ESTADISTICA

INTRODUCCION
CONCEPTOS GENERALES
¿ QUE ES LA ESTADISTICA?

La Estadística es la parte de las Matemáticas
que se encarga del estudio de una
determinada característica en una población,
recogiendo los datos, organizándolos en
tablas, representándolos gráficamente y
analizándolos para sacar conclusiones de
dicha población.

Según se haga el estudio sobre todos los
elementos de la población o sobre un grupo
de ella, vamos a diferenciar dos tipos de
Estadística
¿ QUE ES LA ESTADISTICA?
La Estadística ADMINISTRATIVA se refiere
a las técnicas mediante la s cuales se
recopilan, organizan, presentan y analizan
los datos cuantitativos.
 el punto central del análisis estadístico
moderno es la toma de decisiones en
condiciones de incertidumbre

¿ QUE ES
POBLACION?

Es un conjunto de
seres, individuos,
objetos
,
elementos
o
eventos
con
determinadas
características.

A menudo se
obtiene una
muestra de dicha
población.
¿ QUE ES UNA
MUESTRA?

Es un subconjunto
representativo de la
población.

Luego de realizar un
análisis estadístico a
la muestra, los
resultados se
extrapolan al resto de
la población
(inferencia
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
Representatividad de la muestra:
Las muestras son partes de la
población, pero no son la población
completa. Por ello, sus características
no suelen coincidir con las de la
población.
 La medida en que la muestra aproxima
a
la
población
se
denomina
representatividad

RELACION CON OTRAS CIENCIAS

"La estadística es una técnica especial apta
para el estudio cuantitativo de los fenómenos
de masa o colectivo, cuya mediación requiere
una masa de observaciones de otros
fenómenos más simples llamados individuales
o particulares".
Murria R. Spiegel, (1991) dice: "La estadística
estudia los métodos científicos para recoger,
organizar, resumir y analizar datos, así como
para sacar conclusiones válidas y tomar
decisiones razonables basadas en tal análisis.
RELACION CON OTRAS CIENCIAS

"La estadística es la ciencia que trata de
la
recolección,
clasificación
y
presentación de los hechos sujetos a
una apreciación numérica como base a
la
explicación,
descripción
y
comparación de los fenómenos". (Yale y
Kendal, 1954)
RELACION CON OTRAS CIENCIAS

Dada la peculiaridad de su objeto de estudio, inabordable en la
mayoría de los casos si no es a través de perspectivas
complejas de relación entre variables, la atención de los
investigadores en las ciencias humanas y sociales se concentra
cada vez más en la llamada Estadística Multivariante. Los
diseños complejos de investigación y análisis, las aportaciones
más recientes de la informática para la aplicación de técnicas
avanzadas de manipulación de datos y la discusión de estos
aspectos desde perspectivas teóricas y aplicadas, preocupan y
concentran a multitud de profesionales cuyo quehacer cotidiano
es el estudio de cómo se investiga, haciendo de ello su
especialidad. Paralelamente, otras especialidades dentro de
estas ciencias utilizan el conocimiento ya elaborado y
retransmitido, preocupadas más por los resultados y
posibilidades que por las condiciones de aplicación y el
fundamentos de uso, de tal forma que se ha propiciado la
utilización de las técnicas estadísticas, sin considerar la
adecuación de éstas a las condiciones en las que se aplican.
VARIABLE
¿ Que es una variable
estadistica?
Es una característica que puede
fluctuar y cuya variación es susceptible
de adoptar diferentes valores, los cuales
pueden medirse u observarse.
 Las variables adquieren valor cuando se
relacionan con otras variables, es decir,
si forman parte de una hipótesis o de
una teoría. En este caso se las
denomina constructos o construcciones
hipotéticas

Variables cualitativas



Son el tipo de variables que como su nombre lo
indica
expresan
distintas
cualidades,
características o modalidad.
Cada modalidad que se presenta se denomina
atributo o categoría, y la medición consiste en
una clasificación de dichos atributos.
Las
variables
cualitativas
pueden
ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos
valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o
ser politómicas cuando pueden adquirir tres o
más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:
Variables cualitativas




Variable cualitativa ordinal o variable
cuasicuantitativa:
La variable puede tomar distintos valores
ordenados siguiendo una escala establecida,
aunque no es necesario que el intervalo entre
mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve,
moderado, fuerte.
Variable cualitativa nominal:
En esta variable los valores no pueden ser
sometidos a un criterio de orden, como por
ejemplo los colores o el lugar de registro
Variables cuantitativas

Son
las
variables
que
toman
como
argumento cantidades numéricas, son variables
matemáticas. Las variables cuantitativas además
pueden ser:

Variable discreta: Es la variable que presenta
separaciones o interrupciones en la escala de
valores que puede tomar. Estas separaciones o
interrupciones indican la ausencia de valores
entre los distintos valores específicos que la
variable pueda asumir. Ejemplo: El número de
hijos (1, 2, 3, 4, 5).
Variables cuantitativas

Variable continua: Es la variable que
puede adquirir cualquier valor dentro de
un intervalo especificado de valores. Por
ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg,
2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m,
1,66 m,...), o el salario. Solamente se
está limitado por la precisión del aparato
medidor, en teoría permiten que exista
indefinidos valores entre dos variables
¿ Que es una constante?

