El documento presenta conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, parámetro, estadístico, censo, encuesta y tipos de muestreo. Explica que la estadística es la ciencia que sistematiza la recopilación y análisis de datos para deducir leyes de probabilidad y hacer inferencias sobre una población. Se divide en estadística descriptiva, que resume y presenta datos, y estadística inferencial, que saca conclusiones generales sobre una población a partir de una m
El documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variable, parámetro, estadístico, censo y encuesta. Explica que la estadística recopila y analiza datos de una muestra representativa de una población para deducir leyes de probabilidad y tomar decisiones. Además, describe los diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio, estratificado, por conglomerados y sistemático.
El documento define conceptos estadísticos básicos como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica tipos de muestreo, variables y frecuencias. La estadística se utiliza para analizar y resumir datos de una muestra representativa con el fin de inferir características de una población más grande y apoyar la toma de decisiones.
El documento describe los pasos clave en la planificación de una investigación estadística. Primero, se debe definir claramente el objetivo, alcance, fuentes de datos y presupuesto. Luego, se determina la unidad de investigación, su naturaleza cuantitativa o cualitativa, y los límites de tiempo, espacio y tamaño de muestra. Finalmente, el documento explica los diferentes métodos para recolectar los datos, ya sea a través de censos, muestreos probabilísticos o no probabilísticos, encuestas u observ
Este documento presenta tres definiciones de estadística de diferentes autores. La estadística es descrita como una técnica para estudiar fenómenos colectivos mediante observaciones individuales, como una ciencia que estudia métodos para recopilar, organizar y analizar datos para sacar conclusiones, y como el estudio de métodos para recopilar, clasificar, resumir y analizar datos e inferir conclusiones científicas.
1. El documento presenta información sobre la asignatura de Psicoestadística Inferencial del tercer semestre de la carrera de Psicología. Incluye detalles sobre las evaluaciones y su ponderación.
2. Explica brevemente conceptos clave como población, muestra, estadística descriptiva e inferencial. Señala que la estadística inferencial permite generalizar resultados de una muestra a una población y utiliza el razonamiento inductivo.
3. Presenta diferentes tipos de muestras probabilísticas como aleator
1 estadística descriptiva e inferencial sguest8a3c19
Este documento proporciona una introducción a la estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva se refiere a resumir y describir conjuntos de datos, mientras que la estadística inferencial se utiliza para extraer conclusiones más allá de los datos disponibles. También define conceptos clave como variables, muestreo y mediciones descriptivas. Finalmente, enumera algunas fuentes para obtener más información sobre estos temas estadísticos.
Población, muestra y elaboración de instrumentos en investigaciones cuantitat...Evelyn Acevedo
Este documento describe los conceptos de población, muestra e instrumentos en investigaciones cuantitativas. Explica la diferencia entre población y muestra, y los diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico. También cubre los elementos fundamentales en la elaboración de instrumentos para la recolección de datos en este tipo de investigaciones.
El documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variable, parámetro, estadístico, censo y encuesta. Explica que la estadística recopila y analiza datos de una muestra representativa de una población para deducir leyes de probabilidad y tomar decisiones. Además, describe los diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio, estratificado, por conglomerados y sistemático.
El documento define conceptos estadísticos básicos como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica tipos de muestreo, variables y frecuencias. La estadística se utiliza para analizar y resumir datos de una muestra representativa con el fin de inferir características de una población más grande y apoyar la toma de decisiones.
El documento describe los pasos clave en la planificación de una investigación estadística. Primero, se debe definir claramente el objetivo, alcance, fuentes de datos y presupuesto. Luego, se determina la unidad de investigación, su naturaleza cuantitativa o cualitativa, y los límites de tiempo, espacio y tamaño de muestra. Finalmente, el documento explica los diferentes métodos para recolectar los datos, ya sea a través de censos, muestreos probabilísticos o no probabilísticos, encuestas u observ
Este documento presenta tres definiciones de estadística de diferentes autores. La estadística es descrita como una técnica para estudiar fenómenos colectivos mediante observaciones individuales, como una ciencia que estudia métodos para recopilar, organizar y analizar datos para sacar conclusiones, y como el estudio de métodos para recopilar, clasificar, resumir y analizar datos e inferir conclusiones científicas.
1. El documento presenta información sobre la asignatura de Psicoestadística Inferencial del tercer semestre de la carrera de Psicología. Incluye detalles sobre las evaluaciones y su ponderación.
2. Explica brevemente conceptos clave como población, muestra, estadística descriptiva e inferencial. Señala que la estadística inferencial permite generalizar resultados de una muestra a una población y utiliza el razonamiento inductivo.
3. Presenta diferentes tipos de muestras probabilísticas como aleator
1 estadística descriptiva e inferencial sguest8a3c19
Este documento proporciona una introducción a la estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva se refiere a resumir y describir conjuntos de datos, mientras que la estadística inferencial se utiliza para extraer conclusiones más allá de los datos disponibles. También define conceptos clave como variables, muestreo y mediciones descriptivas. Finalmente, enumera algunas fuentes para obtener más información sobre estos temas estadísticos.
