Este documento trata sobre las escalas de medición en estadística. Explica las definiciones clave como estadística e investigación estadística. Luego describe los pasos para realizar una investigación estadística y las aplicaciones de la estadística. Finalmente, detalla las cuatro principales escalas de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. La escala nominal clasifica objetos en categorías cualitativas distintas sin orden, mientras que la escala ordinal añade un orden o secuencia entre las categorías.
Las escalas de medición son herramientas fundamentales para la cuantificación y representación numérica de propiedades en la investigación científica. Existen cuatro tipos principales de escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Cada escala permite diferentes niveles de comparación y análisis estadístico de los datos recolectados. La aplicación adecuada de las escalas de medición es crucial para obtener mediciones precisas en estudios científicos.
Este documento define y clasifica variables para estudios epidemiológicos. Explica que una variable es cualquier característica que puede medirse, y las clasifica según su naturaleza, valores, escala de medición y función. Las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, discretas o continuas, nominales u ordinales, e independientes, dependientes o de confusión. La selección adecuada de variables es fundamental para el diseño y análisis de un estudio.
Este documento describe los diferentes tipos de escalas de medición, incluyendo escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Explica que las escalas de medición clasifican variables en categorías jerárquicas y describen el tipo de información y análisis estadístico que cada escala permite. También proporciona ejemplos detallados de cómo diferentes variables como género, calificaciones y temperatura se pueden medir en cada escala.
Este documento define conceptos básicos de estadística como universo, población, muestra, estadístico y parámetro. Explica que la estadística es el estudio de datos numéricos para sacar conclusiones y se clasifica en descriptiva e inferencial. También describe las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón usadas para clasificar variables.
El documento trata sobre estadística, incluyendo la estadística descriptiva y medidas de tendencia central, dispersión y forma. Define estadística como el conjunto de procedimientos para recolectar y analizar datos para tomar decisiones bajo incertidumbre. Describe medidas como la media, mediana y moda, así como índices estadísticos comunes.
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.
Este documento introduce conceptos básicos de estadística descriptiva y muestreo, incluyendo definiciones de población, muestra, variables cuantitativas y cualitativas. Explica diferentes tipos de muestreo y sus razones. También presenta un ejemplo de cómo aplicar los conceptos de población y muestra en el contexto policial.
Las escalas de medición son herramientas fundamentales para la cuantificación y representación numérica de propiedades en la investigación científica. Existen cuatro tipos principales de escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Cada escala permite diferentes niveles de comparación y análisis estadístico de los datos recolectados. La aplicación adecuada de las escalas de medición es crucial para obtener mediciones precisas en estudios científicos.
Este documento define y clasifica variables para estudios epidemiológicos. Explica que una variable es cualquier característica que puede medirse, y las clasifica según su naturaleza, valores, escala de medición y función. Las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, discretas o continuas, nominales u ordinales, e independientes, dependientes o de confusión. La selección adecuada de variables es fundamental para el diseño y análisis de un estudio.
Este documento describe los diferentes tipos de escalas de medición, incluyendo escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Explica que las escalas de medición clasifican variables en categorías jerárquicas y describen el tipo de información y análisis estadístico que cada escala permite. También proporciona ejemplos detallados de cómo diferentes variables como género, calificaciones y temperatura se pueden medir en cada escala.
Este documento define conceptos básicos de estadística como universo, población, muestra, estadístico y parámetro. Explica que la estadística es el estudio de datos numéricos para sacar conclusiones y se clasifica en descriptiva e inferencial. También describe las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón usadas para clasificar variables.
El documento trata sobre estadística, incluyendo la estadística descriptiva y medidas de tendencia central, dispersión y forma. Define estadística como el conjunto de procedimientos para recolectar y analizar datos para tomar decisiones bajo incertidumbre. Describe medidas como la media, mediana y moda, así como índices estadísticos comunes.
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.
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Escalas de Medicion, Importancia y Aplicacion de las Escalas Jhony PerezJhonyPerez9
Este documento explica las diferentes escalas de medición utilizadas en investigación científica, incluyendo escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Define cada escala y proporciona ejemplos. También discute la importancia de las escalas de medición para identificar y medir los conceptos involucrados en cualquier problema de investigación, así como su aplicación a través de instrumentos de medición.
Este documento proporciona una introducción a la estadística básica. Explica que la estadística descriptiva se encarga de la recolección, presentación y análisis descriptivo de datos, mientras que la estadística inferencial proporciona la teoría para inferir las leyes de una población a partir de una muestra. También describe los conceptos básicos como variables, población, muestra y diferentes formas de presentar datos como tablas, gráficos y medidas resumen.
Este documento resume los conceptos básicos de las series cronológicas, incluyendo que son sucesiones de observaciones ordenadas en el tiempo, pueden ser de flujo o de nivel, y sus componentes principales son la tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación aleatoria. También describe las características, clasificación, gráficos e índices comúnmente usados para analizar series temporales.
Este documento describe diferentes métodos estadísticos y de tabulación de datos, incluyendo la recolección, recuento, presentación, síntesis y análisis de datos, así como la tabulación de variables cualitativas, cuantitativas discretas y continuas. También discute gráficos estadísticos como histogramas, polígonos de frecuencia y frecuencia acumulada.
