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Estadística II Tema 1: Introducción a la estadística
¿Para qué sirve la estadística? <ul><li>La Ciencia se ocupa en general de fenómenos observables </li></ul><ul><li>La Cienc...
Definición <ul><ul><li>La Estadística es la Ciencia de la </li></ul></ul><ul><ul><li>Sistematización, recogida, ordenación...
Dos tipos de Estadística <ul><li>Estadística descriptiva </li></ul><ul><li>Estadística inferencial </li></ul>
Estadística descriptiva <ul><li>Obtener fotografías, representaciones de la realidad de un conjunto de individuos. </li></...
Estadística inferencial POBLACIÓN (parámetro) MUESTRA (estadístico) Muestreo representativo Inferencia Razonamiento induct...
Estadística inferencial <ul><li>Situación de incertidumbre o riesgo </li></ul><ul><li>Necesidad de tomar una decisión o es...
Pasos en un estudio estadístico <ul><li>Plantear  hipótesis  sobre una  población </li></ul><ul><ul><ul><li>Los fumadores ...
Método científico y estadística Plantear   hipótesis Obtener conclusiones Recoger datos y analizarlos Diseñar  experimento
Población y muestra <ul><li>Población  (‘ population’ )  es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclu...
VARIABLES E INDIVIDUOS <ul><li>Individuos : Son las unidades que nos proporcionan la información. Pueden ser personas, obj...
<ul><li>Existen cuatro tipos de variables: </li></ul><ul><ul><li>Nominales </li></ul></ul><ul><ul><li>Ordinales </li></ul>...
TIPOLOGÍA DE VARIABLES <ul><li>Existe una relación de orden entre los tipos de variable: cada tipo posee al menos las prop...
VARIABLES NOMINALES <ul><li>Son variables cualitativas </li></ul><ul><li>Tienen un número finito de modalidades </li></ul>...
VARIABLES ORDINALES <ul><li>Son variables cualitativas </li></ul><ul><li>Tienen un número finito de modalidades </li></ul>...
VARIABLES DE INTERVALO <ul><li>Son variables cuantitativas </li></ul><ul><li>Pueden tomar un número finito o infinito de v...
VARIABLES DE RAZÓN <ul><li>Son variables cuantitativas </li></ul><ul><li>Pueden tomar un número finito o infinito de valor...
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Introduccion

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  1. 1. Estadística II Tema 1: Introducción a la estadística
  2. 2. ¿Para qué sirve la estadística? <ul><li>La Ciencia se ocupa en general de fenómenos observables </li></ul><ul><li>La Ciencia se desarrolla observando hechos, formulando leyes que los explican y realizando experimentos para validar o rechazar dichas leyes </li></ul><ul><li>Los modelos que crea la ciencia son de tipo determinista o aleatorio (estocástico) </li></ul><ul><li>La Estadística se utiliza como tecnología al servicio de las ciencias donde la variabilidad y la incertidumbre forman parte de su naturaleza </li></ul><ul><li>“ La Estadística [...] enseña y ayuda a investigar en todas las áreas de las Ciencias de la Vida donde la variablidad no es la excepción sino la regla ” Carrasco de la Peña (1982) </li></ul>
  3. 3. Definición <ul><ul><li>La Estadística es la Ciencia de la </li></ul></ul><ul><ul><li>Sistematización, recogida, ordenación y presentación de los datos referentes a un fenómeno que presenta variabilidad o incertidumbre para su estudio metódico, con objeto de </li></ul></ul><ul><ul><li>deducir las leyes que rigen esos fenómenos, </li></ul></ul><ul><ul><li>y poder de esa forma hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones . </li></ul></ul>Descriptiva Probabilidad Inferencia
  4. 4. Dos tipos de Estadística <ul><li>Estadística descriptiva </li></ul><ul><li>Estadística inferencial </li></ul>
  5. 5. Estadística descriptiva <ul><li>Obtener fotografías, representaciones de la realidad de un conjunto de individuos. </li></ul><ul><li>Concepto de población. </li></ul><ul><li>Concepto de muestra. </li></ul>N n
  6. 6. Estadística inferencial POBLACIÓN (parámetro) MUESTRA (estadístico) Muestreo representativo Inferencia Razonamiento inductivo
  7. 7. Estadística inferencial <ul><li>Situación de incertidumbre o riesgo </li></ul><ul><li>Necesidad de tomar una decisión o estimar el valor de algún parámetro </li></ul><ul><li>La información disponible es parcial </li></ul><ul><li>Existe un modelo teórico </li></ul><ul><li>Existe la posibilidad de equivocarse en la decisión tomada </li></ul>