Población, muestra y elaboración de instrumentos en investigaciones cuantitat...Evelyn Acevedo
Este documento describe los conceptos de población, muestra e instrumentos en investigaciones cuantitativas. Explica la diferencia entre población y muestra, y los diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico. También cubre los elementos fundamentales en la elaboración de instrumentos para la recolección de datos en este tipo de investigaciones.
Este documento describe los conceptos clave de muestra, población y tipos de muestreo. Explica que una población es el conjunto total de casos de interés, mientras que una muestra es un subconjunto de la población seleccionado siguiendo criterios específicos. Las muestras pueden ser probabilísticas, donde cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado de forma aleatoria, o no probabilísticas, donde la selección depende de otros factores. También describe diferentes métodos de muestreo probabilístico como muestreo
Este documento presenta una introducción a la estadística. Explica que la estadística ha existido por casi 200 años pero se ha aplicado ampliamente más recientemente. Define la estadística como un conjunto de métodos científicos para recopilar, representar, condensar y analizar datos de un sistema en estudio. Finalmente, distingue entre estadística descriptiva, que organiza y analiza la información, e inferencia estadística, que interpreta los resultados para tomar decisiones.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico usa métodos aleatorios para seleccionar la muestra y asegura que cada unidad tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada. Los tipos de muestreo probabilístico discutidos incluyen muestreo aleatorio simple, estratificado, de áreas y por conglomerados. El muestreo no probabilístico usa criterios subjetivos para seleccionar la muestra y no puede generaliz
El documento trata sobre la importancia del muestreo en la investigación científica. Explica que el muestreo permite estudiar una muestra representativa de una población completa de manera más eficiente en términos de tiempo y costo. Describe dos métodos de muestreo, el muestreo aleatorio y el muestreo no aleatorio, y se enfoca en explicar conceptos clave del muestreo aleatorio como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral.
Importancia de la estadística en la investigación científicaCarlos Leon
El documento describe la importancia de la estadística en la investigación científica. Explica que la estadística analiza conjuntos de datos numéricos para revelar leyes y tendencias, y se aplica a áreas como el diseño de experimentos, la estimación de parámetros poblacionales, y el estudio de relaciones entre variables. Además, distingue entre estadística descriptiva, que se enfoca en caracterizar y resumir datos, e inferencia estadística, que permite generalizaciones, predicciones y la toma de decisiones
Este documento presenta un ensayo sobre estadística inferencial como herramienta para el análisis de muestras. Explica conceptos clave de estimación e hipótesis y provee ejemplos de diferentes tipos de estimadores y el procedimiento de cinco pasos para probar hipótesis. El autor concluye que la estadística inferencial es una herramienta útil para realizar suposiciones sobre muestras y características de poblaciones.
Aproximaciones y reflexiones sobre la población y muestra de estudio en la investigación científica. Material preparado para estudiantes universitarios.
Este documento describe la diferencia entre la investigación cuantitativa y cualitativa, enfocándose en sus enfoques de muestreo. La investigación cuantitativa utiliza el muestreo probabilístico con muestras grandes para cuantificar y generalizar conclusiones, mientras que la investigación cualitativa emplea el muestreo intencional con muestras pequeñas para profundizar en detalle en aspectos específicos. Aunque diferentes, ambos enfoques son complementarios para comprender la complejidad de la realidad social.
La estadística se divide en descriptiva y inferencial. La inferencial se relaciona con utilizar datos de una muestra para realizar inferencias sobre la población, incluyendo la estimación de parámetros poblacionales a partir de la muestra ya sea de forma puntual o por intervalo, y las pruebas de hipótesis para determinar si dos muestras son estadísticamente diferentes. El documento analiza los conceptos y métodos de la estadística inferencial como herramienta para evaluar muestras poblacionales.
Este documento describe cómo determinar el tamaño muestral adecuado para estudios epidemiológicos. Explica que el tamaño muestral debe calcularse durante el diseño del estudio para asegurar la precisión y poder estadístico necesarios. Detalla los cálculos para estimar parámetros poblacionales como proporciones y medias, así como para comparar proporciones y medias entre grupos. Proporciona fórmulas y tablas de valores estadísticos para realizar los cálculos de tamaño muestral.
El documento presenta una introducción a la estadística descriptiva y la estadística inferencial. Explica que la estadística descriptiva se utiliza para resumir y visualizar datos, usando tablas, gráficos y parámetros como la media y la desviación estándar. La estadística inferencial permite inferir conclusiones sobre una población a partir de una muestra. También describe las aplicaciones de la estadística en salud pública, como la evaluación de programas y estudios epidemiológicos.
El documento explica los conceptos de población, muestra y muestreo. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra como una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. Explica que existen diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, y la importancia de que la muestra sea representativa para extrapolar los resultados a toda la población.
La estadística inferencial permite obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye conceptos como probabilidad, que mide numéricamente la posibilidad de que ocurra un evento, y métodos de muestreo, que seleccionan una parte representativa de una población para hacer inferencias. Existen tres tipos de probabilidad - clásica, frecuencial y subjetiva - y dos tipos de muestras - probabilísticas y no probabilísticas. La estadística inferencial proporciona herramientas para estudiar datos
El documento describe los conceptos básicos de muestreo en investigación, incluyendo la clasificación de variables, tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como accidental e intencional. Explica que la muestra probabilística permite generalizar los resultados a toda la población, mientras que la no probabilística no, y concluye presentando un adelanto de los contenidos sobre hipótesis estadísticas que se verán en la próxima sesión.