La estadística estudia la recopilación y análisis de datos para comprender fenómenos. Recolecta datos de poblaciones mediante encuestas y censos. Analiza variables como características cuantitativas y cualitativas de las poblaciones a través de tablas de frecuencias, porcentajes, gráficos y distribuciones. Esto permite hacer inferencias sobre las poblaciones basadas en las muestras.
Este documento describe la diferencia entre una población y una muestra en investigación. Una población se refiere al grupo total sobre el cual se recopilan datos y puede clasificarse según su tamaño. Una muestra es una porción de la población seleccionada para estudiar y debe ser representativa, aleatoria y generalmente entre el 5-10% del tamaño total de la población. El objetivo de una muestra es estudiar las características de una parte de la población para extrapolar conclusiones sobre el grupo completo.
Este documento describe la diferencia entre datos agrupados y no agrupados. Explica que datos no agrupados son aquellos con menos de 20 elementos que no necesitan ser clasificados, mientras que datos agrupados son muestras de 20 elementos o más que se organizan en clases para su análisis. También cubre medidas estadísticas comunes como media, moda y mediana, así como formas de representar gráficamente datos agrupados como histogramas, polígonos de frecuencia y diagramas de barras.
Este documento describe diferentes tipos de variables. Explica que una variable es una característica observable que varía entre individuos de una población. Luego detalla que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, y que las cualitativas pueden ser nominales u ordinales, mientras que las cuantitativas pueden ser discretas o continuas. Finalmente, explica las diferentes escalas de medición que pueden usarse para medir las variables: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
La población se refiere al conjunto completo de elementos sobre los que se desea obtener conclusiones, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. El muestreo es la técnica utilizada para seleccionar una muestra representativa de la población que permita hacer inferencias sobre la población total de manera más eficiente que estudiarla en su totalidad. Las mediciones estadísticas como la media y la desviación estándar describen las características de una muestra, mientras que los parámetros describen las características de toda la p
1) El documento habla sobre el procesamiento y análisis de datos en la investigación de campo. 2) Explica que los datos deben ser tabulados, medidos y sintetizados para convertirse en información útil. 3) Describe métodos para tabular, medir y sintetizar los datos como tablas de frecuencias y diferentes tipos de gráficas.
Los datos pueden ser agrupados o no agrupados. Los datos agrupados pertenecen a muestras mayores a 20 elementos y requieren ser clasificados en intervalos para su análisis, mientras que los datos no agrupados pertenecen a muestras menores a 20 elementos y no necesitan ser clasificados.
Este documento describe los conceptos y procesos fundamentales del procesamiento y análisis de datos. Explica que el tratamiento de la información es clave para comprender los datos recopilados. Luego detalla los pasos del procesamiento de datos, incluyendo la codificación, tabulación, introducción de datos y análisis estadístico. Finalmente, resume los diferentes tipos de tratamientos de datos como la estadística descriptiva y los análisis paramétrico, no paramétrico y multivariado.
1. El documento describe diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. 2. Dentro del muestreo probabilístico, se mencionan métodos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo estratificado. 3. El muestreo no probabilístico incluye técnicas como el muestreo de conveniencia, el muestreo de juicio y el muestreo por cuotas.
Este documento explica conceptos básicos de estadística como datos agrupados y no agrupados, definición de gráficas, tipos de gráficas como barras, sectores y dispersión, y procedimientos para construir histogramas, polígonos de frecuencia, ojivas y diagramas. También cubre ordenamiento de datos en tablas de clases y frecuencias para datos agrupados y no agrupados. El objetivo es hacer más fácil la comprensión de estos conceptos estadísticos fundamentales.
Este documento describe diferentes tipos de gráficos estadísticos que permiten representar visualmente datos recopilados y resumidos. Explica que los gráficos revelan patrones de comportamiento de variables y que el tipo de gráfico depende de los datos y lo que se quiere representar. A continuación, detalla diversos tipos de gráficos como diagramas circulares, gráficas de barras, histogramas, polígonos de frecuencias y diagramas de Pareto.
Este documento presenta información sobre el análisis de datos y su tabulación. Explica que el análisis de datos busca describir y relacionar variables mediante estadísticos. Se definen variables cualitativas y cuantitativas, discretas y continuas, e indica formas de tabular y graficar la información. Finalmente, presenta medidas de tendencia central como la moda, mediana y media, así como medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar.
Este documento resume los conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva se encarga de recolectar, presentar y describir datos de una muestra, mientras que la estadística inferencial permite interpretar los datos para formular conclusiones y tomar decisiones mediante métodos como el contraste de hipótesis y las estimaciones. Además, distingue entre variables cualitativas y cuantitativas, así como entre datos discretos y continuos.
Este documento define el diseño de investigación y explica su importancia. Un diseño de investigación es el plan o estrategia para obtener la información requerida y responder a las preguntas de investigación. Un buen diseño guiará los pasos de la investigación, dirigirá las observaciones y análisis de datos, y mejorará la probabilidad de éxito del estudio.
