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CONCEPTOS BASICOS DE ESTADISTICA

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ESTADÍSTICA BÁSICA




       MARKETING EMPRESARIAL



      LIC. FREDDY BEGAZO ZEGARRA
¿Qué es la estadística?
Objetivos
Que deberían saber al terminar esta clase:

Que entendemos por estadística
Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial.
Que es una población y que una muestra.
Que es una variable, el dato y los datos
Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una
estadística
Distinguir cuando una variable es cualitativa y cuando cuantitativa.
Distinguir entre una variable discreta y continua.
Distinguir las distintas escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo
y de razón
¿Qué es la estadística?

Estadística es la ciencia que se ocupa de
   •Recopilar
   •Organizar               Datos
   •Presentar
   •Analizar
Que corresponde a fenómenos donde está
presente la variabilidad, con el fin de
describirlos o de realizar generalizaciones
válidas
¿Quienes usan la estadística?
•   Organismos oficiales.
•   Diarios y revistas.
•   Políticos.
•   Educadores.
•   Marketing.
•   Control de calidad.
•   Administradores.
•   Investigadores científicos.
•   Médicos
•   etc.
Estadística Descriptiva
• Método de recolectar, organizar, resumir y
  presentar datos que presentan variabilidad.
• Mediante esta técnicas se identifica modelos
  probabilísticas que servirán para llevar a cabo
  la inferencia de las características de la
  población sobre la base de los datos
  recolectados.
Estadística Inferencial

Conjunto de métodos con los que se hace la
generalización o inferencia sobre una población
utilizando la información de “muestras aleatorias”


                     •Estimación
    Aspectos
                     •Prueba de hipótesis

La inferencia contiene conclusiones que pueden no ser
ciertas en forma absoluta, por lo que es necesario que
éstas sean dadas con una medida de confiabilidad que
es la probabilidad
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  • 1. ESTADÍSTICA BÁSICA MARKETING EMPRESARIAL LIC. FREDDY BEGAZO ZEGARRA
  • 2. ¿Qué es la estadística? Objetivos Que deberían saber al terminar esta clase: Que entendemos por estadística Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial. Que es una población y que una muestra. Que es una variable, el dato y los datos Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una estadística Distinguir cuando una variable es cualitativa y cuando cuantitativa. Distinguir entre una variable discreta y continua. Distinguir las distintas escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón
  • 3. ¿Qué es la estadística? Estadística es la ciencia que se ocupa de •Recopilar •Organizar Datos •Presentar •Analizar Que corresponde a fenómenos donde está presente la variabilidad, con el fin de describirlos o de realizar generalizaciones válidas
  • 4. ¿Quienes usan la estadística? • Organismos oficiales. • Diarios y revistas. • Políticos. • Educadores. • Marketing. • Control de calidad. • Administradores. • Investigadores científicos. • Médicos • etc.
  • 5. Estadística Descriptiva • Método de recolectar, organizar, resumir y presentar datos que presentan variabilidad. • Mediante esta técnicas se identifica modelos probabilísticas que servirán para llevar a cabo la inferencia de las características de la población sobre la base de los datos recolectados.
  • 6. Estadística Inferencial Conjunto de métodos con los que se hace la generalización o inferencia sobre una población utilizando la información de “muestras aleatorias” •Estimación Aspectos •Prueba de hipótesis La inferencia contiene conclusiones que pueden no ser ciertas en forma absoluta, por lo que es necesario que éstas sean dadas con una medida de confiabilidad que es la probabilidad
  • 7. Población y Muestra • Población conjunto de personas, eventos o cosas, que tienen una característica en común que será analizada.se dice que es el universo • Muestra subconjunto de la población de interés; es importante escoger la muestra en forma aleatoria (al azar), pues así se logra que sea representativa y se puedan obtener conclusiones acerca de las características de la población.
  • 9. Parámetro y Estadística • Parámetro: Valor numérico que resume los datos de una población completa. Se utilizan letras griegas para simbolizar un parámetro como µ y σ . • Ejemplos: Puntaje “promedio” de los ingresantes a la UCSP en el concurso de admisión 2011-I • Estadística: Valor numérico que resume los datos de una muestra. Se utilizan letras del alfabeto español para simbolizarlas como x y s . • Ejemplo: Puntaje “promedio” de 36 ingresante a la UCSP en el concurso de admisión 2011-I
  • 10. Variable • Variable: Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o muestra. • Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo. • Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus ingresos mensuales son de “$685”, “2” son de sexo femenino y “2” masculino.
  • 11. Variable • Datos: Conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los elementos que pertenecen a la población o muestra. • Ejemplo1: El conjunto de las “calificaciones” de los 43 estudiantes de estadística de la carrera de Administración de Negocios
  • 12. Tipos de Variables  Cualitativas  Cuantitativas
  • 13. Variables Cualitativas • Cualitativa o de Atributos Relacionadas con características no numéricas de un individuo. Los valores que puede asumir no constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, no son significativas. • Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto, Grado de Satisfacción con la Universidad, etc..
  • 14. Variables Cuantitativas • Cuantitativa o Numérica Relacionadas con características numéricas del individuo . Los valores que puede asumir constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, son significativas. • Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos, Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..
  • 15. Variables Cuantitativas • Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas o continuas. • Cuantitativas Discretas: Si pueden tomar un número finito o infinito enumerable de valores. • Ejemplo1: cantidad de asignaturas aprobadas.(1, 2,3 ......) • Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...)
  • 16. Variables Cuantitativas • Cuantitativas Continuas: si puede asumir cualquier valor dentro de un intervalo. Normalmente se miden magnitudes como longitud, superficie, volumen, peso, tiempo, dinero • Ejemplo El tiempo de vida de un aparato electrónico, la estatura de un habitante de un país. Los valores que pueden tomar estas variables son no negativos. Para un mejor estudio, se puede considerar que el intervalo en donde pueden variar los valores es ]0,∞[
  • 17. Escalas de Medición • Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal. • Nominal: Sólo permite percibir diferencias o semejanzas de las unidades estadísticas que se miden. Tales valores son como etiquetas que identifican y clasifican a las unidades estadísticas en categorías • Ejemplo 1: Ocupación • Ejemplo 2: Color de ojos • Ejemplo 3: Sexo
  • 18. Escalas de Medición • Ordinal: Cuando los valores de la variable se pueden ordenar en forma ascendente o descendente. Si se asigna números, con éstos no se puede realizar operaciones aritméticas o no son significativas. • Ejemplo 1: Grado de satisfacción en el uso de un servicio público . • Ejemplo 2: Grado de instrucción de los trabajadores mineros
  • 19. Escalas de Medición • Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón. • Intervalo: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas.La diferencia entre dos valores consecutivos es de tamaño constante y no existe el 0 absoluto. • Ejemplo: Escalas Celsius y Fahrenheit, en estas escalas el 0 no significa ausencia de temperatura. Así el agua se congela 0 grados centígrados y 32 grados Fahrenheit
  • 20. Escalas de Medición • Razón: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas. Existe el 0 absoluto, es decir la ausencia total de la característica que se observa. • Ejemplo 1: Tiempo de vuelo. • Ejemplo 2: Ingresos familiares
  • 21. Resumen de Tipos de Variables y Escalas de Medición Variables Cualitativa o Atributo Cuantitativa o Numérica Escala de medición Escala de medición Pueden ser Nominal Intervalo Discreta Ordinal Razón Continua