Q son atributos en estadistica
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Q son atributos en estadística que no se pueden cuantificar o expresar numéricamente, como colores o sabores. A diferencia de variables cuantitativas como el peso o la estatura que pueden medirse y expresarse con números, los atributos como los colores o sabores de los productos no pueden cuantificarse con valores numéricos.
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Operacionalización de variables estadistica
Este documento proporciona información sobre la operacionalización de variables en investigaciones. Define una variable como un aspecto o dimensión de un fenómeno que puede asumir diferentes valores. Explica los tipos de variables, cómo definirlas operacionalmente, elegir indicadores y escalas de medición. Además, describe factores asociados a seleccionar pruebas estadísticas según el tipo de variable dependiente e independiente. El objetivo es convertir conceptos abstractos en variables empíricas que puedan medirse.
Organización de datos estadísticos
Este documento describe la organización de datos y diferentes tipos de organización. Explica cómo organizar datos cualitativos y cuantitativos en tablas de frecuencia. También cubre conceptos como operaciones estadísticas, el inventario de operaciones estadísticas, y provee ejemplos de cómo organizar diferentes tipos de datos.
Estimación estadística
Este documento trata sobre los conceptos básicos de la estimación estadística. Explica que la estimación estadística es el proceso mediante el cual se establece el valor de un parámetro poblacional a partir de una muestra. Describe los tipos de estimación puntual y por intervalo, y las propiedades de un buen estimador puntual como la no sesgadez y la eficiencia. También cubre el intervalo de confianza para la media de una población normal con varianza conocida y desconocida. Finalmente, señala que
Escala de medición
Principales escalas de medición.
Importancia y aplicación de las escalas de medición en las investigaciones científicas.
Medidas de Distribución: Asimetrias y Curtosis
El documento presenta conceptos sobre medidas de distribución como asimetría y curtosis. Explica que la asimetría mide el sesgo de una distribución y es igual a 0 para una distribución simétrica, mayor que 0 para una asimétrica positiva y menor que 0 para una negativa. La curtosis mide el apuntamiento, siendo 0 para una distribución normal, mayor para una leptocúrtica y menor para una platocúrtica. Finalmente propone calcular estas medidas para un conjunto de datos como práctica.
Cuestionario planeacion estrategica.
Este documento presenta las respuestas a 20 preguntas sobre conceptos clave relacionados con la planeación estratégica de recursos humanos. Define términos como planeación estratégica, misión, visión, objetivos y estrategia corporativa. Explica los factores que intervienen en la planificación de recursos humanos y conceptos como ausentismo y rotación del personal. Por último, propone involucrar a los trabajadores en capacitaciones y oportunidades de estudio para que puedan aportar sus talentos al bienestar de la empresa.
Estadistica descriptiva
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.
Proceso Administrativo y Toma de Decisiones
El documento describe el proceso administrativo y la toma de decisiones. Explica que el proceso administrativo implica funciones como la planificación, organización, dirección y control. También describe los elementos del proceso de toma de decisiones, como identificar el problema, generar alternativas y seleccionar una solución. Finalmente, ofrece recomendaciones para mejorar la toma de decisiones como reunir información, analizar alternativas y evaluar resultados.
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Diseño de estrategia
El documento describe las partes integrantes del diseño de estrategias. Estas incluyen el diseño del concepto estratégico, desarrollo de la táctica, calendarización, presupuesto, supervisión y control. Explica que en la planeación se diseña la estrategia y las tácticas considerando factores internos y externos, y se integran las tácticas en un solo concepto estratégico. Luego la estrategia se pone en marcha siguiendo el calendario y tácticas previstas, y finalmente se verifica su correcto
Medidas de Tendencia Central, Posición y Dispersión
Medidas de Tendencia Central, Posición y Dispersión, Reynieri Valor, C.I: 25.344.142 I.U.P Santiago Mariño Barcelona, Anzoategui. Asignatura: Estadistica-Saia. 10/09/2018 Profesora Amelia Vasquez.
