Estadistica. Poblacion vs. Muestra

Leccion 1:

Estadistica: es la ciencia que conduce estudios para recolectar, organizer resumir  analizar y llegar a conclusiones a partir de datos.

Variable: usadas para describir un evento. Es una característica de interés relacionada con cada elemento individual de una población o muestra.

Datos: son los valores que pueden asumir las variables. Ese valor puede ser un numero, palabra o símbolo.

Dos tipos de estadísticas:

1. Descriptiva→ describe las características importantes de un conjunto de datos n una población. Utiliza graficos, tablas y otros medios para presentar datos.
2. Inferencial→ generalización de muestras de poblaciones, ralizando pruebas de hipótesis, determinqando relaciones entre las variables y haciendo predicciones. Usa la probabilidad.

Poblacion vs. Muestra:

1. Poblacion→ consiste en todos los sujetos estudiados. La mayoría de las veces es muy extensa y se hace difícil estudiarla.
2. Muestra→ subgrupo o parte de población. DEBE SER REPRESENTATIVA DE LA POBLACION. O sea, debe tener las misma características de la población.

Tipos de Muestras:

1. Muestra AL AZAR: selección en la que cada uno tiene igualdad de oportunidad para ser seleccionado. Es la mas que se utiliza y es la mas ideal para selección de muestras.
2. Muestra SISTEMATICA: se selecciona a partir de un punto en cada elemento K de la población.
3. Muestras CONVENIENTE: el uso de los resultados esta disponible.
4. Muestra ESTRATIFICADA: subdivide la población en subgrupos que comparten las mismas características y luego se escoge una muestra de cada subgrupo.
5. Muestra AGRUPADA: divide la población en secciones o grupos y se selecciona al azar algunos de estos grupos; se escogen todos los miembros de los grupos seleccionados.

Parametros vs. Estadistica:

1. Parámetro: medida numérica que describe alguna característica de la población.
2. Estadística: medida numérica que mide alguna característica de la muestra.

Propar Hipotesis:

• La que se encarga de esto es la estadística inferencial. Aquí se evalua la población basándose en la información obtenida de muestras.

Variables y Tipos de Datos:

1. Cualitativas: características o atributos (genero, religión, color de ojos, pueblo de vivienda, etc)

1. Nominal: describe o clasifica a un elemento de una población. NO PUEDEN SER ASIGNADOS UN ORDEN. (ej. Estado civil: soltero, casado, etc)
2. Ordinal: PRESENTA POSICION ORDENADA (notas: A, B, C, D, F; evaluación: Excelente, bueno, regular, pobre)

1. Cuantitativas: variables numéricas y pueden ser ordenadas o categorizadas en secuencia. (edad, peso, estatura, temperatura, etc)

1. Discretas: se asignan números finitos; # ENTEROS. Pueden ser contadas. (cantidad de hijos, número de personas en salón, número de llamadas recibidas al día)
2. Continuas: asumen un valor o cantidad incontable de valores. Puede estar entre dos valores o números de un intervalo de recta. Cifras decimales. (temperatura, estatura, peso, largo de un animal, etc)

Leccion 2:

Preparacion de Graficas:

• Para la preparación de graficos es importante tener los datos organizados y agrupados. Todas deben de incluir un titulo, leyenda o identificación apropiada de las cantidades y variables que se incluyen.
• Los tipos de graficas mas comunes son:

1. Grafica circular o porcentual (pie chart): resumir datos cualitativos o por atributos o datos categóricos. Muestran la cantidad de datos que pertenecen a cada una de las categorías como parte proporcional de un circulo. Se debe de determinar el porciento de cada valor. Es recomendable que tenga pocos datos o valores.

1. Grafica de barras (Diagrama de Pareto; grafica especial de barras): mustran cantidad de datos que pertenecen a cada una de las categorías como un área rectangular de tamaño proporcional. Cada categoría tiene barra vertical, barras deben de tener mismo ancho.

• Diagrama de Pareto: grafica especial de barras. Las barras se representan de la más numerosa a la menos numerosa. Las barras se acomodan en orden por frecuencia (mayor a menor).

1. Histograma: grafica de barras que representa una distribución de frecuencia de una variable cuantitativa. Tiene un título que identifica población, escala vertical que identifica frecuencia de los grupos y escala horizontal que indica variable x.

1. Poligonos o lineales: variación de un histograma que utiliza segmentos de lineas conectados a puntos en vez de usar barras. X y Y. siempre se extiende con líneas entre cortadas hacia l eje de X o base del grafico.
2. Pictograma: presentación grafica que usan los economistas y consiste de dibujos de objetos para representar datos. Es comúnmente utilizada para representar datos con bolsas de dinero, pilas de monedas, tanques militares, vacas, barriles, etc.

Gráficos de Puntos:

Es un medio de representación gráfica que usan puntos, donde cada punto representa un valor de datos. Utilizado mayormente por economistas y s muy similar al histograma porque se puede ver la distribución de datos.

La distribución de graficas puede ser:

1. Simétrica: la distribución de datos esta balanceada a ambos lados de la gráfica o ambos extremos de la gráfica. (imagen-espejo). Ambos lados son idénticos. (ejemplo: rectangular, forma de U, curva)
2. Asimétricos: distribución de datos no balanceado a ambos lados de gráfica. No son iguales sus datos. No hay imagen espejo. Una cola más estirada que la otra.

• Sesgo positivo- la cola más larga está al lado derecho
• Sesgo negativo- la cola más larga está al lado izquierdo

Lección 3:

• Dentro de la estadística descriptiva esta lo que se conoce como aquella medida de ubicación o tendencia central. Estas medidas tienen un uso limitado y se dividen en tres tipos: Moda, Meda Aritmética o Promedio y Mediana.
  

1. Moda: valor o categoría representado por la mayoría, ocurre con mayor frecuencia. Su uso es bien minimo. No toma en cuenta todos los valores. No afectan los valores extremos.
2. Media Aritmetica o Promedio: división entre la sumatoria de los valores entre la totalidad de datos. Su uso es el mas común. Si toma en cuenta todos sus  valores. Si le afectan los valores extremos.
3. Mediana: valor localizado en el medio de los datos. Es de uso común. No toma en cuenta todos los valores. No le afectan los valores extremos.

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