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Estadística Aplicada al Turismo - Clasificación de la estadística.


Enviado por   •  3 de Junio de 2017  •  Ensayo  •  804 Palabras (4 Páginas)  •  198 Visitas

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UNIVERSIDAD VIRTUAL DEL ESTADO DE MICHOACÁN.

Materia:

Estadística Aplicada al Turismo

Tema:

Clasificación de la estadística.

Alumno:         JAIME RUIZ ORTIZ - 150427

LIC. TURISMO SUSTENTABLE

Profesora:        ANGELICA SANDOVAL ROSETE.

CLASIFICACION DE LA ESTADISTICA.

INTRODUCCION.

En este tema entenderemos las diferentes clasificaciones de la estadística, y sus objetivos que se deben perseguir al llevar los diferentes método de la estadística y establecer los adecuados para resultados óptimos, también conoceremos las herramientas adecuadas para el tipo de resultado que queremos obtener.

ESTADÍSTICA CUALITATIVA Y CUANTITATIVA.

CUADRO COMPARATIVO

ESTADISTICA CUALITATIVA

ESTADISTICA CUANTITATIVA

Definición.

Está fundada por propiedades o características no medibles.

Las mediciones consisten en clasificar atributos, niveles o categorías.

Son variables dicotómicas, es decir de dos valores, o politómicas cuantos se tomas como resultado más de tres valores.

Usa variables nominales u ordinales.

Se conforma por medir características, valga la redundancia, “medibles”.

Utiliza sistema de medición definidos.

Sus variables de puedes clasificar en cuantitativas, discretas o continuas.

Objetivos.

Es brindar una descripción completa y detallada del tema de investigación. Por lo general, tiene un carácter más exploratorio.

Se centra más en el conteo y clasificación de características y en la construcción de modelos estadísticos y cifras para explicar lo que se observa.

Herramientas.

Recolección de datos, tales como la entrevista y las encuestas; por excelencia, la observación es fundamental.

Utiliza como instrumentos de medición: el metro, termómetro, cronómetro, termostato, báscula, etc.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL.

CUADRO COMPARATIVO

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

ESTADISTICA INFERENCIAL

Definición.

Procedimientos para resumir, organizar y simplificar datos.

Es un método para describir  numéricamente conjuntos numerosos. Por tratarse de un método de descripción numérica, utiliza el número como medio para describir un conjunto, que debe ser numeroso, ya que las permanencias estadísticas no se dan en los casos raros. No es posible sacar conclusiones concretas y precisas de los datos estadísticos. (Vargas, p.33)

Realizar generalizaciones de las muestras sobre las poblaciones de donde se seleccionaron dichas muestras.

Estudia la probabilidad de éxito de las diferentes soluciones posibles a un problema en las diferentes ciencias en las que se aplica y para ello utiliza los datos observados en una o varias muestras de la población. Mediante la creación de un modelo matemático infiere el comportamiento de la población total partiendo de los resultados obtenidos en las observaciones de las muestras. (Fernández et.al, p.17)

Objetivos.

La finalidad última de la estadística descriptiva es resumir la información de conjuntos más o menos numerosos de datos. Para ello se asienta en un concepto inmediato a la tarea de recuento: la frecuencia, medida empírica de la ocurrencia de los distintos estados que puede presentar una variable. (SGT, p.16)

La inferencia estadística intenta tomar decisiones basadas en la aceptación o el rechazo de ciertas relaciones que se toman como hipótesis. Esta toma de decisiones va acompañada de un margen de error, cuya probabilidad está determinada. (Vargas, p.33).

La estadística inferencial tiene dos objetivos básicos; a) obtener conclusiones válidas acerca de una población sobre la base de una muestra, es decir, que las conclusiones que obtengamos de una muestra se puedan extrapolar a la población que dio origen a esa muestra y b) poder medir el grado de incertidumbre presente en dichas inferencias en términos de probabilidad. (Díaz, p.287)

Herramientas.

Utiliza como herramientas: gráficos de pastel, de barras, histogramas, polígono de frecuencias, ojivas, líneas de tiempo, entre otras. También comprende cualquier actividad que requiera resumir o describir los factores ideales o pertinentes en forma adicional y que no vaya más allá de los datos.

Utiliza Herramientas como son:

Planteamiento del problema

Elaboración de un modelo

Extracción de la muestra

Tratamiento de los datos

Estimación de los parámetros

Contraste de hipótesis

Conclusiones.

...

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