DEFINICION Y OBJETO DE LA ESTADISTICA

DEFINICION Y OBJETO DE LA ESTADISTICA

La estadística es una ciencia matemática que se refiere a la recolección, estudio e interpretación de los datos obtenidos en un estudio. Es aplicable a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, ciencias de la salud como la Psicología y la Medicina, y usada en la toma de decisiones en áreas de negocios e instituciones gubernamentales.

La Estadística se divide en dos ramas:

1. La estadística descriptiva, que se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de descriptores numéricos son la media y la desviación estándar. Resúmenes gráficos incluyen varios tipos de figuras y gráficos.
2. La inferencia estadística, que se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta lo aleatorio e incertidumbre en las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población de estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelado de relaciones entre variables (análisis de regresión).

NOCIONES GENERALES DE ESTADISTICA

ESTADISTICA INFERENCIAL

La estadística Inferencial, es el proceso por el cual se deducen (infieren) propiedades o características de una población a partir de una muestra significativa.

Censo. Es el proceso de medir todos y cada uno de los miembros de un problema o situación particular considerada. Generalmente es muy grande y en la mayor parte de las veces prácticamente imposible de obtener de manera viable. No se refiere únicamente a un grupo de personas o individuos, puede ser por ejemplo, el número de neumáticos producidos por una firma durante una semana.

Muestra. Es un subconjunto de la población total, o sea, es cuando se observa solamente una parte de la población.  Generalmente los datos que se analizan en una determinada situación provienen de una muestra. La razón principal es que tomaría mucho tiempo recopilar toda la información para la población y aún en el caso que esto fuera posible, el proceso resultaría muy costoso.

Parámetro. Es una medida descriptiva sobre una característica de la población. Uno de los aspectos principales de la inferencia es la estimación de parámetros estadísticos. Por lo tanto, las decisiones relacionadas con las características de una población deben basarse en la información que se obtiene de una muestra.

Hipótesis: Las hipótesis son explicaciones tentativas de un principio que opera en la naturaleza.

En resumen:

La estadística como ciencia se refiere a la acumulación, análisis, interpretación y presentación de datos numéricos. La estadística se clasifica en inferencial y descriptiva.

La población es un conjunto de personas, objetos o artículos de interés.

Una muestra es una parte de un conjunto de personas, objetos o artículos de interés

Si un analista de negocios utiliza los datos que reúne un grupo para describir o llegar a conclusiones acerca de características de ese grupo se le llama estadística descriptiva.

Si un investigador reúne datos de una muestra y utiliza la estadística generada para llegar a conclusiones acerca de la población de la cual se toma una muestra, la estadística es inferencial.

Una medida descriptiva de la población se denomina parámetro

RECOPILACION Y TEORIA DEL MUESTREO

TIPOS DE MUESTREO

1. Muestreo probabilístico

• Muestreo aleatorio simple

• Con éste método cada unidad de muestreo tiene una oportunidad evidente e igual de ser seleccionada.
• Probabilidad de selección = Tamaño de la Muestra/Tamaño de la Población
• Se usa tabla de números aleatorios para seleccionar elementos

• Muestreo aleatorio sistemático

• Lista de muestreo de unidades potenciales
• Determinar número de unidades de muestreo
• Calcular intervalo de salto= Tamaño de la lista de la población objetivo definida/Tamaño de la muestra deseada.
• Determinar aleatoriamente punto de partida
• Con la primera unidad de partida, aplicar el intervalo de salto.

• Muestreo aleatorio estratificado

• Se divide la población objetivo en estratos.
• La extracción comprende 3 pasos básicos:

• Dividir la población en subgrupos o estratos homogéneos.
• Extraer muestras aleatorias de cada estrato.
• Combinar las muestras de cada estrato en una sola muestra de la población objetivo.

• Muestreo por conglomerados

• Difiere en el muestreo aleatorio estratificado en que las unidades de muestreo se dividen en subpoblaciones mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas llamadas conglomerados, en lugar de separarse de manera individual.
• Por ejemplo: El muestreo de área se forma por designaciones geográficas.

1. Muestreo no probabilístico

• Muestreo de conveniencia.

• Los elementos para la muestra se seleccionan para comodidad del investigador. Por lo general el investigador selecciona elementos de los que se dispone con facilidad, cercanos o dispuestos a participar. Por ejemplo, un muestreo de conveniencia en hogares para entrevistas de puerta en puerta podría incluir casas donde las personas estén en casa, casas donde no haya perros, casas cerca de la calle, departamentos en primer piso y casas con personas amables. En contraste, una muestra aleatoria requqriría que el investigador reuniera datos sólo de casas y departamentos que hayan sido seleccionados al azar, sin importar qué cómodo o poco amable sea la ubicación. Si una firma de investigación está localizada en una zona comercial peatonal, una muestra de conveniencia podría ser seleccionada al entrevistar sólo compradores que pasan por la tienda y se ven amables.

• Muestreo de juicio.

• Se presenta cuando los elementos seleccionados para la muestra son escogidos por el juicio del investigador. En este caso no es posible calcular la probabilidad de un elemento que se va a seleccionar en la muestra porque se trata de una selección no aleatoria. El investigador tiende a cometer más  errores sistemáticos que se llaman sesgos.

• Muestreo de cuota.

• Ciertas subclases poblacionales, por ejemplo grupo de edad, sexo o región geográfica, se usan como estratos. En lugar de muestrear en forma aleatoria se usa un método para reunir datos de un estrato hasta llenar la cuota deseada de las  muestras. Las cuotas son descritas por controles de cuota que establecen los tamaños de las muestras a obtener desde los subgrupos. Por lo general, una cuota está basada en las proporciones de las subclases de la población. El muestreo de cuota es menos costoso que casi todas las técnicas de muestreo aleatorio porque en esencia es una técnica de conveniencia.

• Muestreo por bola de nieve.

• En este caso los sujetos de entrevista son seleccionados con base a las referencias de otros entrevistados de encuestas.  El investigador identifica una persona que llena el perfil de sujetos deseados para el estudio. El investigador pide entonces a esta persona los nombres y lugares de otros que también llenan el perfil de sujetos deseados para el estudio.

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