Estadistica.docx

UNIVERSIDAD RURAL DE GUATEMALA EXTENSION PETEN 005 INGENIERIA AGRONOMICA 4o. SEMESTRE

CATEDRA:

ESTADISTICA

CATEDRATICA:

ING. AGRO JULIO NEHEMIAS SANCHES FRANCO

FECHA:

04 NOVIEMBRE 2017

TEMA: TEXTO PARALELO ESTADISTICA

ALUMNO: EDWIN JEOVANI LOPEZ BRAN FECHA: 04 NOVIEMBRE 2017

CARNET: 1100550162

OBJETIVO GENERAL

Suministrar a los profesionales una visión más amplia del conocimiento teórico y práctica de la estadística como una herramienta complementaria en sus trabajos de investigación.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS    

Fortalecer el conocimiento y el uso de software estadístico de los profesionales de la región Caribe Colombiana. Mejorar el nivel académico de los docentes de Estadística en la región. Fortalecer la capacidad para analizar e interpretar la información que se obtiene por medio de la aplicación de herramientas estadísticas. Mejorar las habilidades y destrezas requeridas para la utilización de medidas estadísticas.

INTRODUCCIÓN Desde hace siglos, la aplicación de registros e instrumentos para estudiar una determinada población han sido utilizados por diversas naciones, tales como: roma, Egipto, china, entre otros. De allí viene el origen de la estadística, la cual antes de ser una ciencia fue implementada por jefes de gobierno para llevar los registros de datos numéricos.

ESTADISTICA APLICADA A AGRONOMIA Conceptos y definiciones Estadística descriptiva es un conjunto de técnicas numéricas y gráficas para describir y analizar un grupo de datos, sin extraer conclusiones (inferencias) sobre la población a la que pertenecen. Asimismo se introducirán algunas técnicas descriptivas básicas, como la construcción de tablas de frecuencias, la elaboración de gráficas y las principales medidas descriptivas de centralización, dispersión y forma que permitirán realizar la descripción de datos. Tal y como se puede suponer las ciencias de la salud no son, para nada, ciencias exactas. Ni la respuesta a tratamientos idénticos por parte de distintos campos agronómicos, ni los tratamientos que se habrán de administrar plantas de la misma especie con la misma enfermedad han de ser necesariamente los mismos, o incluso existen pacientes que presentaran efectos secundarios a ciertos pesticidas y habrá otros que no.

Importancia de la estadística. Se usa como un valioso auxiliar y en los diferentes campos del conocimiento y en las variadas ciencias. Es un lenguaje que permite comunicar información basada en datos cuantitativos y cualitativos. Es tan importante que casi no existe actividad humana en que no esté involucrada la Estadística. Las decisiones más importantes de nuestra vida se toman con base en la aplicación de la Estadística. Pongamos algunos ejemplos. •

La tierra, los cultivos y los animales se presentan como medios de producción.

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El factor tiempo en la agricultura es inviolable y desempeña un papel muy importante, pues de ahí dependerá en gran medida el resultado de la cosecha.

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Vínculo del proceso económico de reproducción con el proceso natural de la misma. Para que exista una organización racional de la reproducción en los productos del agro y que se logre una producción eficiente.

Origen de la estadística. Nuestros antepasados adquirían sus conocimientos de sus experiencias. Observando que la ocurrencia de algunos fenómenos, generalmente tenía la misma causa. El conocimiento acumulado se transmitía de generación en generación. Con el avance de la sociedad a un estado superior de conocimiento, surgieron las ciencias. El método científico ha permitido formular la relación causa-efecto de la ocurrencia de los fenómenos. La aparición de la estadística dentro de las ciencias permitió el estudio de los fenómenos, que a pesar de tener la misma causa de origen, producen efectos diferentes.

