Resumen de estadistica descriptiva

Estadística Descriptiva - RESUMEN PARA EL PARCIAL 

RESUMEN ESTADISTICA DESCRIPTIVA – UNIDAD 1 :

El gran aporte de la Estadística es, precisamente, el conjunto de métodos y técnicas que permiten tratar y sintetizar esa gran cantidad de información, en un intento de buscar las posibles regularidades puede haber detrás de la enorme variabilidad con la que se presenta.

conceptos o cuestiones relevantes:

1. la Estadística no es  una mera colección de métodos o técnicas útiles para el tratamiento de la información que solamente compete a los estadísticos.
2. La segunda, es que Nuestras decisiones son de tipo condicionado, pues las tomamos en función de algún tipo de información, tanto pasada como presente.

La Estadística podría definirse como la ciencia que se ocupa de la recolección de datos referidos a un fenómeno o hecho en particular, su ordenamiento, presentación y resumen para su análisis e interpretación y dar una guía de acciones para la toma de decisiones en situaciones prácticas, que entrañan incertidumbre.  

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DEFINICIONES DE ALGUNOS CONCEPTOS IMPORTANTES

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Ejemplos:

Población: Todos los libros de la biblioteca de la Facultad.

 Muestra: todos los libros en la sección de Química.

Población: Todos los productos elaborados en una planta de procesamiento.

Muestra: cierta cantidad de productos, seleccionados aleatoriamente en un período particular.

Población: Todos los resultados posibles de una reacción química.

Muestra: resultados de 25 repeticiones de la reacción química en estudio.

Se las representa habitualmente con diagramas de Venn, en el dibujo que se muestra a continuación la población (todos) es el rectángulo, dentro o incluido en el conjunto de referencia, está el subconjunto “muestra” y dentro de esta última están las unidades de observación o experimentales.

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Por ejemplo, la temperatura corporal es una variable que cambia con el tiempo en una sola persona; también varía de una persona a otra. La afiliación religiosa, el origen étnico, el ingreso, la estatura, edad y número de hijos son todas ellas variables, es decir, características que varían según la persona seleccionada.

Datos. 

La distinción más importante es entre datos numéricos y no numéricos o cualitativos. 

Cuando dos variables se miden en una sola unidad experimental, los datos resultantes se denominan datos bivariados, 

cuando sólo interesa una característica son datos univariados 

si interesan muchas características en una misma unidad de observación, se llaman datos multivariados. 

Tipos de variables

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        Notacion

Generalmente, para denotar una variable se utilizan letras mayúsculas imprenta como X, Y, Z.  

Por ejemplo: X = “peso de una persona (kg)”; Y = “sexo”; Z = “tiempo de licencia

(días)”

Cada resultado de la variable se simboliza con la misma letra, pero en minúscula. Por ejemplo:  

Un valor posible de la variable X = “peso de una persona” sería x = 75,4 kg.  

Un valor posible de la variable Y = “sexo” sería y = femenino.  

Un posible valor de la variable Z = “tiempo de licencia” sería z = 10 días.

Técnicas de muestreo:

La técnica de muestreo es el plan que se llevará a cabo para escoger la muestra, de tal forma que la muestra represente a la población en estudio.

En la recolección de los datos que van a constituir la muestra se deben tener en cuenta dos aspectos:

• Un mismo dato puede darse o no, tantas veces como sea posible en la muestra; de esta manera se originan lo que se denomina muestreo con repetición o muestreo sin repetición.
• El muestreo puede ser no probabilístico o probabilístico.

Tipos de muestreo:

Muestreo con repetición: Cada unidad que forma parte de la muestra, una vez analizada se retorna a la población. Por lo tanto, puede ser elegida nuevamente para integrar la muestra.

Muestreo sin repetición: Cada unidad que forma parte de la muestra, una vez analizada no se retorna a la población.

Muestreo no probabilístico: La selección de las unidades de la muestra se realiza por medios subjetivos, ciertas características o criterios, que el investigador o la persona que está realizando el trabajo considere adecuadas en ese momento para su estudio. Debido a que estos procedimientos no son aleatorios los resultados obtenidos a partir de muestras seleccionadas a partir de esta metodología pueden ser poco válidos y confiables o reproducibles. Algunos de los métodos que se utilizan son: de juicio, conocido también muestreo de expertos o muestreo dirigido; de voluntarios; bola de nieve; de cuotas, entre otros.

Muestreo probabilístico: se caracteriza porque de antemano puede calcularse la probabilidad de obtener cada una de las muestras que sea posible seleccionar. Con muestras seleccionadas con este tipo de muestreo es posible realizar inferencias acerca de la población de la cual se obtuvo la muestra.  

• Muestreo aleatorio simple: método por medio del cual se seleccionan n unidades de una población de N elementos de manera tal que cada una de las muestras posibles tengan la misma oportunidad de ser seleccionadas.  

Para poder seleccionar muestras con este tipo de muestreo es necesario  conocer todas las observaciones que componen la población, identificarlas y luego por algún procedimiento de selección aleatoria (tablas o generación de números aleatorios) se extraen aquellos elementos de la población que van a constituir la muestra.  La principal desventaja de este procedimiento es que exige la identificación de la población completa, lo cual en el caso de poblaciones grandes puede ser impracticable.

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