Presentancion

1. Estadística
Dr. Juan Agramón

2. Lineamientos de la clase
Respeto
Entregar
trabajos a
tiempo
Calidad
Buen
ambiente
Trabajo en
equipo
Mejora
continua
Participación

3. Ponderación
Examen 10%
Etapa 1 15%
Etapa 2 15%
Etapa 3 10%
Participacion 20%
PIA 30%

4. I.-Inicial: panorama general de la
estadística
• Conocimientos previos: naturaleza,
etapas de investigación social y funciones
de la estadística
• Estadística descriptiva y estadística
inferencial
• link libro de apoyo: link libro:
https://www.academia.edu/24221520/Fu
ndamentos_de_estad%C3%ADstica_en_la
_investigaci%C3%B3n_social_Levin

5. Razones por la que el investigador social
emplea la estadística
• Todos realizan “Pronósticos sabios”
• Eventos: aceptar una cita, predecir algún
resultado político, económico, resolver
un examen, invertir en un mercado,
negocio, etc.

6. La naturaleza de la investigación social
• En el ámbito científico, el investigador realiza hipótesis,
que han de ser comprobadas a través de una
investigación.
• Hipótesis alternativa (Hi) indica que un parámetro de
población es más pequeño, más grande o diferente del
valor hipotético de la hipótesis nula. La hipótesis
alternativa es lo que usted podría pensar que es cierto
o espera probar que es cierto.
• Ejemplo de Hipótesis: Los niños con mayor índice de
desatención familiar, tienen más probabilidad a atacar a
alguien de su entorno.
• Para esto, es necesario preguntar o encuestar a niños
que tengan desatención, como aquellos que no tengan
desatención, para poder realizar una comparativa y
mostrar resultados.

7. Hipótesis
• Hipótesis nula: La hipótesis nula (H0) es una
hipótesis que el investigador trata de
refutar, rechazar o anular.
• Generalmente, "nula" se refiere a la opinión
general de algo, mientras que la hipótesis
alternativa es lo que el investigador
realmente piensa que es la causa de un
fenómeno.
• Hi: Las políticas universitarias actuales
influyen significativamente en la
comercialización de tecnologías en las
universidades del área metropolitana.
• Ho: Las políticas universitarias actuales no
influyen significativamente en la
comercialización de tecnologías en las
universidades del área metropolitana.
• Ej: Se rechaza Ho; Se acepta Hi.

8. ¿Necesario comprobar hipótesis?
• Los soldados del sur de aclimataron más fácilmente
que los soldados del norte, en las calientes aguas del
mar del sur, que los soldados del norte.
• ..
• .

9. Naturaleza y etapas de la investigación
social y funciones de la estadística
• Se ha de contrastar una hipótesis
con la realidad social
• -Se delimita a una hipótesis
contrastable, (problema a
estudiar)
• -Delimitar instrumentos
(cuestionario, entrevistas).
• -Recopilación de datos
• -Análisis de datos
• -Comunicación de datos ante un
auditorio (artículo, conferencia,
revista).

10. Hipótesis
contrastadas
• Hi: los hombres tienen mayor
ansiedad que las mujeres
• Ho: las mujeres tienen mayor
ansiedad que los hombres
• Se acepta Ho, se rechaza Hi,
etc..

11. Naturaleza y etapas de la investigación social y funciones de
la estadística
Organización de datos: ordinales, nominales
y por intervalos, frecuencia simple y
agrupada y rango percentil
• Es necesario agrupar, organizar, resumir,
sintetizar los datos recabados en las
encuestas, entrevistas, etc. de la propia
investigación.
• Los números tienen tres funciones:
• -Para categorizar el nivel nominal de la
medición.
• -Para determinar el rango o el orden al
nivel ordinal de la medición.
• -Para obtener montajes al nivel de
intervalo de la medición.

12. Organización de datos: ordinales, nominales y por intervalos,
frecuencia simple y agrupada y rango percentil
• Nivel nominal: involucra el proceso de
denominar o “etiquetar”, colocar casos
dentro de categorías.
• Ej: cuántas personas tienen prejuicios
ante el racismo (1) u cuántas no (2). Con
los números (1) y (2)
correspondientemente.
• Sexo: femenino, masculino
• Partidos: liberal, conservador,
independiente.
• De tal manera que ya se puede
categorizar a los encuestados y sus
resultados correspondientes.

13. Organización de datos: ordinales, nominales y por intervalos,
frecuencia simple y agrupada y rango percentil
• Nivel ordinal: se emplea cuando se busca ordenar en términos
del grado que poseen.
• Ejemplos1:
• Clase baja, clase media, clase intermedia.
• Ejemplo 2:
• Ejemplo 3:
En estos ejemplo no se puede
determinar a qué grado Roberta
tienen menos prejuicio que Patricia o
Aldo.

14. Organización de datos: ordinales, nominales y por intervalos,
frecuencia simple y agrupada y rango percentil
• Nivel por intervalos: nos muestra tanto el orden de las
categorías, como la distancia que exacta entre ellas.
• Las medidas pueden utilizar medidas constantes, como grados
Celsius, centavos, pesos, metros, etc.