Población, muestra, informantes clave, variable, unidad de análisisJayleth Hd
Este documento define conceptos clave para la investigación cualitativa como población, muestra, informantes clave, variable y unidad de análisis. Explica que la población es el conjunto de elementos con características comunes, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. Describe dos tipos de muestreo, probabilístico y no probabilístico, e informantes clave como personas que pueden ayudar al investigador a acceder a nueva información.
Este documento describe las etapas del proceso de investigación relacionadas con la población y la muestra. Explica que la población se refiere al conjunto total de individuos sobre los cuales se desea estudiar un fenómeno, mientras que la muestra es una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. También destaca la importancia de definir correctamente la población, seleccionar una muestra representativa a través de técnicas de muestreo apropiadas y determinar el tamaño óptimo de la muestra para obtener
Este documento describe los aspectos básicos de la estadística, incluyendo la estadística descriptiva, inferencial y probabilidad. La estadística descriptiva resume y organiza la información en tablas y gráficas para analizarla de manera clara. La estadística inferencial estudia muestras aleatorias para estimar parámetros desconocidos de una población. Finalmente, la probabilidad analiza situaciones cotidianas que involucran el azar.
La estadística es la ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos. Se divide en estadística descriptiva, que analiza y presenta datos de forma básica, e inferencia estadística, que deduce propiedades a partir de muestras pequeñas. La población estadística son los elementos que componen una población, mientras que la muestra estadística es un subconjunto de casos que permite inferir propiedades de la población.
An illusionist cat claims it can perform magic and read minds through a computer screen. It instructs the reader to secretly choose one of six playing cards without clicking or touching, then stare into its eyes to concentrate. Though unable to see the card, the cat professes to know exactly which was selected and claims it has disappeared, surprising the reader. It encourages sharing the message to astonish others.
This paper analyzes how attitudes toward redistribution in the US have changed over time from 1972 to 2010 using data from the General Social Survey. The authors find that while overall support for redistribution has remained flat, the determinants of those attitudes have changed significantly. Younger people and those with lower incomes or less education now support redistribution more, while the attitudes of older people and those with higher incomes or more education have become more polarized. Non-white groups also showed higher support for redistribution, but this difference has decreased over time. These results suggest preferences around redistribution in the US have become more stratified along socioeconomic lines in recent decades.
Este documento describe las características y funciones de Microsoft PowerPoint. Define PowerPoint como un programa de presentaciones que permite agregar texto, imágenes, animaciones y transiciones entre diapositivas. También explica los tipos de barras de herramientas, animaciones como entradas y salidas, y cómo crear hipervínculos entre diapositivas.
Este documento describe los conceptos clave de muestra, población y tipos de muestreo. Explica que una población es el conjunto total de casos de interés, mientras que una muestra es un subconjunto de la población seleccionado siguiendo criterios específicos. Las muestras pueden ser probabilísticas, donde cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado de forma aleatoria, o no probabilísticas, donde la selección depende de otros factores. También describe diferentes métodos de muestreo probabilístico como muestreo
Este documento presenta una introducción a la estadística. Explica que la estadística ha existido por casi 200 años pero se ha aplicado ampliamente más recientemente. Define la estadística como un conjunto de métodos científicos para recopilar, representar, condensar y analizar datos de un sistema en estudio. Finalmente, distingue entre estadística descriptiva, que organiza y analiza la información, e inferencia estadística, que interpreta los resultados para tomar decisiones.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico usa métodos aleatorios para seleccionar la muestra y asegura que cada unidad tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada. Los tipos de muestreo probabilístico discutidos incluyen muestreo aleatorio simple, estratificado, de áreas y por conglomerados. El muestreo no probabilístico usa criterios subjetivos para seleccionar la muestra y no puede generaliz
El documento trata sobre la importancia del muestreo en la investigación científica. Explica que el muestreo permite estudiar una muestra representativa de una población completa de manera más eficiente en términos de tiempo y costo. Describe dos métodos de muestreo, el muestreo aleatorio y el muestreo no aleatorio, y se enfoca en explicar conceptos clave del muestreo aleatorio como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral.
Importancia de la estadística en la investigación científicaCarlos Leon
El documento describe la importancia de la estadística en la investigación científica. Explica que la estadística analiza conjuntos de datos numéricos para revelar leyes y tendencias, y se aplica a áreas como el diseño de experimentos, la estimación de parámetros poblacionales, y el estudio de relaciones entre variables. Además, distingue entre estadística descriptiva, que se enfoca en caracterizar y resumir datos, e inferencia estadística, que permite generalizaciones, predicciones y la toma de decisiones
Este documento presenta un ensayo sobre estadística inferencial como herramienta para el análisis de muestras. Explica conceptos clave de estimación e hipótesis y provee ejemplos de diferentes tipos de estimadores y el procedimiento de cinco pasos para probar hipótesis. El autor concluye que la estadística inferencial es una herramienta útil para realizar suposiciones sobre muestras y características de poblaciones.
