Dr. JOSÉ ALFREDO GUERRERO SOSA
guerrerososa@hotmail.com
CIDETE VERAGUAS
Changuinola, 22-10-2015
GOD´S NOT DEAD
“El pensamiento estadístico será
algún día tan necesario para el
ciudadano competente, como la
habilidad de leer y escribi...
SIR RONALD A. FISHER
LONDRES, 17 DE FEBRERO DE 1890 – ADELAIDA, 29 DE JULIO
DE 1962
SIR RONALD A. FISHER
Sir Ronald A. Fisher es el primero en establecer las
bases de un buen arte de la teoría, de la prácti...
¿Qué es la Estadística?
La Estadística es una ciencia que proporciona
metodología, métodos, técnicas, que se utilizan para...
ALGUNOS CAMPOS DE LA
ESTADÍSTICA
Algunos campos de investigación usan la estadística tan
extensamente que tienen terminolo...
ALGUNOS CAMPOS DE LA
ESTADÍSTICA
Estadística en planificación
Estadística en investigación
Estadística en restauración de ...
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ESTADÍSTICA
Estadística computacional
Estadística en ciencias de la salud
Investigación de operacione...
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ESTADÍSTICA
Estadística en ingeniería
Geografía y sistemas de información geográfica, más
específicam...
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ESTADÍSTICA
Agroindustria, Tecnología de Alimentos, Calidad y
Análisis Control Estadístico de Proceso...
ESTADÍSTICA EN LENGUAJE
COTIDIANO
Hoy en día la toma de decisiones es una tarea
muy importante para Investigadores, Gerent...
ESTADÍSTICA EN LENGUAJE
COTIDIANO
Los institutos, oficinas, departamentos de estadística
juegan un papel muy importante en...
ESTADÍSTICA EN LENGUAJE
COTIDIANO
Por esa razón, los usuarios finales de los datos
estadísticos demandan alta calidad en l...
FUENTES DE DATOS PARA EL ANÁLISIS
ESTADÍSTICO
1. DATOS PROVENIENTES DE ARCHIVOS. BASES
HISTÓRICAS. PÚBLICAS O PRIVADAS
2. ...
¿En qué consiste en el proceso de muestreo?
ETAPAS
1.- Definir la Población en Estudio
2.- Determinar el Marco Muestral
3....
SELECCIÓN TÉCNICAS O MÉTODOS DE MUESTREO
Muestreos
Probabilísticos
Muestreos No
Probabilísticos o
Intencional
-Aleatorio s...
SELECCIÓN TÉCNICAS O MÉTODOS DE MUESTREO
Muestreos
Probabilísticos
El investigador puede establecer:
a) Grado de Represent...
Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a
Estudios Experimentales y Observacionales 19
DISEÑO DE EXPERIMENTOS
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Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a
Estudios Experimentales y Observacionales 20
Principios Básicos Del Dis...
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Estudios Experimentales y Observacionales 21
PRINCIPIOS BÁSICOS DEL DIS...
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Estudios Experimentales y Observacionales 22
DEFINICIONES BÁSICAS
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Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a
Estudios Experimentales y Observacionales 23
Experimento Unifactorial: ...
Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a
Estudios Experimentales y Observacionales 24
Error Experimental: Descri...
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Diseños
experimentales
Diseños entre-grupos
Diseños intra-sujetos o
de medidas repetidas
Simple
Factorial
Diseños mixto...
CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS
Según el propósito del estudio
Experimentales Observacionales
Según la cronología de las obse...
PROCESO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
La investigación científica es un proceso que tiene
como finalidad lograr un conocimie...
PROCESO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
La investigación:
Es un procedimiento reflexivo sistemático, controlado
y critico, que...
PROCESO DE INVESTIGACIÓN
ÁREA TEMÁTICA
FORMULACIÓN
DEL PROBLEMA
DELIMITACIÓN
DEL PROBLEMA
FORMULACIÓN DEL
MARCO TEÓRICO
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IDEA PRELIMINAR
SITUACIÓN
PROBLEMÁTICA
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MARCO TEÓRICO
Permitirá estructurarla
Se selecciona un
Por el cua...
