Que significa la estadística

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Que significa la estadística

  1. 1. ¿Que significa la Estadística? ¿Cómo definimos la palabra estadística? La encontramosfrecuentemente en nuestro lenguaje cotidiano, En realidad, tiene dossignificados. En su uso más común, estadística se refiere a informaciónnumérica. Ejemplos son el salario inicial promedio de un graduado de unaescuela superior; el número promedio de Fords vendidos por mes enKistler Ford el año pasado; el porcentaje de no graduados que estudian enHarvard y que estudiarán en la escuela de graduados; el número dedecesos anuales debidos al alcoholismo, o el número de carrerasanotadas por el equipo Chicago Cubs en la temporada de 1999. En estosejemplos estadística es un número o un porcentaje. Las estadísticas pueden presentarse tanto en forma gráfica como entablas. Una gráfica se usa con frecuencia para captar la atención del lectory representar una gran cantidad de datos de un largo periodo. La materia estadística, tiene un sentido mucho más amplio queúnicamente reunir publicar información numérica. Definimos estadística como: Estadística es La ciencia de reunir organizar presentar, analizar einterpretar datos para ayudar a tomar mejores decisiones. Como la definición lo indica, el primer paso al investigar un problemaes reunir datos relevantes. Estos deben ser organizados de algunamanera y tal vez presentados en un diagrama, Hasta que los datos hansido organizados podemos analizarlos e interpretarlos. Aquí tenemos ejemplo de la necesidad de reunir datos: • Los analistas investigadores de Merrill Lynch evalúan muchosaspectos de una acción particular antes de hacer una recomendación de“compra” o de “venta”. Reúnen los datos de las ventas pasadas de lacompañía y estiman las ganancias futuras. Se consideran también otrosfactores, como la demanda mundial proyectada para los productos de lacompañía, la intensidad de la competencia, y el efecto del nuevo contratode la unión de empresarios, antes de hacer una recomendación. • El departamento de marketing de Lever Brothers, un fabricante dejabones, tiene la responsabilidad de hacer las recomendaciones respectoa la rentabilidad potencial de un grupo de jabones faciales con aromasfrutales, como uva, naranja y piña, desarrollados recientemente. Antes detomar la decisión tinai los probarán en varios mercados. Esto es, podríananunciados y venderlos en Topeka, Kansas, y Tampa, Florida.
  2. 2. • La administración tiene que tomar decisiones sobre la calidad de laproducción. Por ejemplo, las fresadoras automáticas no producen unagujero perfecto que sea siempre de 3.30 centímetros de diámetro cadavez que hacen una perforación (debido al desgaste de la fresadora, a lavibración de la máquina y a otros factores). Hay un ligero margen detolerancia, pero cuando el agujero es demasiado pequeño o demasiadogrande, la producción está defectuosa y el producto no puede usarse. ElDepartamento de Aseguramiento de la Calidad se encarga de monitorearperiódicamente la producción usando técnicas de muestreo. El estudio la Estadística y su alcance. Si ve usted los planes de estudio de su universidad, encontrará quela estadística se requiere en muchos de los programas ¿Por qué es esto?¿Cuáles son las diferencias en los cursos de estadística que se impartenen la escuela de ingeniería, en los departamentos de psicología osociologia, en la escuela de artes liberales y en la escuela de comercio?La mayor diferencia está en los ejemplos usados. El contenido del cursoes básicamente el mismo. En la escuela de negocios nos interesan cosascomo ganancias, horas trabajadas, jornales. En el departamento depsicología están interesados en puntuaciones de pruebas, y en ingenieríapuede que estén interesados en cuántas unidades se elaboran con unadeterminada máquina. Pero los tres están interesados en qué es un valortípico y en cuánta variación hay en los datos. También puede haberdiferencias en el nivel de matemáticas requerido Pero ¿por qué se requiere estadística en tantos estudios? Laprimera razón es que la información cuantitativa se encuentra en todaspartes. ¿Cómo hacemos para determinar si las conclusiones reportadasson razonables? ¿Fue la muestra suficientemente grande? ¿Cómo seseleccionaron las unidades de muestra? Para ser un consumidor educadode esta información, necesitamos ser capaces de leer los diagramas y lasgráficas y de entender la discusión de la información cuantitativa. Unabuena comprensión de os conceptos de estadística básica será de granayuda. En resumen, hay por lo menos tres razones para estudiar estadística: 1) hay datos en todas partes, 2) las técnicas estadísticas se usan para tomar muchas decisionesque afectan nuestra vida. 3) no importa cuál sea su futura línea de trabajo, tomará decisionesque involucren datos. Una comprensión de los métodos estadísticos leayudará a tomar mejores decisiones.