Aproximaciones y reflexiones sobre la población y muestra de estudio en la investigación científica. Material preparado para estudiantes universitarios.
Este documento describe la diferencia entre la investigación cuantitativa y cualitativa, enfocándose en sus enfoques de muestreo. La investigación cuantitativa utiliza el muestreo probabilístico con muestras grandes para cuantificar y generalizar conclusiones, mientras que la investigación cualitativa emplea el muestreo intencional con muestras pequeñas para profundizar en detalle en aspectos específicos. Aunque diferentes, ambos enfoques son complementarios para comprender la complejidad de la realidad social.
La estadística se divide en descriptiva y inferencial. La inferencial se relaciona con utilizar datos de una muestra para realizar inferencias sobre la población, incluyendo la estimación de parámetros poblacionales a partir de la muestra ya sea de forma puntual o por intervalo, y las pruebas de hipótesis para determinar si dos muestras son estadísticamente diferentes. El documento analiza los conceptos y métodos de la estadística inferencial como herramienta para evaluar muestras poblacionales.
Este documento describe cómo determinar el tamaño muestral adecuado para estudios epidemiológicos. Explica que el tamaño muestral debe calcularse durante el diseño del estudio para asegurar la precisión y poder estadístico necesarios. Detalla los cálculos para estimar parámetros poblacionales como proporciones y medias, así como para comparar proporciones y medias entre grupos. Proporciona fórmulas y tablas de valores estadísticos para realizar los cálculos de tamaño muestral.
El documento presenta una introducción a la estadística descriptiva y la estadística inferencial. Explica que la estadística descriptiva se utiliza para resumir y visualizar datos, usando tablas, gráficos y parámetros como la media y la desviación estándar. La estadística inferencial permite inferir conclusiones sobre una población a partir de una muestra. También describe las aplicaciones de la estadística en salud pública, como la evaluación de programas y estudios epidemiológicos.
El documento explica los conceptos de población, muestra y muestreo. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra como una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. Explica que existen diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, y la importancia de que la muestra sea representativa para extrapolar los resultados a toda la población.
La estadística inferencial permite obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye conceptos como probabilidad, que mide numéricamente la posibilidad de que ocurra un evento, y métodos de muestreo, que seleccionan una parte representativa de una población para hacer inferencias. Existen tres tipos de probabilidad - clásica, frecuencial y subjetiva - y dos tipos de muestras - probabilísticas y no probabilísticas. La estadística inferencial proporciona herramientas para estudiar datos
El documento describe los conceptos básicos de muestreo en investigación, incluyendo la clasificación de variables, tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como accidental e intencional. Explica que la muestra probabilística permite generalizar los resultados a toda la población, mientras que la no probabilística no, y concluye presentando un adelanto de los contenidos sobre hipótesis estadísticas que se verán en la próxima sesión.
Población, muestra, informantes clave, variable, unidad de análisisJayleth Hd
Este documento define conceptos clave para la investigación cualitativa como población, muestra, informantes clave, variable y unidad de análisis. Explica que la población es el conjunto de elementos con características comunes, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. Describe dos tipos de muestreo, probabilístico y no probabilístico, e informantes clave como personas que pueden ayudar al investigador a acceder a nueva información.
Este documento describe las etapas del proceso de investigación relacionadas con la población y la muestra. Explica que la población se refiere al conjunto total de individuos sobre los cuales se desea estudiar un fenómeno, mientras que la muestra es una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. También destaca la importancia de definir correctamente la población, seleccionar una muestra representativa a través de técnicas de muestreo apropiadas y determinar el tamaño óptimo de la muestra para obtener
Este documento describe los aspectos básicos de la estadística, incluyendo la estadística descriptiva, inferencial y probabilidad. La estadística descriptiva resume y organiza la información en tablas y gráficas para analizarla de manera clara. La estadística inferencial estudia muestras aleatorias para estimar parámetros desconocidos de una población. Finalmente, la probabilidad analiza situaciones cotidianas que involucran el azar.
La estadística es la ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos. Se divide en estadística descriptiva, que analiza y presenta datos de forma básica, e inferencia estadística, que deduce propiedades a partir de muestras pequeñas. La población estadística son los elementos que componen una población, mientras que la muestra estadística es un subconjunto de casos que permite inferir propiedades de la población.
An illusionist cat claims it can perform magic and read minds through a computer screen. It instructs the reader to secretly choose one of six playing cards without clicking or touching, then stare into its eyes to concentrate. Though unable to see the card, the cat professes to know exactly which was selected and claims it has disappeared, surprising the reader. It encourages sharing the message to astonish others.
This paper analyzes how attitudes toward redistribution in the US have changed over time from 1972 to 2010 using data from the General Social Survey. The authors find that while overall support for redistribution has remained flat, the determinants of those attitudes have changed significantly. Younger people and those with lower incomes or less education now support redistribution more, while the attitudes of older people and those with higher incomes or more education have become more polarized. Non-white groups also showed higher support for redistribution, but this difference has decreased over time. These results suggest preferences around redistribution in the US have become more stratified along socioeconomic lines in recent decades.
