Estadistica jesus herrera - m,742

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Esta Presentación nos muestra el trabajo realizado de acuerdo a la asignación otorgada por el profesor de estadística y nos ayuda a entender un poco mas sobre que es la Estadística.

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Estadistica jesus herrera - m,742

  1. 1. Universidad Fermín ToroVicerectorado AcadémicoFacultad de Ciencias SocialesEscuela de Comunicación SocialCONCEPTOS BASICOSJesús HerreraV-24.400.569EstadísticaM-742
  2. 2. Población: Conjunto de personas que vivenen un territorio concreto o determinado!• Muestra Aleatoria: Esuna muestra bienrepresentativa de lapoblación.
  3. 3. Variable: Es una estructurade datos, que puedecambiar su valor según lasituación deseada• Dato: Un dato esun documento, una información oun testimonio quepermite llegar alconocimiento de loshechos.Parámetro: Es un número queresume la ingente cantidadde datos que puedenderivarse del estudio deuna variable estadística.
  4. 4. Estadístico: Un estadístico(muestral) es una medidacuantitativa, derivada de unconjunto de datos deuna muestra, con el objetivo deestimar o inferir característicasde una población omodelo estadístico.Encuesta: Un conjunto depreguntas normalizadasdirigidas a una muestrarepresentativa de la poblacióno instituciones, con el fin deconocer estados de opinión ohechos específicos.• Censo: Se entiende por censoaquella numeración que seefectúa a todos y cada unode los caracterescomponentes de unapoblación.•
  5. 5. Definición de la estadifica División de la Estadística• Estadística InferencialUsada para sacarconclusiones generales deuna población.Esta esI. Descriptiva.II. De Probabilidad.III. Inferencia.• Estadística Descriptiva.Usada pararecolectar, organizar, ypresentar en forma de tablas ygraficas información numérica.
  6. 6. De acuerdo a la Grafica del AnálisisEstadístico:– Lo que respecta a mi opinión no se trata mas que de unciclo de como funciona la estadística, por ende se llamaAnálisis Estadístico ya que este nos proporciona unacapacidad para comparar de población a muestra, demuestra a muestra estadístico (estadística inferencial), demuestra estadístico a estadística tanto inferencial comoprobabilidad y es ahí de donde sacamos el resultado de loque se esta tratando de encontrar un resultado.Ejemplo:
  7. 7. Pasos de un estudio estadístico• Plantear Hipótesis sobre unapoblación:“Estudiante trabajador tiene menostiempo de descansar que el notrabajador”¿Porque? ¿Cuanto descansa el uno y el otro?¿Qué tipo de estudio obtiene cada uno?¿Cuál tiene mayor animo?• Decidir que datos recoger:Que individuo pertenecen al estudio.a) trabajador y no trabajador en el ámbitoestudiantil.b) Criterio de exclusión: ¿Cómo loelegimos?, ¿Se descarta el que noestudia?Pasos de un estudio estadísticocont.• Recoger los datosDe que forma recolecto lainformación• Describir los datos obtenidos1- Tiempo medio de descanso de lostrabajadores y no trabajadores2- Que por % de descanso por trabajo ytiempo?.• Realizar una Inferencia de lapoblaciónLos no trabajadores tienen mastiempo de realizar sus actividades degusto que los trabajadores.• Cuantificar la confianza en lainferenciaNivel de confianza en si mismos: 95%Significación del contraste: valor = 2% ¿?
  8. 8. Técnicas de MuestreoMuestreo aleatorio: En el que la selección delos elementos de la muestra se hace de formaaleatoria sin que en su composición influyala opinión o preferencia de la persona que laselecciona.Ejemplo:1) Un colegio tiene 120 alumnos debachillerato. Se quiere extraer una muestra de30 alumnos. Explica como se obtiene lamuestraa) Mediante un muestreo aleatorio simple- Se numeran los alumnos del 1 al 120- Se sortean 30 números de entre los 120- La muestra estará formada por los 30alumnos a los que les correspondan losnúmeros obtenidos.Muestreo Estratificado: Se usa cuando seconoce de antemano que la población estadividida en estratos.Ejemplo:Cada estrato queda representado en lamuestra en proporción exacta a su frecuenciaen la población total.Si el 5% de la población son estudiantes del2do semestre, el 5% de lamuestra se extraerá de eseestratoN = 600 y n = 201er sem.: 150 alumnos (5)2do sem.: 100 alumnos (3)3er sem.: 200 alumnos (7)4to sem.: 150 alumnos (5)Cada elemento, alumnos, de cada estrato seseleccionan utilizando el muestreo aleatorio oal azar