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MODELO LINEAL SIMPLE
SUPERFICIE DE RESPUESTA
MÉTODOS MULTIVARIADOS
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La estadÍstica en el proceso de la investigación científica

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Contiene la presentación realizada por el Dr. José Alfredo Guerrero S. para el III Congreso Internacional de Ciencias y Tecnología, CRUBO 2015

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La estadÍstica en el proceso de la investigación científica

  1. 1. Dr. JOSÉ ALFREDO GUERRERO SOSA guerrerososa@hotmail.com CIDETE VERAGUAS Changuinola, 22-10-2015
  2. 2. GOD´S NOT DEAD
  3. 3. “El pensamiento estadístico será algún día tan necesario para el ciudadano competente, como la habilidad de leer y escribir” H.G. Wells (1930)
  4. 4. SIR RONALD A. FISHER LONDRES, 17 DE FEBRERO DE 1890 – ADELAIDA, 29 DE JULIO DE 1962
  5. 5. SIR RONALD A. FISHER Sir Ronald A. Fisher es el primero en establecer las bases de un buen arte de la teoría, de la práctica ESTADÍSTICA. Sus contribuciones son fáciles de identificar: desde el diseño de experimentos ANOVA (análisis de varianza) y el modelo lineal general, por medio de verosimilitud, máxima verosimilitud, información, consistencia y eficiencia, pasando por suficiencia, e intervalo de confianza, prueba de significancia, familia de exponenciales, familia de transformaciones y análisis discriminante lineal
  6. 6. ¿Qué es la Estadística? La Estadística es una ciencia que proporciona metodología, métodos, técnicas, que se utilizan para Planificar, Recolectar, Organizar, Procesar, Analizar e Interpretar, el comportamiento de los “DATOS de una Población o para inferir acerca de una parte de ella (Muestra), tal que permita cumplir con los Objetivos establecidos, en trabajos de intervención, investigación científica o de carácter institucional.
  7. 7. ALGUNOS CAMPOS DE LA ESTADÍSTICA Algunos campos de investigación usan la estadística tan extensamente que tienen terminología especializada. Ciencias actuariales Física estadística Estadística industrial Estadística espacial Matemática estadística Estadística en medicina Estadística en medicina veterinaria y zootecnia Estadística en nutrición Estadística en agronomía
  8. 8. ALGUNOS CAMPOS DE LA ESTADÍSTICA Estadística en planificación Estadística en investigación Estadística en restauración de obras Estadística en literatura Estadística en astronomía Estadística en antropología (antropometría) Estadística en historia Estadística militar Geoestadística Bioestadística Estadísticas de negocios Estadística para las Ciencias Jurídicas
  9. 9. ALGUNOS CAMPOS DE LA ESTADÍSTICA Estadística computacional Estadística en ciencias de la salud Investigación de operaciones Estadísticas de consultoría Estadística de la educación, la enseñanza, y la formación Estadística en comercialización o mercadotecnia Cienciometría Estadística del medio ambiente Estadística en epidemiología Econometría (estadística económica)
  10. 10. ALGUNOS CAMPOS DE LA ESTADÍSTICA Estadística en ingeniería Geografía y sistemas de información geográfica, más específicamente en análisis de Variabilidad Espacial Demografía Estadística en psicología (psicometría) Calidad y productividad (Indicadores) Estadísticas sociales (para todas las ciencias sociales) Cultura estadística Prospectiva
  11. 11. ALGUNOS CAMPOS DE LA ESTADÍSTICA Agroindustria, Tecnología de Alimentos, Calidad y Análisis Control Estadístico de Procesos Quimiometría Confiabilidad estadística Procesamiento de imágenes Estadísticas Deportivas Bibliometría Estilometría Mercadeo Sondeos de Opinión y Encuestas
  12. 12. ESTADÍSTICA EN LENGUAJE COTIDIANO Hoy en día la toma de decisiones es una tarea muy importante para Investigadores, Gerentes, Directores, Políticos o Gente de negocios. Estas personas necesitan información de alta calidad que les reporten datos estadísticos sobre aspectos sociales, demográficos, industriales, económicos, políticos, financieros, deportivos, culturales, de salud, etc. etc. para llevar a cabo su trabajo. (Estadísticos e Indicadores)
  13. 13. ESTADÍSTICA EN LENGUAJE COTIDIANO Los institutos, oficinas, departamentos de estadística juegan un papel muy importante en proveer estos datos estadísticos a la sociedad y para los decisores. El trabajo en un instituto de estadística no es fácil. La sociedad cambia muy rápido así como todos sus aspectos, y además, la gente puede tratar una gran cantidad de datos en potentes ordenadores personales, obteniendo así sus propias conclusiones.
