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CONCEPTOS BASICOS -
ESTADISTICA
MARIA GONZALEZ
C.I 23.305.061
M-742
Población: Es la suma de personas que conviven dentro de un
pueblo, provincia, país, u otra área geográfica, y poseen
comúnmente, características en común.
Ejemplo: La población Mundial de Seres humanos que representa el total de
habitantes que existe en la Tierra.
Muestra: Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la
totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para
cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una
técnica de muestreo
Ejemplo: Es un subconjunto de la población sobre el estudio de la toma de datos
Muestra Aleatoria: Es una muestra sacada de una población de unidades, de
manera que todo elemento de la población tenga la misma probabilidad de
selección y que las unidades diferentes se seleccionen independientemente
Ejemplo: Tomando papeletas enumeradas de un sombrero
Variable: Se pueden definir como todo aquello que se va a medir, controlar y estudiar
en una investigación o estudio. La capacidad de poder medir, controlar o estudiar
una variable viene dado por el hecho de que ella varía, y esa variación se puede
observar, medir y estudiar.
Dato: Es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, entre
otros) de un atributo o característica de una entidad. Los datos describen hechos
empíricos, sucesos y entidades.
Parámetro: Es un número que resume la ingente cantidad de datos que pueden
derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está
bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de
datos de la población.
Ejemplo: Las edades de la juventud en un país
Estadístico: Es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una
muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o
modelo estadístico
Censo: Es el recuento de individuos que conforman una población, definida como
un conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones.
Encuesta: es un estudio observacional en el cual el investigador busca recaudar
datos por medio de un cuestionario prediseñado, y no modifica el entorno ni
controla el proceso que está en observación (como sí lo hace en un experimento).
ESTADISTICA
Probabilidad:
Deducir las leyes que
rigen esos fenómenos
La estadística inferencial
estudia como sacar
conclusiones generales para
toda la población a partir del
estudio de una muestra.
Estadística Descriptiva
registra los datos en
tablas y los representa
en gráficos. Calcula los
parámetros
estadísticos.
Descriptiva: Se dedica a
recolectar, ordenar, analiz
ar ,y presentar un
conjunto de datos, con el
fin de describir
apropiadamente las
características de este.
Inferencia: Comprende
los métodos y
procedimientos que por
medio de la inducción
determina propiedades
de una población
División Estadística
INTERPRETACION DE LA LAMINA #9
Lo mas importante no esta en lo que la muestra nos dice sobre sus miembros
específicos, sino como hacer inferencias sobre los miembros de la población que no
fueron incluidos en la muestra.
•Un estadístico primero diseña la muestra y el experimento para minimizar los costos
de obtener la información
•Después busca el mejor método para realizar la inferencia según el muestreo dado
•Finalmente mide la bondad de la inferencia
Pasos Para Un Estudio Estadístico:
•Se hace un planteamiento estadístico de la investigación
•Se debe diseñar el experimento u observación
•Se producen estadísticas descriptivas
•Se desarrolla la inferencia estadística
•Se utiliza el modelo valido para tomar decisiones o predecir acontecimientos
futuros
•Se produce un reporte final con los resultados del estudio
TECNICAS DE MUESTREO
1. Muestreo Aleatorio: Es aquel que en cada elemento de la población tiene la
misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra. Ejemplo:
Todos los nombres en una lista.
2. Muestreo Estratificado: Consiste en la división previa de la población de
estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a
características a estudiar. Ejemplo: Estudio comparativo de acceso a servicios
de salud entre personas que viven en municipios pequeños, grandes,
medianos.
3. Muestreo por conglomerados: Cuando la población se encuentra dividida, de
manera natural, en grupos que se suponen contienen toda la variabilidad de
la población, es decir, la representan fielmente respecto a las característica a
elegir. Ejemplo: Estudio sobre estudiantes universitarios españoles.
4. Muestreo Sistemático: Es la elección de una muestra a partir de los elementos
de una lista según un orden determinado, o recorriendo la lista a partir de un
numero aleatorio determinado. Ejemplo: Estudios de los contenidos de un
periódico, el universal son los periódicos de cada día en uno o mas años y
factor de la elevación 7 o múltiplo de 7. Todos los días seleccionados serán el
mismo día de la semana.
Variables
Estadísticas
Cualitativas
Nominal
Ordinal
Cuantitativas
Discretas
Continuas
Variables Cualitativas: Se clasifican en el conjunto de elementos de la
muestra o población en categorías. Ejemplo: Estado civil, nacionalidad,
religión, nivel educativo etc.
V.
Cualitativas
Nominal
Categorías no
ordenadas
Dicotómicas
no ordenadas
Ordinal
Categorías
ordenadas
Variables Cuantitativas: Miden de manera numérica y cuantificable el
conjunto de observaciones de la muestra o población. Ejemplo: Estatura
o numero de pupitres en un salón de clases
V.
Cuantitativas
Discretas
No existen valores
intermedios entre dos
valores consecutivos de la
variable.
Continuas
Existen valores
intermedios entre dos
valores consecutivos de
la variable.
