La estadística es la ciencia de recolectar, describir e interpretar datos. Involucra información numérica y gráficos para resumir datos y sus interpretaciones. Se divide en estadística descriptiva, que describe datos muestrales, y estadística inferencial, que interpreta valores resultantes de técnicas descriptivas. La recolección de datos implica definir objetivos, variables, poblaciones, diseñar muestreos y recolectar datos a través de encuestas, experimentos u observaciones.
2. La estadística se ha convertido en un lenguaje universal de
lasa ciencias.
El uso cuidadoso de métodos estadísticos te permitirá
obtener información precisa a partir de datos.
Estos métodos incluyen:
Definir cuidadosamente la situación.
Recolectar datos.
Resumir con precisión los datos.
Derivar y comunicar conclusiones significativas.
3. La estadística involucra
Información, números, y gráficos visuales para resumir
esta información y sus interpretación
Definición de estadística:
Ciencia de recolectar, describir e interpretar datos.
4. La estadística se divide en dos áreas:
Estadística Descriptiva: Se incluye la recolección,
presentación y descripción de datos muéstrales.
Estadística Inferencial: Se refiere a la técnica de
interpretar los valores que resultan a partir de la técnicas
descriptivas.
5. Algunos usos de la estadística
En educación se utiliza la estadística descriptiva para
mostrar los resultados de los exámenes.
En ciencia se recolectan y se analizan los datos
resultantes de experimentos.
En el gobierno todo el tiempo se recolectan muchos tipos
de datos estadísticos.
6. Población como la idea fundamental de estadística
Población: Colección o conjunto de individuos, objetos o eventos
cuyas propiedades se analizan.
Dos tipos de población:
Finita: Cuando la membresía de una población puede
mencionarse físicamente.
Infinita: La membresía es ilimitada.
Las poblaciones grandes son difíciles de estudiar por tanto se
acostumbra seleccionar una muestra y estudiarla.
7. Muestra: Un subconjunto en una población.
Una muestra consiste en los individuos, objetos y mediciones
seleccionados de la población por el recolectar de la
muestra.
Variable: Una característica de interés acerca de cada
elemento individual de una población o muestra.
Valor de datos: El valor de la variable asociado con un
elemento de una población o muestra. Este valor puede
ser un número, una palabra o un símbolo.
Datos: Es el conjunto de valores recolectados de la
variable para cada uno de los elementos que pertenecen a
la muestra.
8. Experimento: Actividad planificada cuyos resultados
producen un conjunto de datos.
Parámetro: Valor numérico que resume todos los datos de
una población entera. Para cada parámetro existe un
estadístico muestral.
Estadístico: Este describe la muestra de la misma forma
que el parámetro describe a la población.
9. Tipos de variables
1. Variable cualitativa, categórica o atributo : Describe o jerarquiza un
elemento de una población.
Nominal: Caracteriza, describe o nombra un elemento de una
población.
Ordinal: Incorpora una posición ordenada o clasificación.
2. Variable cuantitativa o numérica: Cuantifica un elemento de una
población.
Discreta: Puede asumir un número contable de valores.
Intuitivamente, la variable discreta puede asumir cualquier valor
correspondiente a puntos aislados a lo largo de un intervalo lineal.
Continua: Puede asumir un número incontable de valores.
Intuitivamente, la variable puede asumir cualquier valor a lo largo de
un intervalo lineal.
10. Muestreo
Es Imposible estudiar una población por lo tanto se utiliza
el muestro para ello debemos tener buenos datos.
Es necesario usar métodos de muestreo (recolección de
datos) que producirán datos que sean representativos de
la población y no segados.
Método de muestreo: Proceso de selección de ítems o
eventos que se convertirán en muestra.
Método de muestreo sesgado: Producen datos que
sistemáticamente difieren de la población modelo.
Método de muestreo no sesgado: Produce datos que
son representativos de la población original.
11. Métodos de muestreos utilizados
Muestra de conveniencia: llamada muestra puntual,
cuando los ítems se eligen arbitrariamente y una forma no
estructurada de la población.
Muestra voluntaria: Consiste en los resultados
recolectados de aquellos elementos de la población que se
eligen para aportar la información necesaria para su propia
iniciativa.
12. Proceso de recolección de datos
Definir los objetivos de la encuesta.
Definir la variable y la población de interés.
Definir como recolectar datos y los esquemas de medición
de datos.
Recolección de la muestra, seleccionar los sujetos a
muestrear y recolectar datos.
Revisar el proceso de muestreo ala completar la
recolección.
13. Para la recolección de datos son experimentos y estudios
observacionales.
En un experimento el investigador controla o modifica el
entorno y observa el efecto sobre la variable de bajo
estudio.
Estudio observacional: El investigador no modifica el
entorno y no controla el proceso de observar.
Encuestas: Son estudios observacionales de personas.
Un censo se compila si todo elemento en la población puede
mencionarse o enumerarse y observarse.
14. Cuando se selecciona una muestra para una encuesta, es
necesario construir un marco muestral.
Marco muestral: Lista o conjunto de los elementos que
pertenecen a la población de la cual se extraerá la
muestra.
Este debe ser representativo para la población.
Posteriormente es el diseño muestral, y este se divide en
dos categorías.
Muestras dirigidas
Muestras probabilísticas
Marco muestral
15. Muestras probabilísticas
Muestreo sencillo: Los elementos se tratan igual.
Se divide en dos:
Muestra aleatoria simple: Elemento o marco muestral tiene
la misma probabilidad de ser elegido.
Muestra sistemática: Se selecciona cada k-énesimo
termino del marco muestral, a partir de un primer elemento,
que se selecciona aleatoriamente de los primeros k
elementos.
16. Métodos múltiples
Muestreo aleatorio múltiple: Se subdividen los elementos
y la muestra se elige en más de una etapa. Hace
subdivisiones llamados estratos.
Muestra aleatoria estratificada: Se obtiene al estratificar
la población o marco muestral.
Muestra estratificada proporcional: Se obtiene al
estratificar y seleccionar un número de ítems proporcional
al tamaño de los estratos.
Muestra de conglomerados: Al estratificar la población y
después seleccionar todos los ítems.