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ESTADÍSTICA
1
 Alumno: Edgar Heriberto
Gonzalez Medina.
 Profesora: Wendolyn Sandoval
Albinez.
 Licenciatura en administración
de empresas.
1.2.DEFINICIÓ
N DE
ESTADÍSTICA
Y SU
RELACIÓN
CON LA
ADMINISTRA
CIÓN DE
EMPRESAS.
 La estadística se refiere a las técnicas mediante
las cuales se recopilan, organizan y analizan
datos cuantitativos.
 Para un administrador es de suma importancia,
ya que los datos estadísticos son clave en la
consecución de las metas y objetivos
empresariales.
 A través de los pronósticos, se pueden prever las
perdidas en los resultados de los estados
financieros futuros, y de esta manera se pueden
tomar decisiones bien sea la reducción de costos
y gastos, planear estrategias que ayuden al
mejoramiento de la empresa.
El método estadístico consiste en una secuencia de procedimientos para el manejo de los datos
cualitativos y cuantitativos de la investigación.
Método cualitativo: El método cualitativo es un estudio exploratorio de investigación. Sirve para indagar
causas subyacentes, emociones y valores antes de que se empiece a desarrollar una hipótesis. La idea de
este tipo de investigación es descubrir y entender por qué se da un fenómeno o comportamiento.
Método cuantitativo: Es un método de investigación sistemático. Es decir, se trata de datos conducidos
en un enfoque creado para dar respuestas a una investigación específica.
 Dicho manejo de datos tiene por propósito la
comprobación, en una parte de la realidad, de una o
varias consecuencias verificables deducidas de la
hipótesis general de la investigación.
 Las características que adoptan los procedimientos
propios del método estadístico dependen del diseño
de investigación seleccionado para la comprobación
de la consecuencia verificable en cuestión.
 El método estadístico tiene las siguientes etapas:
 1. Recolección (medición)
 2. Recuento (cómputo)
 3. Presentación
 4. Síntesis
 5. Análisis
 1.Recoleccion: En esta etapa se recoge la
información cualitativa y cuantitativa señalada
en el diseño de la investigación. En vista de que
los datos recogidos suelen tener diferentes
magnitudes o intensidades en cada elemento
observado (por ejemplo el peso o la talla de un
grupo de personas), a dicha información o datos
también se les conoce como variables.
 2.Recuento: En esta etapa del método
estadístico la información recogida es sometida
a revisión, clasificación y cómputo numérico.
En términos generales puede decirse que el
recuento consiste en la cuantificación de la
frecuencia conque aparecen las diversas
características medidas en los elementos en
estud io; por ejemplo: el número de personas de
sexo femenino y el de personas de sexo masculino
o el número de niños con peso menor a 3 kilos y
el número de niños con peso igualo mayor a dicha
cifra.
 3.Presentacion: En esta etapa se elaboran los cuadros y los gráficos que permiten una
inspección precisa y rápida de los datos. Presentar la misma información tanto en un
cuadro como en su correspondiente gráfico permite obtener una clara idea de la distribución
de las frecuencias de las características estudiadas.
 4.Síntesis: En esta etapa la información es resumida en forma de medidas que permiten
expresar de manera sintética las principales propiedades numéricas de grandes series o
agrupamientos de datos. La condensación de la información, en forma de medidas llamadas
de resumen , tiene por propósito facilitar la comprensión global de las características
fundamentales de los agrupamientos de datos.
 5.Análisis: En esta etapa , mediante fórmulas estadísticas apropiadas y el uso de tablas
específicamente diseñadas, se efectúa la comparación de las medidas de resumen
previamente calculadas : por ejemplo, si antes se han calculado los promedios de peso de
dos grupos de personas sometidas a diferentes dietas, el análisis estadístico de los datos
consiste en la comparación de ambos promedios con el propósito de decidir si parece haber
diferencias significativas entre tales pro medíos.
1.3 RAMAS
DE LA
ESTADÍSTIC
A
 La estadística se divide en dos grandes áreas:
estadística descriptiva y estadística inferencial,
las cuales comprenden la estadística aplicada.
 Además de estas dos áreas, existe la estadística
matemática, la cual comprende las bases teóricas
de la estadística.
 1:Estadística Descriptiva:
 La estadística descriptiva es la rama de la
estadística que describe o resume de forma
cuantitativa (medible) características de una
colección de una recolección de información.
