir la estadística, pues bien me atrevería a decir
que la estadística es un conjunto de datos que nos ayuda a
estudiar el comportamiento de cierto grupo de elementos
de un conjunto considerado como universo a partir de otro
mas pequeño llamado muestra, para luego de la
recopilación, presentar, ordenar y analizar, luego podamos
tomar decisiones acertadas, también nos enseña formas
sencillas de utilizar representaciones graficas.

4. Conjunto de técnicas que nos permite :
1. Recolectar
2. Manejar
3. Describir
4. Analizar la información.
5. Sacar conclusiones
6. Tomar decisiones.

5. Conceptos en estadística de:
Datos.- Antecedente necesario para llegar al
conocimiento exacto de una cosa.
Confiabilidad: Grado de veracidad que tiene cierta
información.
Población: Conjunto de individuos que porten
información sobre el fenómeno que se esta estudiando.
Muestra: tamaño y representatividad.
Inferencia: Proceso discursivo por el que se concluye una
proposición de uno u otras.

6. Universo: Conjunto de individuos o elementos sometidos
a estudio estadístico.
Probabilidad: Medida del grado de ocurrencia de un
suceso.
Hipótesis: Lo que se formula para seguir de guía en una
investigación.
Variable: Dato de un proceso que puede tomar valores
diferentes dentro del mismo proceso o en otras
ejecuciones del mismo.

7. Medición: Expresión numérica de la relación que existe
entre una magnitud y otra de la misma clase, adoptada
convencionalmente como unidad.
Muestreo: Herramienta de la investigación científica cuya
función básica es determinar que parte de la población
debe examinarse.
Aleatorio: Fenómenos erguidos por leyes de probabilidad.
Escala:
Estrato: capa o nivel de una sociedad.

8. Conglomerado: grupo de elementos de la población que
forma una unidad a la que llamamos conglomerados.
Sistemático: Que sigue o se ajusta a un sistema.
Frecuencia: Número de veces con que se repite un dato.
Intervalo: Conjunto de valores que toma una magnitud
entre dos limites dados .
Estimación: Valoración numérica total de una unidad
social a partir de datos incompletos.

9. En la actualidad con el avance de la tecnología se puede
obtener miles de datos con números decimales o
enteros, sin embargo la estadística necesita de el redondeo
o aproximación de ciertos valores ; así que para nosotros
saber como redondear utilizaremos los siguientes sistemas:
Sistema convencional: Para aproximarse hasta cierto
numero de cifras convencionales, se debe tener en cuenta.
Si la cifra a eliminar es mayor que 5, se aumenta una unidad
al ultimo digito fijado.

10. Si la cifra a eliminar es menor que 5, no cambia el ultimo
digito fijado.
Si la cifra a eliminar es 5, nos fijamos en la cifra anterior, si
es numero par no se aumenta la unidad, caso contrario si
es impar se aumenta una unidad.
Ejemplos:
2,5678 =2,568
55,05749 = 55,057
0,1275 = 0,128
53,2345 = 53,234

11. Sistema Internacional (SI).
Ejemplos;
11,3056 redondeando a 2 cifras decimales es: 11,31
0,87531 redondeando a 1 cifra decimal es: 0,9
789,450 redondeando a 1 cifra decimal es: 789,4
9,5 redondeando a 2 cifras decimales es: 10
894,5 redondeando a 3 cifras decimales es: 894

12. • Variables por su naturaleza: Dentro de estas están las
cualitativas y las cuantitativas:
Las variables cuantitativas son cualidades.
Las variables cuantitativas son números o cantidades;
Dentro de estas están las discretas (son números enteros) y
las continuas (son números racionales decimales).
• Variables por su posición: Dentro de estas se
encuentran las Dependieses y las Independientes.
Las variables dependientes son el efecto.
Las variables independientes son el análisis y las causas.