  14. 14. ESTADÍSTICA EN LENGUAJE COTIDIANO Por esa razón, los usuarios finales de los datos estadísticos demandan alta calidad en los trabajos elaborados por los institutos de estadística. Es relevante entonces entender la importancia de la Calidad de los Datos. Y más aún, los trabajos en los institutos de estadística deben realizarse en cortos períodos de tiempo con recursos bastante limitados, por lo general.
  15. 15. FUENTES DE DATOS PARA EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO 1. DATOS PROVENIENTES DE ARCHIVOS. BASES HISTÓRICAS. PÚBLICAS O PRIVADAS 2. DATOS PROVENIENTES DE MÉTODOS DE MUESTREO 3. DATOS PROVENIENTES DE PLANES EXPERIMENTALES 4. ESTUDIOS OBSERVACIONALES
  16. 16. ¿En qué consiste en el proceso de muestreo? ETAPAS 1.- Definir la Población en Estudio 2.- Determinar el Marco Muestral 3.- Seleccionar la Técnica de Muestreo 4.- Determinar el Tamaño de la Muestra 5.- Ejecutar el Proceso de Muestreo 6.- Análisis e Interpretación de Resultados
  17. 17. SELECCIÓN TÉCNICAS O MÉTODOS DE MUESTREO Muestreos Probabilísticos Muestreos No Probabilísticos o Intencional -Aleatorio simple -Aleatorio sistemático -Estratificado -Por conglomerados -Por Etapas -Polietápico -Por conveniencia -Con fines especiales -Por cuotas -De juicio
  18. 18. SELECCIÓN TÉCNICAS O MÉTODOS DE MUESTREO Muestreos Probabilísticos El investigador puede establecer: a) Grado de Representatividad de la Muestra b) Margen de Error c) Nivel de Confianza Muestreos No Probabilísticos o Intencional El investigador puede seleccionar los elementos a estudiar según su juicio personal, sin hacer usos de las leyes del azar.
  19. 19. Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a Estudios Experimentales y Observacionales 19 DISEÑO DE EXPERIMENTOS El diseño de experimentos se refiere a la estructura del experimento considerando: i) El conjunto de tratamientos incluidos en el estudio. ii) El conjunto de unidades experimentales utilizadas en el estudio. iii) Las reglas y procedimientos por los cuales los tratamientos son asignados a las unidades experimentales. iv) Las medidas o evaluaciones que se hacen a las unidades experimentales luego de aplicar los tratamientos.
  20. 20. Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a Estudios Experimentales y Observacionales 20 Principios Básicos Del Diseño De Experimentos 1) Control Local: son las acciones empleadas por el investigador para disminuir o controlar el error experimental • Técnica • Selección De Unidades Experimentales Homogéneas • Bloqueo • Selección del Diseño Experimental Adecuado • Utilización De Covariables 2) Replicación como un medio para estimar la variancia del error experimental • Proporciona medias para estimar la variancia del error experimental • Permite aumentar la precisión para estimar las medias de los tratamientos. • Da seguridad contra resultados anormales por accidentes no previstos.
  21. 21. Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a Estudios Experimentales y Observacionales 21 PRINCIPIOS BÁSICOS DEL DISEÑO DE EXPERIMENTOS 3) Aleatorización para validar la estimación de la variancia del error experimental. Consiste en aplicar en forma aleatoria los tratamientos a las unidades experimentales. La aleatorización tiende a promediar entre los tratamientos cualquier efecto sistemático presente de forma que las comparaciones entre tratamientos midan sólo los efectos de los tratamientos mismos.
  22. 22. Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a Estudios Experimentales y Observacionales 22 DEFINICIONES BÁSICAS Variable Respuesta: es la variable en estudio, aquella cuyos cambios se desean estudiar. Es la variable dependiente. Factor: es la variable independiente. Es la variable que manipula el investigador, para estudiar sus efectos sobre la variable dependiente. Nivel Del Factor: es cada una de las categorías, valores o formas específicas del factor. Factor Cualitativo: sus niveles se clasifican por atributos cualitativos. Factor Cuantitativo: sus niveles son cantidad numérica en una escala. Factores Observacionales: El investigador registra los datos pero no interfiere en el proceso que observa. Factores Experimentales: El investigador intenta controlar completamente la situación experimental.