Este documento describe las características y funciones de Microsoft PowerPoint. Define PowerPoint como un programa de presentaciones que permite agregar texto, imágenes, animaciones y transiciones entre diapositivas. También explica los tipos de barras de herramientas, animaciones como entradas y salidas, y cómo crear hipervínculos entre diapositivas.
Sasaran UPSR, PMR, SPM & STPM 2011 JPN PULAU PINANGnorshipa
This document contains data comparing the 2011 targets and 2010 results for three Malaysian public examinations - UPSR, PMR, and SPM - in the state of Penang against national averages. For each exam and subject, it provides the 2010 pass rate for Penang and nationally, the 2011 Penang target pass rate, and the 2010 Penang and national average grades. It also aggregates some of the data and lists the 2011 targets for overall pass rates and average grades for each exam in Penang and nationally.
Making Sense of the U.S. Economy and Housing Market (Credit Union Webinar Han...NAFCU Services Corporation
Genworth's economist, Nathan Struemph, discusses informative economic updates and forecasts. You get a 360 degree view on economic trends, including a deeper dive into the U.S. housing market and will walk away with the critical information you need to introduce stronger more definitive strategies at your credit union. Recording available at http://www.nafcu.org/genworth.
The document provides information about using the present continuous tense in English. It discusses:
1) How to form the present continuous using "be" verbs like "am/is/are" plus the present participle/gerund ending in "-ing".
2) Common uses of the present continuous to describe actions happening now or ongoing processes.
3) Additional uses with words like "always" and "constantly" to convey irritation about frequent or ongoing actions.
4) Forming yes/no and interrogative sentences in the present continuous.
El documento describe diferentes modalidades o diseños de investigación como documental, de campo experimental y no experimental, y proyecto factible. También cubre temas como tipos de investigación (descriptiva, explicativa, evaluativa), selección de muestra, técnicas de recolección de datos (observación, entrevista, cuestionario), técnicas de análisis (descriptivo, estadístico) y paquetes estadísticos como SPSS y Excel.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de la estadística, incluyendo definiciones de estadística descriptiva e inferencial, población, muestra, variables y niveles de medición. Explica que la estadística es el estudio de conjuntos de datos para identificar patrones y realizar predicciones. Distingue entre estadística descriptiva, que resume datos, e inferencial, que generaliza sobre una población a partir de una muestra. También define conceptos clave como población, muestra, variables cualitativas
El documento define conceptos estadísticos fundamentales como estadística, población, muestra, variables y atributos. Explica que la estadística es la recopilación y análisis de datos numéricos para sacar conclusiones. Define una población como un conjunto de elementos con características comunes y una muestra como una parte representativa de la población. También distingue entre variables, que pueden medirse numéricamente, y atributos, que se expresan con palabras.
Este documento presenta una introducción a la estadística. Define estadística como la ciencia que se encarga de recopilar, ordenar y presentar información de una muestra para inferir sobre una población. Distingue entre estadística descriptiva, que organiza la información de la muestra, y estadística inferencial, que hace inferencias sobre la población. Explica conceptos fundamentales como población, muestra, parámetro, estadígrafo y variable.
El documento presenta información sobre estadística II, incluyendo conceptos como población, muestra, muestreo y tipos de muestreo. Explica que una población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se harán inferencias y una muestra es un subconjunto de casos que representa a la población. También describe diferentes tipos de muestreo como muestreo probabilístico, muestreo aleatorio simple y muestreo estratificado.
El documento presenta los conceptos y terminología básicos de la estadística. Explica que la estadística se ocupa de recoger, organizar, resumir y analizar grandes cantidades de datos para inferir conclusiones. Describe las dos ramas principales como la estadística descriptiva, que se enfoca en describir muestras, y la estadística inferencial, que hace inferencias sobre poblaciones basadas en muestras. También define conceptos clave como población, muestra, variables, datos cualitativos y cuantitat
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variable, dato, parámetro, estadístico, censo, encuesta y tipos de variables. También describe técnicas de muestreo como muestreo aleatorio, estratificado y sistemático, y distingue entre estadística descriptiva e inferencial.
El documento explica conceptos básicos de estadística como su definición, orígenes, clases y componentes. La estadística se divide en descriptiva e inferencial, y estudia el uso de datos de muestras representativas para explicar fenómenos. Incluye elementos como cuadros estadísticos, recolección de información a través de entrevistas y cuestionarios, y la importancia de la estadística para describir cantidades en diversos campos.
Este documento presenta 11 preguntas sobre conceptos básicos de estadística, incluyendo la definición de estadística, su origen, clases, cuadros estadísticos, elementos de recolección de datos, importancia, lugares de aplicación, probabilidad, teoría estadística, técnicas de análisis y disciplinas especializadas. El documento busca explicar la estructura y utilidad de la estadística a través de sus componentes fundamentales.
Este documento presenta 11 preguntas sobre conceptos básicos de estadística. Explora temas como la definición de estadística, su origen, clases, cuadros estadísticos, recolección de datos, importancia, lugares de aplicación, probabilidad, teoría estadística, técnicas de análisis e disciplinas especializadas. El documento busca ayudar a comprender los componentes fundamentales y utilidad de la estadística.
