Estadistica I Activ. I Angel Guzman.pptx

UNIVERSIDAD ABIERTA PARA ADULTOS (UAPA) ESCUELA DE EDUCACION PARTICIPANTE ANGEL GUZMAN Matricula: 14-0990 estadistica i ACTIVIDAD i

FACILITADOR: Lic. Juan carlos espinal Lunes 07 de febrero DEL AÑO 2016 Pedernales, República Dominicana

Concepto de estadistica

La estadística es la parte de las matemáticas que se ocupa de los métodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.

Poblacion

Población finita. Es aquella que indica que es posible alcanzarse o sobrepasarse al contar. Es aquella que posee o incluye un número limitado de medidas y observaciones.

Población. Es el conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un experimento o en un estudio. La hay de dos tipos

Población infinita. Es infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo. Son poblaciones infinitas porque hipotéticamente no existe límite en cuanto al número de observaciones que cada uno de ellos puede generar.

Mas conceptos

Muestra. Un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población dada. Es un subconjunto de la población.

Muestra representativa. Un subconjunto representativo seleccionado de una población de la cual se obtuvo.

Muestreo. Al estudio de la muestra representativa.

Datos estadísticos (Variables). Los datos son agrupaciones de cualquier número de observaciones relacionadas. Para que se considere un dato estadístico debe tener 2 características: a) Que sean comparables entre sí. b) Que tengan alguna relación. Variable. Una característica que asume valores.

Variable cuantitativa o escalar. Será una variable cuando pueda asumir sus resultados en medidas numéricas.

Variable cuantitativa continua. Es aquella que teóricamente puede tomar cualquier valor en una escala de medidas, ya sea entero o fraccionario. Ejemplo, Estatura: 1.90 m

Variable cuantitativa discreta. Es aquella que puede asumir sólo ciertos valores, números enteros. Ejemplo: El número de estudiantes (1,2,3,4)

Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas connúmeros. Podemos distinguir dos tipos: pase a la diapositiva siguiente y las tendras.

Como le decia, hay dos tipos que son: 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 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.

Datos u Observaciones: Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados. El campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifican como población o universo.

El error muestral se refiere a la variación natural existente entre muestras tomadas de la misma población. Cuando una muestra no es una copias exacta de la población; aún si se ha tenido gran cuidado para asegurar que dos muestras del mismo tamaño sean representativas de una cierta población, no esperaríamos que las dos sean idénticas en todos sus detalles. El error muestral es un concepto importante que ayudará a entender mejor la naturaleza de la estadística inferencial.

El sesgo muestral se produce cuando el proceso de toma de muestras inserta un sesgo inherente en el estudio. Existen dos tipos de sesgo muestral, basados en las muestras que se omiten y las que se incluyen. Sesgo de omisión Este sesgo de la investigación se produce cuando se omiten ciertos grupos en la muestra. Un ejemplo podría ser que las minorías étnicas son excluidas o, por el contrario, son las únicas estudiadas. Por ejemplo, un estudio sobre cardiopatías que utilizó sólo hombres caucásicos, generalmente voluntarios, no puede ser extrapolado a toda la población, en donde hay mujeres y otros grupos étnicos. A veces, el sesgo de omisión es inevitable. Por esta causa, los investigadores tienen que incluir y explicar este sesgo en el diseño experimental.

GRÁFICAS ESTADÍSTICAS Las gráficas estadísticas nos permite “familiarizarnos” con los datos que se han recopilado y resumido. Se considera como una técnica inicial de ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS que produce una representación visual. Las graficas resultantes revelan un patrón de comportamiento de la variable en estudio. Se ofrecen muchos tipos de gráficos para describir el conjunto de datos. Dependiendo del tipo de datos y lo que se quiera representar, se hará uso del método gráfico más adecuado.

ELEMENTOS DE UNA GRAFICA: En general se deben tener en cuenta los siguientes elementos: 1.Titulo 2.Tabla o Distribución de Frecuencias 3.Escala 4.Cuerpo de la gráfica 5.Convenciones 6.Notas aclaratorias 7.Numeración.

Que importancia tiene la representación grafica en estadística

La gráfica es un elemento de mucha importancia en la presentación estadística, datos de negocios e incluso en las presentaciones educativas, entrenamientos etc. Estas permiten mayor comprensión del tema a la concurrencia ya que mediante el uso de imágenes gráficas permitimos que los participantes relacionen lo expuesto con las imágenes, de esta forma las presentaciones gráficas le agregan valor al material.

Espero le haya gustado esta primera exposicion Lic. Espinal. Y que interesante tenerlo de vuelta. Tratare de dejarle esta asignatura con calificaciones mucho mas alta que la anterior… que le parece? Dios le bendiga ricamente!!!!