trabajo de tecnología

1. Trabajo de tecnologia
TEMAS
Subtemas
2. métodos estadísticos
Averigua: que es la estadística, ramas y de qué trata cada una
Aplicaciones de la estadística (educación, contaduría, administración, gerontología, deporte,
economía)
Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal.
3. Distribución de frecuencias (nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa
porcentual, equivalencia en grados)
Objetivo: conocer algunos conceptos de la estadística.
¿Qué es la estadística?
La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar
información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se puede decir
que es la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los
hechos a partir de la información disponible.
El origen de la palabra estadística se suele atribuir al economista Gottfried Achenwall
(prusiano, 1719-1772) que entendía la estadística como “ciencia de las cosas que
pertenecen al Estado”.
Conviene saber que la estadística NO es una rama de las matemáticas. Utiliza herramientas
de las matemáticas del mismo modo que lo hace la física, la ingeniería o la economía, pero
eso no las hace ser parte de las matemáticas. Es cierto que tienen una relación estrecha,
pero la estadística y las matemáticas son disciplinas diferentes.

2. Ramas de la estadística
* Estadística descriptiva: Se refiere a los métodos de recolección, organización, resumen y
presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de describir las
características fundamentales de los datos y para ellos se suelen utilizar indicadores,
gráficos y tablas.
* Estadística inferencial: Se trata de un paso más allá de la mera descripción. Se refiere a
los métodos utilizados para poder hacer predicciones, generalizaciones y obtener
conclusiones a partir de los datos analizados teniendo en cuenta el grado de incertidumbre
existente.
La estadística inferencial se subdivide a su vez en dos grandes tipos: estadística
paramétrica y no paramétrica.
* Estadística paramétrica: Se caracteriza porque asume que los datos tienen una
determinada distribución o se especifican determinados parámetros que deberían cumplirse.
Así por ejemplo, en un análisis paramétrico podemos trabajar bajo el supuesto de que la
población se distribuye como una Normal (hay que justificar nuestro supuesto) y luego sacar
conclusiones bajo el supuesto que esta condición se cumple.
* Estadística no paramétrica: En ella no es posible asumir ningún tipo de distribución
subyacente en los datos ni tampoco un parámetro específico. Un ejemplo de este tipo de
análisis es la prueba binomial.
Ejemplo de uso de la estadística en economía
La estadística es ampliamente utilizada en el análisis económico. Nos ayuda a comprobar la
aplicación de la teoría económica en la práctica. Algunos ejemplos del uso de estadística en
Economía son:
* Elaboración de indicadores macroeconómicos agregados.
* Predicciones acerca del comportamiento futuro de la demanda.
* Testear la validez de hipótesis basadas en la teoría económica.
* Calcular la tasa de paro.
* Organizar y presentar datos económicos como: evolución de los precios, PIB, etc.

3. APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA:
Educación: La estadística educativa, nos permite recolectar información para analizarla y
tomar decisiones en diferentes niveles. ... El fomento de la capacidad de educación en toda
la escuela para la toma de decisiones basadas en datos es un requisito clave para apoyar la
autonomía de las escuelas.
Contaduría: La estadística ayuda a la contabilidad en cuanto a su agilidad, procesamiento,
análisis e interpretación de información, dando como resultado la toma de decisiones
confiables sobre criterios económicos. La estadística se aplica para la selección de
muestras en una auditoria.
Administración: Es indispensable la aplicación de la estadística en la administración, ya que
proporciona elementos de confiabilidad que sustentan la toma de decisiones en temas
administrativos, como calidad y productividad. ... Comparación de métodos de trabajo,
materiales, y productividad de máquinas y equipos de medición.
Deporte : La contribución de la Estadística a la cientificidad del sistema de preparación del
deportista se patentiza en aplicar modelos estadísticos que permitan, entre otros: obtener
una información objetiva sobre la caracterización de los atletas en diferentes etapas de su
preparación, obtener una información objetiva de la actuación de los atletas y del equipo
frente a sus adversarios, más exactitud en el pronóstico del rendimiento deportivo, más
eficiencia en la detección de talentos deportivos y un mayor rigor en el establecimiento de
características modelo.
Economía: Calcular los posibles valores futuros de alguna variable económica de interés. -
Hacer una estimación de la media de algún valor económico. - Hacer un estudio para
determinar cuales son las variables mas importantes que explican determinado fenómeno
económico

