Algunos conceptos bpasicos para iniciar el curso de Estadística

1. zp
ENCUESTA

2. Premisa mayor Premisa menor Inferencia deductiva
Razonamiento Deductivo
LO GENERAL LO PARTICULARa
Todos los venezolanos
somos unos bonchones
Andrés es venezolano Andrés es
Bonchón

3. Observar una muestra Inferencia Inductiva
Razonamiento Deductivo
LO PARTICULAR LO GENERALa
Se observaron lesiones
pulmonares en una muestra de
pacientes fumadores
Fumar es nocivo
para la salud

4. "Segeun un etsduio de una uivenrsdiad
ignlsea, no ipmotra el odren en el que las
ltears etsan ersciats, la uicna csoa
ipormtnate es que la pmrirea y la utlima ltera
esten ecsritas en la psiocion cocrrtea. El
rsteo peuden estar ttaolmntee mal y aun
pordas lerelo sin pobrleams. Etso es pquore
no lemeos cada ltera por si msima snio la
paalbra cmoo un tdoo. Pesornamelnte me
preace icrneilbe...",
¿HACE INFERENCIA NUESTRA MENTE CUANDO LEEMOS?

5. Observa desde muy de cerca la
imágen de la derecha. Observar
esa imágen de esta manera,
es equivalente a tomar una
muestra de una población. En
principio solo tienes en tu mente
un conjunto de datos, que no te
dicen nada. Sin embargo, si te
alejas unos 5 metros y observas
de nuevo la imágen, empezarás
a extraer más información, y
posiblemente adivines que
representa esta imágen (puedes
ver la imágen original haciendo
clic sobre ella) . Habrás hecho
una inferencia de los datos
muestrales, para tener una
imágen del conjunto. Esta es en
resumidas cuentas el objeto de
las técnicas que se describen en
este curso: Obtener muestras e
inferir datos sobre la población
http://www.cead-laspalmas.net/inferencia/index2.htm

6. Carmen Batanero, 2001. Didactica de la Estadística
Se supone que el conjunto de datos
analizados es una muestra de una
población y el interés principal es
predecir el comportamiento de la
población, a partir de los
resultados en la muestra.
INFERENCIA ESTADÍSTICA
Estudia los resúmenes de datos con
referencia a un modelo de
distribución probabilístico o una
familia de modelos, determinando
márgenes de incertidumbre en las
estimación de los parámetros
desconocidos del mismo.
x9 x2
x11
x4
x3
x6
x7
x5
x10
x1
x12
x13
x15
x16
x17
x18
x19
x20
Población de “N” elementos
Muestra de
“n” elementos

7. INFERENCIA ESTADÍSTICA
µ = ???
PARÁMETRO
PARA ESTIMAR
X =0,97mm
X = espesor de cada salchichón (en mm)
estadísticos
UTILIZAMOS
VARIABLE

8. µ = ???
PARÁMETRO
PARA ESTIMAR
X =0,97mm
estadísticos
UTILIZAMOS
Siempre habrá diferencia entre el valor del ESTADÍSTICO y el valor del PARÁMETRO que se estima.
A esa diferencia se le conoce como ERROR.
Existen dos tipos de errores:
1. ERROR SISTEMÁTICO O DISTORSIONES: causados por factores externos a la muestra y que se pueden
producir en cualquier momento de la investigación,
2. ERROR DE MUESTREO, DE AZAR O DE ESTIMACIÓN: Es inevitable, ya que siempre habrá diferencia
entre los valores medios de la muestra y los valores medios del universo, la magnitud de este error depende
del tamaño de la muestra (a mayor tamaño de muestra menor error) y de la dispersión o desviación (a mayor
dispersión mayor error).
Se concluye entonces que para que una muestra sea representativa debe estar dentro de ciertos límites y
proporciones establecidas por la estadística
SIEMPRE
HABRÁ
UN
ERROR

9. 1) OBTENER LA MUESTRA
2) DESCRIBIR LA MUESTRA
•TAMAÑO DE LA MUESTRA
•REPRESENTATIVIDAD
•TÉCNICAS DE MUESTREO
•Tablas de Frecuencia, Gráficas, Diagramas.
•Medidas de Tendencia Central de la muestra.(la más usada es la media)
•Medidas de Dispersión de la muestra.(la más usada es la desviación estándar)
•Tipo de Distribución de la muestra (normal?, sesgada?, rectangular?,…)
3) INFERIR A PARTIR DE LA MUESTRA
Qué puede deducirse sobre la POBLACIÓN estadística de la cual fue
extraída una MUESTRA?
PROCEDIMIENTO PARA HACER INFERENCIA ESTADÍSTICA

10. TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE MUESTRAS
1- TAMAÑO DE LA MUESTRA
¿Cuántos elementos debo considerar?
2- REPRESENTATIVIDAD DE LA MUESTRA
La muestra debe reproducir la características del universo.
BAJO QUÉ CONDICIONES RESULTA APROPIADA UNA MUESTRA?
¿Hasta qué punto todos los segmentos de una población están
incluidos en la muestra en sus proporciones correctas?
3- FORMAS DE SELECCIONAR LA MUESTRA
¿Cómo deben ser elegidos los elementos que van a conformar
la muestra?
TÉCNICAS DE MUESTREO
1) OBTENER LA MUESTRA…

11. Clases de Muestras
ALEATORIAS O PROBABILÍSTICAS
NO ALEATORIAS o NO PROBABILÍSTICAS
SIMPLE
SISTEMÁTICO
ESTRATIFICADO
POR CONGLOMERADO
TÉCNICAS DE MUESTREO
INTENCIONAL u OPINÁTICA SIN NORMAS,
CIRCUNSTANCIALES o ERRÁTICAS
Ver más en: Félix Seijas (2006). Investigación por Muestreo. Ed.FACES-UCV. p.90

12. TIPOS DE MUESTREO
ALEATORIO SIMPLE
•Se identifican y se enumeran todos los elementos de la población (N)
•Se busca la manera de seleccionar los “n” elementos de la muestra, cumpliendo con
la condición de que todos ellos deben tener la misma posibilidad de ser elegidos.
Tabla de 500 números generados aleatoriamente.
11483 31239 95550 43717 73195 19314 01102 31801 27783 85968
44435 35309 78957 65044 38145 73162 03983 45167 55696 82570
31159 79845 98483 71697 98535 17131 87381 27414 77675 62969
01724 54109 26138 80015 96707 60286 18490 67723 44393 06789
98035 69612 64095 83794 90099 10151 34578 93272 22574 76321
13612 79483 10556 27922 29604 72081 79317 45838 55583 84772
23458 08957 27542 47017 29980 28104 27178 37094 29160 59327
13304 31910 79476 69033 56727 92268 41477 29949 10136 61866
50360 89561 27570 74129 58176 71622 37265 33039 83932 46546
67209 62453 83528 37915 24495 02969 31310 20040 37540 76213
•Se puede usar una tabla de números aleatorios

13. TIPOS DE MUESTREO
El método aleatorio
El muestreo de las entrevistas de las encuestas Eurobarómetro no se
realiza según el método de cuotas (X personas por categoría socio
profesional, edad, sexo, etc.), sino según la técnica más concreta del
método aleatorio.
Dicho método impide cualquier posibilidad de hacer trampa, ya que
es imposible que el encuestador elija a la persona que le va a responder.
Después de haber determinado puntos de llegada o direcciones de inicio
según una estratificación geográfica, se le pide al encuestador que siga
un camino aleatorio (primera calle a la izquierda, segunda a la
derecha, tercer edificio, segundo piso, etc.). Llama a la puerta y dice
que desea hablar con la persona (de más de 15 años), que viva en
este lugar, cuya fecha de cumpleaños sea la más cercana del día de
esta entrevista. Si dicha persona está ausente, volverá para verla hasta
tres veces.
Fuente: http://ec.europa.eu/research/rtdinfo/special_euro/01/article_3149_es.html
Métodos de encuesta: Explicaciones de Leendert de Voogd, administrador delegado de EOS Gallup Europe, el centro de
coordinación a cargo de las encuestas Eurobarómetro.
Ejemplo:

