2. Población: Es el conjunto sobre el que estamos
interesados en obtener conclusiones (hacer
inferencia). Normalmente es demasiado grande
para poder abarcarlo.
Muestra: Es un subconjunto de casos o individuos de
una población. El número de sujetos que componen la
muestra suele ser inferior que el de la población, pero
suficiente para que la estimación de los parámetros
determinados tenga un nivel de confianza adecuado.
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3. Muestra Aleatoria: Parte de un todo que fue
seleccionada de tal manera que cada uno de sus
elementos se obtuvo completamente al azar.
Variable: Es cada una de las características o
cualidades que poseen los individuos de una
población.
Dato: Es cada uno de los valores
que se ha obtenido al realizar un
estudio estadístico.
Por ejemplo, si
lanzamos una
moneda al aire 5
veces obtenemos
5 datos: cara,
cara, cruz, cara,
cruz.
Parámetro: Es un número que
resume la ingente cantidad de datos
que pueden derivarse del estudio de
una variable.
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4. Estadístico: Ídem (cambiar población por
muestra).
-La altura media de los que estamos en este aula.
-Somos una muestra (¿representativa?) de la
población, también se puede llamar estimador.
Censo: Se denomina censo, al recuento de
individuos que conforman una población.
Encuesta: Es un estudio observacional en el
cual el investigador busca recaudar datos por
medio de un cuestionario prediseñado, y no
modifica el entorno ni controla el proceso que
está en observación
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5. Descriptiva
• Nos permite
describir y
analizar un
fenómeno o hecho
de interés,
valiéndose para
ello de técnicas de
ordenación,
organización y
presentación de
los datos.
Inferencia
• De manera
contraria a la
anterior, esta clase
de estadística
tiene la
particularidad de
que a partir de los
datos muestrales
que maneja, es
posible realizar
conclusiones y
predicciones que
incluyan a toda la
población.
Aplicada
• Su objetivo
consiste en
deducir resultados
sobre un universo,
a partir de una
muestra
determinada. Este
tipo de estadística
puede ser aplicada
en cualquier área
que no pertenezca
a ella, tal como
historia,
psicología, etc.
La estadística es una técnica basada en la recolección, recuento,
clasificación, e interpretación de un conjunto de datos obtenidos a
partir de la observación, con el propósito de poder llevar a cabo
comparaciones y realizar estimaciones.
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6. Plantear hipótesis
sobre una
población
Decidir qué datos
recoger (diseño de
experimentos)
Qué individuos
pertenecerán al
estudio (muestras)
Qué datos recoger
de los mismos
(variables)
Recoger los datos
(muestreo)
Describir
(resumir) los datos
obtenidos
Realizar una
inferencia sobre la
población
Cuantificar la
confianza en la
inferencia
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7. Es cuando
cada
individuo
tiene la
misma
oportunidad
de ser elegido
en la muestra
La población
es
previamente
clasificada
en grupos
homogéneos
Por niveles
educativos,
género o edad.
Por ejemplo
Cuando la
población se
encuentra
dividida, de
manera
natural, en
grupos que se
suponen que
contienen
toda la
variabilidad de
la población
Escuelas, hogares o
localidades
Por ejemplo
Es una
técnica que
simplifica
el proceso
de elección
de los
elementos
de la
muestra.
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8. Variables cualitativas: Se refieren a características
o cualidades que no pueden ser medidas
con números.
Podemos distinguir dos tipos:
Nominal: Presenta modalidades no
numéricas que no admiten un criterio de
orden.
Ordinal: Presenta modalida
des no numéricas, en las que
existe un orden.
Por ejemplo Por ejemplo
El estado civil, con las siguientes
modalidades: soltero, casado, separado,
divorciado y viudo.
Medallas de una prueba
deportiva: oro, plata, bronce.
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9. Variable cuantitativa: Es la que se expresa
mediante un número, por tanto se pueden realizar
operaciones aritméticas con ella.
Podemos distinguir dos tipos:
Discreta: Es aquella que toma valores
aislados, es decir, no admite valores
intermedios entre dos valores específicos.
El número de hermanos de 5
amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Por ejemplo
Continua: Es la variable que puede
adquirir cualquier valor dentro de un
intervalo especificado de valores
Por ejemplo
La altura de los 5 amigos:
1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
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10. Para un entendimiento más fácil, lo ideal seria codificar
las variables como números.
Colocando etiquetas a las variables, recordamos el
significado de cada código numérico.
oEstado Civil.
1. Soltero
2. Casado
oMedallas Ganadas.
1. Oro
2. Plata
oRespuestas varias.Respetando el orden al codificar.
1. Totalmente de
acuerdo
2. De acuerdo
3. Totalmente en
desacuerdo
También se pueden asignar códigos a respuestas especiales.
00. No sabe
99. Todas
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11. La tabla de frecuencias ayuda a agrupar cualquier tipo de dato
numérico. En principio, en la tabla de frecuencias se detalla cada uno de
los valores diferentes en el conjunto de datos junto con el número de
veces que aparece, es decir, su Frecuencia.
Frecuencia absoluta: Es el número de veces que
aparece un determinado valor en un estudio
estadístico.
- Ejemplo:
Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las
siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30,
30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.
En la primera columna de la tabla colocamos la variable
ordenada de menor a mayor y en la segunda anotamos la
frecuencia absoluta.
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12. Frecuencia relativa: Es el cociente entre la
frecuencia absoluta de un determinado valor y
el número total de datos.
-Ejemplo:
Durante el mes de julio, en una ciudad se han
registrado las siguientes temperaturas
máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30,
32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33,
33, 29, 29.
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