El documento presenta información sobre estadística descriptiva e inferencial. Explica conceptos como media, mediana, moda, rango, desviación estándar y varianza, que son medidas utilizadas para resumir y describir conjuntos de datos. También cubre temas como medición, parámetros versus estadísticos e introducción a los métodos estadísticos univariados y multivariados. Incluye ejemplos prácticos para calcular diferentes medidas estadísticas a partir de series de datos.
4. ESTADÍSTICA
Estadística descriptiva:
Es un conjunto de procedimientos
para reunir, clasificar, codificar,
procesar, analizar y resumir
información numérica adquirida
sistemáticamente.
5. ESTADÍSTICA
Estadística inferencial:
Permite estimar parámetros poblacionales
a partir de la muestra utilizada, así como
realizar el contraste de las pruebas de
hipótesis.
Se basa en pruebas para comparar, asociar
o inferir resultados.
Permite hacer inferencias a partir de una
muestra para extrapolarlas a una
población.
6. ESTADÍSTICA
La estadística se asocia
normalmente a muchos cálculos y
operaciones aritméticas, y aunque las
matemáticas están involucradas, en
su mayor parte, sus fundamentos y
uso apropiado pueden dominarse sin
hacer referencia a habilidades
matemáticas avanzadas.
7. ESTADÍSTICA
De hecho se trata de una forma de
ver la realidad basada en el análisis
cuidadoso de los hechos.
Es necesaria sin embargo la
sistematización para reducir el
efecto que las emociones y las
experiencias individuales puedan
tener al interpretar esa realidad.
8. ESTADÍSTICA
La estadística se relaciona con el
método científico complementándolo
como herramienta de análisis y, aunque
la investigación científica no requiere
necesariamente de la estadística, ésta
valida muchos resultados cuantitativos
derivados de la investigación.
9. ESTADÍSTICA
Tablas de frecuencias y porcentajes
Gráficas
Descriptiva Medidas de tendencia central
Medidas de dispersión
Asociación
Univariada Comparación: hipótesis
o bivariada Regresión
Inferencial
Métodos de agrupamiento
Multivariada
Modelos de predicción
10. ESTADÍSTICA
MEDICIÓN
Para poder emplear el método estadístico
en un estudio es necesario medir las
variables.
Medir: es asignar números o valores a las
propiedades de los objetos bajo ciertas
reglas.
Desde luego, no se asignan a los objetos,
sino a sus propiedades.
11. ESTADÍSTICA
En las ciencias sociales, varios de los fenómenos que
son medidos no pueden caracterizarse como objetos
o eventos, ya que son demasiado abstractos para ello.
El clima organizacional, la credibilidad, la
espiritualidad, los sentimientos, son conceptos tan
abstractos que no deben ser considerados cosas que
pueden verse o tocarse (definición de objeto).
Este razonamiento nos hace definir la medición
como:
“El proceso de vincular conceptos abstractos con
indicadores empíricos”.
12. ESTADÍSTICA
Cuantificar: es asignar valores
a algo tomando un patrón de
referencia, por ejemplo,
cuantificar es ver cuántos
hombres y cuántas mujeres hay.
13. ESTADÍSTICA
Parámetro: Es un valor numérico calculado a partir de
una población.
Estadístico: Es un valor numérico calculado a partir de
una muestra.
Si un estadístico se usa para calcular un parámetro
también se le suele llamar estimador.
Habitualmente interesa conocer un parámetro, pero
por la dificultad que conlleva estudiar a toda la
población, se calcula un estimador sobre una muestra y
“se confía ” en que sean próximos mediante un nivel de
confianza establecido por el investigador.
14.
15. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Métodos de resumen o numéricos que se dividen en:
Media
Medidas de tendencia Mediana
central Moda
Rango
Medidas de dispersión Desviación estándar
Varianza
17. ESTADÍSTICA
Una forma útil de describir a un grupo en su
totalidad es encontrar un número único que
represente lo “promedio” o “típico” de ese
conjunto de puntajes.
En investigación ese valor se conoce como
una medida de tendencia central, ya que
está generalmente localizada hacia el centro
de una distribución en la que la mayoría de
los puntajes tiende a concentrarse.
