Este documento trata sobre estadística social e introduce conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística permite llevar a cabo investigación científica mediante la recolección, organización y presentación de datos (estadística descriptiva) y efectuar estimaciones, hipótesis y predicciones (estadística inferencial). También define conceptos como estimación puntual, estimador insesgado, eficiencia, consistencia e intervalo de confianza para la estimación de parámetros poblac

1. ESTADISTICA
SOCIAL
Demetrio Ccesa Rayme
Cecilia Gonzales Falero

2. ESTADISTICA
Es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo
el proceso relacionado de la estadística con
la investigación científica
ESTADISTICA
DESCRIPTIVA
• Recolecta, organiza,
resume y presenta
los datos de forma
informativa.
ESTADISTICA
INFERENCIAL
• Efectúa
estimaciones,
hipótesis y
predicción.

3. ESTIMACIONES
 SIGNO DE ESTIMACION
 ESTIMACION ESTADISTICA
 ESTIMACION NUMERICA
Marca que por ley debe ser impresa en productos, con el que
se da fe que cumplen los criterios exigidos de volumen
nominal y masa.
Serie de técnicas de análisis numérico para aproximar el valor
numérico de una expresión matemática.
Conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado
de un parámetro de una población a partir de los datos
proporcionados por una muestra.

4. ESTIMACION PUNTUAL
 Una estimación es puntual cuando
se usa un solo valor extraído de la
muestra para estimar el
parámetro desconocido de la
población.Al valor usado se le
llama estimador.

5. ESTIMADOR
INSESGADO
Error de estimación
EFICIENCIA
CONSISTENCIA
Un estimador es una regla que establece
cómo calcular una estimación basada en las
mediciones contenidas en una muestra
estadística.
Un estimador es insesgado si su
distribución tiene como valor esperado
al parámetro que se desea estimar.
obtener mejores estimaciones cuanto mayor
sea el número de individuos “muestra”.
preferir el de menor varianza y diremos que
éste estimador es más eficiente
es el valor absoluto de la diferencia entre una
estimación particular y el valor del parámetro.

7. ESTIMACION POR INTERVALOS
Consiste en la obtención de un intervalo dentro del cual
estará el valor del parámetro estimado
Variabilidad
del Parámetro
Error de
Estimación
Valor α
Límite de
Confianza
Valor
crítico
Intervalo
de
confianza
puede obtenerse una aproximación en los datos aportados, se usa como
medida de esta variabilidad la desviación típica poblacional y se denota σ.
contiene al parámetro estimado con un determinado nivel de confianza. Pero
a veces puede cambiar este intervalo cuando la muestra no garantiza un
axioma o un equivalente circunstancial.
es el valor absoluto de la diferencia entre una estimación particular y el valor del
parámetro.
Es la probabilidad de que el verdadero valor del parámetro estimado en la
población se sitúe en el intervalo de confianza obtenido.
Es la probabilidad de fallar en nuestra estimación
se basa en la interpretación subjetiva de la probabilidad, el cual considera a
ésta como un grado de creencia con respecto a la incertidumbre.

8. ESTIMACION BAYESIANA
El enfoque bayesiano se basa en la
interpretación subjetiva de la probabilidad,
el cual considera a ésta como un grado de
creencia con respecto a la incertidumbre.
generalmente se basa en grados de creencia, o
probabilidades subjetivas, en el proceso de inducción y
no necesariamente declara proveer un método
objetivo de inducción.