  3. 3. Tipos de estadística. Estadística descriptiva: La definición de estadística dada antes se refiere a organizar,presentar, analizar datos”. A este aspecto de la estadística se le suelellamar estadística descriptiva o como Métodos para organizar resumir ypresentar datos de manera informativa. Ejemplos de Estadística Descriptiva: • Se realizaron estudios sobre el conocimiento que losestadounidenses tienen de la Biblia. Y se encontró que el 49 por ciento detodos los encuestados conocía el nombre del primer libro de la Biblia. Elestadístico “49” describe el número por 100 personas que dio la respuestacorrecta. • De acuerdo con el Bureau of Labor Statistics, el ingreso promediopor hora de los trabajadores de la producción fue de $9.86 en enero de1990, $11.35 en enero de 1995, y $13.09 en enero de 1999. Estos valoresdescriben la cantidad típica pagada por hora en pequeñas empresasmanufactureras como Heidtman Steel, Inc. y en empresas grandes comoGeneral Electric. Masas de datos desorganizados, tales como los censos depoblación, el sueldo semanal de miles de programadores, y las respuestasindividuales de 2 340 votantes registrados respecto a su elección parapresidente de Estados Unidos, son así de poco valor. Hay técnicasestadísticas para organizar este tipo de datos de manera que tenganalgún significado. Algunos datos se pueden organizar en una distribuciónde frecuencia o diversos diagramas se pueden usar para describir datos.También se pueden calcular promedios específicos, como la media, paradescribir el valor central de un conjunto de datos. Varías medidasestadísticas se pueden emplear para describir qué tan cerca del promediose encuentran agrupados los datos.
  4. 4. Estadística Inferencíal: Los métodos usados para determinar algo acerca de la poblaciónbasándose en una muestra. Otro aspecto de la estadística es la estadística inferencial, tambíénllamada inferencia estadística y estadística inductiva. Nuestro principalinterés en la estadística inferencial es encontrar algo acerca de lapoblación basándonos en una muestra tomada de la población. Por ejemplo, según un estudio muestral del gobiemo federalreportado en USA Today, sólo el 46 por ciento de los alumnos de tercerode secundaria pueden resolver problemas con fracciones, decimales yporcentajes. Y sólo el 77 por ciento de los estudiantes de tercero desecundaria sumaron correctamente el costo de una sopa, unahamburguesa, unas papas, y una coca cola del menú de un restaurante.Como éstas son inferencias acerca de la población (todos los estudiantesde secundaría) que se basan en los datos de una muestra, nos referimosa e//as como estadística inferencíal. Note las palabras “población’ y “muestra” en la definición deestadística inferencíal. Población. Un conjunto de todos los posibles individuos, objetos omediciones de interés. Con frecuencia hacemos referencia a la poblaciónque vive en Estados Unidos o a la población de 1 000 millones de China.En estadística la palabra población tiene un significado más amplio. Unapoblación puede consistir de individuos, tales como los estudiantesinscritos en la State University Utah, o todos los estudiantes enContabilidad 201, o todos los reclusos en la prisión de Altica. Una población también puede consistir de objetos, tales como todaslas llantas XB-70 producidas durante la semana por Cooper Tire andRubber Company en Findlay, Ohio, o todas las truchas de un criadero. Una población también puede consistir de un grupo de mediciones,tales como todos los pesos de la línea defensiva del equipo de futbol dePenn State University, o todas las estaturas de los jugadores debaloncesto de la Southeastern Conference. Una población en el sentidoestadístico de la palabra no se refiere, necesariamente, a personas. Para inferir algo acerca de la población, generalmente tomamos unamuestra de la población
