Conceptos fundamentales de la estadística

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA

ESCUELA DE PSICOLOGÍA

CREATEC – EL PARAÍSO

ESTADÍSTICA I

CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE LA ESTADÍSTICA

AUTORA: Lisette Alvarado

Sección: X1

Caracas, mayo 2021

Introducción

El siguiente ensayo es una vista general de la estadística con sus conceptos fundamentales como población, muestra y muestreo. En primer lugar se definen estos términos y después se procede a mencionar las dos categorías de muestreos con sus diferentes tipos. La primera categoría es el muestreo aleatorio probabilístico, dentro de este se encuentra el muestreo aleatorio simple,  sistemático, estratificados y por conglomerados. La segunda categoría es el muestreo no aleatorio probabilístico y este lo conforman el muestreo por cuotas, el muestreo intencional, por bola de nieve y discrecional. Acto seguido se definen los datos agrupados y no agrupados.

Se mencionan los tipos de representaciones gráficas más comunes en la estadística y su utilidad.

Por último, se definen las dos grandes ramas de la estadística y se explica el papel de esta en la psicología.

La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos observados.

Para la realización de estudios estadísticos se observa a un conjunto de individuos o elementos que presentan características comunes, este conjunto es la población. La muestra es un subconjunto de esta población ya mencionada, seleccionada con el fin de obtener información. [pic 1]

En el proceso de selección se emplean procedimientos estadísticos para seleccionar muestras que resulten representativas de la población a la que pertenecen, esto es el muestreo y existen diferentes tipos.

Principalmente se divide en dos categorías: Muestreo aleatorio o probabilístico y muestreo no aleatorio o no probabilístico.

Muestreo aleatorio o probabilístico: Como el nombre lo indica, es una técnica de muestreo que utiliza métodos de selección aleatoria. Todos los individuos de esta población tienen las mismas oportunidades de ser elegidos haciendo así que la muestra sea representativa. [pic 2]

Dentro de los muestreos probabilísticos se encuentran los siguientes tipos:

• Muestreo aleatorio simple: En este método hay que tener claros cuántos sujetos se requieren y cerciorarse de que todos estén incluidos en la población, luego se selecciona al azar el número de sujetos mediante rifas o un computador para hacer la selección aleatoria.
• Muestreo aleatorio sistemático: Se basa en enumerar a toda una población, elegir de forma aleatoria al primer individuo para la muestra y después el investigador define un intervalo para seleccionar al resto de individuos.
• Muestreo aleatorio estratificado: Se utiliza cuando se quiere estudiar a un determinado subconjunto de la población. El investigador divide a la población en grupos que tengan relación o que tengan características similares tales como edad, género, etc., y posteriormente selecciona al azar la lista final de individuos de los diferentes grupos.
• Muestreo aleatorio por conglomerados: Se realiza cuando la población ya está agrupada en conglomerados naturales y a partir de estas se toman la cantidad de sujetos que sean necesarios de cada uno para así formar la muestra.

Muestreo no aleatorio o no probabilístico: A diferencia del anterior los elementos no son elegidos al azar, no todos tienen la misma oportunidad de ser seleccionado sino que son elegidos a juicio del investigador.[pic 3]

Dentro de los muestreos no probabilísticos se encuentran los siguientes tipos:

• Muestreo por cuotas: En este muestreo los investigadores pueden formar una muestra que involucre a individuos que representan a una población y que se eligen de acuerdo con sus rasgos o cualidades.
• Muestreo intencional o de conveniencia: En este método el investigador elige a los sujetos por conveniencia de acuerdo a su alcance o a sus propios criterios.
• Muestreo por bola de nieve: Se realiza sobre poblaciones de difícil acceso como grupos indígenas, sectas, etc. Se llama de esta forma ya que cada sujeto estudiado propone a otro, produciendo un efecto de bola de nieve.
• Muestreo discrecional: Los sujetos se seleccionan a criterio del investigador, pero lo que diferencia este tipo de muestreo al muestreo intencional es que se toma en cuenta el aporte de los sujetos investigados.

Datos agrupados y no agrupados: 

La finalidad de los datos agrupados es simplificar el manejo de grandes cantidades de datos. Son aquellos que se han dividido en grupos o categorías tomando en cuenta su frecuencia (es el número de veces que se repite un dato). Los datos no agrupados son una recolección simple de datos que no han sido categorizados. Cuando suele haber un número de datos (menor a veinte, normalmente) se puede tratar como un conjunto de datos no agrupados y se puede extraer información valiosa.

Para organizar estos datos se construye una tabla llamada tabla de frecuencias o distribución de frecuencias.

  [pic 4]

Tipos de representaciones gráficas

Las gráficas en estadísticas son una herramienta importante ya que presentan de una forma visual y expresiva el comportamiento de una o más variables. Es una forma de simplificar eficazmente una gran cantidad de datos. Las representaciones gráficas en estadística más comunes son:[pic 5]

Gráfico o diagramas de barras: Separa la muestra en grupos concretos que se corresponden con las diferentes barras de la gráfica.

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