14. TIPOS DE MUESTREO
SISTEMÁTICO
Análogo al anterior, aunque resulta más cómoda la elección de los elementos.
Si hemos de elegir 40 elementos de un grupo de 600, se comienza por calcular el
cociente 600/40 que nos dice que existen 40 grupos de 15 elementos entre los 600.
Se elige un elemento de salida entre los 15 primeros, y suponiendo que sea el k-
simo, el resto de los elementos serán los k-simos de cada grupo.
En concreto, si el elemento de partida es el número 6, los restantes serán los que
tengan los números: 15+6 ,2x15+6,......,39x15+6
Este procedimiento simplifica enormemente la elección de elementos, pero puede
dar al traste con la representatividad de la muestra, cuando los elementos se hayan
numerado por algún criterio concreto, y los k-simos tienen todos una determinada
característica, que haga conformarse una muestra no representativa.
Fuente: http://ec.europa.eu/research/rtdinfo/special_euro/01/article_3149_es.html
Métodos de encuesta: Explicaciones de Leendert de Voogd, administrador delegado de EOS Gallup Europe, el centro de coordinación a
cargo de las encuestas Eurobarómetro.

15. TIPOS DE MUESTREO
ESTRATIFICADO
Resulta apropiado usarlo cuando en la población de estudio se observan
grupos diferenciados o estratos, y es pertinente para la investigación tomar en
cuenta esta diferenciación. Estos grupos o estratos pueden tener distintos
tamaños.
•Dividimos la población en grupos internamente HOMOGÉNEOS,
llamados ESTRATOS.
•Externamente, es decir entre estratos, los grupos son muy diferentes.
•Después, en cada grupo seleccionamos aleatoriamente un número de
elementos equivalente a la fracción que representa ese estrato en la
población.

16. TIPOS DE MUESTREO
POR CONGLOMERADO
Consiste en dividir el conjunto total en subconjuntos de elementos que
reciben el nombre de CONGLOMERADOS.
Internamente, los conglomerados son HETEROGÉNEOS con respecto
a las variables que se están estudiando.
Externamente, es decir, entre conglomerados, no debe haber mucha
variabilidad.
Una vez escogido cada conglomerado, se debe tratar o entrevistar a
todos los elementos del mismo.
Ejemplos: Cuando se eligen manzanas de casas para estudiar familias.
Cuando se eligen urnas electorales para averiguar la cantidad de votos
de cada candidato, etc.
Ver más en: Félix Seijas (2006). Investigación por Muestreo. Ed.FACES-UCV.pp.112-113

17. Cuántos elementos de la población
vamos a considerar?
x9 x2
x11
x4
x3
x6
x7
x5
x10
x1
x12
x13
x15
x16
x17
x18
x19
x20
Población de “N” elementos
Muestra de
“n” elementos
TAMAÑO DE LA MUESTRA
No está dentro de los objetivos
de este curso profundizar en
las consideraciones que se
deben hacer para determinar
el tamaño de la muestra

18. POBLACIÓN
DE ESTUDIO
O
UNIVERSO
Individuos
Objetos
Eventos
UNA CARACTERÍSTICA
DE INTERÉS
CENSO
ENCUESTA
OBSERVACIONES
(DATOS)
VARIABLE
ELEMENTOS
TÉRMINOS BÁSICOS
PROCESO
(UNIDADES DE ANÁLISIS)

19. UNIDADES DE ANÁLISIS
Número de trabajadores
Ventas del año pasado
Tipo de
Actividad
Años de Actividad
UNIDAD DE ANÁLISIS:
pequeñas y medianas empresas
PyME
PIM,C.A.
•Manufactura
•servicios
Sector productivo
SEXO
Nivel Académico
Calificación en
Matemática I
EDAD
UNIDAD DE ANÁLISIS:
alumnos
MARÍA PÉREZ
N° de hermanos

20. CONTAR
VARIABLE
PROCESOS INVOLUCRADOS:
CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES

21. VARIABLE
NIVELES O ESCALAS DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES

22. NIVELES O ESCALAS DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES
Actualmente su empresa está activa?
___si ____no
Zona donde se ubica la empresa:
Unare____ Matanzas____ Chirica____ Otra____
Cómo considera el servicio de atención al cliente?
Excelente___Bueno___Regular___Deficiente___
Temperatura del ambiente (°C);____
Índice académico: ______
clasificar
Clasificar. Ordenar. Se llevan los
valores a una escala numérica con un
origen arbitrario
Clasificar y ordenar
Se necesita una unidad de
medida y un origen arbitrario
Clasificar, ordenar, se asignan números
de manera natural. Volumen de Ventas;____
Costos de producción;____
Número de hermanos;___El cero es absoluto