CAMPO DE APLICACION DE LA ESTADÍSTICA

CAMPO DE APLICACIONDE LA ESTADÍSTICA:

En la actualidad se aplica en las ciencias sociales, en las ciencias naturales. (físicas, meteorológicas) en la industria (Producción y control de calidad) en la administración industrial (Recursos humanos, materiales, tiempos y movimientos etc.) en la economía, en las finanzas (inversiones, bolsas de valores) en la agricultura (periodo de siembra, calendario de lluvia) en el comercio, en la educación, en la medicina, etc.

PROPORCIÓN:

La proporción de un dato estadístico es el número de veces que se presenta ese dato respecto al total de datos. Se conoce también como frecuencia relativa y es uno de los parámetros de cálculo más sencillo. Tiene la ventaja de que puede calcularse para variables cualitativas.

LA IMAGINACIÓN ESTADÍSTICA:

Es el comienzo del proceso inductivo. El descubrimiento de nuevos problemas, ideas, teorías, decisiones necesarias y prevención de problemas normalmente comienzan con la observación curiosa de nuestros sentidos. Los instrumentos y las herramientas pueden usarse para extender nuestros sentidos. Se debe usar la propia percepción y proyección visual. Usar el razonamiento, la imaginación y la introspección. Estar en un buen estado de ánimo, motivado y sensible a lo que te rodea puede ayudar

ERROR ESTADÍSTICO:

Un error en estadística es la diferencia entre el valor de un estimador y el del parámetro correspondiente. Existen varias causas para producir estos errores. Según la causa son clasificados en errores de muestreo y de no muestreo.

El error de no muestreo: puede ocurrir en cualquier encuesta, sea un censo o una muestra. Estos errores comprenden errores sistemáticos y equivocaciones.

a- El error sistemático: esta determinado por los siguientes factores : falta de definición clara de la población, inadecuada elaboración del marco de muestreo, falta de definición del cuestionario, vaga concepción de la información deseada, métodos imprecisos de entrevistas.

b- Errores por equivocación: cuando las respuestas son anotadas en lugares equivocados, cuando los entrevistados no responden, dan respuestas incorrectas o inapropiadas y cuando se hacen cálculos y anotaciones incorrectas al procesar los datos. "Los errores de no muestreo pueden ser controlados mediante una atención cuidadosa en la construcción de los cuestionarios y en los detalles del trabajo de campo".

Los errores de muestreo son resultado de la elección casual de unidades de muestreo. Este tipo de error ocurre porque solo se observa una parte de la población; así que si se hace un censo, puede esperarse que desaparezca el error de muestreo.

ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL:

a- Estadística Descriptiva se refiere a la recolección, presentación, descripción, análisis e interpretación de una colección de datos, esencialmente consiste en resumir éstos con uno o dos elementos de información (medidas descriptivas) que caracterizan la totalidad de los mismos. La estadística Descriptiva es el método de obtener de un conjunto de datos conclusiones sobre si mismos y no sobrepasan el conocimiento proporcionado por éstos. Puede utilizarse para resumir o describir cualquier conjunto ya sea que se trate de una población o de una muestra, cuando en la etapa preliminar de la Inferencia Estadística se conocen los elementos de una muestra.

b- Estadística Inferencial: se refiere al proceso de lograr generalizaciones acerca de las propiedades del todo, población, partiendo de lo específico, muestra. las cuales llevan implícitos una serie de riesgos. Para que éstas generalizaciones sean válidas la muestra deben ser representativa de la población y la calidad de la información debe ser controlada, además puesto que las conclusiones así extraídas están sujetas a errores, se tendrá que especificar el riesgo o probabilidad que con que se pueden cometer esos errores. La estadística inferencial es el conjunto de técnicas que se utiliza para obtener conclusiones que sobrepasan los límites del conocimiento aportado por los datos, busca obtener información de un colectivo mediante un metódico procedimiento del manejo de datos de la muestra.

VARIABLE

a- Independiente: En investigación, se denomina variable independiente a aquélla que es manipulada por el investigador en un experimento con el objeto de estudiar cómo incide sobre la expresión de la variable dependiente. A la variable independiente también se la conoce como variable explicativa, mientras que a la variable dependiente se la conoce como variable explicada. Esto significa que las variaciones en la variable independiente repercutirán en variaciones de la variable dependiente u ocupado

b- Independiente: Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de los que tome otra variable independiente ya que las variables independientes se dividen entre ellas.

CONSTANTE:

La constante se da cuando la variable solamente puede tomar un valor o permanece fijo durante un proceso o cálculo.

PASOS DE UN PROCESO DE INVESTIGACIÓN:

Etapas de una investigación estadística, planificación del problema, fase exploratoria, diseño de la investigación

HIPÓTESIS:

Es una afirmación en forma de conjetura de las relaciones entre dos o más variables. Las hipótesis son siempre planteadas en forma de oraciones declarativas y relacionan variables con variables sea en forma general o específica.

VARIABLE: NUMÉRICA Y NOMINALES ORDINALE

a. Variables categóricas nominales: son las variables categóricas que, además de que sus posibles valores son mutuamente excluyentes entre sí, no tienen alguna forma "natural" de ordenación. Por ejemplo, cuando sus posibles valore son: "sí" y "no". A este tipo de variable le corresponde las escalas de medición nominal.

b. variables categóricas ordinales: son las variables categóricas que tienen algún orden. Por ejemplo, cuando sus posibles valores son: "nunca sucede", "la mitad de las veces" y "siempre sucede". A este tipo de variable le corresponde las escalas de medición ordinal. Las variables numéricas toman valores numéricas. A estas variables le corresponde las escalas de medición de intervalo, y a su vez se clasifican en:

c. variables numéricas:

Discretas: son las variables que únicamente toman valores

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