1. JOHN DUVAN AGUDELO
RAMÓN SPENCER VALENCIA
JHONY VELEZ CÁSTRO
VICTOR RAÚL BEDOYA
JUAN ESTEBAN VALENCIA
2.
Es la parte de las matemáticas
que se ocupa de los métodos
para
recoger, organizar, r
esumir y analizar
datos, así como
para sacar conclusiones
válidas y tomar
decisiones razonables
basadas en tal análisis.
ESTADISTICA
3.
El objetivo básico de la estadística es hacer inferencia
o inducir acerca de una población con base a la
información contenida en una muestra.
OBJETIVO
4.
Estamos interesados si nuestra población juvenil
consume o no (droga). De manera que nuestro
objetivo es saber con toda la exactitud posible, que
fracción de toda nuestra población juvenil consume
droga.
OBJETIVO
5.
Se divide en dos: descriptiva e inferencial.
Descriptiva: Se define como la ciencia que
sistematiza, recoge, ordena y presenta los datos
referentes a un asunto, fenómeno o problema de
investigación
CLASES DE
ESTADISTICA
6.
Ejemplo:
En una entrevista a 1100 electores, se obtuvo la
siguiente información:
el candidato del Partido Conservador un 44% de los
encuestados, mientras que un 45% optó por el
candidato del Partido Liberal y aún se mantiene un 11%
indeciso.
DESCRIPTIVA
7.
Inferencial: Se requiere utilizar
técnicas, procesamientos y análisis estadísticos
obtenidos en la muestra, Generalmente, este tipo de
análisis emplea como herramienta básica el cálculo
de probabilidades y se lleva cabo para exponer
relaciones de causa y efecto, así como probar
hipótesis y teorías científicas.
INFERENCIAL
8.
Ejemplo:
Si el 51% de la personas votaron por el partido
conservador, se deduce que el otro 49% de las personas
votaron por otro partido y esto quiere decir que el
partido conservador gano las elecciones.
INFERENCIAL
9.
Una población es un conjunto de todos los elementos
que estamos estudiando, acerca de los cuales
intentamos sacar conclusiones y aun es presentan
una característica común.
Ejemplo: El conjunto de estudiantes pertenecientes al
SENA miembros del programa ADSI.
POBLACIÓN
10.
Una muestra debe ser definida en base de la
población determinada, y las conclusiones que se
obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la
población en referencia.
Ejemplo: digamos que la población son todos los
habitantes de Colombia y la muestra vendría siendo
los habitantes de la ciudad de Medellín.
MUESTRA
11.
Ejemplo:
Consideremos como una población a los estudiantes
de ADSI pertenecientes al SENA, determinando por
lo menos dos caracteres;
Ejemplo: sexo, edad, etc.
MUESTRA
12.
Es una técnica que sirve para obtener una o más
muestras de población. Este se realiza una vez que se
ha establecido un marco maestral representativo de
la población.
Ejemplo: Consideremos como una población a los
estudiantes de ADSI pertenecientes al
SENA, ejemplo: Edad
MUESTREO
13.
En estadística existen cuatro tipos de variables:
Cualitativas: Son las variables que expresan distintas
cualidades, características o modalidad. Cada
modalidad que se presenta se denomina atributo o
categoría y la medición consiste en una clasificación
de dichos atributos.
VARIABLES
14.
Variables cuantitativas: Son las variables que
se expresan mediante cantidades numéricas.
Variables independientes: Son las que el
investigador escoge para establecer
agrupaciones en el estudio, clasificando
intrínsecamente a los casos del mismo.
VARIABLES
15.
Variables dependientes: Son las variables de
respuesta que se observan en el estudio y que
podrían estar influenciadas por los valores de las
variables independientes.
VARIABLES
16.
Es una ordenación en forma de tabla de los datos
estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia
correspondiente.
Existen tres clases de frecuencia: frecuencia
absoluta, acumulada y relativa.
TABLA DE
FRECUENCIA
17.
TABLA DE
FRECUENCIA
Frecuencia absoluta: es el número de veces que se
repite un determinado valor en un estudio
estadístico. Se representa por fi.
Ejemplo: La suma de las frecuencias absolutas es
igual al número total de datos, que se representa
por N.
18.
Frecuencia relativa: es el cociente entre la frecuencia
absoluta de un determinado valor y el número total
de datos.
La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.
Ejemplo: si la frecuencia absoluta es 5 y el total de
entrevistados es 9, entonces dividimos 5/15=0,33333
TABLA DE
FRECUENCIA
19.
Frecuencia acumulada: es la suma de las frecuencias
absolutas de todos los valores inferiores o
iguales al valor considerado. Se representa por Fi.
TABLA DE
FRECUENCIA
20.
Medidas de tendencia central
La medidas de centralización nos indican en torno a
qué valor (centro) se distribuyen los datos.
Las medidas de centralización son: mediana, moda y
media.
MEDIDAS DE
TENDENCIA CENTRAL
21.
Moda: Es el valor que tiene mayor frecuencia
absoluta. Se representa por Mo. Ejemplo:
2-4-5-5-6-7-8-8-8 . La moda es el 8.
Mediana: Es el valor que ocupa el lugar central de
todos los datos cuando éstos están ordenados de
menor a mayor. La mediana se representa por Me.
Ejemplo: -1_2_3 R//=3. -4_5_6_7 R//=5.5
MEDIDAS DE
TENDENCIA CENTRAL
22.
Media: Es el valor obtenido al sumar todos los datos
y dividir el resultado entre el número total.
Ejemplo: 8-4-3-6-4/5=4
MEDIDAS DE
TENDENCIA CENTRAL