Punteo de lectura del 28 de Agosto

1. Licenciatura en Educación Preescolar
Ciclo escolar 2017 – 2018 3° Semestre “B”
Curso: Procesamiento de información estadística.
Alumna: Oronzor Castillo Isela Benazir.
ESTADÍSTICA.
 La estadística se ha convertido en el lenguaje universal de las ciencias.
 El uso cuidadoso de los métodos estadísticos permitirá obtener información
precisa a partir de datos.
 La estadística involucra información, números y gráficos visuales para resumir
información y su interpretación.
 El campo de la estadística puede subdividirse burdamente en dos áreas:
Estadística descriptiva y estadística inferencial.
 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: En ella se incluye la recolección,
presentación y descripción de datos muestrales.
 ESTADÍSTICA INFERENCIAL: Se refiere a la técnica de interpretar los
valores que resultan a partir de las técnicas descriptivas, tomar
decisiones y extraer conclusiones acerca de la población.
 La estadística es más que solo números: son datos, lo que se le hace a los
datos, lo que se aprende de los datos y las conclusiones restantes.
 ESTADÍSTICA: Ciencia de recolectar, describir e interpretar datos.
 Los medios impresos publican gráficas y cuadros que te dicen cómo varias
organizaciones o personas piensan como un todo.
 Una parte muy importante del proceso estadístico es el estudio de los
resultados estadísticos y la formulación de conclusiones adecuadas.
 Las estadísticas se reportan en todas partes: periódicos, revistas, radio y
televisión.
 La estadística tiene su propia jerga, términos más allá de la estadística
descriptiva y la estadística inferencial.
 En estadística, el concepto de población es la idea más fundamental.
 POBLACIÓN: Colección o conjunto de individuos, objetos o eventos
cuyas propiedades se analizarán.
 La población es la colección más completa de individuos u objetos
que son de interés para el recolector de la muestra.
 La población a estudiar debe definirse cuidadosamente y se considera
completamente definida sólo cuando se especifica su lista de elementos
miembros.
 En estadística, la población podría ser una colección de animales, objetos
fabricados, cualquier cosa.
 POBLACIÓN FINITA: Cuando la membresía de una población puede (o
pudiera) mencionarse físicamente.

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Curso: Procesamiento de información estadística.
Alumna: Oronzor Castillo Isela Benazir.
 POBLACIÓN INFINITA: Cuando la membresía es ilimitada.
 Las poblaciones grandes son difíciles de estudiar; por tanto, se acostumbra
seleccionar una muestra y estudiar los datos de dicha muestra.
 MUESTRA: Un subconjunto en una población.
 Una muestra consiste en los individuos, objetos o mediciones
seleccionados de la población por el recolector de la muestra.
 VARIABLE (O VARIABLE DE RESPUESTA): una característica de interés
acerca de cada elemento individual de una población o muestra.
 La edad de un estudiante al ingresar a la universidad, el color de su cabello,
su estatura y peso son cuatro variables.
 VALOR DE DATOS: El valor de la variable asociado con un elemento de
una población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o
un símbolo.
 Por ejemplo, Bill Jones entró a la universidad a la edad de “23”, su cabello
es “café”, mide “71 pulgadas” de alto y pesa “183 libras”. Estos cuatro
valores de datos son los valores para las cuatro variables aplicadas a Bill
Jones.
 DATOS: El conjunto de valores recolectados de la variable para cada uno
de los elementos que pertenecen a la muestra. Una vez recolectados
todos los datos, es práctica común referirse al conjunto de datos como
la muestra.
 El grupo de 25 estaturas recolectadas de 25 estudiantes es un ejemplo de
un conjunto de datos.
 EXPERIMENTO: Actividad planificada cuyos resultados producen un
conjunto de datos.
 Un experimento incluye las actividades tanto para seleccionar los
elementos como para obtener los valores de datos.
 PARÁMETRO: Valor numérico que resume todos los datos de una
población entera.
 Un parámetro es un valor que describe a la población entera. Con
frecuencia se usa una letra griega para simbolizar el nombre de un
parámetro. Dichos símbolos se asignarán conforme se estudien
parámetros específicos. Para cada parámetro existe un estadístico muestral
correspondiente. El estadístico describe la muestra de la misma forma que
el parámetro describe a la población.
 ESTADÍSTICO: Valor numérico que resume los datos muestrales.
 La estatura “promedio”, que se encuentra al usar el conjunto de 25
estaturas, es un ejemplo de un estadístico muestral. Un estadístico es un