Evolución de la estadística. La evolución de la estadística ha llegado al punto en que su proyección se percibe en casi todas las áreas de trabajo. También abarca la recolección, presentación y caracterización de información para ayudar tanto en el análisis e interpretación de datos como en el proceso de la toma de decisiones. En el mundo actual la estadística es fundamental para un país, sin ella ni el sector público, ni el sector privado tiene la información y el fundamento que les permita tomar decisiones. A nivel internacional los primeros aspectos que un inversionista considera son los datos estadísticos que existen al respecto de un país. Historia de la estadística en Guatemala. La historia de la estadística se inicia en Guatemala en 1778, fecha en que las autoridades eclesiásticas realizaron el I Censo de Población. Don José Cecilio del Valle planteó las necesidades que existiera una infraestructura estadística en el istmo centroamericano en 1821, efectuando diversos planteamientos que publicó en “El Amigo de la Patria”, en ellos se refería a la importancia de la estadística y su aplicación, estos esfuerzos se vieron culminados al promulgarse la Ley sobre la formación de la estadística en las provincias de Centroamérica el 15 de noviembre de 1823. El 19 de mayo de 1824 se decretó el levantamiento de los censos de población, habiéndose conformado la primera Comisión Nacional de Estadística el 13 de julio de 1825, comisión que dio inicio a la recolección de información, incluyendo la elaboración de las primeras nóminas de establecimientos comerciales e industriales. Por tercera vez, en 1958 se emite una nueva ley estadística, que creó el Sistema Estadístico Nacional. En 1985 se promulgó la Ley Orgánica del Instituto Nacional de Estadística, convirtiendo la institución en un ente descentralizado y semiautónomo, cuya junta directiva preside el Ministro de Economía.

Recolección e investigación estadística Es el medio a través del cual el investigador se relaciona con los participantes para obtener la información necesaria que le permita lograr los objetivos de la investigación. ¿Para qué necesitamos Recolectar Datos? •

Proporcionan la introducción imprescindible para un estudio de investigación.

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Medir el desempeño en un servicio o proceso de producción.

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Ayudar en la formulación de alternativas para la toma de decisiones.

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Satisfacer nuestra curiosidad.

EJEMPLOS

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El fabricante veterinario necesita determinar si una nueva medicina es más eficaz que las actualmente en uso.

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Un gerente desea investigar si la calidad del servicio o de los productos se ajustan a los estándares de la organización estatal o privada.

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El investigador de mercados busca las características que distinguen un producto del de sus competidores.

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El inversionista potencial desea determinar qué compañías de qué industrias es probable que hayan acelerado el crecimiento en un periodo de recuperación económica. Dentro de los métodos para la recolección de datos están:

1. La encuesta: Su instrumento es el Cuestionario. Se formulan preguntas respecto a opiniones, actitudes, comportamiento y otras características. Después las respuestas se editan, codifican y tabulan para su análisis. 2. La entrevista: Su instrumento es la Guía de Preguntas. Es un diálogo flexible, permite hacer preguntas más de una vez (repregunta). Tanto el entrevistador como el (los) entrevistado (s) deben tener conocimientos fundamentados del tema en discusión. 3. La observación: Su instrumento es la Guía de Observación. Observación Experimental: El investigador influye sobre los elementos de estudio. Ej: Prueba de medicamentos, Ensayos de nuevos métodos de enseñanza, etc. Observación No Experimental: El investigador toma los datos tal y como los encuentra. Ej: Tráfico, Rating, Supervisión. 4. Análisis Documental: Su instrumento es la Ficha de Registro. Consiste en recabar información relacionada al tema de investigación de todas las fuentes disponibles: Tesis, Revistas, Páginas Web, Libros, Historias Clínicas, Expedientes judiciales, Registro de ventas, Historial de Notas, Documentales, etc. Estas fuentes deben ser válidas para citarse. 1. Preguntas Cerradas: “Preguntas cerradas =respuestas cortas” Esta preguntas contiene categorías o alternativas de respuesta que ha sido delimitadas; puede ser dicotómicas. Ej. ¿Estudia agronomia? Si () No ()

