tema 1: estadística

Tema 1

Mtra. Eréndira Avilés

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.



•  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.



•  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


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.



•  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.



•  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


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 .


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


1.3. Escalas de medición

Variables

Cualita>vas

Nominal

Ordinal

Cuan>ta>vas

Intervalo

Razón



•  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

EyeColor

State of Birth



•  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



•  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



•  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”


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


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