4. alcances de la investigacion
Este documento describe los diferentes alcances de una investigación, incluyendo exploratorio, descriptivo, correlacional y explicativo. Los estudios exploratorios se realizan cuando un tema es poco estudiado y ayudan a identificar nuevos conceptos. Los estudios descriptivos buscan especificar las propiedades de un fenómeno. Los estudios correlacionales miden la asociación entre dos o más variables, mientras que los estudios explicativos intentan determinar las causas de los fenómenos.
Organización y presentación de datos
Organización y presentación de datos
-Cuadros y gráficos para variable cualitativa
-Cuadros y graficos para variable cuantitativa discreta
-Cuadros y graficos para variable cuantitativa continua
estadística descriptiva e inferencial
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.
EstadíStica Escala
El documento describe los cuatro niveles de medición: escala nominal, escala ordinal, escala de intervalo y escala de razón. La escala nominal clasifica elementos en categorías sin orden ni distancias. La escala ordinal clasifica y ordena elementos. La escala de intervalo clasifica, ordena y mide distancias con un cero arbitrario. La escala de razón hace todo lo anterior y tiene un cero real.
Cuadro comparativo - Estadística Paramétrica y No Paramétrica
Este documento compara la estadística paramétrica y no paramétrica. La estadística paramétrica se basa en distribuciones conocidas determinadas por parámetros, mientras que la no paramétrica estudia distribuciones cuya forma no se conoce a priori. Algunas pruebas comunes paramétricas son la prueba t y F, mientras que las no paramétricas incluyen la prueba de signos, Mann-Whitney y Kruskal-Wallis. Cada enfoque tiene ventajas y desventajas dependiendo de
Estadística Inferencial
Este documento presenta conceptos clave de la estadística inferencial, incluyendo el muestreo probabilístico, estimación de parámetros, distribuciones de probabilidad como la t de Student y F de Fisher, y ejemplos de su aplicación. Explica que la estadística inferencial permite sacar conclusiones sobre una población basadas en una muestra mediante métodos como la estimación, contraste de hipótesis y diseño experimental.
Procesamiento y analisis de datos
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.
Organización de datos (estadística)
Organización de los datos. Tipos de Organización de los datos. Operaciones con Organización de datos. Ejemplos de cada Organización de datos.
TIPOS DE DISTRIBUCIONES
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t-Student. Explica sus características clave como la probabilidad de éxito o fracaso, el número de ensayos, la esperanza y varianza para modelar diferentes tipos de experimentos aleatorios.
Análisis de Regresión Múltiple
Este documento presenta un análisis de regresión múltiple. Explica que la regresión múltiple permite utilizar más de una variable independiente para predecir una variable dependiente. Describe cómo se estiman los parámetros del modelo de regresión múltiple usando el método de mínimos cuadrados. También presenta un ejemplo para ilustrar cómo se desarrolla un modelo de regresión múltiple.
Presentacion medidas de dispersion
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la varianza, la desviación estándar y el coeficiente de variación. Estas medidas cuantifican cuánto se alejan los valores de una distribución del centro y son útiles para comparar muestras. El documento también explica cómo calcular estas medidas y provee ejemplos ilustrativos.
Escalas o Niveles de medición (estadística)
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.
MEDIDAS DE DISPERSION ABSOLUTAS Y RELATIVAS
Este documento explica las medidas de dispersión absolutas y relativas. Describe las medidas de dispersión absolutas como rango, desviación media, desviación estándar y varianza. También describe las medidas de dispersión relativas como el coeficiente de variación. El documento concluye que las medidas de dispersión nos informan cuánto se alejan los valores de la distribución del centro y nos permiten establecer comparaciones entre muestras.
estimacion
El documento habla sobre los conceptos básicos de la estimación estadística, incluyendo los tipos de estimación (puntual e intervalos), estimadores, selección del tamaño de la muestra, y el cálculo de intervalos de confianza. Explica que la estimación es útil para hacer inferencias sobre las características de una población completa basadas en una muestra representativa, y discute los métodos y fórmulas utilizados para realizar estimaciones precisas y confiables.