15. Funciones de la estadística
• Cuando se emplean números para cuantificar datos en nivel nominal,
ordinal, o de intervalos, es probable que se emplee la estadística como un
instrumento para (1) describir o (2) toma de decisiones.
• Caso: se obtienen resultados de 80 estudiantes de un examen con
calificaciones que varían entre 0 y 100.
• Se pueden aplicar técnicas como el ordenar los resultados de menor a
mayor.
• El ordenar por intervalos, cuántas personas sacaron de 70 a 100, por
ejemplo.
• Se pueden organizar las calificaciones gráficamente, por ejemplo de 0-10,
20-29 hasta 90-99. por lo cual, facilitaría visualizar qué segmento o
intervalo cuenta con más alumnos con dichas calificaciones.
•

16. Funciones de la estadística
•
De esta forma, se pueden elaborar tendencias en las distribuciones de los
puntajes. De manera que se puede llamar a la estadística como un conjunto
de técnicas para reducir datos cuantitativos a un número de términos
descriptivos y simples.

17. Funciones de la estadística
• Toma de decisiones: es necesario llegar a inferencias, es decir formular y comprobar
hipótesis. Estos es basado, ya sea en toda una población o alguna muestra.
• Hipótesis nula: que estamos encontrando una respuesta que nosotros no contemplamos en
base a nuestros elementos.
• Hipótesis Hi: es la que tratamos probar usando evidencia empírica que existe o
comprobación del modelo, etc.
• Aunque se haya recabado de la manera correcta el muestreo, cabe la posibilidad del error.
Esto como consecuencia del generalizar. La estadística puede utilizarse con el fin de
generalizar resultados con un alto nivel de seguridad.
• Hi: es más probable que los estudiantes hayan probado mariguana, que las universitarias.
• Ho: no es más probable que los estudiantes hayan probado mariguana, que las universitarias

18. Funciones de la estadística
• La MUESTRA se emplea para garantizar la
viabilidad de una investigación.
• Ej: Estudio que contempla 20,000
estudiantes (10,000 hombres y 10,000
mujeres).
• Representan estos resultados, diferencias
verdaderas con la población? (200
observaciones de 20,000).
• Las pruebas de Chi cuadrada, así como el
mantener un rango de error de 5 %, garantiza
el descartar el error.
• En este contexto, la Estadística es un
conjunto de técnicas para tomar decisiones
que ayuden a los investigadores a hacer
inferencias de las muestras poblacionales y,
en consecuencia a comprobar hipótesis
relativas a la naturaleza de la realidad social.

19. Distribuciones de frecuencia de datos nominales
• Pasos:
• Recolección de datos
• Análisis de datos
• Obtener resultados
• Probar hipótesis
• Se ha de asignar un título, así como un número a las tablas.
• .
• .
• .
• N=100

20. Distribuciones de frecuencia de datos nominales
• Si se quiere investigar si en realidad es la misma proporción de hombres y mujeres en
manifestaciones derechistas e izquierdistas, se ha de agarrar 100 de cada estrato social.
• .
• .
• .
• .
• .¿Cómo realizar una comparación cuándo existen grupos dispares en número de población o
universo?
• Distribuciones de frecuencia por tamaño (proporción y porcentaje).
• .P=f/N H/N=.3
• Si se desea sacar el porcentaje solo se multiplica dicho índice por 100,,, resultado por
cien=30%.
• Emplear ejemplo dónde existan dos poblaciones con distinto número total de
participantes.

21. Distribuciones de
frecuencia de datos
nominales
• Razones: método para estandarizar por tamaño
• Ej: blancos y negros, dónde negros= 150, blancos igual a 100
• Razón= f1/f2 = 150/100=3/2 … entonces, existen 3
entrevistados negros por cada dos blancos.
• Realizar razón de hombres y mujeres en el salón
• Tasas: es una clase de razón que es más ampliamente utilizada
por los investigadores. Por ejemplo las tasas de reproducción,
muerte, crimen, divorcio, dónde se comparan los casos de
cualquier grupo o subcategoría con el número de casos de otro
subgrupo, para presentar comparaciones entre datos reales y
potenciales.
• Por ejemplo el número de nacimientos o matrimonios para una
determinada población… las tasas usualmente se calculan entre
cada mil casos potenciales…

22. Distribuciones de frecuencia de datos nominales
Tasas: ej: Número de divorcios entre cada mil matrimonios.
Ej: Si ocurrieran 500 nacimientos entre cada 4000 mujeres en edad de concebir, se puede
decir que hubo _____nacimientos de cada 1000 mujeres.
Ejercicio
• : se pueden emplear tasas de divorcios entre blancos y negros, nacimientos entre blancos
y negros, etc.
• (Mencionar más ejemplos)
• Si ocurrieran 230 reprobados entre cada 4000 estudiantes, se puede decir que hubo _ de
cada mil.
• 57.5_reprobados de cada 1000 estudiantes.…

23. Distribuciones de frecuencia de datos nominales
• Tasa de cambio: es comparar una población en dos puntos a un tiempo.
• Realizar un ejercicio de tasa de cambio
• .
• .
• .
• .
• .
• .

