Matematicas
Enviado por uriel_here • 14 de Junio de 2015 • 2.462 Palabras (10 Páginas) • 139 Visitas
¿Qué es la estadística?
Es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Podemos decir que es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
La estadística se divide en dos grandes áreas:
1. Estadística descriptiva: Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros.
2. Estadística inferencial: Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación),pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modela miento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modela miento incluyen a nova, series de tiempo y minería de datos.
Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. La estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y estadística no paramétrica.
• Métodos Estadísticos
Estudios experimentales y observacionales
Un objetivo común para un proyecto de investigación estadística es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios estadísticos para estudiar causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios, el efecto de las diferencias de una variable independiente (o variables) en el comportamiento de una variable dependiente es observado. La diferencia entre los dos tipos es la forma en que el estudio es conducido. Cada uno de ellos puede ser muy efectivo.
Niveles de medición
Hay cuatro tipos de mediciones o escalas de medición en estadística: niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón). Tienen diferentes grados de uso en la investigación estadística. Las medidas de razón, en donde un valor cero y distancias entre diferentes mediciones son definidas, dan la mayor flexibilidad en métodos estadísticos que pueden ser usados para analizar los datos. Las medidas de intervalo tienen distancias interpretables entre mediciones, pero un valor cero sin significado (como las mediciones de coeficiente intelectual o temperatura en grados Celsius). Las medidas ordinales tienen imprecisas diferencias entre valores consecutivos, pero un orden interpretable para sus valores. Las medidas nominales no tienen ningún rango interpretable entre sus valores.
Técnicas de análisis estadístico
Algunos tests y procedimientos para investigación de observaciones bien conocidos son:
• Prueba t de Student
• Prueba de χ²
• Análisis de varianza (ANOVA)
• U de Mann-Whitney
• Análisis de regresión
• Correlación
• Iconografía de las correlaciones
• Frecuencia estadística
• Análisis de frecuencia acumulada
• Prueba de la diferencia menos significante de Fisher
• Coeficiente de correlación de Pearson
• Coeficiente de correlación de Spearman
• Análisis factorial exploratorio
• Análisis factorial confirmatorio
• Gráfica estadística
• ¿Que son las medidas de tendencia central? Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro de la distribución de datos se denomina medida o parámetro de tendencia central o de centralización. Cuando se hace referencia únicamente a la posición de estos parámetros dentro de la distribución, independientemente de que ésta esté más o menos centrada, se habla de estas medidas como medidas de posición. En este caso se incluyen también los cuantiles entre estas medidas Entre las medidas de tendencia central tenemos:
• Media
• Media ponderada
• Media geométrica
• Media armónica
• Mediana
• Moda
Se debe tener en cuenta que existen variables cualitativas y variables cuantitativas, por lo que las medidas de posición o medidas de tendencia se usan de acuerdo al tipo de variable que se está observando, en este caso se observan variables cuantitativas.
• .la media
En matemáticas y estadística una media o promedio es una medida de tendencia central que según la Real Academia Española (2001) «[…] resulta al efectuar una serie determinada de operaciones con un conjunto de números y que, en determinadas condiciones, puede representar por sí solo a todo el conjunto». Existen distintos tipos de medias, tales como la media geométrica, la media ponderada y la media armónica aunque en el lenguaje común, el término se refiere generalmente a la media aritmética.
La media aritmética es un promedio estándar que a menudo se denomina "promedio".
Mediana
En el ámbito de la estadística, la mediana representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados. Existen dos métodos para el cálculo de la mediana: Considerando los datos en forma individual, sin agruparlos. Utilizando los datos agrupados en intervalos de clase. A continuación veamos cada una de ellas:
Datos sin agrupar
Sean los datos de una muestra ordenada en orden creciente y designando la mediana como , distinguimos dos casos:
a) Si n es impar, la mediana es el valor que ocupa la posición una vez que los datos han sido ordenados (en orden creciente o decreciente), porque éste es el valor central. Es decir: .
Por ejemplo, si tenemos 5 datos, que ordenados son: , , , , => El valor central es el tercero: . Este valor, que
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