13. Dentro de esta se encuentran las siguientes escalas:
Nominales: Sus valores no se pueden medir
numéricamente:
Ejemplo:
Sexo (M o F)
Grupo sanguíneo.
Región.
Color de piel.
Ordinales: Sus valores se pueden ordenar.
Ejemplo:
Mejoría de un paciente ante un tratamiento.
Intensidad del color.

14. Intervalo: Unidades igualmente espaciadas y no existe el
(0) absoluto.
Ejemplo:
Distancias iguales
Razones y proporciones: En esta si existe el (0) absoluto.
Ejemplo:
Peso
Edad.

15. El muestreo : Debe lograr una presentación adecuada de
la población. Para que una muestra sea representativa, y
por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y
diferencias encontradas en la población, es decir
ejemplificar las características de este.
Existen 2 tipos de muestreo: Muestreo Probabilístico y
Muestreo no Probabilístico.

16. Muestreo probabilístico: Se basa en el principio de
equiprobabilidad, es decir, aquellos en los que todos los
individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos
para formar parte de la muestra; dentro de este tipo de
muestreo se encuentran:
Muerto aleatorio simple: Se asigna un numero a cada
individuo y se elije al azar los elementos.
Muestreo aleatorio sistemático: se elije un número al
azar y partir de ello se a intervalos constantes.
Inferencia Estadística: Estudia como sacar conclusiones
generales.

17. Muestreo aleatorio estratificado: Se divide a la
población en estratos y se escoge aleatoriamente un
número de individuos de cada estrato proporcional al
número de componentes de cada estrato.
Dentro de este muestreo se encuentran las siguientes
afijaciones:
Dentro del muestreo aleatorio estratificado se encuentran
las siguientes afijaciones:
Afijación uniforme (simple): Se extra igual número de
elementos muéstrales.
Afijación Proporcional: La distribución se realiza de
acuerdo con el tamaño de la población.

18. Muestreo aleatorio por Conglomerados: El muestreo
por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente
un ciento número de conglomerados (El necesario para
alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar
después todos los elementos pertenecientes a los
conglomerados elegidos.
Métodos de muestreo no probabilísticas: Este no sirve
para realizar generalizaciones de hecho este tipo de
muestreo es muy costoso y se acude a métodos no
probabilísticos, dentro de este se encuentran:
Muestreo por cuotas.
Muestreo intencional o de conveniencia.
Bola de nieve.
Muestreo discrecional.

19. Una vez que hemos aprendido a diferenciar todo lo básico
sobre de lo que se trata la estadística entraremos a lo que de
verdad nos interesa siempre en cuando tengamos bien en
claro los conceptos aprendidos con anterioridad.
Marco muestral
Son todos los posibles resultados de un experimento:
Ejemplo:

20. Marcos de muestra por áreas: Estudiantes de la ESPOCH.
Marcos de muestra por listado: Notas de los estudiantes.
Existen dos grupos: Finita e Infinita.
¿Que es el tamaño?
Cantidad de elementos que tiene una población.
Conclusiones: Si no podemos generalizar la población o
sea elegir tamaños grandes; (debemos recordar que la
población no se cuantifica)

21. Formulas para encontrar el tamaño de la
muestra
Donde:
n = Tamaño de la muestra.
N (m) = Población o universo.
PQ = Constante de la varianza poblacional.
E = Error máximo admisible. Ejm. (al 1%=0.01 , al 2%=0.02
, al 3%= 0.03 etc.)
Z = Nivel de confianza deseado.
O = Varianza
Equivalencias del nivel de confianza:
Coeficient. d Confianza. 50 % 90 % 95 % 99 %
Z 0.647 1. 645 1.96 2.58

23. Ejemplo:
Investigar el rendimiento de 620 alumnos del primer
semestre de la ESPOCH en el año 2011, según la condición
económica; tiene un error del 5%.
Desarrollo:
Alto 120
Medio 350
Bajo 150
N=620

26. Espero que les guste, espero sus criticas o
comentarios, ya sean ellos positivos o negativos
Creado por: Silvia Guanga
Código: 963
Semestre: 3º ‘B’
Ingeniería en Diseño Gráfico.
2011-2012