Fundamentos de la estadistica actividad

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¿Qué        es        la        estadística?

Usted se encuentra comprando un nuevo reproductor de música MP3, como el iPod de Apple. Los fabricantes indican la cantidad de canciones que almacena la memoria. Sin embargo, a usted le gustaría almacenar los musicales de Broadway, que duran más, por lo que le gustaría calcular cuántos musicales caben en su reproductor MP3. ¿Recogería información utilizando una muestra de una población? ¿Por qué razón? (véase ejercicio 8d ) y objetivo 2).

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O B J E T I V O   S

Al concluir el capítulo, será capaz de:

1. Comprender la razón por la que estudia estadística.

1. Explicar los conceptos de estadística descriptiva y estadística inferencial.

1. Distinguir entre una variable cualitativa y una variable cuantitativa.

1. Describir la diferencia entre una variable discreta y una variable continua.

1. Distinguir entre los niveles de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

Introducción

Hace más de cien años, H. G. Wells, escritor e historiador inglés, dijo que algún día el razonamiento cuantitativo sería tan importante para la gran mayoría de los ciudadanos como la capacidad de leer. No mencionó el área de los negocios, ya que la Revolución Industrial apenas iniciaba. No obstante, Wells tenía razón. Si bien la experiencia en los negocios, cierta habilidad para hacer pronósticos razonados y la intuición constituyen atributos fundamentales en los gerentes con éxito, los problemas que en la actualidad se presentan en los negocios tienden a ser demasiado complejos como para tomar decisiones sólo a partir de estos  criterios.

Una de las herramientas utilizadas para tomar decisiones es la estadística. De la estadística no sólo se sirve la gente dedicada a los negocios; en nuestra vida cotidiana también aplicamos conceptos estadísticos. Por ejemplo, para comenzar el día, abra la regadera y deje correr el agua unos segundos. Enseguida moje su mano para percatarse si la temperatura es adecuada o decidir si abre más la llave del agua caliente o la del agua fría. Ahora suponga que está en una tienda comercial y quiere comprar una pizza congelada. Dos marcas tienen un puesto de promoción, y cada una le ofrece una pequeña rebanada. Después de probar, decide cuál comprar. En ambos ejemplos, usted toma la decisión y elige lo que hará, a partir de una muestra.[pic 4][pic 5]

Las empresas enfrentan situaciones similares. Por ejemplo, Kellogg Company debe garantizar que la cantidad promedio de Raisin Bran en una caja de 25.5 gramos cumpla con la cantidad especificada en la etiqueta. Para hacerlo fija un peso objetivo un poco más alto que la cantidad que dice en la etiqueta. Las cajas se pesan después de llenarse. La báscula indica la distribución de los pesos del contenido por hora, así como la cantidad de cajas desechadas por no cumplir con las especificaciones de la etiqueta en el transcurso de dicha hora. El Departamento de Control de Calidad también selecciona de forma aleatoria muestras de la línea de producción y verifica la calidad del producto y el peso de la caja. Si es significativa la diferencia entre el peso promedio del producto y el peso objetivo o el porcentaje de cajas desechadas es muy

alto, el proceso se ajusta.

Alan Greenspan, ex presidente del Departamento de la Reserva Federal de Estados Unidos, conoce y entiende la importancia de las herramientas y técnicas estadísticas para proporcionar información precisa y oportuna que sirva para hacer declaraciones públicas con la fuerza de movilizar mercados bursátiles globales e influir en la política. Al hablar frente al National Skills Summit, el doctor Greenspan dijo: “A los trabajadores se les debe preparar no sólo con conocimientos técnicos, sino también con la capacidad de crear, analizar y transformar la información, así como de relacionarse adecuadamente con otras personas. Es decir, deben ser capaces de separar los hechos de las opiniones y enseguida organizarlos en su forma más conveniente para analizar la  información”.

Como estudiante de administración o de economía, requerirá conocimientos bási- cos y habilidad para organizar, analizar y transformar datos, así como para presentar la información. En esta obra, aprenderá las técnicas y métodos estadísticos básicos que mejorarán su destreza para tomar buenas decisiones personales y de naturaleza admi- nistrativa.

¿Por  qué se debe estudiar   estadística?

Si revisa el plan de estudios de la universidad, se dará cuenta de que varios programas universitarios incluyen la estadística. ¿Por qué razón? ¿Cuáles son las diferencias entre los cursos de estadística que se imparten en la Facultad de Ingeniería, los Departa- mentos de Psicología o Sociología en la Escuela de Artes Liberales y la Facultad de Administración? La diferencia principal consiste en los ejemplos que se utilizan. El con- tenido del curso es el mismo. En la Facultad de Administración el interés son cuestiones como las utilidades, las horas de trabajo y los salarios. A los psicólogos les importan los resultados de las pruebas, y a los ingenieros la cantidad de unidades que fabrica deter- minada máquina. No obstante, en los tres casos, el interés se centra en el valor típico y la variación que experimentan los datos. También existe una diferencia en el nivel de

Ejemplos de por qué se estudia la estadística

los cálculos matemáticos requeridos. Un curso de estadística para ingenieros incluye el cálculo. Los cursos de estadística en las facultades de administración y pedagogía, por lo general, se imparten desde el punto de vista de las aplicaciones. Si usted ya estu- dió álgebra en la escuela secundaria, manejará adecuadamente la matemática que se emplea en el texto.

Entonces, ¿por qué se requiere la estadística en muchas empresas importantes? La primera razón consiste en que la información numérica prolifera por todas partes. Revise los periódicos (USA Today), revistas de noticias (Time, Newsweek, U.S. News y World Report), revistas de negocios (BusinessWeek, Forbes), revistas de interés gene- ral (People), revistas para mujeres (Ladies, Home Journal o Elle) o revistas deportivas (Sports Illustrated, ESPN The Magazine), y quedará abrumado con la cantidad de infor- mación numérica que contienen.

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