8/4/2019 S1 Captulo I
1/13
Captulo I. Introduccin
Conceptos Bsicos
8/4/2019 S1 Captulo I
2/13
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.
8/4/2019 S1 Captulo I
3/13
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.
8/4/2019 S1 Captulo I
4/13
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).
8/4/2019 S1 Captulo I
5/13
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.
8/4/2019 S1 Captulo I
6/13
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.
8/4/2019 S1 Captulo I
7/13
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)
8/4/2019 S1 Captulo I
8/13
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.
8/4/2019 S1 Captulo I
9/13
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.
8/4/2019 S1 Captulo I
10/13
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).
8/4/2019 S1 Captulo I
11/13
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.
8/4/2019 S1 Captulo I
12/13
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.
8/4/2019 S1 Captulo I
13/13
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.