Parametros Estadisticos

Parámetros estadísticos. Son datos que resumen el estudio realizado en la población. Pueden ser de dos tipos:

Parámetros de centralización. Son datos que representan de forma global a toda la población. Entre ellos vamos a estudiar la media aritmética, la moda y la mediana.

Parámetros de dispersión. Son datos que informan de la concentración o dispersión de los datos respecto de los parámetros de centralización. Por ejemplo el recorrido, la desviación media, la varianza y la desviación típica.

DEFINICIONES Y CONCEPTOS BASICOS

1. CONCEPTOS Y ELEMENTOS

La estadística es una ciencia que sustenta sus bases en la presencia y acción de las matemáticas y que se ocupa de la recolección, análisis e interpretación de datos que buscan explicar las condiciones en aquellos fenómenos de tipo aleatorio o condicional y que normalmente son presentados numérica o gráficamente.

De los aspectos más salientes de la estadística es que se trata de una ciencia transversal y funcional a una gran variedad de disciplinas que se sirven de ella para entender e interpretar algunas cuestiones referentes a sus objetos de estudio. La mayoría de las ciencias sociales, la física, la química, las ingenierías, las ciencias vinculadas a la salud, la administración de empresas y áreas como el control de calidad y los negocios suelen muy recurrentemente ayudarse con la estadística para comprender algunos fenómenos que se presentan en sus saberes.

Sin embargo, el hecho que permite a la estadística ser el vínculo directo para llevar a cabo el proceso de investigación científica es quizá el aspecto más meritorio de la misma.

Estadística descriptiva Comprende las técnicas que se emplean para recolectar, presentar y caracterizar un conjunto de datos con el fin de describir apropiadamente las diversas características del mismo y así facilitar su interpretación.

Estadística Inferencial Comprende los métodos que hacen posible la estimación de una característica de una población y la toma de una decisión referente a una población basándose sólo en los resultados de una muestra, Dado que las decisiones son tomadas en condiciones de incertidumbre, se hace indispensable asociar el concepto de probabilidad. Es decir, toda inferencia se acompaña de su probabilidad de acierto.

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.

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 modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión).

Población: es la totalidad de elementos o cosas bajo consideración (bajo observación). Pueden ser personas, cosas, objetos abstractos. La población puede ser finita (número limitado de elementos) o infinita.

Muestra: Es un subconjunto de elementos de la población. Se suelen tomar muestras cuando es difícil o costosa la observación de todos los elementos de la población estadística.

Unidad estadística: Se llama unidad estadística o individuo a cada uno de los elementos que componen la población estadística. El individuo es un ente observable que no tiene por qué ser una persona, puede ser un objeto, un ser vivo, o incluso algo abstracto.

Variable estadística: Es la característica que se observa sobre las unidades estadísticas. Asigna a cada unidad estadística un valor o un atributo (observación).

• Variables Cualitativas: son todas aquellas que no aparecen en forma numérica, sino como categorías o atributos

Binarias: las observaciones pueden clasificarse en dos categorías.

Ordinales: corresponden a todas aquellas características que recogen la idea de orden. Puede establecerse orden, pero no medirse distancia dentro de ese orden. La medida estadística de tendencia central más apropiada para estas escalas es la "mediana".

Nominales: son todas aquellas cualidades que no pueden clasificarse en dos categorías y que no siguen un orden preestablecido. lo único que puede hacerse es establecer frecuencias en cada atributo y la igualdad o desigualdad entre los diferentes casos, ver cuál es el grupo que tiene mayor frecuencia alcanzando el concepto de “moda”

• Variables Cuantitativas: son todos aquellos atributos a los que les puede corresponder una medición numérica (pueden ser asociadas a un número).

Discretas: son aquellas que toman valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por lo tanto no pueden corresponder a valores decimales ni fraccionarios.

Continuas: son aquellas a las que si se les puede asociar un valor decimal. Observación: es el conjunto de modalidades o valores de cada variable estadística medidos de una misma unidad estadística.

2. TEORIA DE MUESTRAS

En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. Al elegir una muestra se espera conseguir que sus

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