Ejemplos universo poblacion y muestra
El documento define los conceptos de universo, población y muestra. Un universo es el conjunto total de individuos, objetos o eventos sobre los cuales se desea obtener información. Una población se refiere al conjunto de observaciones o datos recolectados sobre el universo. Una muestra es un subconjunto finito de la población seleccionado para su estudio. Se proveen ejemplos de cómo estos conceptos se aplican en estudios biológicos y agrícolas.
Datos agrupados y no
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.
Sampieri metodologia inv cap 11 elaboración del reporte de investigación
El documento describe el proceso de elaborar un reporte de investigación. Explica que primero se debe definir al usuario y seleccionar el tipo de reporte (académico o no académico). Luego, cubre los elementos clave de un reporte como introducción, método, resultados y conclusiones. Finalmente, destaca las diferencias entre reportes académicos y no académicos.
Ejercicios sobre muestreo
El documento presenta cuatro problemas relacionados con el muestreo. El primer problema describe una encuesta a empresas para determinar la demanda de una nueva prensa mecánica, discutiendo la población, marco de muestreo y posibles técnicas de muestreo como estratificado o por conglomerados. El segundo problema trata sobre determinar el gasto promedio mensual de hogares en restaurantes, calculando el tamaño de muestra necesario. El tercer problema estima el porcentaje de hogares con conocimiento de una nueva marca, calculando también el tamaño de
Conceptos Básicos de la Estadística
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.
Estadística: Conceptos básicos
Este documento introduce conceptos básicos de estadística, incluyendo su definición como la rama de las matemáticas que recopila y analiza datos para estudiar fenómenos. Explica los conceptos de población, muestra, variables, frecuencias, distribución de frecuencias e introduce gráficos estadísticos comunes como diagramas de barras y gráficos circulares.
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Elementos de estadistica descriptiva
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva como población, muestra, variable, dato, escalas de medición, tablas de frecuencia y métodos de ordenamiento de datos. Explica que la estadística descriptiva se encarga de recolectar, organizar y analizar datos para obtener conclusiones sobre una población. También define conceptos como variable, dato, escalas de medición y métodos para ordenar y tabular datos como listas ordenadas, método de tallo y hojas y tablas de frecuencia.
Unidad I Estadistica I - Conceptos Basicos
La estadística es una técnica para estudiar fenómenos de masa mediante observaciones individuales. Se divide en estadística descriptiva, que resume datos sin inferir más allá, e inferencial, que infiere sobre poblaciones a partir de muestras. La estadística es útil para describir, resumir y deducir conclusiones de datos.
Desviaciones estadisticas
scaneado que contiene información que considero muy pertinente y que puede servir de provecho para el desarrollo de los temas que nos ocupan en la asignatura; los temas que podemos encontrar son los siguientes:
Media aritmética simple
Media aritmética ponderada
DESVIACIONES
Desviaciones respecto a la media aritmética
Desviaciones respecto a la media supuesta u origen de trabajo
Desviaciones respecto a un origen de trabajo tomadas en unidades de amplitud
Propiedades de la media aritmética
MEDIANA (Me)
MODA (Md)
Relaciones entre MEDIA, MEDIANA Y MODA
Instrumentos de medicion (1)
Este documento describe diferentes instrumentos y técnicas para la recolección de datos en investigaciones, incluyendo la observación, el censo, y las encuestas. Explica que la observación implica registrar eventos de forma planificada y sistemática, mientras que el censo recopila datos de toda una población y las encuestas usan una muestra representativa. Además, detalla cómo organizar y codificar la información recolectada en una base de datos para su análisis.
Estadística Porcentajes, proporciones, razones
Este documento describe diferentes medidas estadísticas como porcentajes, proporciones, razones, coeficientes e incrementos. Explica que los porcentajes representan la relación entre una parte y el total multiplicado por 100. Las proporciones establecen una relación entre una parte y el todo sin multiplicar por 100. Las razones son el cociente entre dos cantidades. Los coeficientes indican cuántas veces ocurre un evento durante un periodo en relación al número de veces que podría ocurrir.