El documento describe los diferentes métodos de análisis de datos, incluyendo técnicas estadísticas como pruebas t, z y de varianza, estimaciones de punto e intervalos, correlación, frecuencia y medidas de tendencia central y dispersión. Explica cómo representar gráficamente los resultados de un análisis de datos usando tablas, diagramas y gráficos. También menciona el software SPSS y sus funciones para el análisis estadístico de datos.
Estadistica y escalas de medicion reynieri valorreynier valor
La estadística ha estado presente desde hace siglos y se ha convertido en una ciencia empleada en diferentes campos. Existen dos ramas principales: la estadística descriptiva, que se dedica a describir y resumir datos, y la estadística inferencial, que genera modelos e inferencias. Las escalas de medición clasifican las variables y determinan los análisis estadísticos apropiados, incluyendo las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Escalas de Medicion, Importancia y Aplicacion de las Escalas Jhony PerezJhonyPerez9
Este documento explica las diferentes escalas de medición utilizadas en investigación científica, incluyendo escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Define cada escala y proporciona ejemplos. También discute la importancia de las escalas de medición para identificar y medir los conceptos involucrados en cualquier problema de investigación, así como su aplicación a través de instrumentos de medición.
Este documento proporciona una introducción a la estadística básica. Explica que la estadística descriptiva se encarga de la recolección, presentación y análisis descriptivo de datos, mientras que la estadística inferencial proporciona la teoría para inferir las leyes de una población a partir de una muestra. También describe los conceptos básicos como variables, población, muestra y diferentes formas de presentar datos como tablas, gráficos y medidas resumen.
Este documento resume los conceptos básicos de las series cronológicas, incluyendo que son sucesiones de observaciones ordenadas en el tiempo, pueden ser de flujo o de nivel, y sus componentes principales son la tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación aleatoria. También describe las características, clasificación, gráficos e índices comúnmente usados para analizar series temporales.
Este documento describe diferentes métodos estadísticos y de tabulación de datos, incluyendo la recolección, recuento, presentación, síntesis y análisis de datos, así como la tabulación de variables cualitativas, cuantitativas discretas y continuas. También discute gráficos estadísticos como histogramas, polígonos de frecuencia y frecuencia acumulada.
La estadística estudia la recopilación y análisis de datos para comprender fenómenos. Recolecta datos de poblaciones mediante encuestas y censos. Analiza variables como características cuantitativas y cualitativas de las poblaciones a través de tablas de frecuencias, porcentajes, gráficos y distribuciones. Esto permite hacer inferencias sobre las poblaciones basadas en las muestras.
Este documento describe la diferencia entre una población y una muestra en investigación. Una población se refiere al grupo total sobre el cual se recopilan datos y puede clasificarse según su tamaño. Una muestra es una porción de la población seleccionada para estudiar y debe ser representativa, aleatoria y generalmente entre el 5-10% del tamaño total de la población. El objetivo de una muestra es estudiar las características de una parte de la población para extrapolar conclusiones sobre el grupo completo.
Este documento describe la diferencia entre datos agrupados y no agrupados. Explica que datos no agrupados son aquellos con menos de 20 elementos que no necesitan ser clasificados, mientras que datos agrupados son muestras de 20 elementos o más que se organizan en clases para su análisis. También cubre medidas estadísticas comunes como media, moda y mediana, así como formas de representar gráficamente datos agrupados como histogramas, polígonos de frecuencia y diagramas de barras.
Este documento describe diferentes tipos de variables. Explica que una variable es una característica observable que varía entre individuos de una población. Luego detalla que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, y que las cualitativas pueden ser nominales u ordinales, mientras que las cuantitativas pueden ser discretas o continuas. Finalmente, explica las diferentes escalas de medición que pueden usarse para medir las variables: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
La población se refiere al conjunto completo de elementos sobre los que se desea obtener conclusiones, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. El muestreo es la técnica utilizada para seleccionar una muestra representativa de la población que permita hacer inferencias sobre la población total de manera más eficiente que estudiarla en su totalidad. Las mediciones estadísticas como la media y la desviación estándar describen las características de una muestra, mientras que los parámetros describen las características de toda la p
1) El documento habla sobre el procesamiento y análisis de datos en la investigación de campo. 2) Explica que los datos deben ser tabulados, medidos y sintetizados para convertirse en información útil. 3) Describe métodos para tabular, medir y sintetizar los datos como tablas de frecuencias y diferentes tipos de gráficas.
Los datos pueden ser agrupados o no agrupados. Los datos agrupados pertenecen a muestras mayores a 20 elementos y requieren ser clasificados en intervalos para su análisis, mientras que los datos no agrupados pertenecen a muestras menores a 20 elementos y no necesitan ser clasificados.
Este documento describe los conceptos y procesos fundamentales del procesamiento y análisis de datos. Explica que el tratamiento de la información es clave para comprender los datos recopilados. Luego detalla los pasos del procesamiento de datos, incluyendo la codificación, tabulación, introducción de datos y análisis estadístico. Finalmente, resume los diferentes tipos de tratamientos de datos como la estadística descriptiva y los análisis paramétrico, no paramétrico y multivariado.