Puede incluir varias alternativas de respuesta Ej. ¿Cuanto consume de agua al día Ud.? 1 vaso ( ) 2 vasos () 3-4 vasos ( ) 5-8 Vasos ( ) 1-Preguntas Cerradas: Ventajas: Son fáciles de codificar. Facilidad de análisis. Desventajas: Limitan las respuestas de la muestra. 2. Preguntas Abiertas: Esta permite responder libremente sobre la base de marco de referencia; así, el encuestador se limita a registrar las respuestas según fue brindada. Se les llama también preguntas no estructuradas. •

¿Qué opina del acoso sexual en lugares de trabajo?

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¿Porque cree que existe este producto?

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¿Cómo le gustaría que fuera el producto para controlar x problema?

3. Preguntas Semi-Abiertas o semi-cerradas: •

Son preguntas de carateristicas intermedias entre los dos tipos anteriores, que intentan no perder mucha riqueza de informacion a costa de perder algo de facilidad en la tabulacion de las respuestas.

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¿Qué deporte practica?

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Basquetbol ( )

•

Ciclismo ( )

•

Natación ( )

•

Otro (___________)

4. Preguntas en batería:

Son aquellas que se planifican para realizarlas secuencialmente en funcion de la respuesta dada a la pregunta de la secuencia anterior. Su objetivo es profundizar en una informacion siguiendo el hilo de la sucesivas respuestas.

5. Preguntas en batería: Ej. A continuacion las preguntas tratan sobre la satisfaccion laboral.... Preguntas filtro: Sirven para asegurar que las personas que van a contestar el cuestionario son parte de nuestra muestra.

Preguntas básicas en el cuestionario. Preguntas demográficas: La edad y el sexo son indispensables. También se pueden incluir: nivel socioeconómico, estado civil, nivel de educación, profesión, situación laboral, etc.

Conceptos de estadísticos. Unidades y datos estadísticos: Son las entidades acerca de las que se reúnen datos. Ej. 1) Si se evalúa la memoria de los aspirantes a un puesto de mozo en el restaurante X, las unidades son cada uno de los aspirantes. 2) Si se estudia el fenómeno de deserción escolar de las escuelas primarias públicas de Lomas de Zamora, las unidades son cada una de las escuelas de dicha región. 3) Si a un comerciante le interesa el volumen de ventas semanal de su comercio durante el último año, las unidades son cada una de las semanas de ese año. Población: es el conjunto de todos los valores de un fenómeno o propiedad que se quiere observar. También se usa el nombre de variable para designar a este conjunto. Por ejemplo, las edades de los niños en desnutrición del país, las preferencias de marca de un producto “x” manifestadas por un conjunto de consumidores, los diámetros de los ejemplares de un objeto producido por una máquina, etc. El tamaño de la población es un número de individuos que la componen. Muestra: Es la parte de la población que efectivamente se mide, con el objeto de obtener información acerca de toda la población. La selección de la muestra se hace por un procedimiento que asegure en alta grado que sea representativa de la población. Los métodos de selección de muestras se describen más adelante.

Fuentes de información. Las fuentes primarias contienen información nueva y original, resultado de un trabajo intelectual. Son documentos primarios: libros, revistas científicas y de entretenimiento, periódicos, diarios, documentos oficiales de instituciones públicas, informes técnicos y de investigación de instituciones públicas o privadas, patentes, normas técnicas. Las fuentes secundarias contienen información organizada, elaborada, producto de análisis, extracción o reorganización que refiere a documentos primarios originales. Son fuentes secundarias: enciclopedias, antologías, directorios, libros o artículos que interpretan otros trabajos o investigaciones. Variabilidad: Nombre que se da a las diferencias en el comportamiento de todo fenómeno observable que se repite bajo iguales condiciones, debidas a cambios en factores no controlables, que influyen sobre él. Variables: son los caracteres o cualidades de la población que es objeto de estudio o análisis. Medición: Es la observación de un fenómeno o propiedad, y la asignación de un número o categoría, como forma de representar ese fenómeno. Suele usarse el término observar como sinónimo de medir. Medida: Es el número o categoría que se asigna al medir un fenómeno. Un sinónimo de medida es observación. Escala de Medida: Una escala de medida es el conjunto de valores que puede tomar una determinada medida. Se pueden clasificar en los siguientes tipos: Escalas de medida Categóricas : •

Nominales.

