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DIVISIÓN DE LA ESTADÍSTICA

Alumna: Elsa Yanira Argueta Galindo 1 B

POBLACIÓN 

La población estadística, también conocida como universo, es el conjunto o la totalidad de elementos que se van a estudiar. Los elementos de una población lo conforman cada uno de los individuos asociados, debido a que comparten alguna característica en común. La población estadística puede ser un conjunto de personas, lugares o cosas reales. Por ejemplo, los adolescentes de un pueblo o los usos posibles del azúcar en recetas de cocina.

Tipos de poblaciones

La población se puede clasificar de la siguiente manera según la cantidad de individuos que la conforme: 

Población finita: es aquella que se puede contar y se pueden estudiar con mayor facilidad a sus integrantes. Por ejemplo, la cantidad de personas inscritas en un gimnasio.

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Población infinita: son inmensas poblaciones donde se hace muy difícil contabilizar a sus integrantes, por lo que suele tomarse en cuenta solo una porción de ella a la hora de realizar un estudio, seleccionando así una muestra. Por ejemplo, la cantidad de granos de arena en una playa.

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Población real: son grupos de integrantes tangibles. Por ejemplo, la cantidad de animales en un zoológico.

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Población hipotética: son poblaciones posibles que pueden ser estudiadas ante una eventualidad. Por ejemplo, la cantidad de nacimientos de bebés prematuros.

MUESTRA 

La muestra es una parte representativa de una población donde sus elementos comparten características comunes o similares. Se utiliza para estudiar a la población de una forma más factible, debido a que se puede contabilizar fácilmente. Cuando se va a realizar algún estudio sobre el comportamiento, propiedades o gustos del total de una población específica, se suelen extraer muestras.

Tipos de muestras Existen diferentes tipos de técnicas para conformar una muestra. muestreo aleatorio :es una técnica que ofrece la misma posibilidad a los elementos de ser seleccionados, por ser tomados al azar. Los tipos de muestreo aleatorio son: 

Muestreo aleatorio simple: los elementos se eligen de una lista al azar. Funciona más eficazmente cuando el universo es reducido y homogéneo.

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Muestreo sistemático: el primer elemento se elige al azar y luego se escogen a intervalos constantes los elementos restantes.

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Muestreo estratificado: se realiza dividiendo a la población en partes o estratos que respondan a características establecidas y luego se eligen aleatoriamente los individuos que se van a estudiar.

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Muestreo por conglomerado: la población se divide en grupos heterogéneos y éstos a su vez se subdividen en grupos homogéneos con características comunes para ser estudiados de acuerdo a lo requerido por el investigador.

VARIABLES CUANTITATIVAS Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos: 

Variable discreta

Una variable discreta es aquella que solo puede tomar un número finito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica. El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3. 

Variable continua

Una variable continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica. La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75. En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales.

VARIABLES CUALITATIVAS Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos: Variable cualitativa nominal 

Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:

El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo. 

Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa

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Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no númericas, en las que existe un orden. Por ejemplo:

La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente. Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.

ESTADISTICO Es el elemento que describe una muestra y sirve como una estimación del parámetro de la población correspondiente. El estadístico sirve como una estimación del parámetro. Tipos de estadístico: 

Estadísticos de posición: nos facilitan información sobre la serie de datos que estamos analizando. La descripción de un conjunto de datos, incluye como un elemento de importancia la ubicación de éstos dentro de un contexto de valores posible.

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Estadísticos de dispersión: muestran la variabilidad de una distribución, indicándolo por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media.

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Estadísticos de centralización y forma: son aquellos valores en torno a los cuales están agrupados los datos. Básicamente, son los valores centrales del conjunto de valores recogidos y representan, de forma global, a toda la población o la muestra.

PARAMETRO 

Las pruebas paramétricas asumen distribuciones estadísticas subyacentes a los datos. Por tanto, deben cumplirse algunas condiciones de validez, de modo que el resultado de la prueba paramétrica sea fiable. Por ejemplo, la prueba t de Student para dos muestras independientes será fiable solo si cada muestra se ajusta a una distribución normal y si las varianzas son homogéneas.

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La ventaja de usar una prueba paramétrica en lugar de una no paramétrica consiste en que la primera tiene más potencia estadística que la segunda. En otras palabras, una prueba paramétrica tiene mayor capacidad para conducir a un rechazo de H0. La mayoría de las veces, el valor p asociado a una prueba paramétrica es menor que el valor p asociado a su equivalente no paramétrica ejecutada sobre los mismos datos.