1. El documento describe diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. 2. Dentro del muestreo probabilístico, se mencionan métodos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo estratificado. 3. El muestreo no probabilístico incluye técnicas como el muestreo de conveniencia, el muestreo de juicio y el muestreo por cuotas.
Este documento explica conceptos básicos de estadística como datos agrupados y no agrupados, definición de gráficas, tipos de gráficas como barras, sectores y dispersión, y procedimientos para construir histogramas, polígonos de frecuencia, ojivas y diagramas. También cubre ordenamiento de datos en tablas de clases y frecuencias para datos agrupados y no agrupados. El objetivo es hacer más fácil la comprensión de estos conceptos estadísticos fundamentales.
Este documento describe diferentes tipos de gráficos estadísticos que permiten representar visualmente datos recopilados y resumidos. Explica que los gráficos revelan patrones de comportamiento de variables y que el tipo de gráfico depende de los datos y lo que se quiere representar. A continuación, detalla diversos tipos de gráficos como diagramas circulares, gráficas de barras, histogramas, polígonos de frecuencias y diagramas de Pareto.
Este documento presenta información sobre el análisis de datos y su tabulación. Explica que el análisis de datos busca describir y relacionar variables mediante estadísticos. Se definen variables cualitativas y cuantitativas, discretas y continuas, e indica formas de tabular y graficar la información. Finalmente, presenta medidas de tendencia central como la moda, mediana y media, así como medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar.
Este documento resume los conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva se encarga de recolectar, presentar y describir datos de una muestra, mientras que la estadística inferencial permite interpretar los datos para formular conclusiones y tomar decisiones mediante métodos como el contraste de hipótesis y las estimaciones. Además, distingue entre variables cualitativas y cuantitativas, así como entre datos discretos y continuos.
Este documento define el diseño de investigación y explica su importancia. Un diseño de investigación es el plan o estrategia para obtener la información requerida y responder a las preguntas de investigación. Un buen diseño guiará los pasos de la investigación, dirigirá las observaciones y análisis de datos, y mejorará la probabilidad de éxito del estudio.
El documento describe los diferentes métodos de análisis de datos, incluyendo técnicas estadísticas como pruebas t, z y de varianza, estimaciones de punto e intervalos, correlación, frecuencia y medidas de tendencia central y dispersión. Explica cómo representar gráficamente los resultados de un análisis de datos usando tablas, diagramas y gráficos. También menciona el software SPSS y sus funciones para el análisis estadístico de datos.
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La estadística ha estado presente desde hace siglos y se ha convertido en una ciencia empleada en diferentes campos. Existen dos ramas principales: la estadística descriptiva, que se dedica a describir y resumir datos, y la estadística inferencial, que genera modelos e inferencias. Las escalas de medición clasifican las variables y determinan los análisis estadísticos apropiados, incluyendo las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
En mi trabajo de investigación mi principal tema es de estadística, hablo de lo importante que es aplicarla en la parte profesional, espero les agrade mi informe
El documento proporciona una introducción general a la estadística, describiendo sus principales ramas como la estadística descriptiva y la estadística inferencial. También define conceptos clave como variable, dato, población y muestra, y explica los diferentes niveles de medición y sus usos en diferentes campos como la educación, economía y deporte.
El documento proporciona una introducción general a la estadística, describiendo sus principales ramas como la estadística descriptiva y la estadística inferencial. También define conceptos clave como variables, datos, población y muestra, y explica los diferentes niveles de medición. Finalmente, presenta ejemplos del uso de la estadística en diversos campos como la educación, economía y deportes.
Desarrollo del taller Blog. Excel Avanzado. Métodos Estadísticos. 11-3.pdfNicolasGiraldoPatio
Este documento presenta una introducción a los conceptos y ramas de la estadística. Explica que la estadística estudia la variabilidad y probabilidad de datos para obtener conclusiones sobre poblaciones. Describe las ramas de la estadística descriptiva, inferencial, paramétrica y no paramétrica. También detalla algunas aplicaciones de la estadística en economía, contaduría, política y deportes.
Desarrollo del taller Blog. Excel Avanzado. Métodos Estadísticos. 11-3.pdfByLauraVelasco
El documento presenta información sobre métodos estadísticos y sus aplicaciones. Explica conceptos clave como población, muestra, variables, hipótesis y datos. Además, describe las ramas principales de la estadística como descriptiva, inferencial, paramétrica y no paramétrica. Finalmente, detalla algunas aplicaciones de la estadística en campos como economía, contaduría, política y deporte.
Desarrollo del taller Blog. Excel Avanzado. Métodos Estadísticos. 11-3.pdfisabellapiedrahita5
Este documento presenta información sobre Métodos Estadísticos, explica conceptos como la estadística y su aplicación, hipótesis, variables y datos, población, muestra, nivel de medición nominal y distribución de frecuencias.
Desarrollo del taller Blog. Excel Avanzado. Métodos Estadísticos. 11-3.pdfNyobeMahechaDvila
Este documento presenta una introducción a los conceptos y ramas de la estadística. Explica que la estadística estudia la variabilidad y probabilidad de datos para obtener conclusiones sobre poblaciones. Describe las ramas de la estadística descriptiva, inferencial, paramétrica y no paramétrica. También detalla algunas aplicaciones de la estadística en economía, contaduría, política y deportes.