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Ordinales.

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De intervalos.

•

De razón.

Escalas de medida Numéricas ;

Exactitud de un instrumento de medida: Un instrumento de medida es exacto si tiene la capacidad de describir el fenómeno sin sobrevalorarlo o subvalorarlo sistemáticamente. Si un instrumento no es exacto, se dice que tiene sesgo. Un instrumento de medida exacto proporciona medidas exactas. Confiabilidad de un instrumento de medida: Un instrumento de medida es confiable si tiene la capacidad proporcionar medidas similares cuando se aplica reiteradas veces al mismo fenómeno. Como sinónimo se usa el término precisión. Un instrumento confiable proporciona medidas confiables. Marco muestral: Es la parte de la población desde donde se selecciona la muestra. Idealmente el marco muestral coincide con la población. Sin embargo, por razones de costo, se suele no considerar una parte de la población, al seleccionar la muestra. Parámetro: Nombre dado a una característica global de una población. En general, un parámetro no es conocido. Por ejemplo, la edad promedio de una población de habitantes de una región. Errores muéstrales: Son errores causados por el acto de obtener la información a partir de una muestra, en lugar de la población completa. Se deben a la variación existente entre una muestra y otra. Errores no muéstrales: Son errores no asociados al hecho de obtener información a partir de una muestra. Por ejemplo, datos faltantes, errores de recolección de datos, errores de respuesta, errores de transcripción, errores de proceso. Muestreo Aleatorio Simple: Es un procedimiento de toma de muestra, en el que todas las muestras posibles, de un tamaño fijo, tienen igual probabilidad de ser seleccionada. Muestro Sistemático: Se practica cuando se dispone de una lista de todas las unidades muéstrales, en un orden independiente de la variable que se desea medir. Supóngase que el tamaño de la población es N, y el tamaño seleccionado para la muestra es n. Sea M el entero más cercano al valor del cociente N/n. Muestro Estratificado: Consiste en dividir la población en grupos homogéneos, o estratos, de acuerdo a los valores de una variable relacionada con la característica bajo estudio, y aplicar el método de muestreo aleatorio simple en cada estrato.

Muestreo por Conglomerados: Consiste en dividir la población en pequeños grupos, o conglomerados, obtener una muestra aleatoria simple de conglomerados, y practicar un censo dentro de cada conglomerado seleccionado en la muestra.

Tipos de muestreos. Métodos de muestreo probabilísticos: •

Muestreo aleatorio simple.

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Muestreo aleatorio sistemático.

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Muestreo aleatorio estratificado.

•

Muestreo aleatorio por conglomerados.

Métodos de muestreo no probabilísticos: •

Muestreo por cuotas.

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Muestreo intencional o de conveniencia.

•

Bola de nieve.

•

Muestreo Discrecional. Muestreo aleatorio simple

Es la técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo y que, por lo tanto, están descritos en el marco muestral, tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra. ¿Cómo se calcula el m.a.s? No = Z2 x P.q FORMULA PARA CONCER EL TAMAÑO DE LA MUESTRA INFINITA e2 Donde: Z= factor probabilístico dado por el factor de confianza que se desea trabajar. P.q= es la varianza de la proporción. e= es el error máximo permitido. N= 10,000 hogares No =10,000 ganaderos Nivel de confianza 95% Entonces Z= 1.960 e= 1%< a >5% = 3% =0.03 entre mas alto es el error mayo es la encuesta. P= se trabaja según la tabla 0.5 o del sondeo

P+q= 1 Despejando P que seria q igual a 0.5 Resolver: No = Z2 x P.q FORMULA PARA CONCER EL TAMAÑO DE LA MUESTRA INFINITA e2 No = (1.096)2 X (0.5)(0.5) (0.03)2 No = 3.84 X 0.25 0.0009

No =

0.96 = 1,067 ganaderos 0.0009

Este seria el tamaño de la muestra sino conociéramos la población.