Tabla de frecuencias
1. Frecuencia Absoluta: Es el numero de veces que aparece determinado
valor en un estudio estadístico.
2. Frecuencia Relativa: Se obtiene dividiendo la frecuencia entre el total
de datos. Ejemplo se muestra en fracción, decimal o porcentaje
3. Frecuencias acumuladas absolutas y relativas: Es la suma de
frecuencias absolutas y relativas. Son especialmente útiles para
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  • 1. CONCEPTOS BASICOS - ESTADISTICA MARIA GONZALEZ C.I 23.305.061 M-742
  • 2. Población: Es la suma de personas que conviven dentro de un pueblo, provincia, país, u otra área geográfica, y poseen comúnmente, características en común. Ejemplo: La población Mundial de Seres humanos que representa el total de habitantes que existe en la Tierra. Muestra: Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo Ejemplo: Es un subconjunto de la población sobre el estudio de la toma de datos Muestra Aleatoria: Es una muestra sacada de una población de unidades, de manera que todo elemento de la población tenga la misma probabilidad de selección y que las unidades diferentes se seleccionen independientemente Ejemplo: Tomando papeletas enumeradas de un sombrero Variable: Se pueden definir como todo aquello que se va a medir, controlar y estudiar en una investigación o estudio. La capacidad de poder medir, controlar o estudiar una variable viene dado por el hecho de que ella varía, y esa variación se puede observar, medir y estudiar.
  • 3. Dato: Es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, entre otros) de un atributo o característica de una entidad. Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades. Parámetro: Es un número que resume la ingente cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población. Ejemplo: Las edades de la juventud en un país Estadístico: Es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico Censo: Es el recuento de individuos que conforman una población, definida como un conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. Encuesta: es un estudio observacional en el cual el investigador busca recaudar datos por medio de un cuestionario prediseñado, y no modifica el entorno ni controla el proceso que está en observación (como sí lo hace en un experimento).
  • 4. ESTADISTICA Probabilidad: Deducir las leyes que rigen esos fenómenos La estadística inferencial estudia como sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra. Estadística Descriptiva registra los datos en tablas y los representa en gráficos. Calcula los parámetros estadísticos. Descriptiva: Se dedica a recolectar, ordenar, analiz ar ,y presentar un conjunto de datos, con el fin de describir apropiadamente las características de este. Inferencia: Comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población División Estadística
  • 5. INTERPRETACION DE LA LAMINA #9 Lo mas importante no esta en lo que la muestra nos dice sobre sus miembros específicos, sino como hacer inferencias sobre los miembros de la población que no fueron incluidos en la muestra. •Un estadístico primero diseña la muestra y el experimento para minimizar los costos de obtener la información •Después busca el mejor método para realizar la inferencia según el muestreo dado •Finalmente mide la bondad de la inferencia
  • 6. Pasos Para Un Estudio Estadístico: •Se hace un planteamiento estadístico de la investigación •Se debe diseñar el experimento u observación •Se producen estadísticas descriptivas •Se desarrolla la inferencia estadística •Se utiliza el modelo valido para tomar decisiones o predecir acontecimientos futuros •Se produce un reporte final con los resultados del estudio
  • 7. TECNICAS DE MUESTREO 1. Muestreo Aleatorio: Es aquel que en cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra. Ejemplo: Todos los nombres en una lista. 2. Muestreo Estratificado: Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a características a estudiar. Ejemplo: Estudio comparativo de acceso a servicios de salud entre personas que viven en municipios pequeños, grandes, medianos. 3. Muestreo por conglomerados: Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a las característica a elegir. Ejemplo: Estudio sobre estudiantes universitarios españoles. 4. Muestreo Sistemático: Es la elección de una muestra a partir de los elementos de una lista según un orden determinado, o recorriendo la lista a partir de un numero aleatorio determinado. Ejemplo: Estudios de los contenidos de un periódico, el universal son los periódicos de cada día en uno o mas años y factor de la elevación 7 o múltiplo de 7. Todos los días seleccionados serán el mismo día de la semana.
  • 9. Variables Cualitativas: Se clasifican en el conjunto de elementos de la muestra o población en categorías. Ejemplo: Estado civil, nacionalidad, religión, nivel educativo etc. V. Cualitativas Nominal Categorías no ordenadas Dicotómicas no ordenadas Ordinal Categorías ordenadas
  • 10. Variables Cuantitativas: Miden de manera numérica y cuantificable el conjunto de observaciones de la muestra o población. Ejemplo: Estatura o numero de pupitres en un salón de clases V. Cuantitativas Discretas No existen valores intermedios entre dos valores consecutivos de la variable. Continuas Existen valores intermedios entre dos valores consecutivos de la variable.
  • 11. Tabla de frecuencias 1. Frecuencia Absoluta: Es el numero de veces que aparece determinado valor en un estudio estadístico. 2. Frecuencia Relativa: Se obtiene dividiendo la frecuencia entre el total de datos. Ejemplo se muestra en fracción, decimal o porcentaje 3. Frecuencias acumuladas absolutas y relativas: Es la suma de frecuencias absolutas y relativas. Son especialmente útiles para calcular cuantiles