 Algunas de las medidas comúnmente utilizadas en
la estadística descriptiva para describir un
conjunto de datos son las medidas de tendencia
central y las medidas de variabilidad o dispersión.
 En cuanto a las medidas de tendencia central, se
utilizan medidas como la media, la mediana y la
moda. Mientras que en las medidas de
variabilidad se utilizan la varianza, la curtosis,
etc.
 La estadística descriptiva suele ser la primera parte
a realizar en un análisis estadístico. Los resultados
de estos estudios suelen ser acompañados de
gráficos, y representan la base de casi cualquier
análisis cuantitativo (medible) de datos.
 2.Estadística Inferencial:
 La estadística inferencial se diferencia de la
estadística descriptiva principalmente por el uso de
la inferencia y la inducción.
 Es decir, esta rama de la estadística busca deducir
propiedades de una población estudiada, es decir, no
solo recolecta y resume los datos, sino que busca
explicar ciertas propiedades o características a
partir de los datos obtenidos.
 En este sentido, la estadística inferencial implica
obtener las conclusiones correctas de un análisis
estadístico realizado mediante estadística
descriptiva.
 Estadística paramétrica:
 Comprende los procedimientos estadísticos basados en la
distribución de los datos reales, los cuales se determinan mediante
un número finito de parámetros (número que resume la cantidad
de datos derivados de una variable estadística).
 Estadística no paramétrica:
 Esta rama de la estadística inferencial comprende los
procedimientos aplicados en pruebas y modelos estadísticos en los
cuales su distribución no se ajusta a los llamados criterios
paramétricos. Al ser los datos estudiados los que definen su
destribución, está no puede ser definida previamente.
 La estadística no paramétrica es el procedimiento que debe ser
elegido al desconocer si los datos se ajustan a una distribución
conocida, de manera que pueda ser un paso previo al procedimiento
paramétrico.
 Así mismo, en un prueba no paramétrica, las posibilidades de error
se disminuyen mediante el uso de tamaños muestrales adecuados.
 3.Estadística matemática:
 Se ha mencionado de igual forma la existencia
de la Estadística Matemática, como disciplina
de la estadística.
 Esta consiste en una escala previa en el estudio
de la estadística, en la cual usan la teoría de la
probabilidad (rama de las matemáticas que
estudia los fenómenos aleatorios) y otras ramas
de las matemáticas.
 La estadística matemática consiste en la
obtención de información a partir de los datos y
utiliza técnicas matemáticas tales como:
análisis matemático, álgebra lineal, análisis
estocástico, ecuaciones diferenciales, etc. Así, la
estadística matemática ha sido influenciada por
la estadística aplicada.
 Clasificación de variables estadísticas. Una variable
obedece a un valor fluctuante el cual le corresponde un
determinado hecho a medir, una variable se constituye en
una medida que permite configurar unos parámetros a
investigar.
 Variable cualitativa:
 Como su nombre lo indica son variables que resultan de
la medición o bien categorización de ciertos rasgos
perceptibles de la población objeto de estudio.
 Estos rasgos obedecen a características definidas que
permiten señalarlos e incluso identificarlos, tales como
condiciones de salud, de género, o incluso pueden llegar a
ser casi medibles pero no de forma numérica, un ejemplo
de esto, son las escalas de medición en los grupos de
escolaridad a temprana edad, bajo las variables aprobado
o no aprobado.
 Variable cuantitativas:
 Son aquellas que obedecen a cantidades numéricas,
dado que las mismas se corresponden con un dato
traducible en números pudiendo ser fácilmente
identificables e incluso representables en gráficas
acorde a escalas de números.
 Variable Independiente:
 Es aquella que se asigna o pertenece a un valor no
cambiable siendo esta fija en su dimensión.
 En cuanto a los procesos investigativos, las variables
independientes se consideran como un factor
desencadénate del objeto de estudio, siendo este un
valor referencial para mecanismos de cambio.
 En efecto, una variable independiente permite
modificaciones una vez que se involucra.
 Variable dependiente:
 Esta es la variable que resulta modificables gracias a
la intervención de la variable dependiente.
 Variable interviniente:
 Este es el factor que se introduce con la finalidad de poder
hacer variaciones entre los valores que están siendo
estudiados.
 Variable moderadora:
 Es aquella que actúa tal cual una variable independiente,
pero con la excepción de que puede hacer cambios
moderados.
 Con total independencia de su denominación, las variables
son valores que de una forma u otra, contribuyen a
determinar la dinámica operatoria de los fenómenos
estudiados.
