Introducción a la estadística

6,614 views
6,385 views

Published on

Carlos Gabriel Contreras

Conceptos fundamentales en estadística.

0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
6,614
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
74
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Introducción a la estadística

  1. 1. Carlos Gabriel Contreras Msc..<br />Estadístico.<br />Universityof California LA.<br />Introducción a la estadística.<br />
  2. 2. Conceptos <br />fundamentales.<br />Materia prima de la estadística.<br />En términos generales pueden ser números.<br />Números provenientes de la toma de mediciones.<br />Números provenientes de los conteos.<br />Datos.<br />
  3. 3. Conceptos <br />fundamentales.<br />Disciplina que se ocupa de:<br />La recolección, organización, resumen y análisis de datos.<br />La obtención de inferencias a partir de un volumen de datos cuando se examina solo una parte de estos.<br />Averiguar la naturaleza y el significado de esa información.<br />Estadística.<br />
  4. 4. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Registros rutinarios.
  5. 5. Encuestas.
  6. 6. Experimentación.
  7. 7. Fuentes externas.
  8. 8. Datos que arrojan equipos.
  9. 9. Registros de observación.
  10. 10. Otros estudios.</li></ul>Fuentes de datos.<br />
  11. 11. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Cuando se analizan datos estadísticos de ciencias provenientes de la biología, o la medicina, se llama estadística.
  12. 12. Toma de decisiones.
  13. 13. Solución de problemas.</li></ul>Bioestadística.<br />
  14. 14. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Una característica se clasifica como variable, Sí tal como se observa, se encuentra que esta toma diferentes valores entre diferentes personas, lugares, cosas o muestras.</li></ul>Variable.<br />
  15. 15. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Se puede medir de forma usual.
  16. 16. Las mediciones hechas sobre variables cuantitativas conllevan información respecto a cantidad.</li></ul>Variable cuantitativa.<br />
  17. 17. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Cuando una variable no puede ser medida, esta podrá ser clasificada.
  18. 18. Las mediciones hechas sobre este tipo de variables contienen información respecto a los atributos.</li></ul>Variable cualitativa.<br />
  19. 19. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Siempre que se mide una variable, el producto será un valor. (valor de la variable)
  20. 20. Cuando los valores se originan como resultado de factores aleatorios (al azar) que no pueden predecirse con exactitud y anticipación, la variable es aleatoria.</li></ul>Variable aleatoria.<br />
  21. 21. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Estatura adulta cuando nace el bebe
  22. 22. La estatura que alcanza un adulto, es producto de variables ambientales, genéticas etc.</li></ul>Variable aleatoria.<br />
  23. 23. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Se caracteriza por separarse o interrumpirse en la escala de valores que puede tomar.
  24. 24. Las separaciones implican la ausencia de valores entre los valores específicos que puede asumir la variable.</li></ul>Variable aleatoria discreta<br />
  25. 25. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>No posee las separaciones o interrupciones típicas de las variables aleatorias discretas.
  26. 26. Puede adoptar cualquier valor dentro de un intervalo especifico.</li></ul>Variable aleatoria continua.<br />
  27. 27. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Colección de entidades, por lo general personas.
  28. 28. Compuesta de animales, maquinas, plantas o células.
  29. 29. Condición mas grande de entidades de interés en un momento particular.
  30. 30. Sí se toma la medida de una variable para cada entidad de una población, se obtiene una población de valores para esa variable.</li></ul>Población.<br />
  31. 31. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Población de valores se puede definir como la mayor colección de valores para una variable aleatoria, los cuales son de interés en un momento particular.
  32. 32. Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas.
  33. 33. Sucesión interminable de valores es infinita.</li></ul>Población.<br />
  34. 34. Conceptos <br />fundamentales.<br /><ul><li>Se define como una parte de la población.</li></ul>Muestra.<br />
  35. 35. Medición y escalas de medida.<br />Estudio de la naturaleza de los números que se derivan de las mediciones. <br />Las escalas de medición, permiten clasificar las mediciones de acuerdo a la naturaleza de los datos que la componen.<br />Medición: asignación de números a objetos o eventos de acuerdo con un conjunto de reglas. <br />
  36. 36. Escala nominal.<br /><ul><li>Escala de medición mas baja.
  37. 37. Clasifica observaciones según rótulos.
  38. 38. Las categorías son mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas.
  39. 39. Ejemplo: diagnóstico, genero, estado civil.
  40. 40. No se pueden hacer manipulaciones aritméticas de estos datos.</li></li></ul><li>Escala ordinal.<br /><ul><li>Tiene las mismas características de una variable nominal.
  41. 41. Las observaciones pueden clasificarse según algún criterio o acuerdo.
  42. 42. El objetivo central es ordenar.
  43. 43. No se pueden hacer manipulaciones aritméticas con estos datos.</li></li></ul><li>Escala de intervalos.<br /><ul><li>Con esta escala, no solo es posible ordenar las mediciones, sino que también se conoce la distancia entre dos mediciones cualquiera.
  44. 44. El cero seleccionado no es necesariamente un cero verdadero, mas bien un cero arbitrario.
  45. 45. El cero no indica ausencia de en un verdadero sentido la ausencia total de la cantidad que se pretende medir.
  46. 46. Ejemplo: termómetro.
  47. 47. Es una escala meramente cuantitativa.</li></li></ul><li>Escala de razón.<br />Nivel mas alto en las escalas de medición.<br />De naturaleza cuantitativa.<br />Hay igualdad de razones e igualdad de intervalos.<br />Hay un verdadero cero.<br />Estatura, longitud, volumen y peso son ejemplo de variables medidas en esta escala.<br />
  48. 48. Inferencia estadística.<br /><ul><li>Procedimiento mediante el cual se lleva a una conclusión acerca de una población con base en los resultados que se obtienen de una muestra extraída de esa población.
  49. 49. Una muestra se puede extraer de muchas formas, aun así no todas las formas de extracción muestral sirven para tomar decisiones con respecto a la población.
  50. 50. Se requiere muestrear la población cientificamente.</li></li></ul><li>Muestreo aleatorio simple.<br />El muestreo científico mas simple es justamente el muestreo aleatorio simple.<br />Sí N es el tamaño de una población finita.<br />n es el tamaño de una muestra.<br />Sí se extrae n de N, de manera que cada muestra posible de tamaño n tenga la misma probabilidad de ser seleccionada, la muestra se llama muestra aleatoria simple.<br />
  51. 51. Muestreo con reemplazo.<br />Cuando se utiliza un muestreo con reemplazo, cada elemento de la población esta disponible para cada selección.<br />
  52. 52. Muestreo sin reemplazo.<br />La unidad de la muestra es seleccionada solamente una vez dentro del procedimiento de muestreo.<br />
  53. 53. Bibliografía.<br />Daniel. W. (2004) Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud. Editorial Limusa Wiley.<br />

×