Defina los siguientes conceptos

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Defina los siguientes conceptos

  1. 1. (UAPA) Escuela de educación Tema Defina los siguientes conceptos: Sustentado por: Nombre Matricula Rosy Yanela Bautista Paredes 10-3367 Presentado A: Ysidro Cruz Nagua, Prov. María T. Sánchez
  2. 2. Defina los siguientes conceptos: 1. Estadística La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica. 2. Importancia de la estadística La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilado a partir de otros datos numéricos. Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimación de parámetro de determinada población; es decir, una función de valores de muestra. La importancia que tiene esta relacionada con el área o areas en las que se puede aplicar, debido a que esta presente en todas las areas del saber La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en todos los campos científicos:
  3. 3. * En las ciencias naturales: se emplea con profusión en la descripción de modelos termodinámicos complejos (mecánica estadística), en física cuántica, en mecánica de fluidos o en la teoría cinética de los gases, entre otros muchos campos. * En las ciencias sociales y económicas: es un pilar básico del desarrollo de la demografía y la sociología aplicada. * En economía: suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples parámetros macro y microeconómicos. * En las ciencias médicas: permite establecer pautas sobre la evolución de las enfermedades y los enfermos, los índices de mortalidad asociados a procesos morbosos, el grado de eficacia de un medicamento, etcétera. 3. Estadística descriptiva .. La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros. 4. Estadística Inferencial Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.
  4. 4. 5. Población Una población es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico. 6. Muestra Una muestra es un conjunto representativo de la población de referencia, el número de individuos de una muestra es menor que el de la población. 7. Variable Las variables, también suelen ser llamados caracteres cuantitativos, son aquellos que pueden ser expresados mediante números. Son caracteres susceptibles de medición. Como por ejemplo, la estatura, el peso, el salario, la edad, etc. Según, Murray R. Spiegel, (1992) "una variable es un símbolo, tal como X, Y, Hx, que puede tomar un valor cualquiera de un conjunto determinado de ellos, llamado dominio de la variable. Si la variable puede tomar solamente un valor, se llama constante." Todos los elementos de la población poseen los mismos tipos de caracteres, pero como estos en general no suelen representarse con la misma intensidad, es obvio que las variables toman distintos valores. Por lo tanto estos distintos números o medidas que toman los caracteres son los "valores de la variable". Todos ellos juntos constituyen una variable. 8. Variable cuantitativa Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella
  5. 5. 9. Variable cuantitativa discreta Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3. 10. Variable cuantitativa continua Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. 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 dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales. 11. Variable cualitativa Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. 12. Variable cualitativa ordinal Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no númericas, en las que existe un orden. Por ejemplo: La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente. Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
  6. 6. Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce. 13. Variable cualitativa nominal Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo. 14. Datos u Observaciones Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados. El campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifican como población o universo. En un estudio estadístico los métodos que se aplican son: A) RECOPILACION: De acuerdo con la localización de la información los datos estadísticos pueden ser internos y externos. Los internos son los registros obtenidos dentro de la organización que hace un estudio estadístico, Los externos se obtienen de datos publicados y encuestas. B) ORGANIZACIÓN: En la organización de los datos recopilados, el primer paso es corregir cada uno de los elementos recopilados. C) REPRESENTACION: Hay 3 maneras de presentar un conjunto de datos mediante enunciados tablas estadísticas y gráficas estadísticas.
  7. 7. D) ANALISIS: Después de los datos anteriores los datos estadísticos están listos para hacer analizados, para lo cual frecuentemente se emplean operaciones matemáticas durante el proceso de análisis. Si una muestra es representativa de una población se pueden deducir importantes deducciones acerca de esta a partir del análisis de la misma. Una muestra es un conjunto de medida 15. Error de muestreo Cuando se utilizan valores muestrales, o estadísticos para estimar valores poblacionales, o parámetros, pueden ocurrir dos tipos generales de errores: el error muestral y el error no muestral. El error muestral se refiere a la variación natural existente entre muestras tomadas de la misma población. Cuando una muestra no es una copias exacta de la población; aún si se ha tenido gran cuidado para asegurar que dos muestras del mismo tamaño sean representativas de una cierta población, no esperaríamos que las dos sean idénticas en todos sus detalles. El error muestral es un concepto importante que ayudará a entender mejor la naturaleza de la estadística inferencial. Los errores que surgen al tomar las muestras no pueden clasificarse como errores muestrales y se denominan errores no muestrales. 16. Sesgo muestral El sesgo muestral, a veces también llamado efecto de selección es una distorsión que se introduce debido a la forma en que se selecciona la muestra. Se refiere a la distorsión de un análisis
  8. 8. estadístico, debido al método de recolección de muestras. Si el sesgo muestral no es tomado en cuenta, entonces algunas conclusiones propuestas pueden ser erróneas. Un ejemplo de sesgo muestral es el sesgo de Berkson 17. Que es una grafica Gráfica o gráfico es el conjunto de elementos o signos que permiten la interpretación de cualquier elemento o cosa. Es un conjunto de puntos x, y, que se plasman en coordenadas cartesianas, y sirven para analizar el comportamiento de un proceso que se está llevando a cabo. La estadística gráfica es una parte importante y diferenciada de una aplicación de técnicas gráficas a la descripción e interpretación de datos e inferencias sobre éstos. Forma parte de los programas estadísticos usados con los ordenadores. Autores como Edward R. Tufte han desarrollado nuevas soluciones de análisis gráficos. La representación gráfica también permite establecer varios valores que no han sido obtenidos experimentalmente, es decir, mediante: la interpolación (lectura entre puntos) y la extrapolación (valores fuera del intervalo experimental) 18. Que importancia tiene la representación grafica en estadística Las graficas son representaciones que se hacen a través de imágenes visuales mas comprensibles de un tema determinado, con ellas podemos ver en escalas de diferentes índoles lo que queremos representar si se puede decir numéricamente, ella nos va a indicar los valores desde los mas altos hasta los mas bajo que queremos expresar, para comprenderlos de una mejor manera. Visualmente es la que nos indica el valor o estatus de una cosa...

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