ESTADISTICA INSTRUMENTAL

APUNTES DE ESTADISTICA

INSTRUMENTAL

Conceptos y Definiciones Básicas

Carreras: Administración Comercial

Gerencia Tributaria

Mercadeo y Publicidad

Recursos Humanos

Profesor: Andrés Scott

Según Syllabus del I.U.G.T.

TÍTULO I

Definiciones y Distribución de Frecuencias

Capítulo I

ESTADISTICA

RESUMEN DE CONCEPTOS Y DEFINICIONES

1. Estadística

Es la ciencia que establece los métodos para recopilar, organizar, presentar, analizar e interpretar información para orientar en la toma de decisiones más efectivas.

1.1- Tipos de estadísticas.

1.1.1.– Estadística Descriptiva o Deductiva: La cual define el conjunto de métodos para recopilar, organizar, resumir y presentar los datos de manera informativa.

1.1.2.- Estadística Inferencial o Inductiva: La cual define el conjunto de métodos para determinar algún atributo medible acerca de una población en base a una muestra representativa de la misma.

1.1.2.1 Población: Es el conjunto de todos los individuos, objetos o medidas de interés o a estudiar.

1.1.2.2 Parámetro: Característica asociada a una población.

1.1.2.3 Muestra: Es una porción o parte representativa de la población de interés sometida a estudio.

1.1.2.4 Estadístico: Característica asociada a una muestra

1.1.2.5 Estadígrafo o Estimador: Es la descripción numérica de una característica correspondiente a cualquier elemento de una muestra.

1.1.2.6 Atributo: Característica no mensurable, pero si cuantificable de una población o muestra.

1.1.2.7 Censo: Es una colección e datos de cada un de los miembros de una población.

1.1.2.8 Dato: Valores que han sido recopilados como resultado de observaciones y que se refieren a alguna variable en particular.

1.1.2.9 Observación: Es cualquier registro de información ya sea numérico o categórico

2. Variable.-Es una de las tantas características de los miembros de la población que se está estudiando o analizando.

2.1 Variable Cualitativa: Variable que presenta observaciones no numéricas.

2.2 Variable Cuantitativa: Variable que presenta observaciones numéricas.

2.2.1 Variable Cuantitativa Discreta: Variable numérica que representa valores claramente contables, generalmente números enteros (individuos y objetos).

2.2.2 Variable Cuantitativa Continua: Variable numérica que toma cualquier valor dentro de los infinitos valores de un rango determinado.

3. Escala de Medidas o Niveles de Medición

Es la manera de clasificar los datos para su presentación

3.1 Medidas en Escala Nominales: Escala no numérica de nombres o clasificaciones que se utilizan para presentar datos en categorías distintas y separadas.

3.2 Medidas en Escala Ordinales: Escala no numérica de nombres o clasificaciones que se utilizan para presentar los datos en categorías distintas y separadas pero siguiendo un orden significativo.

Para definir las medidas en escalas de intervalo debe conocerse las propiedades siguientes: a) de la MUTUA EXCLUSION: propiedad de un grupo o conjunto de categorías por la cual un individuo, objeto o medición se incluye en una sola categoría y b) del EXHAUSTIVO COLECTIVO: propiedad de un grupo o conjunto de categorías según la cual cada uno de los individuos, objetos o mediciones deben integrarse por lo menos a una de las categorías.

3.3 Medidas en Escala de Intervalos: Son escalas numéricas donde el valor cero se toma de manera arbitraria, siendo significativa la diferencia entre sus valores.

3.4 Medidas en Escala de Razón: Son escalas numéricas, que a diferencia de la escala de intervalo el valor cero será fijo.

Capítulo II

DISTRIBUCION DE FRECUENCIA

TABLAS Y GRAFICAS ESTADISTICAS

1. Distribución de Frecuencia:

Son tablas estadísticas donde se presentan los datos organizado en categorías mutuamente excluyente (clases o los datos como tal) mostrando el número de observaciones de cada una de las categorías.

Cuando estudiamos una distribución de frecuencia de datos nos agrupados o sueltos (Máximo 10 datos; convenio) haremos su graficación a través de barras o representación dentro de un circulo o diagrama de torta o pastel. Cuando la distribución de frecuencia sea de datos agrupados (más de 10 datos, se agrupa; convenio) haremos su graficación a través de histograma, polígonos de frecuencia y ojiva.

2. Pasos a seguir para desarrollar o crear una distribución de frecuencia (se ordenan los datos en orden creciente o decreciente según sea el caso, por lo general en orden creciente)

2.1. Datos no agrupados o sueltos

PRIMERO: Determinar la frecuencia absoluta (fi) de cada dato. Es el número de veces que se repite un dato, o es el número de observaciones que de él se tiene.

SEGUNDO: Determinar la frecuencia absoluta acumulada (Fi) de cada dato.

Esta frecuencia se obtiene partiendo de la primera frecuencia absoluta y luego acumulando de manera sucesiva el resto de las frecuencias.

TERCERO: Determinar la frecuencia relativa (hi) de cada dato.

Se obtiene dividiendo la frecuencia absoluta de cada dato entre el número total de las observaciones de la serie de datos o la suma de las frecuencias absolutas.

CUARTO: Determinar la frecuencia relativa acumulada (Hi) de cada dato.

Esta frecuencia se obtiene partiendo de la primera frecuencia relativa y luego acumulando de manera sucesiva el resto de las frecuencias relativas.

2.2. Datos agrupados

PRIMERO: Determinar el rango ( R) de la serie de datos

R= DM – Dm + 1

DM= Dato mayor; Dm: Dato menor

SEGUNDO: Determinar el número de intervalos de clases o clase (NIC)

1) Método Emperico: Lo determina la experiencia del profesional que realiza el estudio.

2) Método del Exponencial 2

;

3) Método de Sturges

N= Tamaño de la población

n= Tamaño de la muestra

TERCERO: Determinar la amplitud del intervalo de clase (IC)

; IC es un valor constante

CUARTO: Definir los intervalos

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