Glosario Estadistico

GLOSARO ESTADÍSTICO:

ESTADISTICA DESCRIPTIVA:

PARAMETRO:

Es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística.1 El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.

Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad.

El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos.

Por ejemplo, suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población la media aritmética de las edades de sus miembros, esto es, la suma de todas ellas, dividida por el total de individuos que componen tal población.

ESTADÍSTICO:

Es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población omodelo estadístico.

Más formalmente un estadístico es una función medible T que, dada una muestra estadística de valores , les asigna un número, , que sirve para estimar determinado parámetro de la distribución de la que procede la muestra. Así, por ejemplo, la media de los valores de una muestra (media muestral) sirve para estimar la media de la población de la que se ha extraído la misma; la varianza muestral podría usarse para estimar la varianza poblacional, etc.1 Esto se denomina como realizar una estimación puntual.

DATOS CUATITATIVOS:

Se dice que un carácter estadístico es cuantitativo cuando sus modalidades son medibles (expresables como números y cumpliendo unas propiedades de medida.). Ejemplos: peso, talla, pulso, edad, etc.

DATOS CUALITATIVOS:

Se dice que un carácter estadístico es cualitativo cuando sus modalidades no pueden ser medidas. Ejemplos: raza, sexo, profesión, estado civil, etc.

DATOS DISCRETOS:

Es aquella que solo puede tomar un número finito o infinito numerable de valores. Dicho con otras palabras: cuando no puede tomar cualquier valor entre dos valores dados. O bien solo toma valores aislados,generalmente enteros.

DATOS CONTINUOS:

Cuando puede tomar, al menos teóricamente, todos los valores posibles dentro de un cierto intervalo de la recta real.

MUESTRA ALEATORIA:

Una muestra es la selección de un numero de observaciones de a partir de una población objeto de investigación; una muestra aleatoria es cuando la elección sigue un método impredecible. El muestreo aleatorio puede referirse también a tomar una serie de observaciones independientes de la misma distribución de probabilidad. Las muestras nos permiten mediante la inferencia estadística representar los resultados de la población de donde haya extraído, pero existiendo una potencial variación al azar en los resultados que se denomina error de muestreo. En el caso de muestras aleatorias, la estadística dispone de medidas para evaluar el error de muestreo. Por lo tanto, las estimaciones obtenidas a partir de muestras aleatorias pueden ir acompañadas de medidas de la incertidumbre asociada a la estimación. Esto puede tomar la forma de un error estándar, o si la muestra es lo suficientemente grande y mediante el teorema central del límite, podrán calcularse intervalos de confianza.

MUESTRA ALEATORIA SIMPLE:

Muestra aleatoria simple se selecciona directo cuando todas las potenciales observaciones de la población son equiponderables.

MUESTRA PROBABILISTICA:

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.

MUESTREO ESTRATIFICADO:

El muestreo estratificado

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