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ESTADÍSTICA: CONCEPTOS

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¿Qué es la estadística?
Objetivos
Que deberían saber al terminar esta clase:
Que queremos significar por estadística
Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial.
Que es una población y que una muestra.
Que es una variable, el dato y los datos
Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una estadística
Distinguir cuando una variable es cualitativa y cuando cuantitativa.
Distinguir entre una variable discreta y continua.
Distinguir las distintas escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y
de razón
Estadística es la ciencia de:
 Recolectar
 Describir
 Organizar
 Interpretar
para transformarlos en información,
para la toma mas eficiente de
decisiones.
Datos
 Organismos oficiales.
 Diarios y revistas.
 Políticos.
 Deportes.
 Marketing.
 Control de calidad.
 Administradores.
 Investigadores científicos.
 Médicos
 etc.
 Estadística Descriptiva: Método de
recolectar, organizar, resumir y
presentar los datos en forma
informativa.
 Ejemplo 1: Los datos del Censo de población de 2010.
 Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en el
el municipio.
 Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Puesto
Sanitario el último año.
 Estadística inferencial: Métodos usados
para determinar algo acerca de la
población, basado en una muestra.
 Población(1)
es la colección, o conjunto,
de individuos, objetos o eventos cuyas
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ESTADÍSTICA: CONCEPTOS

  • 1. ¿Qué es la estadística? Objetivos Que deberían saber al terminar esta clase: Que queremos significar por estadística Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial. Que es una población y que una muestra. Que es una variable, el dato y los datos Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una estadística Distinguir cuando una variable es cualitativa y cuando cuantitativa. Distinguir entre una variable discreta y continua. Distinguir las distintas escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón
  • 2. Estadística es la ciencia de:  Recolectar  Describir  Organizar  Interpretar para transformarlos en información, para la toma mas eficiente de decisiones. Datos
  • 3.  Organismos oficiales.  Diarios y revistas.  Políticos.  Deportes.  Marketing.  Control de calidad.  Administradores.  Investigadores científicos.  Médicos  etc.
  • 4.  Estadística Descriptiva: Método de recolectar, organizar, resumir y presentar los datos en forma informativa.  Ejemplo 1: Los datos del Censo de población de 2010.  Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en el el municipio.  Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Puesto Sanitario el último año.
  • 5.  Estadística inferencial: Métodos usados para determinar algo acerca de la población, basado en una muestra.  Población(1) es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas.  Muestra es un subconjunto de la población de interés. (1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimo
  • 7.  Parámetro: Valor numérico que resume todos los datos de una población completa. Se utilizan letras griegas para simbolizar un parámetro como ser µ y σ .  Ejemplos: La calificación “promedio” del secundario en el de inscribirse a las becas.  Estadística: Valor numérico que resume los datos de una muestra. Se utilizan letras del alfabeto español para simbolizarlas como ser x y s .  Ejemplo: La edad “promedio” registrada en una encuesta de 150 consumidores de choripanes. Parámetro y Estadística
  • 8.  Ejemplo 1: Una encuesta desarrollada por IBOPE, en marzo 2002, dice que el rating de radio en el Gran Buenos Aires esta encabezado por FM 98.3 MEGA con un 1.5% seguido por FM 95.9 ROCK & POP con 1.18%  Ejemplo 2: De acuerdo con una encuesta desarrollada por Prince & Cook sobre telefonía residencial en el 2001, el gasto mensual promedio por cliente es de $90.30. A nivel nacional.  Ejemplo 3: El INDEC informó que la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del mes de mayo de 2002 reporto la tasa mas alta de desempleo que ascendió al 24.3% a nivel nacional Tipos de Estadística (ejemplos de estadística inferencial)
  • 9.  Variable: Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o muestra.  Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo.  Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus ingresos mensuales son de “$685”, “2” son de sexo femenino y “2” masculino. Variable
  • 10. Variable (cont.)  Datos: Conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los elementos que pertenecen a la población o muestra.  Ejemplo1: El conjunto de 54 “cantidad de miembros” recolectados de 54 familias residentes en La Tigra.  Ejemplo2: El conjunto de las “calificaciones” de los 43 estudiantes del curso 4º 1º.
  • 11.  Cualitativa o de Atributos Clasifica o describe un elemento de la población. Los valores que puede asumir no constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, no son significativas.  Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto, etc.. 1-7 Tipos de Variables
  • 12. Tipos de Variables(cont.) • Cuantitativa o Numérica Cuantifica un elemento de la población. Los valores que puede asumir constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios,son significativas. • Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos, Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..
  • 13.  Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas.  Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir ciertos valores y normalmente hay huecos entre ellos. Son conteos normalmente.  Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3 ......)  Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...) 1-9 Tipos de Variables(cont.)
  • 14.  Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas.  Cuantitativas Continuas: puede asumir cualquier valor dentro del rango de medición. Normalmente se miden magnitudes como ser longitud, superficie, volumen, peso, tiempo, dinero  Ejemplo 1: Peso al nacer.  Ejemplo 2: Salario de un empleado  Ejemplo 3: Tiempo de viaje en colectivo entre La Tigra y La Clotilde. 1-9 Tipos de Variables(cont.)
  • 15. 1-12 Escalas de Medición • Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal. • Nominal: los elementos solo pueden ser clasificados en categorías pero no se da un orden o jerarquía • Ejemplo 1: Barrio de residencia de los alumnos . • Ejemplo 2: Color de ojos • Ejemplo 3: Simpatizante de un club de futbol
  • 16. 1-12 Escalas de Medición • Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal. • Ordinal: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores no se pueden realizar o no son significativas. • Ejemplo 1: Grado de satisfacción en el uso de un servicio público . • Ejemplo 2: Ocupación
  • 17. Escalas de Medición • Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón. • Intervalo: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas.La diferencia entre dos valores consecutivos es de tamaño constante y no existe el 0 absoluto. • Ejemplo: Temperatura en grados Celsius
  • 18. Escalas de Medición • Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón. • Razon: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas. Existe el 0 absoluto, es decir la ausencia de la variable medida. • Ejemplo 1: Tiempo de vuelo. • Ejemplo 2: Ingresos familiares
  • 19. N o m in a l O r d in a l E s c a la d e m e d ic ió n C u a lita tiv a o A tr ib u to In te r v a lo R a z ó n E s c a la d e m e d ic ió n D is c r e ta C o n tin u a C u a n tita tiv a o N ú m e r ic a V a r ia b le s