Organización y presentación de la información. En el trabajo estadístico, siempre se dispone de muchos datos que, definitivamente tienen que ser clasificados, ordenados y presentados adecuadamente, de tal manera que facilite la comprensión, descripción y análisis del fenómeno estudiado, y obtener conclusiones válidas para la toma de decisiones. Clasificación critica, ordenamientos y tabulación de datos. La organización y presentación de los datos estadísticos, supone realizar los siguientes pasos: •

Evaluación y crítica.

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Codificación.

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Clasificación.

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Procesamiento o tabulación de datos.

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Presentación de los datos.

Distribuciones de frecuencias y su presentación gráfica. Los gráficos estadísticos se utilizan machismo, y con ellos la información obtenida puede ser leída con claridad y rapidez. Los gráficos mas usados son: diagramas de barras, gráficos circulares, pictogramas, histogramas, polígono de frecuencia.

Distribuciones de frecuencias y su presentación gráfica. Los gráficos estadísticos se utilizan machismo, y con ellos la información obtenida puede ser leída con claridad y rapidez. Los gráficos mas usados son: diagramas de barras, gráficos circulares, pictogramas, histogramas, polígono de frecuencia.

Para variables discretas Para variables continuas (V. enteros)

(V. enteros o decimales.)

-Diagramas de barras.

-Histogramas.

-Pictogramas.

-Polígono de frecuencia.

-Gráficos de torta.

-Grafico de torta. Presentación gráfica. Diagrama de barras:

Una gráfica de barras contiene barras verticales que representan valores numéricos, generalmente usando una hoja de cálculo. Las gráficas de barras son una manera de representar frecuencias; las frecuencias están asociadas con categorías. Una gráfica de barras se presenta de dos maneras: horizontal o vertical. El objetivo es poner una barra de largo (alto si es horizontal) igual a la frecuencia. La gráfica de barras sirve para comparar y tener una representación gráfica de la diferencia de frecuencias o de intensidad de la característica numérica de interés. Pictogramas: En ellos se recurre a dibujos relacionados con el tema tratado. Grafico de torta: Para armar el grafico circular correspondiente, dividimos el circulo en sectores, según los porcentajes obtenidos. Histograma de Pearson: es siempre una representación en barras y por eso es importante no confundirlo con otro tipo de gráficos como las tortas. Polígono de frecuencias: Se conoce como polígonos de frecuencia para datos agrupados a aquellos que se desarrollan mediante la marca de clase que tiene coincidencia con el punto medio de las distintas columnas del histograma. Se suelen usar cuando se pretende retratar varias distribuciones distintas o la clasificación cruzada de una variable cuantitativa continua con una cualitativa o cuantitativa discreta en el mismo dibujo.

Curva de frecuencias: •

No muestran frecuencias acumuladas.

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Se prefiere para el tratamiento de datos cuantitativos.

•

El punto con mayor altura representa la mayor frecuencia.

OJIVAS DE FRECUENCIAS ACUMULADAS Y RELATIVA: es la distribución de frecuencias, es decir, que en ella se permite ver cuántas observaciones se encuentran por encima o debajo de ciertos valores, en lugar de solo exhibir los números asignados a cada intervalo. Medidas de Dispersión Mide el grado de dispersión (variabilidad) de los datos, independientemente de su causa. -

Amplitud o Rango

La diferencia entre las observaciones extremas. Es muy sensible a los valores extremos. Ejemplo: 2,1,4,3,8,4. el rango es de 8-1= 7 -

