8/4/2019 S1 Captulo I

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Captulo I. Introduccin

Conceptos Bsicos

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Introduccin

Qu es la estadstica?

La estadstica es una ciencia formal referente a

la recoleccin, anlisis e interpretacin dedatos, ya sea para ayudar en la resolucin de

la toma de decisiones o para explicar

condiciones regulares o irregulares de algn

fenmeno o estudio aplicado, de ocurrencia

en forma aleatoria o condicional.

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Cules son sus dos grandes ramas?

La estadstica descriptiva: se dedica a los mtodos

de recoleccin, descripcin, visualizacin y

resumen de datos originados a partir de los

fenmenos de estudio. Los datos pueden serresumidos numrica o grficamente. Ejemplos

bsicos de parmetros estadsticos son: la media y

la desviacin estndar. Algunos ejemplos grficos

son: histograma, pirmide poblacional, sectores,entre otros.

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Cules son sus dos grandes ramas?

La estadstica inferencial, se dedica a la generacin delos modelos, inferencias y predicciones asociadas a losfenmenos en cuestin teniendo en cuenta laaleatoriedad de las observaciones. Se usa paramodelar patrones en los datos y extraer inferenciasacerca de la poblacin bajo estudio. Estas inferenciaspueden tomar la forma de respuestas a preguntassi/no (prueba de hiptesis), estimaciones de

caractersticas numricas (estimacin), pronsticos defuturas observaciones, descripciones de asociacin(correlacin) o modelamiento de relaciones entrevariables (anlisis de regresin).

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Conceptos fundamentales

Universo o poblacin: es el conjunto de

elementos de referencia sobre el que se

realizan las observaciones. (Se dice que el

universo es riguroso si se menciona la

ubicacin o lugar y el periodo).

Elemento o unidad: Cada uno de los

componentes de una poblacin.

Muestra: Cualquier porcin de la poblacin.

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Relatividad de los trminos poblacin,

elemento y muestra. Universo: Facultades de una universidad.

Elemento o unidad esencial: Una facultad.

Muestra: Una parte del total de las facultades.

Universo: Todas las universidades del pas.

Elemento o unidad esencial : Una universidad.

Muestra: Una parte del total de las universidades.

Universo: Facultad X. Elemento o unidad esencial : Un alumno.

Muestra: Una parte del total de los alumnos.

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Conceptos fundamentales

Elemento: puede ser individual o colectivo. (Ejemplo: Es individualsi se trata de un alumno; y colectivo si se habla de una fbrica, queposee departamentos, empleados, automviles, maquinaria, etc.).

C

enso: Procedimiento para obtener informacin de todos loselementos del universo o poblacin.

Muestreo: tcnica para la seleccin una muestra a partir de unapoblacin.

Inferencia estadstica: La inferencia estadstica o estadsticainferencial es una parte de la Estadstica que comprende los

mtodos y procedimientos para deducir propiedades (hacerinferencias) de una poblacin, a partir de una pequea parte de lamisma (muestra)

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Conceptos fundamentales

Parmetro: es un nmero que resume la ingentecantidad de datos que pueden derivarse delestudio de una variable estadstica.

Estadgrafo: Son valores que tipifican unamuestra y en torno de los cuales se agrupan lamayora de los datos (media aritmtica, la moda,la mediana, la desviacin media y la desviacin

estndar). Variable: Propiedad o caracterstica que admite

variaciones dentro de un conjunto de datos.

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Tipos de variables

Nominales.

Lo nico que puede hacerse es establecer

frecuencias en cada atributo y la igualdad o

desigualdad entre los diferentes casos, ver cul es

el grupo que tiene mayor frecuencia alcanzando el

concepto de " moda" (y tambin obtener algunas

medidas de asociacin cuando se relacionan

variables entre s). Ejemplos: el gnero, la raza, el

estado civil, etc.

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Tipos de variables

Ordinales. Recogen la idea de orden pero no tiene sentido realizar

operaciones aritmticas con ellas (acuerdo o desacuerdocon un proyecto de ley) ya que no puede medirse distancia

entre una categora y otra. Se puede establecer aquigualdad y desigualdad, y relaciones como mayor que, ymenor que. Puede establecerse orden, pero no medirsedistancia dentro de ese orden. La medida estadstica detendencia central ms apropiada para estas escalas es la"mediana". Ejemplos: el nivel de ingresos, categora del

vehculo, nivel educativo, escalas Likert [escalas deactitudes] (Totalmente en desacuerdo, En desacuerdo, Nide acuerdo ni en desacuerdo, De acuerdo, Totalmente deacuerdo).

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Tipos de variables

Cardinales.

Son las ms complejas. Su variable operacional es

una escala cardinal que se caracteriza porque las

diferencias iguales entre dos de sus puntos son

iguales entre s. Las cifras asociadas a las

categoras son efectivamente cuantitativas y, en

consecuencia se puede efectuar con ellas

operaciones aritmticas.

Se dividen en continuas y discontinuas.

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Tipos de variables

Variables Cardinales Continuas. Son las que pueden tomar cualquier valor dentro de

un intervalo. Ejemplos: edad, salarios, estatura,produccin anual, calificacin en un examen, etc., que

pueden tomar valores potenciales intermedios. (5aos, 3 meses, 2 das, 1.75 m).

Variables Cardinales Discretas. Son las que toman algunos valores dentro de un

intervalo. Ejemplo: un recuento del nmero decolonias de un cultivo en Ixtapalapa es una variablediscreta. Mientras que cuentas de 3 y 4 sonpotencialmente observables, no lo es una de 3,5.

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Ahora, es tiempo de hacer ejercicios

En primer lugar, de forma individual responde

las preguntas de las pginas 20 y 21.

Luego renete con una pareja y comparenresultados.

Finalmente compartan entre todos sus

resultados y argumentaciones.