  8. 8. Pasos en un estudio estadístico <ul><li>Plantear hipótesis sobre una población </li></ul><ul><ul><ul><li>Los fumadores tienen “más bajas” laborales que los no fumadores </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>¿En qué sentido? ¿Mayor número? ¿Tiempo medio? </li></ul></ul></ul><ul><li>Decidir qué datos recoger (diseño de experimentos) </li></ul><ul><ul><li>Qué individuos pertenecerán al estudio ( muestras ) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Fumadores y no fumadores en edad laboral. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Criterios de exclusión ¿Cómo se eligen? ¿Descartamos los que padecen enfermedades crónicas? </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Qué datos recoger de los mismos ( variables ) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Número de bajas </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Tiempo de duración de cada baja </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>¿Sexo? ¿Sector laboral? ¿Otros factores? </li></ul></ul></ul><ul><li>Recoger los datos ( muestreo ) </li></ul><ul><ul><li>¿Estratificado? ¿Sistemáticamente? </li></ul></ul><ul><li>Describir (resumir) los datos obtenidos </li></ul><ul><ul><ul><li>tiempo medio de baja en fumadores y no ( estadísticos ) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>% de bajas por fumadores y sexo ( frecuencias ), gráficos,... </li></ul></ul></ul><ul><li>Realizar una inferencia sobre la población </li></ul><ul><ul><ul><li>Los fumadores están de baja al menos 10 días/año más de media que los no fumadores. </li></ul></ul></ul><ul><li>Cuantificar la confianza en la inferencia </li></ul><ul><ul><li>Nivel de confianza del 95% </li></ul></ul><ul><ul><li>Significación del contraste : p=2% </li></ul></ul>No tenéis que entenderlo (aún)
  9. 9. Método científico y estadística Plantear hipótesis Obtener conclusiones Recoger datos y analizarlos Diseñar experimento
  10. 10. Población y muestra <ul><li>Población (‘ population’ ) es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia). </li></ul><ul><ul><li>Normalmente es demasiado grande para poder abarcarlo. </li></ul></ul><ul><li>Muestra (‘ sample’ ) es un subconjunto suyo al que tenemos acceso y sobre el que realmente hacemos las observaciones (mediciones) </li></ul><ul><ul><li>Debería ser “representativo” </li></ul></ul><ul><ul><li>Esta formado por miembros “seleccionados” de la población (individuos, unidades experimentales). </li></ul></ul>
  11. 11. VARIABLES E INDIVIDUOS <ul><li>Individuos : Son las unidades que nos proporcionan la información. Pueden ser personas, objetos u otros entes más o menos abstractos. </li></ul><ul><li>Variables : Son características de los individuos que deseamos medir o evaluar. </li></ul>
  12. 12. <ul><li>Existen cuatro tipos de variables: </li></ul><ul><ul><li>Nominales </li></ul></ul><ul><ul><li>Ordinales </li></ul></ul><ul><ul><li>De intervalo </li></ul></ul><ul><ul><li>De razón </li></ul></ul>TIPOLOGÍA DE VARIABLES VARIABLES CUALITATIVAS VARIABLES CUANTITATIVAS
  13. 13. TIPOLOGÍA DE VARIABLES <ul><li>Existe una relación de orden entre los tipos de variable: cada tipo posee al menos las propiedades de los tipos que le anteceden en dicha relación. </li></ul>NOMINALES < ORDINALES < INTERVALO < RAZÓN
  14. 14. VARIABLES NOMINALES <ul><li>Son variables cualitativas </li></ul><ul><li>Tienen un número finito de modalidades </li></ul><ul><ul><li>Permiten establecer relaciones de igualdad o desigualdad entre los individuos, pero... </li></ul></ul><ul><ul><li>No permiten ordenarlos </li></ul></ul><ul><li>Ejemplos: color de los ojos, raza </li></ul>
  15. 15. VARIABLES ORDINALES <ul><li>Son variables cualitativas </li></ul><ul><li>Tienen un número finito de modalidades </li></ul><ul><ul><li>Permiten establecer relaciones de orden entre los individuos, pero... </li></ul></ul><ul><ul><li>No permiten determinar distancias entre ellos </li></ul></ul><ul><li>Ejemplo: nivel de renta (baja, media, alta) </li></ul>
  16. 16. VARIABLES DE INTERVALO <ul><li>Son variables cuantitativas </li></ul><ul><li>Pueden tomar un número finito o infinito de valores distintos </li></ul><ul><li>Carecen de un cero absoluto. </li></ul><ul><ul><li>Permiten establecer distancias entre los individuos </li></ul></ul><ul><ul><li>No permiten establecer proporciones entre ellos </li></ul></ul><ul><li>Ejemplo: temperatura en grados cent. , latitud </li></ul>¿Hoy hace el doble de calor que ayer?
  17. 17. VARIABLES DE RAZÓN <ul><li>Son variables cuantitativas </li></ul><ul><li>Pueden tomar un número finito o infinito de valores distintos </li></ul><ul><li>Tienen un cero absoluto . Por tanto, permiten establecer ratios entre los individuos </li></ul><ul><li>Ejemplo: ingresos, gastos, ventas </li></ul>
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