Rango intercuartílico

Es la distancia entre el primer y tercer cuartil. Ejemplo: el rango intercuatílico de P 75 a P 25 Es parecida al rango, pero eliminando las observaciones mas extremas inferiores y superiores. No es tan sensible a valores extremos. La variabilidad. Esta instalada en el centro de la estadística como disciplina, ya que a través de sus herramientas podemos cuantificar, entender y explicar las diferentes fuentes de variabilidad en el problema que nos hemos propuesto estudiar. Variabilidad Entre-Sujetos Ejemplo: los clientes tiene comportamiento, hábitos de compras, características y gustos distintos. Una forma de visualizar la variabilidad es observando como se distribuyen los clientes en cuanto a comportamiento, hábitos de compras, características y gustos distintos. Variabilidad Intra-Sujeto Ejemplo: los mismos clientes pueden cambiar a través del tiempo. Los ciudadanos con derechos a voto en un país, pueden cambiar sus preferencias, especialmente a días de una elección. Esto puede ser mas intenso en aquellos individuos mas indecisos.

También es relevante mencionar que el instrumento mismo y como fue diseñado, puede alterar las respuestas de los individuos. También es llamada variabilidad por error de medición según sea el caso. Variabilidad Muestral Se introduce al estudiar una muestra de la población. En muchas investigaciones de mercado al estudiar una población objetivo mediante una encuesta, debemos hacerlo a través de una muestra. Ejemplo de variabilidad

Ejemplo de variabilidad •

La media de estos 350 datos es 61.9, lo que corresponde a la media poblacional.

•

Si calculamos el promedio de la muestra de tamaño 10 obtenemos 63.7 o media aritmética

Al repetir 40 veces el experimento se obtiene

Varianza Esta cuantifica la dispersión de los datos con respecto a la media. Se obtiene como la media de la desviaciones cuadráticas de cada dato con respecto a la media. Varianza datos no agrupados Edades 5, 6, 6, 7, 8

X=(5+6+6+7+8) / 5= 6.4 media aritmética o promedio S2= (5-6.4) 2+(6-6.4) 2+(6-6.4) 2+(7-6.4) 2+(8-6.4) 2 5 S2= 5.2 / 5 = 1.04 años cuadrados S= 1.04 años desviación estándar EJMP. Varianza Un pediatra obtuvo la siguiente tabla sobre los meses de edad de 50 niños de su consulta en el momento de andar por primera vez:

Meses

Niños

9

1

10

4

11

9

12

16

13

11

14

8

15

1

Desviación estándar Es la raíz cuadrada de la varianza. Es la mas usada de las medidas de dispersión.

En distribuciones relativamente simétricas parecidas a la distribución normal, se cumple que aproximadamente el 68% de los individuos de la población se sitúa entre la media ± 1 desviación estándar. Coeficiente de Variación Describe la desviación estándar relativa a la media, sirve para comparar la variación en diferentes poblaciones. Se calcula de la siguiente forma

Coeficiente de Variación •

Es la razón entre la desviación típica y la media. Mide la desviación típica en forma de que tamaño tiene con respecto a la media. También se le denomina variabilidad relativa. Es frecuente mostrarla en porcentajes. Si la media es de 80 y la desviación típica 20 entonces el CV= 20/80 = 0.25= 25% variabilidad relativa.

•

Es una cantidad dimensional. Interesante para comparar la variabilidad de diferentes variables. Si el peso tiene CV= 30% y la altura tiene CV= 10% los individuos presentan mas dispersión en peso que en altura.

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No debe usarse cuando la variable presenta valores negativos o donde el valor 0 sea una cantidad fijada arbitrariamente. Por ejemplo 0° C ≠ 0°F

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El error estándar mide la variabilidad esperada del promedio muestral como estimación de la media poblacional.

BIBLIOGRAFIA http://www.monografias.com/trabajos60/estadistica/estadistica.shtml#ixzz4xQSWFCZ f https://www.uninorte.edu.co/web/especializacion-en-estadistica-aplicada/objetivos