24. Distribuciones de frecuencia simples de datos ordinales y por intervalos
• Los datos nominales no se han de enlistar en un orden en particular.
• En contraste, las distribuciones ordinales representan el grado en que está presenta una
característica en particular. Por ejemplo del valor más alto al más bajo. (Resultados de un
examen)
• .
• .
• .
• .
• .
• Se puede implementar una distribución de frecuencia agrupada, donde cada grupo obtenga
más de un puntaje, denominado como intervalo de clase, cuyo tamaño es determinado por
el puntaje obtenido.

25. Actitud hacia la
guerra f
Fuertemente
favorable 0
Algo favorable 1
Ligeramente
favorable 2
Ligeramente
desfavorable 4
Algo desfavorable 10
Fuertemente
desfavorable 21
Total 38
0
5
10
15
20
25
f
f

26. Distribuciones de frecuencia simples de datos ordinales y por intervalos
• Hay que determinar el intervalo de clase=.. Hay que ordenar los valores,
posteriormente sacar el rango entre el número de intervalos
• Rango= Valor máximo-valor mínimo 98-50=48
• No. De intervalos=se puede definir propiamente o emplear la Regla de
Sturges
• Regla de Sturges= 1+3.322 LOG n , donde n es el no. de datos, sin embargo el
investigador suele decidir en base a sus objetivos personales.
• Amplitud =Rango /entre el número de intervalos,, Ej: 48/10=4.8, por lo cual se
procede a redondear hacia el número 5.
clases X
50-54 52
55-59 57

27. Distribuciones de frecuencia simples de datos ordinales y por intervalos
Marca de clase es el punto medio
• El intervalo de clase 95-99 cuenta con las calificaciones 95, 96, 97, 98, 99.
• Límite de clase: cada intervalo tiene un límite superior y uno inferior. ¿dónde
acomodar un puntaje de 94.6?, o 54.2? El problema se resuelve redondeando al
número par más cercano. Por ejemplo el 59.6, iría al intervalo 60-64 y el 84.6, al 80-84.
• Punto medio o “marca de clase”, es el promedio entre el límite superior e inferior de
una clase. (52-48) (puntaje más alto+ puntaje más bajo /2)= 50)
clases X
50-54 52
55-59 57

29. Frecuencia acumulada link:
https://www.youtube.com/watch?v=CuKr7GzohbI&t=568s
• Realizar ejercicio de frecuencia acumulada y relativa.

30. Rango percentil
La escala de rangos percentiles (100 unidades), cuenta con varias escalas. Los deciles
dividen la escala de rangos percentiles entre diez. Si un caso está localizado en el
primer decil (rango percentil=10), significa que el 10 por ciento de los casos caen
abajo de él.
Los rangos percentiles que se dividen entre 4 cuartiles. Si un puntaje está en el
segundo cuartil (rango percentil=50), significa que 50% de los casos caen debajo de él.
Agregar ejemplo de tabla de distribución

31. Rango percentil
• Podemos encontrar el rango percentil de un puntaje, un solo número que indique el porcentaje de casos en una
distribución que cae por debajo de un puntaje dado. Si un puntaje de 80 tiene un rango percentil de 95% de los
estudiantes en un curso, significa que 95% de los estudiantes recibieron puntajes más bajos que 80. En cambio, si
el 80 obtiene un rango percentil de 45%, significa que solo 45% de los estudiantes obtuvieron puntaje más bajos
que 80……..
• Ejemplo de ejercicio: Rango percentil para un puntaje de 92, el cual ocurre en el intervalo de 90-99.
• .
• .
• .
• .
• .
• .
• .
Casi el 91 % recibió un puntaje por
debajo del 92.

32. Ejercicios

33. Ejercicios

35. Reporte etapa 1
•
• Explica con ejemplos la Diferencia entre Estadística cuantitativa/ cualitativa
• • Buscar notas electrónicas donde se emplee la media, moda, mediana, probabilidad, porcentaje,
una de cada una por lo menos. (1 de cada uno)
• • Estadística descriptiva y estadística inferencial (cuál es la diferencia entre las dos). Reflexionar
sobre la definición de cada una e incluir al menos 3 ejemplos de cada una en reportes en noticias
de internet, Notas estadísticas, etc.(screen shots) Poner la imágen en el trabajo de la evidencia.
• • Encuestar a dos grupos de contraste sobre preferencias de consumo o sobre alguna
percepción en específico (incluir al menos 3 preguntas) (EMPLEANDO MÉTODO DE SI/NO EN LAS
RESPUESTAS) (30 encuestados de cada población)
• • Encuestar a dos grupos de contraste sobre preferencias de consumo o sobre alguna percepción
en específico (EMPLEANDO escala likert) (incluir al menos 3 preguntas) (30 encuestados de cada
población)
• Contestar problemas de la etapa 1 a mano (slides 30, 31 y 32), (Datos de integrantes con pluma
en cada hoja si hubiese problemas donde se impliquen el uso de procedimientos)