Este documento introduce conceptos básicos de estadística como variables, poblaciones, muestras, parámetros, frecuencias y técnicas de muestreo. Explica que la estadística estudia datos numéricos para convertirlos en información útil para la toma de decisiones e identificar variabilidad. También describe la importancia de la estadística en ingeniería para cuantificar el riesgo al tomar decisiones.
Este documento presenta información sobre estadística, incluyendo sus definiciones, ramas, aplicaciones y herramientas. Explica que la estadística es la ciencia de los datos que se ocupa de la recolección y análisis de datos para obtener conclusiones. Describe las ramas de la estadística descriptiva, inferencial, matemática y sus diferencias. También detalla algunas aplicaciones de la estadística en ciencias naturales, sociales y económicas. Finalmente, introduce conceptos estadísticos como hipótes
Este documento presenta información sobre estadística. Explica que la estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de datos para obtener explicaciones y predicciones. También describe las ramas principales de la estadística como la estadística descriptiva, inferencial, matemática y sus aplicaciones en diversos campos como las ciencias sociales y económicas. Finalmente, introduce conceptos clave como hipótesis y variables.
Este documento describe los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es la ciencia que estudia la recolección y análisis de datos para deducir conclusiones y previsiones. Se divide en estadística descriptiva, que resume y presenta datos, y estadística inferencial, que hace predicciones a partir de los datos. También cubre los pasos del proceso de investigación estadística, incluyendo la formulación del problema, revisión bibliográfica, diseño del estudio, recolección y codific
Este documento describe conceptos estadísticos y métodos avanzados de Excel. Explica términos como población, muestra, hipótesis, variable, dato, distribución de frecuencias y niveles de medición. También analiza aplicaciones de la estadística en economía, contabilidad, política y deportes. Finalmente, concluye resaltando la importancia de entender la distribución de frecuencias y tipos de frecuencia para un análisis de datos preciso.
TECNOLOGIA 11-4.pdf primer periodo, combinacion de correspondenciaMARIAPAULAVARGASTABA1
Este documento presenta información sobre métodos estadísticos avanzados y Excel. Explica conceptos como población, muestra, variables, datos, niveles de medición y distribución de frecuencias. También describe aplicaciones de la estadística en áreas como economía, contabilidad, deportes y política. Finalmente, detalla las características de las hipótesis en una investigación.
Este documento presenta información sobre métodos estadísticos avanzados y Excel. Explica conceptos como población, muestra, variables, datos, niveles de medición y distribución de frecuencias. También describe las ramas de la estadística descriptiva e inferencial y algunas aplicaciones como economía, contabilidad, deportes y política. Finalmente, detalla las características de las hipótesis en una investigación.
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Conceptos básicos de programación y métodos estadísticos, Montoya y Rojas 11-...Elpalmar756Eventos
Este documento presenta conceptos básicos de programación y métodos estadísticos. Explica qué es la estadística, métodos como población y muestra, y ramas como estadística descriptiva e inferencial. También define conceptos como variable, dato, hipótesis y niveles de medición. Finalmente, describe distribuciones de frecuencias y realiza un taller en el lenguaje PSEINT.
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puntos geográficos y facilitando el flujo de bienes y personas.
ESPERAMOS QUE ESTA INFOGRAFÍA SEA UNA HERRAMIENTA ÚTIL Y EDUCATIVA QUE INSPIRE A MÁS PERSONAS A ADENTRARSE EN EL APASIONANTE CAMPO DE LA INGENIERÍA CIVIŁ. ¡ACOMPAÑANOS EN ESTE VIAJE DE APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO
Monografia 1: Escala de Medición. Juan Carlos Rengel.
1. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño
Sede Barcelona
Escuela de Ingeniería Industrial
Estadística
ESCALAS DE MEDICIÓN
PROFESOR/TUTOR:
ING. PEDRO BELTRÁN
INTEGRANTE:
JUAN CARLOS RENGEL
C.I.: V-12.415.462
BARCELONA, NOVIEMBRE 2019
2. ÍNDICE
INTRODUCCIÓN............................................................................................................. 3
ESCALA DE MEDICIÓN................................................................................................... 4
DEFINICIÓN DE TÉRMINOS............................................................................................ 4
COMO REALIZAR UNA INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA ................................................. 5
APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA ............................................................................. 6
PRINCIPALES ESCALAS DE MEDICIÓN ......................................................................... 7
CÓMO Y CUANDO SE APLICA LA ESCALA DE MEDICIÓN.............................................13
CONCLUSIÓN................................................................................................................14
BIBLIOGRAFÍA...............................................................................................................15
ANEXOS ........................................................................................................................16
3. INTRODUCCIÓN
La estadística es básica para todo tipo de investigación y su uso dependerá
en gran medida según las variables y tipo de estudio. Si sólo se interesa informar lo
que hay en un determinado asunto o problema, se utiliza la estadística descriptiva.
Cuando se quiere ir más allá de los datos y generalizar los hallazgos sobre la
población, se trabaja entonces, con la estadística en su modo inferencial.