 Estas variables representan la sistematización
cuantificada de las relaciones de causa y efecto, en
consecuencia son la manifestación pura de la intervención
de determinados agentes para la producción de un hecho
en específico, de aquí la relevancia de su estudio.

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Estadisticas I

  • 1. ESTADÍSTICA 1  Alumno: Edgar Heriberto Gonzalez Medina.  Profesora: Wendolyn Sandoval Albinez.  Licenciatura en administración de empresas.
  • 2. 1.2.DEFINICIÓ N DE ESTADÍSTICA Y SU RELACIÓN CON LA ADMINISTRA CIÓN DE EMPRESAS.  La estadística se refiere a las técnicas mediante las cuales se recopilan, organizan y analizan datos cuantitativos.  Para un administrador es de suma importancia, ya que los datos estadísticos son clave en la consecución de las metas y objetivos empresariales.  A través de los pronósticos, se pueden prever las perdidas en los resultados de los estados financieros futuros, y de esta manera se pueden tomar decisiones bien sea la reducción de costos y gastos, planear estrategias que ayuden al mejoramiento de la empresa.
  • 3. El método estadístico consiste en una secuencia de procedimientos para el manejo de los datos cualitativos y cuantitativos de la investigación. Método cualitativo: El método cualitativo es un estudio exploratorio de investigación. Sirve para indagar causas subyacentes, emociones y valores antes de que se empiece a desarrollar una hipótesis. La idea de este tipo de investigación es descubrir y entender por qué se da un fenómeno o comportamiento. Método cuantitativo: Es un método de investigación sistemático. Es decir, se trata de datos conducidos en un enfoque creado para dar respuestas a una investigación específica.
  • 4.  Dicho manejo de datos tiene por propósito la comprobación, en una parte de la realidad, de una o varias consecuencias verificables deducidas de la hipótesis general de la investigación.  Las características que adoptan los procedimientos propios del método estadístico dependen del diseño de investigación seleccionado para la comprobación de la consecuencia verificable en cuestión.  El método estadístico tiene las siguientes etapas:  1. Recolección (medición)  2. Recuento (cómputo)  3. Presentación  4. Síntesis  5. Análisis
  • 5.  1.Recoleccion: En esta etapa se recoge la información cualitativa y cuantitativa señalada en el diseño de la investigación. En vista de que los datos recogidos suelen tener diferentes magnitudes o intensidades en cada elemento observado (por ejemplo el peso o la talla de un grupo de personas), a dicha información o datos también se les conoce como variables.  2.Recuento: En esta etapa del método estadístico la información recogida es sometida a revisión, clasificación y cómputo numérico. En términos generales puede decirse que el recuento consiste en la cuantificación de la frecuencia conque aparecen las diversas características medidas en los elementos en estud io; por ejemplo: el número de personas de sexo femenino y el de personas de sexo masculino o el número de niños con peso menor a 3 kilos y el número de niños con peso igualo mayor a dicha cifra.
  • 6.  3.Presentacion: En esta etapa se elaboran los cuadros y los gráficos que permiten una inspección precisa y rápida de los datos. Presentar la misma información tanto en un cuadro como en su correspondiente gráfico permite obtener una clara idea de la distribución de las frecuencias de las características estudiadas.  4.Síntesis: En esta etapa la información es resumida en forma de medidas que permiten expresar de manera sintética las principales propiedades numéricas de grandes series o agrupamientos de datos. La condensación de la información, en forma de medidas llamadas de resumen , tiene por propósito facilitar la comprensión global de las características fundamentales de los agrupamientos de datos.  5.Análisis: En esta etapa , mediante fórmulas estadísticas apropiadas y el uso de tablas específicamente diseñadas, se efectúa la comparación de las medidas de resumen previamente calculadas : por ejemplo, si antes se han calculado los promedios de peso de dos grupos de personas sometidas a diferentes dietas, el análisis estadístico de los datos consiste en la comparación de ambos promedios con el propósito de decidir si parece haber diferencias significativas entre tales pro medíos.
  • 7. 1.3 RAMAS DE LA ESTADÍSTIC A  La estadística se divide en dos grandes áreas: estadística descriptiva y estadística inferencial, las cuales comprenden la estadística aplicada.  Además de estas dos áreas, existe la estadística matemática, la cual comprende las bases teóricas de la estadística.  1:Estadística Descriptiva:  La estadística descriptiva es la rama de la estadística que describe o resume de forma cuantitativa (medible) características de una colección de una recolección de información.  Algunas de las medidas comúnmente utilizadas en la estadística descriptiva para describir un conjunto de datos son las medidas de tendencia central y las medidas de variabilidad o dispersión.  En cuanto a las medidas de tendencia central, se utilizan medidas como la media, la mediana y la moda. Mientras que en las medidas de variabilidad se utilizan la varianza, la curtosis, etc.