El documento presenta una introducción al análisis de datos, describiendo conceptos como estadística descriptiva e inferencial, población y muestra, variables, medición de datos, clasificación de datos, fuentes de datos, métodos de recolección de datos e instrumentos para la recolección. También incluye un ejemplo práctico de cálculo de medidas de posición y dispersión para un conjunto de datos.
La estadística describe la recolección, organización y análisis de datos numéricos. Incluye conceptos como población, muestra, variable, datos cualitativos y cuantitativos. Explica métodos para presentar datos como tablas de frecuencias y distribuciones agrupadas. También cubre medidas de tendencia central y dispersión para resumir conjuntos de datos.
Este documento presenta una introducción a la estadística y probabilidad. Explica que la estadística ha pasado por tres etapas de desarrollo, desde la antigüedad hasta la actualidad, cuando se ha establecido como una ciencia basada en la matemática. También define conceptos clave como población, muestra, variable, y los diferentes niveles de medición de datos. Finalmente, distingue entre estadística descriptiva e inferencial.
Este documento describe los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva e inferencial. Define la estadística como el conjunto de técnicas para recolectar, organizar y analizar datos para inferir sobre una población. Explica que la estadística descriptiva se dedica a resumir y visualizar datos, mientras que la inferencial se enfoca en generar modelos e inferencias sobre una población basada en una muestra. También cubre conceptos como población, muestra aleatoria, parámetros, teoría de decisión y enfoques bayes
Este documento presenta información sobre la selección de muestras en investigación. Explica que la muestra debe ser representativa de la población y seleccionada aleatoriamente para evitar sesgos. Describe los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y métodos como la estratificación. También cubre el cálculo del tamaño de muestra y ejemplos de selección de muestra probabilística.
Interpretación de conceptos básicos de estadísticaDaniela Cuellar
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, parámetro, estadístico, censo y encuesta. Explica que la población es el conjunto total y la muestra es una parte de ella, y que una muestra aleatoria se selecciona sin condiciones. También describe los tipos de estadística descriptiva e inferencial y los pasos para realizar un estudio estadístico como planteamiento del problema, elaboración de un modelo, extracción de muestra y análisis de datos.
Excel trabajo de estadística año lectivo 2024SofiaMurillo27
Este documento presenta información sobre métodos estadísticos, incluyendo definiciones de conceptos clave como población, muestra, variable e hipótesis. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial, y provee ejemplos de técnicas como distribuciones de frecuencia y tablas. Finalmente, concluye que la estadística es una herramienta útil para organizar datos y tomar decisiones informadas en campos como economía, contaduría, política y deportes.
Perfil del proyecto de investigación. parte iiSebastian Reyes
1) El documento describe los aspectos metodológicos de un proyecto de investigación, incluyendo el tipo de investigación, la población y muestra, y los instrumentos de recolección de datos.
2) Explica los tipos de investigación como cuantitativa, cualitativa e investigación mixta, y los enfoques como experimental, no experimental, transversal y longitudinal.
3) Incluye información sobre cómo definir la población y muestra, y los tipos de muestreo y tamaños de muestra. También cubre la construcción de instrumentos
2. Población
Está simbolizada por el conjunto de personas, entidades y objetos al que se
refiere una investigación puesto que ella constituye la suma de un conjunto de
elementos, individuos u objetos que se quieren inquirir; la misma es definida
por Hurtado (2000) como “El conjunto de elementos, seres o eventos
concordantes entre sí en cuanto a una serie de características, de las cuales se
desea obtener alguna información. (p.158). Ejemplo: La población Mundial de
Seres humanos que representa el total de habitantes que existe en la Tierra.
Muestreo Aleatorio
Todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos
en la muestra. Es también llamada una muestra probabilística son
generalmente preferidas por los estadísticos porque la selección de las
muestras es objetiva y el error muestral puede ser medido en términos de
probabilidad bajo la curva normal. Los tipos comunes de muestreo aleatorio
son el muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado
y muestreo de conglomerados.
Muestra
Para efectuar una investigación en una población amplia, se debe escoger
una parte pequeña de individuos que sea representativa de la misma, la
cual debe tener los mismos atributos. A este subconjunto de la población,
Hurtado (2000) la define como la muestra que es “Una porción de la
población que se toma para realizar el estudio, la cual se considera
representativa de la población” (p. 154). Ejemplo: Hombres adultos de
70 años con problemas cardiacos en un edificio de la ciudad de Caracas-
Venezuela.
3. Dato
Variable
El término variable, en su significado más general, se utiliza para designar
cualquier característica de la realidad que puede ser determinada por
observación y que puede mostrar diferentes valores de una unidad de
observación a otra Al respecto Tamayo (1995) “… se denomina variable un
aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como característica la capacidad
de asumir diferentes valores, ya sea cuantitativa o cualitativa…” (p.119)
Para Sabino (2002.), el procesamiento de datos es la actividad “En la que se
describen las distintas operaciones a las que serán sometidos los datos que se
obtengan, clasificación, registro, tabulación y codificación si fuere el caso.”
