Universidad Técnica de
Ambato.
Capitulo I
Papel de la estadística
Papel de la estadística
Importancia y
necesidad de
la estad.
Definiciones
Importancia
del
muestreo
Poblaciones
y parámetros
Estadística
descriptiva
Nominales
Muestras y
estadísticos
Estadística
inferencial
Ordinales
Variables
Error
muestral
Por
intervalos
Continuas
Discretas
Funciones
de la
estadística
Oportunidades
de hacer carrera
Niveles de
medición
De
proporción
Importancia y necesidad de
la estadística
• Casi todos los campos de la investigación
científica seria se pueden beneficiar del
análisis estadístico. Únicamente con
ayuda del análisis estadístico pueden
tomarse decisiones inteligentes en relación
con los tipos tributarios, los programas
sociales ,etc.
Definiciones
• Toda rama de la actividad tiene su
vocabulario especial, en esta sección se
utilizan algunos términos corrientes
utilizados en análisis estadístico. Las
definiciones que siguen son esenciales
para comprender como se llevan a cabo
las comprobaciones estadísticas
Poblaciones y parámetros
• En un estudio estadístico el investigador
esta interesado en una determinada
colección o conjunto de observaciones
llamada POBLACION. Ej. Si un ejecutivo de
una empresa fabricante desea estudiar la
producción de todas sus fabricas, la
producción de todas estas será la población
• Parámetro._ el concepto clave a recordar es
el que un parámetro describe una población
Muestras y estadísticos
• Muestra (porción representativa de la población, que se
selecciona para su estudio porque la población es
demasiado grande para analizarla en su totalidad. El
depto. de trabajo de USA calcula los ingresos medios de
una muestra solamente por varios millares de
asalariados seleccionados de la población total de 121
millones las muestra son necesarias porque el estudio
de las poblaciones enteras exigiría demasiado tiempo y
dinero
• Estadístico (elemento que describe una muestra y sirve
para estimar el parámetro correspondiente de la
población, es importante saber que el estadístico sirve
como estimación del parámetro
Variables
• Variable (característica de la población que se analiza
en el estudio estadístico)
1) Cuantitativa.
Observaciones que se pueden expresar por medios
de números Ej. Estaturas de personas, millas
recorridas por un auto.
2)
Cualitativa, se mide por medios no numéricos Ej.
Estado civil, sexo de personas, raza, color de pelo,
etc.
• Continua. Es la variable que se puede tomar
cualquier valor dentro de un intervalo dado, por muy
próximas que puedan estar dos observaciones
• Discreta. Tan solo puede tomar
determinados
valores, por lo general números enteros. El numero de
estudiantes o el numero de coches vendidos son
ejemplos de variables discretas
Discreta
• Tan solo puede tomar
determinados
valores, por lo general números enteros. El
numero de estudiantes o el numero de
coches vendidos son ejemplos de
variables discretas
Continua
• Es la variable que se puede tomar
cualquier valor dentro de un intervalo
dado, por muy próximas que puedan estar
dos observaciones
Importancia del muestreo
• Como se ha puesto de manifiesto, gran
parte del trabajo de un estadístico se hace
con muestras, estas son necesarias
porque las poblaciones son casi siempre
demasiado grandes para estudiarlas en su
totalidad.
Estadística descriptiva
• Es
el
proceso
de
recopilación,
organización y presentación de datos de
alguna manera que describa con rapidez y
facilidad
Estadística inferencial
• Usa la teoría de probabilidades para
generalizar las características de una
población a partir de las características de
una muestra representativa. Es decir,
utiliza estadísticas muéstrales para
obtener conclusiones sobre los verdaderos
parámetros de la población
Error muestral
• Diferencia entre el parámetro desconocido
de la población y el estadístico de la
muestra utilizado para estimar el
parámetro.
Funciones de la
estadística
• La estadística tiene como función el
estudio cuantitativo de los fenómenos de
masa o colectivo, cuya mediación requiere
una masa de observaciones de otros
fenómenos más simples llamados
individuales o particulares
Mediciones nominales
• Se aplica una medición nominal cuando se
utilizan
nombres
para
establecer
categorías, en las cuales se clasifican
exclusivamente los valores de las
variables ej. Sexo de las personas es una
variable que se puede clasificar en
HOMBRE O MUJER.
Mediciones ordinales
• Mediciones que jerarquizan los datos en
categorías, ordenadas en virtud de un
determinado criterio
Mediciones de intervalo
• Mediciones respecto de una escala
numerica en la cual el valor del cero es
arbitrario, pero la diferencia de valores es
importante. Ej. La escala Fahrenheit de
temperaturas es un ejemplo de escala de
intervalos: 70 grados no solo significa una
temperatura mayor que 60 grados sino que
existe la misma diferencia de 10 grados
que entre 100 y 90
Mediciones de proporción
• Mediciones numericas en las cuales el
cero es un valor fijo en cualquier escala y
la diferencia de valores es importante. Ej.
Se puede interpretar un empresa con una
cuota del mercado del 40% tiene el doble
de participación en el mercado que otra
empresa con una cuota del 20%
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Muestras y estadísticos