Entre los estudios o tipos de investigaciones más comunes tenemos la
descriptiva, experimental, longitudinal, histórica, clínica y etnográfica. En la
descriptiva se procura por auscultar información para determinar lo que hay. En la
experimental se prueba algo y donde hay un grupo control y manipulación de
variables por parte del investigador. En la longitudinal, que puede ser descriptiva o
experimental, es cuando los resultados se esperan a largo plazo. En la histórica se
ausculta información de un evento a asunto del pasado para entender mejor una
situación actual. La clínica es el estudio intensivo que se utiliza una multiplicidad de
medios e instrumentos y su muestra es tan pequeña hasta de consistir en un solo
caso y la etnográfica, que de modo descriptivo se corrobora la efectividad de lo que
se está investigando a base de un modelo teórico de eficiencia.
Todo trabajo estadístico en un asunto o problema que se desea investigar,
trata de la relación de causa y efecto entre dos o más variables. Así tenemos las
variables cualitativas que indican categorías, las cuantitativas que se expresan en
forma numérica, las continuas que están sujetas a cambio, las discretas que se
refieren a los aspectos absolutos que nunca cambian, las independientes que
determinan o influyen sobre las dependientes y las constantes que se mantienen
igual durante el periodo que se lleva a cabo una investigación. Las observaciones
de características o atributos según las variables bajo estudio se miden y se
clasifican de acuerdo a cuatro escalas esenciales: nominal donde se clasifica por
categoría, la ordinal donde se ubica según orden o secuencia, la de intervalos para
aquellos aspectos donde no hay punto de inicio ni final y la de razones mediante se
llevan a cabo operaciones matemáticas y se utiliza para aquellos aspectos que
poseen un punto de partida y un punto final.
4. ESCALAS DE MEDICIÓN
1. Definición de términos.
1.1 Definición de Estadística
La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la
obtención, orden y análisis de un conjunto de datos con el fin de obtener
explicaciones y predicciones sobre fenómenos observados.
La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que
permiten recolectar información para luego analizarla y extraer de ella
conclusiones relevantes. Se puede decir que es la Ciencia de los Datos y
que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a partir de
la información disponible.
El origen de la palabra estadística se suele atribuir al economista
Gottfried Achenwall (prusiano, 1719-1772) que entendía la estadística como
“ciencia de las cosas que pertenecen al Estado”.
La Estadística se ocupa de la recolección, agrupación, presentación,
análisis e interpretación de datos. A menudo se llaman estadísticas a las
listas de estos datos, cosa que crea una cierta ambigüedad, que no debería
originarnos confusiones. La Estadística no son sólo los resultados de
encuestas, ni el cálculo de unos porcentajes, la Estadística es un método
científico que pretende sacar conclusiones a partir de unas observaciones
hechas.
5. 1.2 Investigación Estadística.
La investigación estadística es una actividad que apela a diversas
técnicas con el propósito de llegar a la esencia de la realidad.
Ninguna investigación parte de cero para ello se debe informarse
sobre el tema a estudiar. Esto lleva al investigador a una búsqueda de
referencias, consultas bibliográficas, recopilación documental (informes
realizados que nos proporcionan información, datos o cifras). Esto es lo que
se denomina la fase exploratoria que tiene como fin la familiarización e
interiorización entre el investigador y el ámbito que es objeto de
investigación.
1.3 Escalas de Medición
Escalas de medición son una sucesión de medidas que permiten
organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de medición, pueden ser
clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las
variables.
Además las escalas de medición ofrecen información sobre la
clasificación de variables discretas o continuas, también más conocidas
como escalas grandes o pequeñas. Toda vez que dicha clasificación
determina la selección de la gráfica adecuada.
2. Como realizar una investigación estadística.
El proceso de aplicación de la estadística implica una serie de pasos:
Selección y determinación de la población o muestra y
las características contenidas que se desean estudiar. En el caso de
que se desee tomar una muestra, es necesario determinar el tamaño
de la misma y el tipo de muestreo a realizar (probabilístico o no
probabilístico).
6. Obtención de los datos. Esta puede ser realizada
mediante la observación directa de los elementos, la aplicación de
encuestas y entrevistas, y la realización de experimentos.
Clasificación, tabulación y organización de los datos. La
clasificación incluye el tratamiento de los datos considerados
anómalos que pueden en un momento dado, falsear un análisis de los
indicadores estadísticos. La tabulación implica el resumen de los datos
en tablas y gráficos estadísticos.
Análisis descriptivo de los datos. El análisis se
complementa con la obtención de indicadores estadísticos como las
medidas: de tendencia central, dispersión, posición y forma.
Análisis inferencial de los datos. Se aplican técnicas de
tratamiento de datos que involucran elementos probabilísticos que
permiten inferir conclusiones de una muestra hacia la población
(opcional).
Elaboración de conclusiones. Se construye el informe
final.
3. Aplicaciones de la estadística.
La estadística puede presentarse en diferentes niveles de
dificultad matemática y puede estar dirigida hacia aplicaciones en
distintos campos de la investigación. De acuerdo con esto, se han
escrito muchos libros de texto sobre estadística empresarial,
estadística educativa, estadística médica, estadística psicológica,…, e
inclusive sobre estadística para historiadores.