(p. 478). Es decir, es una categoría asignada a una variable de una unidad de
análisis. Por ejemplo, "Luis tiene 1.70 metros de estatura" es un dato, donde
„Luis‟ es la unidad de análisis, „estatura‟ es la variable, y „1.70 metros‟ es la
categoría asignada. Como puede apreciarse, todo dato tienen al menos tres
componentes: una unidad de análisis, una variable y una categoría.
Parámetro
Es una cantidad numérica calculada sobre una población y
resume los valores que esta toma en algún atributo. Intenta
resumir toda la información que hay en la población en unos
pocos números (parámetros)
ejemplo: la altura media de los sujetos
4. Estadístico
Es una cantidad numérica calculada sobre la muestra que resume su
información sobre algún aspecto. Se usa para aproximar un parámetro.
Por ejemplo: Consideramos los puntajes obtenidos en una prueba o test por
todos los alumnos ingresantes a primer año de una escuela (en escala 0 a 10)y
calculamos modo=7, mediana=6,5 y media aritmética=7,5 Interpretamos que la
nota que más se repite es 7puntos, que la mitad de los alumnos obtuvieron
menos de 6,5 y la otra mitad entre 6,5 y 10, y que el promedio de todas las
notas es 7,5
Censo
Un conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las
observaciones. El censo de una población estadística consiste básicamente, en
obtener mediciones del número total de individuos mediante diversas técnicas
de recuento. Para Levin & Rubin (1996) "Algunas veces es posible y práctico
examinar a cada persona o elemento de la población que deseamos describir”.
A esto lo llamamos una numeración completa o censo. Utilizamos el muestre
cuando no es posible contar o medir todos los elementos de la población.
Ejemplo el total de madres solteras en la ciudad de México.
Encuesta
Las encuestas obtienen información sistemáticamente de los encuestados a
través de preguntas, ya sea personales, telefónicas o por correo. Según el Prof.
García Ferrado la define como “Una investigación realizada sobre una muestra
de sujetos representativa de un colectivo mas amplio, utilizando procedimientos
estandarizados de interrogación con intención de obtener mediciones
cuantitativas de una gran variedad de características objetivas y subjetivas de la
población” Ejemplo ya sea para evaluar un proyecto de negocio, evaluar el
lanzamiento de un nuevo producto, hallar la solución a un problema.
5. Estadística
Es la ciencia
Descriptiva Probabilidad Inferencia
Sistematización, recogida
ordenación y presentación de
los datos referentes a un
fenómeno que presenta
variabilidad o incertidumbre
para su estudio metódico, con
objeto de
Deducir las leyes que rigen
esos fenómenos
Y poder hacer previsiones
sobre los mismos, tomar
decisiones u obtener
conclusiones
División de la
Estadística
Estadística Descriptiva
Conjunto de técnicas y métodos que
son usados para recolectar,
organizar y presentar en forma de
tablas y graficas información
numérica.
Estadística Inferencial
Conjunto de técnicas y métodos que
son usados para sacar conclusiones
generales acerca de una población
usando datos de una muestra tomada
de ella.
6. Se puede interpretar como la estadística recopila toda la información de una
muestra, representando una población (parámetro), de una manera sistemática, con
ello quiero decir que a través de la recopilación de datos que se adapta al objeto de
estudio, destacando que una vez que sean ordenados dichos datos de las variables
determinadas se da paso al análisis de los mismos para así determinar las leyes de
la probabilidad que se pueda aplicar, para con esto llegar a la toma de decisiones.
Además, de ello, es de acotar que el análisis de datos cuantitativos o
cualitativos que surgen del estudio de una muestra poblacional, mediante
encuestas, entrevistas, seguimiento de cambios en alguna variable, este análisis
consiste en describir, analizar e interpretar ciertas características de un conjunto de
individuos llamado población. (según sea el caso).
7. El uso de los métodos estadísticos es muy variado y se aplican generalmente a distintos campos como son los
negocios, economía, educación, medicina, ingeniería, entre otras cosas. Para lo cual el proceso para realizar un
estudio estadístico está constituido de las siguientes etapas:
1.Formulación del problema. Para realizar el estudio de un problema es necesario delimitarlo y formularlo
adecuadamente, definiéndolo de manera clara y precisa, es decir plantear una hipótesis sobre una población.
2. Diseño del experimento. Esta etapa se basa primordialmente en obtener un máximo de información empleando
un mínimo de costo y tiempo. Es decir decidir qué datos recoger, (diseño de experimentos). Con ello precisar
qué individuos pertenecerán al estudio (muestras) y qué datos recoger de los mismos que son las variables.
3. Recoger los datos (muestreo). Estos datos provienen de observaciones reales o de documentos que se usan de
manera cotidiana, es la parte que consume mayor tiempo la cual la podemos obtener de: Bancos de datos,
Entrevistas o cuestionarios, Observación directa o mediciones experimentales. Aquí se llevara a cabo de que
forma recogeremos la información.
