Curso Muestreo

LECCION 1

Introducción a la Estadística Descriptiva

La estadística descriptiva es una ciencia que analiza series de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de estas variables.

Las variables pueden ser de dos tipos:

Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo).

Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales).

Las variables también se pueden clasificar en:

Variables unidimensionales: sólo recogen información sobre una característica (por ejemplo: edad de los alumnos de una clase).

Variables bidimensionales: recogen información sobre dos características de la población (por ejemplo: edad y altura de los alumnos de una clase).

Variables pluridimensionales: recogen información sobre tres o más características (por ejemplo: edad, altura y peso de los alumnos de una clase).

Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar en discretas y continuas:

Discretas: sólo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2, 3...., etc., pero, por ejemplo, nunca podrá ser 3,45).

Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h...etc.

Cuando se estudia el comportamiento de una variable hay que distinguir los siguientes conceptos:

Individuo: cualquier elemento que porte información sobre el fenómeno que se estudia. Así, si estudiamos la altura de los niños de una clase, cada alumno es un individuo; si estudiamos el precio de la vivienda, cada vivienda es un individuo.

Población: conjunto de todos los individuos (personas, objetos, animales, etc.) que porten información sobre el fenómeno que se estudia. Por ejemplo, si estudiamos el precio de la vivienda en una ciudad, la población será el total de las viviendas de dicha ciudad.

Muestra: subconjunto que seleccionamos de la población. Así, si se estudia el precio de la vivienda de una ciudad, lo normal será no recoger información sobre todas las viviendas de la ciudad (sería una labor muy compleja), sino que se suele seleccionar un subgrupo (muestra) que se entienda que es suficientemente representativo.

LECCION 2ª

Distribución de frecuencia

La distribución de frecuencia es la representación estructurada, en forma de tabla, de toda la información que se ha recogido sobre la variable que se estudia.

Variable Frecuencias absolutas Frecuencias relativas

(Valor) Simple Acumulada Simple Acumulada

x x x x x

X1 n1 n1 f1 = n1 / n f1

X2 n2 n1 + n2 f2 = n2 / n f1 + f2

... ... ... ... ...

Xn-1 nn-1 n1 + n2 +...+ nn-1 fn-1 = nn-1 / n f1 + f2 +...+fn-1

Xn nn  n fn = nn / n  f

Siendo X los distintos valores que puede tomar la variable.

Siendo n el número de veces que se repite cada valor.

Siendo f el porcentaje que la repetición de cada valor supone sobre el total

Veamos un ejemplo: Medimos la altura de los niños de una clase y obtenemos los siguientes resultados (cm):

Alumno Estatura Alumno Estatura Alumno Estatura

x x x x x x

Alumno 1 1,25 Alumno 11 1,23 Alumno 21 1,21

Alumno 2 1,28 Alumno 12 1,26 Alumno 22 1,29

Alumno 3 1,27 Alumno 13 1,30 Alumno 23 1,26

Alumno 4 1,21 Alumno 14 1,21 Alumno 24 1,22

Alumno 5 1,22 Alumno 15 1,28 Alumno 25 1,28

Alumno 6 1,29 Alumno 16 1,30 Alumno 26 1,27

Alumno 7 1,30 Alumno 17 1,22 Alumno 27 1,26

Alumno 8 1,24 Alumno 18 1,25 Alumno 28 1,23

Alumno 9 1,27 Alumno 19 1,20 Alumno 29 1,22

Alumno 10 1,29 Alumno 20 1,28 Alumno 30 1,21

Si presentamos esta información estructurada obtendríamos la siguiente tabla de frecuencia:

Variable Frecuencias absolutas Frecuencias relativas

(Valor) Simple Acumulada Simple Acumulada

x x x x x

1,20 1 1 3,3% 3,3%

1,21 4 5 13,3% 16,6%

1,22 4 9 13,3% 30,0%

1,23 2 11 6,6% 36,6%

1,24 1 12 3,3% 40,0%

1,25 2 14 6,6% 46,6%

1,26 3 17 10,0% 56,6%

1,27 3 20 10,0% 66,6%

1,28 4 24 13,3% 80,0%

1,29 3 27 10,0% 90,0%

1,30 3 30 10,0% 100,0%

Si los valores que toma la variable son muy diversos y cada uno de ellos se repite muy pocas veces, entonces conviene agruparlos por intervalos, ya que de otra manera obtendríamos una tabla de frecuencia muy extensa que aportaría muy poco valor a efectos de síntesis. (Tal como se verá en la siguiente lección).

LECCION 3ª

Distribuciones de frecuencia agrupada

Supongamos que medimos la estatura de los habitantes de una vivienda y obtenemos los siguientes resultados (cm):

Habitante Estatura Habitante Estatura Habitante Estatura

x x x x x x

Habitante 1 1,15 Habitante 11 1,53 Habitante 21 1,21

Habitante 2 1,48 Habitante 12 1,16 Habitante 22 1,59

Habitante 3 1,57 Habitante 13 1,60 Habitante 23 1,86

Habitante 4 1,71 Habitante 14 1,81 Habitante 24 1,52

Habitante 5 1,92 Habitante 15 1,98 Habitante 25 1,48

Habitante 6 1,39 Habitante 16 1,20 Habitante 26 1,37

Habitante 7 1,40 Habitante 17 1,42 Habitante 27 1,16

Habitante 8 1,64 Habitante 18 1,45 Habitante 28 1,73

Habitante 9 1,77 Habitante 19 1,20 Habitante 29 1,62

Habitante 10 1,49 Habitante 20 1,98 Habitante 30 1,01

Si presentáramos esta información en una tabla de frecuencia obtendríamos una tabla de 30 líneas (una para cada valor), cada uno de ellos con una frecuencia absoluta de 1 y con una frecuencia relativa del 3,3%. Esta tabla nos aportaría escasa información

En lugar de ello, preferimos agrupar los datos por intervalos, con lo que la información queda más resumida (se pierde, por tanto, algo de información), pero es más manejable e informativa:

Estatura Frecuencias absolutas Frecuencias relativas

Cm Simple Acumulada Simple Acumulada

x x x x x

1,01 - 1,10 1 1 3,3% 3,3%

1,11 - 1,20 3 4 10,0% 13,3%

1,21 - 1,30 3 7 10,0% 23,3%

1,31 - 1,40 2 9 6,6% 30,0%

1,41 - 1,50 6 15 20,0% 50,0%

1,51 - 1,60 4 19 13,3% 63,3%

1,61 - 1,70 3 22 10,0% 73,3%

1,71 - 1,80 3 25 10,0% 83,3%

1,81 - 1,90 2 27 6,6% 90,0%

1,91 - 2,00 3 30 10,0% 100,0%

El número de tramos en los que se agrupa

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