  9. 9. Muestreo Conglomerados: Se utilizacuando los individuos de lapoblación constituyen gruposnaturales o conglomerados. Launidad muestral es elconglomerado y no los individuoscomo en los anteriores.Ejemplo:Extraer una muestra aleatoria de losestudiantes de las universidadesautónomas mexicanas lasuniversidades autónomasmexicanasConglomerados: Universidadesautónomas del país Facultades oInstitutos de cada universidadautónoma seleccionadaCarrerasGrupos o clasesCada elemento del conglomerado seselecciona utilizando el muestreoaleatorio o al azarMuestreo Sistemático: Se elige unindividuo al azar y a partir de él, aintervalos constantes, se eligenlos demás hasta completar lamuestraEjemplo:para una N = 600 y un n = 20Se ordenan los alumnos y senumeran, se elige uno al azar.Ejemplo: 27 y a partir de 27 seeligen de 30 en 30 hastacompletar la muestra.27; 57; 87; 117; 147; 177; 207;237; 267; 297; 327;357; 387; 417; 447;477; 507; 537;567; 597
  10. 10. Tipos de Variable• Variable Cualitativa:Pueden entenderse como aquellas queno se pueden ponderarnuméricamente, por ejemplo:1) Estado civil(soltero, casado, uniónlibre, viudo, amañado..)2) Sexo (masculino, femenino)3) Religión(Cristiano, Católico, Judío, Mormón,testigo de Jehová entre otros)variable cuantitativa: Es la que se expresamediante un número, por tanto se puedenrealizar operaciones aritméticas con ella.Podemos distinguir dos tipos:variable discreta: Es aquella quetoma valores aislados, esdecir no admite valores intermedios entredos valores específicos. Por ejemplo:El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.Variable continuaUna variable continua es aquella que puedetomar valores comprendidos entre dosnúmeros. Por ejemplo:La altura de los 5 amigos:1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.En la práctica medimos la altura con dosdecimales, pero también se podría dar contres decimales.
  11. 11. Tipos de Variables cont.• Es mejor codificarlas como números parapoder procesarlas mas fácil con elcomputador.• Para mayor facilidad colocar “etiquetas” alos valores de dicha variable y estassignifican los códigos numéricos.Ejemplo:a) Genero – (Cualitativa: Códigos arbitrarios).1: perro, 2: perrab) Raza – (Cualitativa: Códigos arbitrarios).1: Poodle, 2: Terry, 3: Pequines, 4: SanBernardo, 5: mestizo, entre otros.c) Animo – (Ordinal: Respetar un orden alcodificar).1: Muy juguetón, 2: Bastante Juguetón, 3:Poco Juguetón, 4: Nada juguetón.
  12. 12. Ejemplo de Tipo de Variable Cont.• Las VariablesContinuas, sería como lamedida de una tabla, (1cm, 1.5cm, 3.58cm, etc), ó el peso dealgo, (2.6 kg 3.7 kg), Aquílas variables sufrenvariaciones continuas, yno se brinca de 1 a 2, lavariación es continuaporque entre el 1 y el2, existen ifinidad decantidades(1.2, 1.02, 1.0009, 1.999,etc).• Ejemplo de una medidaen una tabla (en laSIGUIENTE IMAGEN).
  13. 13. Tabla de FrecuenciasFrecuencia Relativa: Porejemplo, si lanzas una moneda 20veces y 14 veces cae águila en elexperimento, la frecuencia relativadel evento águila sería 14/20 ydicho resultado constituiría lafrecuencia relativa.Frecuencia Absoluta: Porejemplo. deportes que sepractican mas frecuentes:Futbol: 21Básquetbol: 16.Ese es un ejemplo de las vecesque se repiten o las personas quepractican ese deporte.La frecuencia acumulada:La frecuencia acumulada serepresenta por Fi.Ejemplo: Durante el mes de julio, enuna ciudad se han registrado lassiguientes temperaturasmáximas:• 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, 29xi fi Fi27 1 128 2 329 6 930 7 1631 8 2432 3 2733 3 3034 1 3131
  14. 14. Ejemplo de:FRECUENCIACont.• La Figura 12 representa una distribución de frecuencia continua de lascalificaciones en los exámenes de admisión a la universidad en el país de‘Normalia’. Esta distribución nos proporciona una gran cantidad de información.Nos indica, por ejemplo, que 5000 estudiantes obtuvieron una calificación de 40puntos, mientras que sólo 2600 estudiantes obtuvieron una calificación de 25puntos. También sabemos, por ejemplo, que 40 fue la calificación promedio detodos los estudiantes que dieron la prueba. Este tipo de distribución, simétrica ycon forma de ‘campana’, es conocida con el nombre de distribución normal(como veremos en detalle más adelante).

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