4. Organización y descripción. Consiste en desglosar los datos en algunas propiedades sencillas, se incluye el
problema de elaborar modelos matemáticos apropiados de los datos. Interpretando de ello que se describir y
resumir los datos obtenidos
5. Inferencia estadística. Consiste en obtener conclusiones acerca de la población muestreada que dio lugar a los
datos recopilados, es el principal objetivo de las investigaciones estadísticas. Concluyendo realizar una inferencia
sobre la población.
6. Cuantificar la confianza en la inferencia, es decir interpretación y decisión, que consiste en la
fase final del estudio la cual determinará si una solución es adecuada o no,
dependiendo de los resultados obtenidos.
8. Muestreo aleatorio
Es la extracción de una muestra de una población finita, en el que el proceso de extracción es
tal que garantiza a cada uno de los elementos de la población
Muestreo estratificado
Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen
homogéneos respecto a característica a estudiar. Por ejemplo, para un estudio de opinión,
puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se
estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la
población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra
que contenga también esa misma proporción.
Muestreo por conglomerados
Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen que
contienen toda la variabilidad de la población, ejemplo, las personas a encuestar, y podría
aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o
sólo se le podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar.
Muestreo sistemático
Es la elección de una muestra a partir de los elementos de una lista según un orden
determinado, o recorriendo la lista a partir de un número aleatorio determinado. Ejemplo Una
empresa de publicidad desea hacer un estudio para una determinada marca de bebidas. Para
ello dispone del listín telefónico de Andalucía ( supongamos 10 millones de teléfonos entre
fijos y móviles). Se estima que con 2000 encuestras se obtiene la fiabilidad deseada. Se elige el
muestreo sistemático como método de selección de la muestra.
9. Variable Cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto
se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos
tipos:
Variable discreta: Una variable discreta es aquella que toma valores
aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores
específicos. Por ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable continua: Una variable continua es aquella que puede tomar
valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo: La altura de los 5
amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75. En la práctica medimos la altura con dos
decimales, pero también se podría dar con tres decimales.
Variable Cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser
medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal: Una variable cualitativa nominal presenta modalidades
no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo: El estado civil, con las
siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa: Una variable cualitativa
ordinal presenta modalidades no númericas, en las que existe un orden. Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente. Otro caso seria un
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... Así como también Medallas de
una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
10. Una tabla de frecuencias: es un arreglo tabular de
las frecuencias con que ocurre cada característica en
que se han dividido los datos.
Frecuencia absoluta: Llamaremos así al número de
repeticiones que presenta una observación.
FRECUENCIAABSOLUTA (fi) Es el número de
veces que se repite el valor de la variable “Xi”
(Discreta o Continua). Ejemplo: Sea las notas de
10 alumnos en una Prueba Pre Test: Xi = 12; 11;
10; 12; 13; 12; 10; 13; 12; 13 Xi f i 10 11 12 13
02 01 04 03 Total “ n” 10
Frecuencia relativa: Es la frecuencia absoluta
dividida por el número total de datos, se suele
expresar en tanto por uno.
FRECUENCIA RELATIVA (hi) Es el
Cociente de la Frecuencia Absoluta “fi”
entre el total de datos “n”: asi; Ejemplo: Sea
las notas de 10 alumnos en una Prueba Pre
Test: Xi = 12; 11; 10; 12; 13; 12; 10; 13; 12;
13 Xi fi 10 11 12 13 02 01 04 03 Total “ n”
10 hi 0,2 0,1 0,4 0,3 1 hi fi n
11. xi fi Fi ni Ni
0 1 1 0.02 0.02
1 1 2 0.02 0.04
2 2 4 0.04 0.08
3 3 7 0.06 0.14
4 6 13 0.12 0.26
5 11 24 0.22 0.48
6 12 36 0.24 0.72
7 7 43 0.14 0.86
8 4 47 0.08 0.94
9 2 49 0.04 0.98
10 1 50 0.02 1.00
50
1.00
Las calificaciones de 50 alumnos en Matemáticas han sido las siguientes:
5, 2, 4, 9, 7, 4, 5, 6, 5, 7, 7, 5, 5, 2, 10, 5, 6, 5, 4, 5, 8, 8, 4, 0, 8, 4,
8, 6, 6, 3, 6, 7, 6, 6, 7, 6, 7, 3, 5, 6, 9, 6, 1, 4, 6, 3, 5, 5, 6, 7.
Al haber obtenido los datos se proceden a organizar para luego comenzar armar la tabla de distribución
de frecuencia, obteniendo el siguiente cuadro
12. Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras.
Se utilizan para variables continuas o para variables discretas, con un gran número de
datos, y que se han agrupado en clases.
Cada número es la cantidad de hijos de cada una de las familias entrevistadas. Es
necesario resumir la información: 250 familias no tienen hijos, 200 tienen 1 hijo, 300
tienen 2 hijos, 160 tienen 3 hijos, 50 tienen 4 hijos, 20 tienen 5 hijos, 10 tienen 6 hijos, 7
tienen 7 hijos, 2 familias tienen 8 hijos y una familia tiene 9 hijos. Podemos presentar el
resumen mediante la siguiente tabla de frecuencias: Tendremos una visualización más
rápida de los datos si los representamos mediante un histograma