  • 8.  La estadística descriptiva suele ser la primera parte a realizar en un análisis estadístico. Los resultados de estos estudios suelen ser acompañados de gráficos, y representan la base de casi cualquier análisis cuantitativo (medible) de datos.  2.Estadística Inferencial:  La estadística inferencial se diferencia de la estadística descriptiva principalmente por el uso de la inferencia y la inducción.  Es decir, esta rama de la estadística busca deducir propiedades de una población estudiada, es decir, no solo recolecta y resume los datos, sino que busca explicar ciertas propiedades o características a partir de los datos obtenidos.  En este sentido, la estadística inferencial implica obtener las conclusiones correctas de un análisis estadístico realizado mediante estadística descriptiva.
  • 9.  Estadística paramétrica:  Comprende los procedimientos estadísticos basados en la distribución de los datos reales, los cuales se determinan mediante un número finito de parámetros (número que resume la cantidad de datos derivados de una variable estadística).  Estadística no paramétrica:  Esta rama de la estadística inferencial comprende los procedimientos aplicados en pruebas y modelos estadísticos en los cuales su distribución no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Al ser los datos estudiados los que definen su destribución, está no puede ser definida previamente.  La estadística no paramétrica es el procedimiento que debe ser elegido al desconocer si los datos se ajustan a una distribución conocida, de manera que pueda ser un paso previo al procedimiento paramétrico.  Así mismo, en un prueba no paramétrica, las posibilidades de error se disminuyen mediante el uso de tamaños muestrales adecuados.
  • 10.  3.Estadística matemática:  Se ha mencionado de igual forma la existencia de la Estadística Matemática, como disciplina de la estadística.  Esta consiste en una escala previa en el estudio de la estadística, en la cual usan la teoría de la probabilidad (rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios) y otras ramas de las matemáticas.  La estadística matemática consiste en la obtención de información a partir de los datos y utiliza técnicas matemáticas tales como: análisis matemático, álgebra lineal, análisis estocástico, ecuaciones diferenciales, etc. Así, la estadística matemática ha sido influenciada por la estadística aplicada.
  • 11.  Clasificación de variables estadísticas. Una variable obedece a un valor fluctuante el cual le corresponde un determinado hecho a medir, una variable se constituye en una medida que permite configurar unos parámetros a investigar.  Variable cualitativa:  Como su nombre lo indica son variables que resultan de la medición o bien categorización de ciertos rasgos perceptibles de la población objeto de estudio.  Estos rasgos obedecen a características definidas que permiten señalarlos e incluso identificarlos, tales como condiciones de salud, de género, o incluso pueden llegar a ser casi medibles pero no de forma numérica, un ejemplo de esto, son las escalas de medición en los grupos de escolaridad a temprana edad, bajo las variables aprobado o no aprobado.
  • 12.  Variable cuantitativas:  Son aquellas que obedecen a cantidades numéricas, dado que las mismas se corresponden con un dato traducible en números pudiendo ser fácilmente identificables e incluso representables en gráficas acorde a escalas de números.  Variable Independiente:  Es aquella que se asigna o pertenece a un valor no cambiable siendo esta fija en su dimensión.  En cuanto a los procesos investigativos, las variables independientes se consideran como un factor desencadénate del objeto de estudio, siendo este un valor referencial para mecanismos de cambio.  En efecto, una variable independiente permite modificaciones una vez que se involucra.  Variable dependiente:  Esta es la variable que resulta modificables gracias a la intervención de la variable dependiente.
  • 13.  Variable interviniente:  Este es el factor que se introduce con la finalidad de poder hacer variaciones entre los valores que están siendo estudiados.  Variable moderadora:  Es aquella que actúa tal cual una variable independiente, pero con la excepción de que puede hacer cambios moderados.  Con total independencia de su denominación, las variables son valores que de una forma u otra, contribuyen a determinar la dinámica operatoria de los fenómenos estudiados.  Estas variables representan la sistematización cuantificada de las relaciones de causa y efecto, en consecuencia son la manifestación pura de la intervención de determinados agentes para la producción de un hecho en específico, de aquí la relevancia de su estudio.