  5. 5. Muestra. Un subconjunto o parte de la población de interés, tomaruna muestra para saber algo acerca de la población es ampliamenteusado en el comercio, la agricultura, la política y el gobierno, como semenciona en los ejemplos siguientes: • Las redes de televisión controlan constantemente la popularidad desus programas contratando los servicios de Nielsen y de otrasorganizaciones para muestrear las preferencias de los televidentes, Losratings de los programas se usan para determinar los precios de losanuncios y para cancelar programas. • Una firma de contadores públicos selecciona una muestra aleatoriade 100 facturas y verifica la exactitud de cada una. En cinco de lasfacturas hubo entres; la firma de contadores estima que 5 por ciento detoda la población de facturas contienen un error. Tipos de variables Hay dos tipos básicos de datos: 1) los obtenidos de una poblacióncualitativa y 2) los obtenidos de una población cuantitativa. Variables cualitativas: Si la característica o variable que se estudia no es numérica, se lellama variable cualitativa o atributo. Ejemplos de variables cualitativas songénero, religión a la que se pertenece, tipo de automóvil que se posee,lugar de nacimiento y color de ojos. Si los datos que se están estudiandoson cualitativos, nos interesa en cuántos o en qué proporción caen encada categoría. Por ejemplo, ¿qué proporción de la población tiene ojosazules? ¿Cuántos católicos y cuántos protestantes hay en EstadosUnidos? ¿Qué porcentaje del total de los coches vendidos el mes pasadofueros Buicks? Los datos cualitativos se resumen con frecuencia en tablasy en gráficas de barras. Variables cuantitativas.Si la variable que se estudia puede ser expresada numéricamente, se lellama variable cuantitativa y a la población, población cuantitativa.Ejemplos de variables cuantitativas son el estado de una cuenta corrientede cheques, las edades de os presidentes de una compañía, la vida deuna batería (por ejemplo 42 meses), as velocidades de los automóvilesque viajan por la autopista 5 rumbo a Seattle, y el número de hijos en unafamilia.
  6. 6. Las variables cuantitativas son discretas o continuas. Las variables discretas. Sólo pueden asumir ciertos valores, y suelehaber “huecos” entre los valores. Ejemplos de variables discretas: Son el número de recámaras de una casa (1, 2, 3, 4, etc.); el númerode automóviles por hora (16, 19, 30, etc.) que legan a la salida de laautopista. Y el número de estudiantes en cada grupo de estadística en elgrupo A, 42 en el grupo B y 18 en el grupo c, Observe que una casapuede tener 3 o 4 recámaras, pero no puede tener 3.56 recámaras. Hayun “hueco” entre los valores posibles. Las variables discretas se obtienen,casi siempre, como resultado de un conteo. Contamos, por ejemplo, elnúmero de coches que llegan a la salida de una autopista, y contamos elnúmero de estudiantes de estadística en cada grupo. Variable continúa. Las observaciones obtenidas pueden tornarcualquier valor dentro de un rango específico. Ejemplos de variables continúas: Son la presión de aire de una llanta o el peso de un embarque degrano (que, dependiendo de la exactitud de la escala, puede ser 15.0toneladas, 15.01 toneladas, 15.03 toneladas, etc.). La cantidad de cerealen una caja y el tiempo transcurrido al volar de Orlando a San Diego sonotras variables de naturaleza continua. El vuelo Orlando-San Diego puedehaber durado 7 horas y 30 minutos, o 7 horas 30 minutos y 45 segundos,o 7 horas 30 minutos y 45.1 segundos, dependiendo de la exactitud deldispositivo para medir el tiempo. Las variables continuas son, en general,el resultado de medir algo.

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