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valor que describe una muestra. La mayoría de los estadísticos muestrales
se encuentran con la ayuda de fórmulas y usualmente se les asigna
nombres simbólicos que son letras del alfabeto.
 Básicamente, existen dos tipos de variables: 1) variables que resultan en
información cualitativa y 2) variables que resultan en información cuantitativa.
 VARIABLE CUALITATIVA, CATEGÓRICA O ATRIBUTO: Variable que
describe o jerarquiza un elemento de una población.
 VARIABLE CUANTITATIVA O NUMÉRICA: Variable que cuantifica un
elemento de una población.
 Las variables cualitativas pueden caracterizarse como nominales u ordinales.
 VARIABLE NOMINAL: Variable cualitativa que caracteriza (describe o
nombra) un elemento de una población. No sólo las operaciones
aritméticas no son significativas apara los datos que resultan de una
variable nominal,tampocopuedeasignarseun orden a las categorías.
 VARIABLE ORDINAL: Variable cualitativa que incorpora una posición
ordenada o clasificación.
 VARIABLE DISCRETA: Variable cuantitativa que puede asumir un
número contable de valores. Intuitivamente, la variable discreta
puede asumir cualquier valor correspondiente a puntos aislados a lo
largo de un intervalo lineal. Esto es: entre dos valores cualesquiera
existe un intervalo.
 VARIABLE CONTINUA: Variable cuantitativa que puede asumir un
número incontable de valores. Intuitivamente, la variable continua
puedeasumir cualquiervalora lo largo de un intervalolineal,incluido
todo posible valor entre dos valores cualesquiera.
 Dentro de un conjunto de datos medidos, siempre se espera variación.
 Si se encuentra poca o ninguna variación, se supondría que el dispositivo de
medición no está calibrado con una unidad suficientemente pequeña.
 MÉTODO DE MUESTREO: Proceso de selección de ítems o eventos que se
convertirán en la muestra.
 MÉTODO DE MUESTREO SESGADO: Método de muestreo que produce
datos que sistemáticamente difieren de la población modelo. El
muestreo repetido no corregirá el sesgo.
 MÉTODO DE MUESTREO NO SESGADO: Método de muestreo que no está
sesgado y produce datos que son representativos de la población
original.

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Alumna: Oronzor Castillo Isela Benazir.
 MUESTRA DE CONVENIENCIA: En ocasiones llamada muestra puntual,
ocurre cuando los ítems se eligen arbitrariamente y en forma no
estructurada de una población.
 MUESTRA VOLUNTARIA: Consisteen resultadosrecolectadosde aquellos
elementos de la población que se eligen para aportar la información
necesaria para su propia iniciativa.
 Proceso de recolección de datos.
1. Definir los objetivos de la encuesta o estudio.
2. Definir la variable y la población de interés.
3. Definir cómo recolectar los datos y los esquemas de medición de datos.
4. Recolección de la muestra, seleccionar los sujetos a muestrear y recolectar
datos.
5. Revisar el proceso de muestreo al completar la recolección.
 Dos métodos comúnmente usados para la recolección de datos son
experimentos y estudios observacionales.
 ESTUDIO OBSERVACIONAL: El investigador no modifica el entorno y no
controla el proceso a observar. Los datos se obtienen al muestrear parte
de la población de interés.
 Las encuestas son estudios observacionales de personas.
 Si todo elemento en la población puede mencionarse o enumerarse y
observarse, entonces se compila un censo.
 Cuando se selecciona una muestra para una encuesta, es necesario construir
un marco muestral.
 MARCO MUESTRAL: Lista o conjunto de elementos que pertenecen a la
población de la cual se extraerá la muestra.
 Una vez establecido el marco muestral representativo, se procede con la
selección de elementos muestrales del marco muestral. Este proceso de
selección se llama diseño muestral.
 Existen muchos tipos diferentes de diseños muestrales; sin embargo, todos
ellos encajan en dos categorías:
 MUESTRAS DIRIGIDAS: Muestras que se seleccionan sobre la base de
juzgarse “típicas”.
 MUESTRAS PROBABILÍSTICAS: Muestras en las que los elementos a
seleccionar se extraen sobre la base de la probabilidad. Cada
elemento en una población tiene cierta posibilidad de ser
seleccionado como parte de la muestra.

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Curso: Procesamiento de información estadística.
Alumna: Oronzor Castillo Isela Benazir.
 MUESTREO SENCILLO: Diseño muestral en el que los elementos del
marco muestral se tratan igual y no hay subdivisión o partición del
marco.
 Uno de los métodos de muestreo probabilístico sencillo más común,
usado para recolectar datos, es la
 MUESTRA ALEATORIA SIMPLE: Muestra seleccionada de tal forma
que todo elemento en la población o marco muestral tiene la
misma probabilidad de ser elegido. De manera equivalente, todas
las muestras de tamaño n tienen una igual oportunidad de ser
seleccionadas.
 MUESTRA SISTEMÁTICA: Muestra en la que se selecciona cada k-ésimo
término del marco muestral, a partir de una primer elemento, que se
selecciona aleatoriamente de los primeros k elementos.
 Cuando se muestrean poblaciones muy grandes, en ocasiones es necesario
usar un diseño de muestreo múltiple para aproximar el muestreo aleatorio.
 MUESTREO ALEATORIO MÚLTIPLE: Diseño muestral en el que los
elementos del marco muestral se subdividen y la muestra se elige en
más de una etapa.
 MUESTRA ALEATORIA ESTRATIFICADA: Muestra que se obtiene al
estratificar la poblacióno marco muestral y entoncesse seleccionaun
número de ítems de cada uno de los estratos medianteuna técnicade
muestreo aleatorio simple.
 MUESTRA ESTRATIFICADA PROPORCIONAL: Muestra que se obtiene
al estratificar la población o marco muestral y después seleccionar un
número de ítems proporcional al tamaño de los estratos de cada
estrato mediante una técnica de muestreo aleatorio simple.
 MUESTRA DE CONGLOMERADOS: Muestra que se obtiene al
estratificar la población o marco muestral y después seleccionar
algunos o todos los ítems de algunos estratos, mas no de todos.
 El campo de la estadística usa muchas técnicas que son repetitivas por
naturaleza: cálculos de estadísticos numéricos procedimientos para construir
gráficos de datos y procedimientos que se siguen para formular inferencias
estadísticas.