  23. 23. Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a Estudios Experimentales y Observacionales 23 Experimento Unifactorial: es aquel en el se estudia un solo factor. Experimento Multifactorial: es aquel en el que se estudia simultáneamente más de un factor. Tratamientos: Conjunto de condiciones experimentales que serán impuestas a una unidad experimental en un diseño elegido. En experimentos unifactoriales, un tratamiento corresponde a un nivel de factor. En experimentos multifactoriales, un tratamiento corresponde a la combinación de niveles de factores. Unidad Experimental: es la parte más pequeña de material experimental expuesta al tratamiento, independientemente de otras unidades.
  24. 24. Análisis de Modelos Estadísticos y su aplicación a Estudios Experimentales y Observacionales 24 Error Experimental: Describe la variación entre las unidades experimentales tratadas de forma idéntica e independiente. Orígenes del error experimental: •Variación natural entre unidades experimentales •Variabilidad en la medición de la respuesta •Imposibilidad de reproducir idénticas condiciones del tratamiento de una unidad a otra •Interacción de tratamientos con unidad experimental •Cualquier factor externo Tratamiento Control: Un control al que no se le aplica tratamiento revelará las condiciones en que se realiza el experimento. Mediciones: Son los valores de la variable dependiente, obtenidos de las unidades experimentales luego de la aplicación de tratamientos.
  25. 25. 25 Diseños experimentales Diseños entre-grupos Diseños intra-sujetos o de medidas repetidas Simple Factorial Diseños mixtos Simple Factorial ESTRATEGIA DE COMPARACIÓN CANTIDAD DE VARIABLES INDEPENDIENTES
  26. 26. CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS Según el propósito del estudio Experimentales Observacionales Según la cronología de las observaciones Prospectivos Retrospectivos Según el número de mediciones Longitudinales Transversales
  27. 27. PROCESO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA La investigación científica es un proceso que tiene como finalidad lograr un conocimiento objetivo, es decir, verdadero, sobre determinados aspectos de la realidad, a fin de utilizarla para guiar la practica transformadora del hombre. Investigar es simplemente una sistemática y refinada técnica de pensar, que emplea herramientas, instrumentos y procedimientos especiales con objeto de obtener una solución mas adecuada a un problema que seria imposible realizar con medios ordinarios. USO DEL METODO CIENTÍFICO.
  28. 28. PROCESO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA La investigación: Es un procedimiento reflexivo sistemático, controlado y critico, que permite descubrir nuevos hechos o datos, relaciones o leyes, en cualquier campo del conocimiento humano La investigación científica, consiste en el examen de los problemas, sin otro limite que la demostración y verificación de la verdad, esto independientemente de los dogmas, de la religión, de la política, etc. La investigación científica exige: libertad de investigación, de expresión y de discusión.
  29. 29. PROCESO DE INVESTIGACIÓN ÁREA TEMÁTICA FORMULACIÓN DEL PROBLEMA DELIMITACIÓN DEL PROBLEMA FORMULACIÓN DEL MARCO TEÓRICO OPERACIONALIZACIÓN (INDICADORES) DISEÑO CONCRETO TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS SÍNTESIS Y CONCLUSIONES ANÁLISIS DE LOS DATOS PROCESAMIENTO DE DATOS DATOS 1 RESPUESTA 2 3 4 6 8 75 12 11 10 9
  30. 30. IDEA PRELIMINAR SITUACIÓN PROBLEMÁTICA PROBLEMA OBJETIVO MARCO TEÓRICO Permitirá estructurarla Se selecciona un Por el cual se plantea un Que permite articular Consistente con PROGRAMA FINANCIERO La propuesta de investigación Se inicia con una Si es necesario PROGRAMA DE TRABAJO Cuyo cumplimiento debe establecer MÉTODO HIPÓTESISCONTRIBUCIÓN PERSONAL Del cual emanan MODELO PARTICULAR Que es la Se someten a pruebas a través RELEVANTE JUSTIFICAR LA INVESTIGACIÓN Debe ser Que permita Evidencia para evaluar Con base en ellos se Construye el
  31. 31. SONDEOS DE OPINIÓN
  32. 32. MODELO LINEAL SIMPLE
  33. 33. SUPERFICIE DE RESPUESTA
  34. 34. MÉTODOS MULTIVARIADOS
  35. 35. MÉTODOS MULTIVARIADOS
  36. 36. MERCADEO
  37. 37. INGENIERÍA GENÉTICA
  38. 38. GEOESTADÍSTICA
  39. 39. ESTUDIAR, CONOCER, INTERPRETAR Y SABER
  40. 40. MUCHAS GRACIAS

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