En esta presentación se encuentran los fundamentos básicos de la estadística descriptiva, así como las diferentes escalas de medición. Cuenta con varios ejemplos claros.
2. ¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?
• No tengo la menor idea.
• Es algo así como un instrumento de tortura que
usan algunos maestros sádicos para hacer sufrir a
sus alumnos.
• Es una herramienta practica que deben usar los
matemáticos o los ingenieros, pero no otros
profesionistas como sociólogos, psicólogos,
abogados, médicos o administradores.
• Es la ciencia de diseñar estudios, recolectar datos,
clasificarlos, interpretarlos y presentarlos para
apoyar decisiones.
• Es la base del pensamiento científico, a través de la
cual se descubren paradigmas importantes y
progresa la humanidad.
3. ¿PARA QUÉ SIRVE LA
ESTADÍSTICA?
• Tal como explica el buen Sherlock Holmes
a su querido Watson, el papel más
importante de los datos es ayudar a
comprender lo que no es directamente
visible.
• El mundo en que vivimos es complejo y
no todo es lo que parece, pero si
aprendemos a leer las señales que nos
brinda, podremos manejarlo con mucho
más acierto. Estas señales son los datos. Es
importante aprender a describir e
interpretar los datos.
4. ¿PARA QUÉ SIRVE LA
ESTADÍSTICA?
• Organizar y describir
información de grupos: Esto se
hace con la estadística
denominada descriptiva que
incluye la obtención de
medidas características de
una población, así como la
elaboración de tablas y
gráficas.
5. ¿PARA QUÉ SIRVE LA
ESTADÍSTICA?
• Planear investigaciones: Para
ello utilizamos muestreo, diseño
de experimentos y metodología
de la investigación. Todos
forman parte de la estadística
llamada inferencial y son el
fundamento para que los
resultados tengan validez.
6. ¿PARA QUÉ SIRVE LA
ESTADÍSTICA?
• Obtener conclusiones y comprobar hipótesis a partir de
los datos: En esta categoría se incluyen la estimación de
parámetros, pronósticos y pruebas de hipótesis, entre
otros. Los datos por lo general incluyen incertidumbre y
la estadística nos ayuda a trabajar con ella y a pesar de
ella. También estos son aspectos de la estadística
inferencial.
7. RAMAS DE LA ESTADÍSTICA
•Sirve para organizar y presentar
la información de un conjunto
de datos, tanto de forma
numérica como a través de
graficas.
8. RAMAS DE LA ESTADÍSTICA
Permite obtener conclusiones sobre un gran
conjunto de elementos o mediciones
(población) a través de la selección cuidadosa
de un subconjunto (muestra) relativamente
pequeño y de una serie de procedimientos
rigurosos para el análisis.
9. MEDIDAS
• Se llama medición a la descripción de datos en
términos cuantitativos o cualitativos, de acuerdo
con un conjunto de reglas y estándares bien
definidos.
• Hay cosas relativamente fáciles de medir y hay
otras muy difíciles.
• Es fácil medir la estatura o el peso, o contar el
numero de mujeres y hombres en un grupo.
• Es menos sencillo medir conocimientos y resulta
mucho más complicado medir la personalidad o las
emociones.
• ¿De dónde proviene la dificultad?
• Observarás que en los primeros ejemplos existen
estándares y formas de medir en las que
prácticamente todos estamos de acuerdo. No
ocurre lo mismo en los otros casos.
10. ESCALAS
• Las escalas o niveles de
medición tienen un orden
jerárquico, de inferior a superior en
cuanto a su nivel de precisión.
1. Escalas nominales
2. Escalas ordinales
3. Escalas de intervalo
4. Escalas de razón
11. ESCALAS NOMINALES
• La medición en una escala nominal
consiste simplemente en asignar los
datos a categorías
cualitativamente distintas.
• Primero se crea un conjunto de
clases y luego se coloca cada
observación en una sola clase. Por
ejemplo, las personas se pueden
clasificar por su género, signo del
zodiaco o nacionalidad.
12. ESCALAS NOMINALES
• Por supuesto, las categorías se pueden “bautizar” también con números, pero estos
valores seguirán siendo nombres de clase y no se puede operar matemáticamente
con ellos. Por ejemplo, si definimos el numero uno para representar al género
masculino y el numero dos para el femenino, no significa que la suma de dos
hombres sea igual a una mujer, o que una mujer valga el doble que un hombre.
• Así , “1” y “2” en este caso son únicamente denominaciones de los grupos y carecen
de valor numérico.
• La única operación matemática que se puede hacer en la escala nominal es contar
cuántos elementos corresponden a cada clase. Se puede hacer, por ejemplo, una
gráfica de barras o columnas con estos números y las clases.
13. ESCALAS ORDINALES
• La escala ordinal también clasifica a los
elementos, pero utiliza para ello una
dimensión ordenada.
• Por ejemplo, es posible categorizar a las
personas según su lugar en alguna prueba;
identificar niveles socioeconómicos; u
otorgar primero, segundo y tercer lugar en
una carrera de atletismo.
• Sin embargo, esto no significa que el tercer
lugar haya logrado una velocidad
equivalente a un tercio de la del primer
lugar, ni que dos primeros lugares hagan un
segundo.
• Esto es, aquí tampoco pueden hacerse
operaciones matemáticas pero las clases
tienen un orden significativo.
14. ESCALAS DE INTERVALO
• En la escala de intervalo, en cambio, el valor de
una diferencia de cierta magnitud significa lo
mismo en todos los puntos que se pueden medir.
Esta escala implica contar con una clasificación
formada por unidades iguales y magnitudes
constantes.
• Por ejemplo, si tomamos las calificaciones de un
examen, podemos suponer que la diferencia
entre sacar diez u ocho, es la misma diferencia
entre obtener seis o cuatro. Sin embargo, sería ir
demasiado lejos pensar que esas diferencias
equivalen a cantidades iguales de
conocimientos o que un cero en la prueba
equivale a desconocer el tema por completo.
No podemos decir que el alumno que obtuvo
ocho en un examen sabe el doble que quien
obtuvo cuatro.
15. ESCALAS DE RAZÓN
• La escala de razón ofrece el máximo nivel
de precisión, ya que se forma por intervalos
iguales más un punto cero significativo que
representa la ausencia total de la
característica que se mide.
• Por ejemplo, la escala de grados Kelvin para
temperatura tiene un cero absoluto que
significa la ausencia total de temperatura;
una longitud nula implica la carencia de
este atributo en un objeto… o la inexistencia
del objeto.