4. Hipótesis: Una hipótesis estadística es una proposición o supuesto sobre los parámetros de
una o más poblaciones y se representa con H₀ . Es importante recordar que las hipótesis
siempre son proposiciones sobre la población o distribución bajo estudio, no proposiciones
sobre la muestra. La hipótesis nula es la afirmación de que dos parámetros o fenómenos no
tienen relación entre sí.
Variable:
La variable estadística es una característica o cualidad de un individuo que está propensa a
adquirir diferentes valores. Estos valores, a su vez, se caracterizan por poder medirse.
Existen diversos tipos de variable, variable cuantitativa que son aquellas características o
cualidades que sí pueden expresarse o medirse a través de números. y variable cualitativa
Las variables cualitativas son aquellas características o cualidades que no pueden ser
calculadas con números, sino que son clasificadas con palabras.
Dato: Un dato estadístico es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un
estudio estadístico.
Población: La población de un estudio estadístico es el conjunto de elementos objeto de
estudio. Cada elemento se denomina individuo. Cuando el número de individuos de la
población es muy grande, tomamos una parte de ésta, denominada muestra.
Muestra: La muestra estadística consiste en la porción que se extrae de una población
estadística para un determinado estudio, con el fin de representar, conocer y determinar los
aspectos de dicha población.
Nivel de medición nominal: Una escala nominal es una escala de medición en la cual los
números sirven como “etiquetas” solamente para identificar o clasificar un objeto. Una
escala de medición nominal normalmente se trata sólo con variables no numéricas (no
cuantitativas).
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS:

5. Las distribuciones de frecuencias son tablas en que se dispone las modalidades de la
variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor,
porcentajes, etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencias es facilitar la obtención de
la información que contienen los datos.
La variable: es una propiedad característica de la población en estudio, susceptible de
tomar diferentes valores, los cuales se pueden observar y medir.
Las variables pueden ser de dos tipos: cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas
se clasifican a su vez en nominales y ordinales, en tanto que las variables cuantitativas se
clasifican a su vez en discretas y continuas.
Variables cualitativas: son aquellas que no se pueden medir numéricamente ejemplo:
nacionalidad, color de la piel, sexo, etc.
A su vez, las variables cualitativas pueden ser:

6. Nominales: son datos que corresponden a categorías que por su naturaleza no admiten un
orden. Por ejemplo: sexo (masculino y femenino); carrera de estudio: economía,
contabilidad, administración, etc.
Ordinales: son aquellos que corresponden a evaluaciones subjetivas que se pueden
ordenar o jerarquizar. Por ejemplo: en una competencia artística las posiciones de los
ganadores se ordenan o jerarquizan en primer lugar, segundo lugar, tercer lugar, cuarto
lugar, etc.
Variables cuantitativas: son aquellas que tienen valor numérico como la edad, el precio de
un producto, ingresos anuales de un consumidor, etc.
A su vez, las variables cuantitativas pueden ser:
Discretas: estas son aquellas que sólo pueden tomar valores enteros como 1, 2, 8, -4, etc.
En este sentido, los hermano en una familia podrán ser: 1, 2, 3, etc. Sin embargo, nunca
podrán ser 1.5 o 2.3.
Continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo o
rango. Por ejemplo, los litros de leche ordeñados podrán se 1.5 o 10.3 etc.
FRECUENCIAABSOLUTA:
La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en
un estudio estadístico. ... La suma de las frecuencias absolutas es igual al número
total de datos, que se representa por N. Para indicar resumidamente estas sumas
se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.
FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA:
Tras tener los datos ordenados y tabulados, la frecuencia acumulada se obtiene
simplemente de ir sumando una clase o grupo de la muestra con la anterior (primer
grupo + segundo grupo, primer grupo + segundo grupo + tercer grupo y así
sucesivamente hasta llegar a acumular del primer grupo al último).

7. FRECUENCIARELATIVA:
Frecuencia es el número de veces que se repite un determinado acto o suceso. La
frecuencia relativa es el cuociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la
muestra. Esta frecuencia nos permite hacer comparaciones de muestras de distinto
tamaño.
FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA:
Una vez se obtienen, se calcula la frecuencia relativa de cada elemento como la
división de la frecuencia absoluta entre el total de elementos N=30. Se pueden
calcular las frecuencias relativas acumuladas en porcentaje (%) multiplicándolas
por 100.