Aunque comúnmente se asocie a estudios demográficos,
económicos y sociológicos, gran parte de los logros de la estadística
se derivan del interés de los científicos por desarrollar modelos que
expliquen el comportamiento de las propiedades de la materia y de los
7. caracteres biológicos. La medicina, la biología, la física y, en definitiva,
casi todos los campos de las ciencias emplean instrumentos
estadísticos de importancia fundamental para el desarrollo de sus
modelos de trabajo.
La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en
todos los campos científicos:
En las ciencias naturales: se emplea con profusión en la
descripción de modelos termodinámicos complejos (mecánica
estadística), en física cuántica, en mecánica de fluidos o en la teoría
cinética de los gases, entre otros muchos campos.
En las ciencias sociales y económicas: es un pilar básico del
desarrollo de la demografía y la sociología aplicada.
En economía: suministra los valores que ayudan a descubrir
interrelaciones entre múltiples parámetros macro y microeconómicos.
En las ciencias médicas: permite establecer pautas sobre la
evolución de las enfermedades y los enfermos, los índices de mortalidad
asociados a procesos morbosos, el grado de eficacia de un
medicamento, etcétera.
4. Principales escala de medición
4.1 Escalas nominales
Las escalas nominales son aquellas donde se clasifican los
objetos, personas o variables en categorías cualitativamente distintas.
Consiste simplemente en agrupar objetos en clases o asignar las
personas de acuerdo a alguna cualidad una vez que los objetos o
personas posean características comunes que lo hagan pertenecer a
una categoría.
8. Por ejemplo, todos los estudiantes que obtuvieron sobre 90
puntos fueron clasificados como excelentes, los que obtuvieron menos
de 89 pero más de 80 como buenos y de 70 a 79 como regulares. En
una redada de drogas se arrestaron 22 puertorriqueños, seis cubanos,
dos dominicanos y dos norteamericanos.
Se pueden utilizar números en las escalas nominales, pero
éstos no representan magnitudes absolutas. Los números sólo se
utilizan con el propósito de clasificarlos a determinada categoría. Por
ejemplo, si vas a comprar pintura azul en la ferretería te presentan una
escala con diferentes tonalidades del color azul y cada tonalidad
posee un número, pero este número sólo es para facilitar al vendedor
identificar el color solicitado entre cientos de colores. De igual modo
en muchas solicitudes se le asigna el número 1 al sexo masculino y
número dos al femenino y esta clasificación sólo es para facilitar los
cómputos y manejos de información estadística, pero no quiere decir
que los masculinos tengan más o menor valor que las del sexo
femenino. Los números que se utilizan para efectos de identificación
en una escala nominal nunca se utilizarán para llevar a cabo los
procedimientos matemáticos de suma, resta, multiplicación y división.
Su función solamente se supedita para efectos de identificación. De
hecho, la medición en las escalas nominales está limitada porque sólo
permiten efectuar una clasificación y no podemos hacer alguna
estimación de la magnitud de lo que clasificamos.
9. 4.2 Escalas Ordinales
Las escalas ordinales son las que clasifican a las personas,
eventos u objetos en una posición con relación a cierto atributo, pero
sin indicar la distancia que hay entre las posiciones. Cuando se
asignan números es sólo para indicar el orden de las posiciones de lo
que se está clasificando.
Por ejemplo, en un determinado grupo escolar se decidió
seleccionar los cinco estudiantes con el promedio más alto para
premiarlos con un viaje a Disney World en Florida y resultó que
Esteban quedo tercero con un promedio de 3.90, seguido de Jorge
con 3.88 y, luego Leticia con 3.75. Esteban como tercero se le asigna
el número tres, pero esta designación numérica sólo indica su posición
con relación a los otros cuatro alumnos. Sabemos que Esteban tiene
un mejor promedio que Jorge y que su promedio es superior que el de
Leticia. Sin embargo, no podremos saber hasta qué punto es mejor su
promedio comparado con los otros. Con las escalas ordinales tampoco
se pueden llevar a cabo las operaciones aritméticas de suma, resta,
multiplicación y división. La diferencia que puede haber entre unas
personas u objetos en este tipo de escala no necesariamente
constituye unidades iguales o absolutas que puedan utilizarse para
determinar si el que tiene un segundo lugar posee el doble valor que
el que queda en cuarta posición. Por ejemplo, en un evento atlético de
una carrera que no haya sido crometrada, podemos saber quién llegó
primero, segundo y tercer lugar, pero no podemos saber con precisión
la velocidad entre un corredor y otro. La diferencia que hay entre el
primero y el segundo no necesariamente es igual a la que hubo entre
el segundo y el tercero.
10. 4.3 Escalas de Intervalos
Las escalas de intervalos son aquellas que ordenan los
objetos o eventos según la magnitud del atributo que representan y
proveen intervalos iguales entre las unidades de medida. Además, no
poseen un punto cero absoluto o verdadero ya que el mismo es
establecido por convención de forma arbitraria por los expertos en el
área o materia de estudio y no implica la ausencia del atributo o la
propiedad en cuestión.