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
1. Organización de datos
Se hace a través de tablas que pueden ser:
-una distribución de frecuencia simple
-distribución con frecuencia de intervalos
Frecuencias: la frecuencia es el nuero de veces que aparece una variable o dato nominal.
2. Variables de estadística
Conjunto de valores que puede tomar una variable se llama la escala de esa variable
3. Tablas de estadísticas
4. Frecuencia absoluta
Se llama frecuencia absoluta al número de veces que aparece un valor de la variable estadística.
5. Frecuencia relativa
El resultado de dividir la frecuencia absoluta de un determinado valor entre el número total de datos
6. Frecuencia absoluta acumulada
La suma de frecuencias absolutas de todos los valores iguales o inferiores al valor considerado
7. Frecuencia relativa acumulada
El resultado de dividir la frecuencia acumulada entre el número total de datos
8. Representaciones graficas
Ejemplos de población y muestra
El documento proporciona 10 ejemplos de poblaciones y muestras, incluyendo muestras aleatorias de estudiantes, producción total de una fábrica, encuestas a empleados, y estudios de jóvenes. Una población se refiere al grupo total sobre el cual se desea inferir, mientras que una muestra es un subconjunto de la población.
Recolección de Datos Estadísticos
Este documento describe los propósitos y técnicas de recolección de datos para investigaciones. Recolectar datos provee información para estudios, medir desempeño, tomar decisiones e investigar preguntas. Algunas técnicas incluyen encuestas usando cuestionarios, entrevistas con guías de preguntas, observación experimental y no experimental, y análisis documental usando fichas de registro. Al diseñar cuestionarios se deben considerar preguntas cerradas, abiertas y semi-abiertas, así como principios éticos como anonimato
Cómo calcular la amplitud de intervalo de un conjunto de datos numéricos
Esta presentación muestra de forma resumida la manera de calcular la amplitud intervalar de un conjunto de datos numéricos, con el fin de tabularlos de mejor manera en una tabla de frecuencias.
Fuentes Primarias y Secundarias
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Estadística descriptiva e inferencial
Este documento proporciona una introducción a la estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística se ocupa de recolectar, organizar, resumir y analizar datos para sacar conclusiones válidas. También describe el uso común de la estadística en diferentes ámbitos como el personal, cotidiano y empresarial. Además, define conceptos básicos como población, muestra, variable y presenta los tipos de variables cualitativas y cuantitativas.
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Glosario de estadistica
Este documento define varios términos clave relacionados con la estadística. Explica que una población estadística es el conjunto total de casos o individuos que se estudian, mientras que una muestra estadística es un subconjunto de esa población. También define conceptos como atributos, variables, datos, valores discretos, valores continuos y estadística descriptiva.
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TÉRMINOS ESTADÍSTICOS
Este documento define varios términos estadísticos clave. Explica que la frecuencia absoluta indica el número de veces que una variable toma un valor determinado, y que los diagramas de barras se usan para representar variables cualitativas. También describe variables cuantitativas y discretas, así como encuestas, polígonos de frecuencias, pictogramas, histogramas e individuos. Finalmente, cubre conceptos como muestras, intervalos, parámetros estadísticos, poblaciones, frecuencias relativas, tablas y medidas de
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- 1. Q son atributos en estadistica son variables que no se pueden cuantificar, o expresar por numeros. Por ejemplo, si hablamos de la variable peso de un producto, es facil.. por decir un estandar de papas fritas debe pesar unos 60 gramos, o analizando estaturas de personas, es facil cuantificarla midiendolas, supongamos un estandar de 170 cms. Hay variables que no se pueden cuantificar, como los colores, por ejemplo, no hay numeros para ello.. otro ejemplo es el sabor en productos alimenticios. Fuente(s): Practicas realizandas en control estadistico de la calidad