Característica que presenta una sola
modalidad, no cambia de valor, no sufre
alteración en su comportamiento
¿ Que son los Datos?



Son números que representan las modalidades de las
variables.
Por ejemplo, el 1 puede representar la modalidad "Mujer", el
6.3 representa una de las magnitudes que podemos registrar
en la variable "grado de conocimiento de las técnicas
estadísticas".
Los datos pueden ser clasificados según diferentes criterios,
uno de los cuales se basa en las modalidades que presentan:
Se dirá que son datos dicotómicos los que provienen de
variables que solo admiten dos modalidades (por ejemplo la
variable "género"), son datos dicotomizados aquellos que
presentan dos categorías pero provienen de variables con
más de dos modalidades (por ejemplo datos con valores 1 y 0
que representan aprobado y suspenso).
¿ que son los Digitos
significativos?


Las cifras significativas de una medida son las que
aportan alguna información.
​ Representan el uso de una o más escalas de
incertidumbre en determinadas aproximaciones.

Por ejemplo, se dice que 4,7 tiene dos cifras significativas,
mientras que 4,07 tiene tres.

Para distinguir los llamados significativos de los que no
son, estos últimos suelen indicarse como potencias por
ejemplo 5000 será 5x103 con una cifra significativa.
También, cuando una medida debe expresarse con
determinado número de cifras significativas y se tienen
más cifras, deben seguirse las siguientes reglas:
¿ que son los Datos
significativos?
Primera: si se necesita expresar una medida con tres cifras
significativas, a la tercera cifra se le incrementa un número si el que le
sigue es mayor que 5 o si es 5 seguido de otras cifras diferentes de
cero.
 Ejemplo: 53,6501 consta de 6 cifras y para escribirlo con 3 queda
53,7; aunque al 5 le sigue un cero, luego sigue un 1 por lo que no se
puede considerar que al 5 le siga cero (01 no es igual a 0).

Segunda: siguiendo el mismo ejemplo de tres cifras significativas: si
la cuarta cifra es menor de 5, el tercer dígito se deja igual.
 Ejemplo: 53,649 consta de cinco cifras, como se necesitan 3 el 6
queda igual ya que la cifra que le sigue es menor de 5; por lo que
queda 53,6.


Tercera: cuando a la cifra a redondear le sigue un 5 , siempre se
redondea hacia arriba.
Redondeo de datos

Dentro de los procesos estadísticos hay ocasiones en la que
los datos suministrados para el análisis y sobre todo aquellos
que son resultados de un proceso matemático, en los que
obtenemos datos con valoraciones decimales, lo más común
es aplicar la técnica del redondeo que consiste en aproximar
lo más posible a un valor más cercano o uno que sea más
fácil para trabajar las operaciones matemáticas

por ejemplo, si el valor obtenido o recolectado es 72.3, se
tiene la tendencia de redondear la cantidad a su valor más
cercano, en este caso sería el 72 y se tiende a despreciar la
tendencia decimal, por lo contrario si el valor obtenido
es 72.8 se redondea hacia el valor más cercano que es el 73,
en la práctica de estadística es preferible trabajar con los
valores suministrados u obtenidos en un cálculo de tal
manera que se evite el error del redondeo o redondeos
acumulados.
Redondeo de datos

Para tratar de minimizar el error de redondeo acumulado, se utiliza la
técnica del redondeo al par anterior al factor de aproximación que es el
número cinco, para demostrar cómo se aplica esta
técnica, utilizaremos dos ejemplos:


Al redondear 114. 565 a la centésima más cercana tendremos un
dilema, puesto que esta cantidad estaría exactamente igual de cerca y
de lejos de 114.56 y 114.57 respectivamente, si aplicamos está técnica
del par antes que el cinco, el valor redondeado sería 114.56 por que el
número par anterior al 5 es el 6.

Si redondearemos cantidades en las que no contamos con números
pares anteriores a cinco se procede a redondear al número más
cercano a 5, por ejemplo el valor 66.575 no tiene valores pares en las
cantidades decimales el redondeo correcto sería de 66.58, por cuánto
se redondea al valor más cercano a 5 que es el número 7.