Por ejemplo, la escala de inteligencia posee un punto cero,
pero administrando cualquier tipo de prueba que intente medir la
inteligencia, nunca va a encontrar un ser humano con cero
inteligencia. De igual modo si el agua está en 0 grado C, esto no
quiere decir que carezca de temperatura, ya que en una escala de
intervalos, como se ha indicado, es una designación arbitraria y
convencional. Una diferencia de cierta magnitud en una escala de
intervalos significa lo mismo en todos los puntos de la escala. Así por
ejemplo, en los termómetros de grados Fahrenheit y centígrados que
utilizan este tipo de escalas, están divididos en unidades iguales, la
11. diferencia en la temperatura entre 100 grados y 101 grados es
equivalente a la diferencia entre 110 grados y 111 grados. La
numeración de los años en nuestro calendario utiliza también una
escala de intervalos. Las autoridades eclesiásticas y gubernamentales
de la época decidieron arbitrariamente fijar como el año 1 el del
nacimiento de Cristo y como unidad de medida un lapso de 365 días.
Por lo tanto, el lapso de tiempo que estuvo Dwight D. Eisenhower
como presidente de los Estados unidos desde 1953 – 1961 es igual al
que transcurrió Bill Clinton desde 1994 – 2000.
4.4 Escalas de Razones o Cocientes
Las escalas de razones o cocientes se diferencian de las de
intervalos solamente en que la de razones el punto cero no es arbitrario y
corresponde a una total ausencia del asunto o propiedad estudiada. La
escala de una simple regla de 12 pulgadas posee una escala de razones la
cual está dividida en 12 unidades cada una de igual magnitud y parte de un
punto cero absoluto y verdadero. La mayoría de las variables con las cuales
se utiliza este tipo de escalas se refieren más a la ejecución de tareas
motoras, a las medidas de objetos y de aspectos fisiológicos. Dos buenos
ejemplos de las escalas de razones y cocientes son las medidas de la
estatura y el peso. Si una columna mide seis pies es el doble de alto de otra
columna que mide tres pies. Si Enrique pesa 180 libras, entonces pesa el
doble que María quién pesa 90 libras. Las razones de los números en estas
escalas tienen un determinado sentido, lo que hace posible que se
interpreten los valores numéricos entre las cantidades obtenidas de los
objetos. Además pueden llevarse a cabo las diferentes operaciones
matemáticas.
12. TABLA 1: CARACTERÍSTICAS, EJEMPLOS Y LIMITACIONES DE LAS
ESCALAS DE MEDICIÓN ESCALA CARACTERÍSTICAS USOS/EJEMPLOS.
13. 5. Cómo y cuando se aplica la escala de medición
Una vez que seleccionamos el diseño de investigación apropiado y la
muestra adecuada de acuerdo con nuestro problema de estudio e hipótesis,
la siguiente etapa consiste en recolectar los datos pertinentes sobre las
variables involucradas en la investigación.
Recolectar los datos implicas las actividades estrechamente
vinculadas entre sí:
Seleccionar un instrumento de medición de los
disponibles en el estudio del comportamiento o desarrollar uno
(instrumento de recolección de los datos). Este instrumento debe ser
válido y confiable, de lo contrario no podemos basarnos en los
resultados.
Aplicar ese instrumento de medición. Es decir, obtener
las observaciones y mediciones de las variables que son de interés
para nuestro estudio (medir variables).
Preparar las mediciones obtenidas para que puedan
analizarse correctamente (a esta actividad se le llama codificación de
datos).
14. CONCLUSIÓN
En la investigación científica los fenómenos a explicar y por lo tanto a
medir tienen como base, la teoría lo cuál juega un papel clave en la manera
de establecer los elementos en el proceso de medición. Esta circunstancia
obliga al investigador a conocer a profundidad la teoría que orienta su
pregunta de investigación, es necesario, tener claridad en las relaciones que
existen en sus constructos, para que pueda estar preparado para utilizar
instrumentos de medición confiable y válida.
Así, el proceso de medición también, ha sido identificado como el
procedimiento de relacionar conceptos abstractos con indicadores empíricos,
lo cuál involucra un proceso de clasificación y cuantificación de los datos o
indicadores en términos de los conceptos teóricos que integran el diseño de
la investigación.
Para poder brindar mayor precisión a esta operación es que también
se recurre a lo que son los Instrumentos de Medición, siendo aquellos el
elemento auxiliar que permite la aplicación justamente de una Escala de
Medición que consiste en la aplicación de una comparación respecto a un
Valor Arbitrario que ha sido definido y considerado como válido por una
comunidad científica en particular.
15. BIBLIOGRAFÍA
Sánchez H. y Reyes C. (2009). Metodología y Diseños en la
Investigación Científica. Lima: Visión Universitaria.
Tafur R. (1995). La tesis universitaria. Lima: Mantaro.
De la Garza J., Morales B. & González B. (2013). Análisis estadístico
multivariable. México: McGraw-Hill.
Downie, Norville M.Métodos estadísticos aplicados. Nueva York: Har-
per & Row, 1986.