ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Embed Size (px)

Text of ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

  • 1. PROGRAMA DE FORMACION: TECNOLOGO EN GESTION LOGISTICA
    MODULO: Procesar la informacin recolectada con base en los manuales de manejo de informacin

2. ESTADSTICA DESCRIPTIVA

  • Paula Andrea Mendoza 3.Leidy Paola Murillo

INSTRUCTOR: EDISONMORALES
4. ESTADSTICA DESCRIPTIVA
Se refiere a:

  • la recoleccin 5. presentacin 6. Descripcin 7. Anlisis 8. Interpretacin de datos

La estadstica Descriptiva es el mtodo de obtener de un conjunto de datos.
Puede utilizarse para resumir o describir cualquier conjunto ya sea que se trate de una poblacin o de una muestra.
9. 10. Variable Cualitativa
se refieren a: caractersticas que no pueden ser medidas con nmeros. Podemos distinguir dos tipos:

  • Variable cualitativa nominal: presenta modalidades no numricas que no admiten un criterio de orden.

Por ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
11.

  • Variable cualitativa ordinal : presenta modalidades no numricas, en las que existe un orden.

Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1, 2, 3,...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
12. Variable Cuantitativa
Se expresa mediante un nmero, y se pueden realizar operaciones aritmticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:

  • Variable discreta: es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores especficos.

Ejemplo: El nmero de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
13.

  • Variable continua: es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos nmeros.

Ejemplo:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la prctica medimos la altura con dos decimales, pero tambin se podra dar con tres decimales.
14. INDIVIDUO, POBLACIN Y MUESTRA
15. DISTRIBUCION DE FRECUENCIA
16. FRECUENCIA ABSOLUTA
La frecuencia absoluta es el nmero de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadstico.
Se representa por fi.
La suma de las frecuencias absolutas es igual al nmero total de datos, que se representa por N.
17. FRECUENCIA RELATIVA
La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el nmero total de datos.
Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni.
18. FRECUENCIA ACOMULADA
La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.
Se representa por Fi.
19. TABLAS DE FRECUENCIA

  • ABSOLUTA 20.RELATIVA

ABSOLUTA
21. RELATIVA
22. Medidas De Tendencia Central

  • MEDIA: nmero calculado mediante ciertas operaciones a partir de los elementos de un conjunto de nmeros, x1, x2,,xny que sirve para representar a ste.

Hay distintos tipos de medias:

  • Media aritmtica 23. media geomtrica

La media aritmtica es un promedio estndar que a menudo se denomina "promedio".
24. La media geomtrica es un promedio muy til en conjuntos de nmeros que son interpretados en orden de su producto, no de su suma (tal y como ocurre con la media aritmtica). Por ejemplo, las velocidades de crecimiento.
25. LA MEDIANA: Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando stos estn ordenados de menor a mayor.
La mediana se representa por Me.
La mediana se puede hallar slo para variables cuantitativas.
26. LA MODA: Lamodaes elvalorque tienemayor frecuencia absoluta.
Se representa porMo.
Se puede hallar lamodaparavariables cualitativasycuantitativas.
Ejemplo: Hallarlamodade la distribucin:
2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5Mo= 4
27. MEDIDAS DE DISPERSION

  • Rango 28.Varianza 29.Desviacin tpica 30.Coeficiente de Pearson
  • Rango: Se define como la diferencia entre el dato mayor menos el dato menor de un conjunto de datos. Su obtencin es sumamente sencilla.
  • Varianza: Es una medida estadstica que mide la dispersin de los valores respecto a un valor central (media), es decir, la media de las diferencias cuadrticas de las puntuaciones respecto a su media aritmtica. Suele ser representada con la letra griega o una V en mayscula.

Desviacin tpica: Lavarianzaes lamedia aritmtica del cuadrado de las desviaciones respecto a la mediade una distribucin estadstica.
La varianza se representa por:
31.

  • Coeficiente de Pearson:El coeficiente de correlacin de Pearson, r, permite saber si el ajuste de la nube de puntos a la recta de regresin obtenida es satisfactorio. Se define como el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones tpicas (raz cuadrada de las varianzas).

Histogramas estadsticos
Es una representacin grfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados.
En el eje vertical se representan las frecuencias
En el eje horizontal los valores de las variables
32. Conclusiones

  • Este trabajo tienecomo fin mostrarnos la importancia de aplicar la estadstica en la recoleccin de datos, ya que utilizando esta metodologa obtendremos mejor la informacin y estar mas ordenada. 33. Aplicando la estadstica se pueden obtener conclusiones mas exactas de los estudios que se realizan con este mtodo, llegando a un resultado final de la poblacin estudiada.