Act 7. Reconocimiento Unidad 2 Estadistica Descriptiva

Act 7. RECONOCIMIENTO UNIDAD 2

RECONOCIMIENTO UNIDAD 2

Esta actividad tiene como propósito fundamental para el desarrollo del curso académico, hacer un reconocimiento de los contenidos que se tratarán en esta SEGUNDA unidad del curso de ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.

A continuación usted encontrará una lectura acerca de las medidas de dispersión, estadísticas Bivariantes y números índices. Lea detalladamente, con máxima concentración y posteriormente responda la lección evaluativa.

Éxitos…

INTRODUCCIÓN

RECONOCIMIENTO UNIDAD 2

Esta actividad tiene como propósito fundamental para el desarrollo del curso académico hacer un reconocimiento de los contenidos que se tratarán en esta SEGUNDA unidad del curso de ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.

De esta manera se ha diseñado esta actividad para que se revisen algunos conocimientos específicos que ayudarán al desarrollo del estudio y se han propuesto algunos contenidos en esta lección para que se complementen los mismos.

Esta actividad es evaluativa y de refuerzo, por lo tanto recuerde que debe leer cuidadosamente y posteriormente responder preguntas para seguir adelante.

UNIDAD 2 MEDIDAS ESTADÍSTICAS.

La Unidad Didáctica 1 se dedicó a explicar los métodos que deben aplicarse en una investigación estadística tales como la planeación, recolección, organización y presentación de ella, además de las medidas de tendencia central. Esta unidad tiene como propósito indicar otros métodos para medir e interpretar el comportamiento de un conjunto de datos dados.

Se ha visto que tanto las tablas como las muy diversas formas de graficar la información describen fenómenos de una población o muestra, pero no siempre lo hacen en forma satisfactoria; es allí donde se hace visible la importancia de las medidas estadísticas bien sean univariantes, en donde interviene una variable, o bivariantes cuando lo hacen dos.

UNIDADES ESTADÍSTICAS

UNIDADES ESTADÍSTICAS

Esta Unidad Didáctica se ha dividido en tres grandes capítulos: Medidas de dispersión, Medidas Estadísticas Bivariantes y números índices, obedeciendo al número de variables que intervienen en estos cálculos aritméticos. En el primer capítulo, se considerarán tres clases de medidas: de dispersión o variabilidad, de asimetría o de deformación y de apuntamiento o curtosis.

En el segundo capítulo y tercer capítulo, se estudiará el comportamiento de dos variables, a fin de determinar si existe alguna relación entre sí y de cuantificar dicho grado de relación. Se desarrollarán aquí los conceptos de regresión y correlación de dos variables y el concepto y usos de los números índices.

OBJETIVOS

Los objetivos específicos de esta segunda unidad son:

• Desarrollar destrezas para calcular algunas medidas de Dispersión.

• Interpretar las medidas de Dispersión y comprender sus aplicaciones.

• Comparar las medidas de dispersión y seleccionar la más útil según las circunstancias.

• Reconocer que las medidas de dispersión complementan la descripción que proporcionan las medidas de tendencia central.

• Interpretar y utilizar las medidas de simetría y apuntamiento.

• Identificar los tipos de asimetría y apuntamiento en una distribución de datos.

• Identificar hechos que admitan intuitivamente un comportamiento lineal simple.

• Interpretar y manejar los conceptos de regresión y correlación.

• Dibujar y aplicar gráficos de dispersión.

• Calcular el coeficiente de correlación entre dos variables.

• Calcular la ecuación de regresión para dos variables.

• Identificar e interpretar correctamente números índices.

-Desarrollar destrezas necesarias para elaborar y aplicar números índices en circunstancias específicas.

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Al igual que sucede con cualquier conjunto de datos, la media, la mediana y la moda sólo nos revelan una parte de la información que necesitamos acerca de las características de los datos. Para aumentar nuestro entendimiento del patrón de los datos, debemos medir también su dispersión, extensión o variabilidad.

La dispersión es importante porque:

Proporciona información adicional que permite juzgar la confiabilidad de la medida de tendencia central. Si los datos se encuentran ampliamente dispersos, la posición central (promedio) ,es menos representativa de los datos.

Ya que existen problemas característicos para datos ampliamente dispersos, debemos ser capaces de distinguir que presenta es dispersión antes de abordar esos problemas.

Quizá se desee comparar las dispersiones de diferentes muestras. Si no se desea tener una amplia dispersión de valores con respecto al centro de distribución o esto presenta riesgos inaceptables, necesitamos tener habilidad de reconocerlo y evitar escoger distribuciones que tengan las dispersiones más grandes.

Pero si hay dispersión en la mayoría de los datos, y debemos estar en capacidad de describirla. Ya que la dispersión ocurre frecuentemente y su grado de variabilidad son importantes.

REGRESIÓN Y CORRELACION

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

En muchos casos se requiere conocer más que el comportamiento de una sola variable, se requiere conocer la relación entre dos o más variables como la relación entre producción y consumo; salarios y horas de trabajo; oferta y demanda; salarios y productividad; la altura de un árbol y el diámetro de su tronco; el nivel socioeconómico de una persona y su grado de depresión; etc.

Muchos de estos comportamientos tienen una tendencia

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