Este documento presenta una introducción a la estadística. Explica que la estadística es la ciencia de recopilar, organizar y analizar información para tomar decisiones más efectivas. Describe que existen dos ramas principales de la estadística: la estadística descriptiva, que resume y procesa datos, y la estadística inferencial, que se usa para hacer predicciones. También habla sobre conceptos como población, muestra, muestreo aleatorio, parámetros, estadísticos y las diferentes escalas de medición
2. 1.1
La
información
y
sus
técnicas
de
análisis
• ¿Qué
es
la
estadís>ca?
– Es
la
ciencia
de
recopilar,
organizar,
presentar,
analizar
e
interpretar
información
para
ayudar
a
tomar
decisiones
más
efec>vas.
Mtra.
Eréndira
Avilés
3. 1.1
La
información
y
sus
técnicas
de
análisis
• Las
técnicas
estadís>cas
son
usadas
en
mercadotecnia,
control
de
calidad,
contabilidad,
en
hospitales,
en
la
polí>ca,
en
la
educación,
en
los
deportes,
etc.
Mtra.
Eréndira
Avilés
4. 1.1
La
información
y
sus
técnicas
de
análisis
• La
estadís'ca
descrip'va
está
formada
por
los
métodos
gráficos
y
numéricos
que
se
u>lizan
para
resumir
y
procesar
los
datos
y
transformarlos
en
datos.
• La
estadís'ca
inferencial
cons>tuye
la
base
para
hacer
predicciones,
previsiones,
es>maciones
que
se
u>lizan
para
transformar
la
información
en
conocimiento
Estadís>ca
Estadís>ca
descrip>va
Estadís>ca
inferencial
Mtra.
Eréndira
Avilés
5. 1.2
El
muestreo
estadís>co
• Población
y
muestra
– Una
población
es
el
conjunto
completo
de
todos
los
objetos
que
interesan
a
un
inves>gador.
El
tamaño
de
la
población,
N,
puede
ser
muy
grande
o
incluso
infinito.
– U n a
m u e s t r a
e s
u n
subconjunto
observado
de
valores
poblacionales
que
>ene
un
tamaño
muestral
que
viene
dado
por
n.
Mtra.
Eréndira
Avilés
6. 1.2
El
muestreo
estadís>co
• Muestro
aleatorio
– El
muestreo
aleatorio
simple
es
un
método
que
se
emplea
paras
seleccionar
una
muestra
de
n
objetos
de
una
población
en
el
que
cada
miembro
de
la
población
se
elige
estrictamente
al
azar,
cada
miembro
de
la
población
se
elige
con
la
misma
probabilidad
y
todas
las
muestras
posibles
de
un
tamaño
dado,
n,
>enen
la
misma
probabilidad
de
ser
seleccionadas.
Mtra.
Eréndira
Avilés
7. 1.2
El
muestreo
estadís>co
• Parámetro
y
estadís>co
– Un
parámetro
es
una
caracterís>ca
específica
de
una
población
– Un
estadís'co
es
una
caracterís>ca
específica
de
una
muestra
Mtra.
Eréndira
Avilés
8. 1.3
Escalas
de
medición
Clasificación
de
las
variables
de
acuerdo
al
>po
y
la
can>dad
de
información
que
con>enen
los
datos
• Las
variables
categóricas
producen
respuestas
que
pertenecen
a
grupos
o
categorías.
Son
e>quetas
o
nombres
que
se
u>lizan
para
iden>ficar
un
atributo
de
cada
elemento
• Las
variables
numéricas
son
datos
que
indican
cuánto
o
cuántos
de
algo,
pueden
ser
variables
discretas
o
con>nuas.
– Una
variable
discreta:
asumen
ciertos
valores
de
los
números
reales.
– Una
variable
con'nua:
puede
tomar
cualquier
valor
de
un
intervalo
dado
de
números
reales
.
Mtra.
Eréndira
Avilés
9. 1.3
Escalas
de
medición
Variables
Categóricas
(cualita>vas
o
de
atributos)
Sexo
Estado
civil
Carrera
Numéricas
(cuan>ta>vas)
Discretas
No.
De
casas
en
cierta
colonia
No.
De
alumnos
en
la
clase
de
estadís>ca
Con>nuas
Distancia
entre
dos
ciudades
El
peso
de
las
bolsas
de
papas
La
estatura
de
los
alumnos
de
estadís>ca
Mtra.
Eréndira
Avilés
11. 1.3.
Escalas
de
medición
• Nominal:
es
para
una
variable
que
u>liza
una
e>queta
o
nombre
para
iden>ficar
un
atributo
de
un
elemento.
Los
datos
nominales
podrían
ser
numéricos
o
no
numéricos
Eye
Color
State of
Birth
Mtra.
Eréndira
Avilés
12. 1.3.
Escalas
de
medición
• Ordinal:
una
escala
de
medición
para
una
variable
que
>ene
las
propiedades
de
los
datos
nominales
y
se
puede
emplear
para
clasificar
u
ordenar
los
datos.
Los
datos
ordinales
podrían
ser
no
numéricos
o
numéricos
Mtra.
Eréndira
Avilés
13. 1.3.
Escalas
de
medición
• Intervalo:
una
escala
de
medición
para
una
variable
que
>ene
las
propiedades
de
los
datos
ordinales
y
el
intervalo
entre
observaciones
se
expresa
en
términos
de
una
unidad
fija
de
medida.
Los
datos
de
intervalo
siempre
son
numéricos
– Cero
rela>vo
– El
cero
“no
significa
ausencia
de”
– No
se
puede
hacer
comparaciones
Mtra.
Eréndira
Avilés
14. 1.3.
Escalas
de
medición
• Razón:una
escala
de
medición
para
una
variable
que
>ene
las
propiedades
de
los
datos
de
intervalo
y
el
cociente
de
los
valores
es
significa>va.
Los
datos
de
razón
siempre
son
numéricos
– El
cero
es
absoluto
– Se
pueden
hacer
comparaciones
– El
cero
significa
“ausencia
de”
Mtra.
Eréndira
Avilés
15. 1.4
La
inves>gación
para
la
toma
de
decisiones
• Pasos
para
el
análisis
de
datos
– Definir
el
problema
– Recolección
de
datos
– Análisis
de
datos
– Análisis
de
resultados
– Conclusiones
Mtra.
Eréndira
Avilés