18. ESTADÍSTICA
MEDIA ARITMÉTICA
Se define como la suma de un conjunto de puntajes dividido
entre el número total de puntajes del conjunto
La media aritmética o media de un conjunto de N números
X1,X2,X3,…..XN se representa por Ẋ y se define como:
X = X1 + X2 + X3 + … + XN = ∑X
N N
Ejemplo: calcular la media de las siguientes puntuaciones:
8,7,6,4,3,2,6,9,8 = 5.88
Actividad 1: Realizar el mismo ejercicio pero cambiando el 8
final por un 20
19. ESTADÍSTICA
MEDIANA
La mediana de una colección de datos ordenados en orden
de magnitud es el valor medio o la media aritmética de los
dos valores medios.
Posición de la mediana = N + 1
2
Ejemplo 1:Sean los números: 24, 31, 35, 35, 38, 53, 45, 50, 57.
La mediana es 38, porque deja 4 casos por atrás y 4 casos por
delante de la mediana
Ejemplo 2: Sean los números : 11,12,13,16,17,20,25,26,
Según fórmula, sería el dato 4.5, por lo tanto se calcula
sumando los dos datos y dividiendo entre 2 = 16 +17/2 = 16.5
20. ESTADÍSTICA
MODA
La moda de una serie de números es aquel valor
que se presenta con mayor frecuencia, es decir,
es el valor más común. La moda puede no existir,
incluso si existe puede no ser única.
Ejemplo1: El sistema 2,2,5,7,9, 9,9,10,10,11
12,18; tiene de moda 9.
Ejemplo2: El sistema 3,5,8,10,12,15,16;
no tiene moda.
Ejemplo 3: El sistema 2,3,4,4,4,5,5,7,7,7,9
tiene dos modas, 4 y 7 y se llama bimodal.
21. ESTADÍSTICA
Actividad 1:
En 25 pacientes obtuvieron los siguientes valores de
glucosa sérica: 145,345,257,145, 123, 89, 109,
110,147, 145, 189, 290, 456, 201,255, 145, 123, 99,
78, 124, 188, 175, 145, 123, 345.
De los mismos pacientes se obtuvieron los
siguientes valores de colesterol total: 298, 278,
345, 301, 176, 125, 200, 278, 345, 303, 376, 301,
198, 126, 147, 139,278, 200,176,278,125,126,
150,139,100.
Y los siguientes valores de triglicéridos: 95, 109,
104, 178, 200, 308, 256, 109, 178, 356, 109, 104,
96, 204, 120, 157, 150, 109, 278, 104, 96, 308, 105,
106,107.
Con los datos anteriores calcular la media
aritmética, la mediana y la moda de cada serie.
24. ESTADÍSTICA
DISPERSIÓN O VARIACIÓN
Al grado en que los datos numéricos
tienden a extenderse alrededor de un
valor medio se le llama variación o
dispersión.
Se utilizan distintas medidas, las más
empleadas son el rango, la desviación
típica o estándar y la varianza.
25. ESTADÍSTICA
RANGO:
El rango de un conjunto de números es la
diferencia entre el mayor y el menor de
todos ellos.
Ejemplo: El rango de los números:
17,18,20,20,24,28,28,30,33 = 33-17 = 16
A veces el rango se da por la simple
anotación de los números mayor y menor.
A esto se le llama recorrido.
En el ejemplo anterior, esto sería indicado
como 17 a 33 ó 17-33
26. ESTADÍSTICA
DESVIACIÓN TÍPICA O ESTÁNDAR:
De una serie de N números X1,X2,…, XN, se
representa por s y se define por
S = ∑ (X-Ẋ)2
N
Así s es la raíz cuadrada del cuadrado medio de
las desviaciones a la media, o la raíz del
cuadrado medio de las desviaciones.
27. ESTADÍSTICA
Calcular la desviación estándar de la siguiente serie
de números: 9,8,6,4,2,1
Datos = x X – X(barra) X-X(barra)2
9 9-5 = 4 16
8 8-5 = 3 9
6 6-5 = 1 1
4 4-5 = -1 1
2 2-5 = -3 9
1 1-5 = -4 16
∑ = 52
Dividir entre N y obtener la raíz cuadrada: 52/6 = 8.67 = 2.95
28. ESTADÍSTICA
VARIANZA:
La varianza de un conjunto de datos, se
define como el cuadrado de la desviación
típica o estándar, y viene dada por tanto,
por s2
Es un concepto estadístico muy importante,
ya que muchas de las pruebas cuantitativas
se fundamentan en ella.
Ejemplo: ¿cuál sería la varianza del ejercicio
anterior: (2.95)2 = 8.7
29. ESTADÍSTICA
Actividad 2:
Con la serie de 25 datos con los que
calculaste media, mediana y moda; calcula:
Rango
Recorrido
Desviación estándar
Varianza