Muchas de las ocasiones nos preguntamos para que nospodría servir la estadística, pues bien me atrevería a decirque la estadística es un conjunto de datos que nos ayuda aestudiar el comportamiento de cierto grupo de elementosde un conjunto considerado como universo a partir de otromas pequeño llamado muestra, para luego de larecopilación, presentar, ordenar y analizar, luego podamostomar decisiones acertadas, también nos enseña formassencillas de utilizar representaciones graficas.

Conjunto de técnicas que nos permite :

1. Recolectar

2. Manejar

3. Describir

4. Analizar la información.

5. Sacar conclusiones

6. Tomar decisiones.

Conceptos en estadística de:

Datos.- Antecedente necesario para llegar al conocimiento exacto de una cosa.

Confiabilidad: Grado de veracidad que tiene cierta información.

Población: Conjunto de individuos que porten información sobre el fenómeno que se esta estudiando.

Muestra: tamaño y representatividad.

Inferencia: Proceso discursivo por el que se concluye una proposición de uno u otras.

Universo: Conjunto de individuos o elementos sometidosa estudio estadístico.

Probabilidad: Medida del grado de ocurrencia de unsuceso.

Hipótesis: Lo que se formula para seguir de guía en unainvestigación.

Variable: Dato de un proceso que puede tomar valoresdiferentes dentro del mismo proceso o en otrasejecuciones del mismo.

Medición: Expresión numérica de la relación que existeentre una magnitud y otra de la misma clase, adoptadaconvencionalmente como unidad.

Muestreo: Herramienta de la investigación científica cuyafunción básica es determinar que parte de la poblacióndebe examinarse.

Aleatorio: Fenómenos erguidos por leyes de probabilidad.

Escala:

Estrato: capa o nivel de una sociedad.

Conglomerado: grupo de elementos de la población queforma una unidad a la que llamamos conglomerados.Sistemático: Que sigue o se ajusta a un sistema.Frecuencia: Número de veces con que se repite un dato.Intervalo: Conjunto de valores que toma una magnitudentre dos limites dados .Estimación: Valoración numérica total de una unidadsocial a partir de datos incompletos.

En la actualidad con el avance de la tecnología se puedeobtener miles de datos con números decimales o enteros,sin embargo la estadística necesita de el redondeo oaproximación de ciertos valores ; así que para nosotrossaber como redondear utilizaremos los siguientes sistemas:

Sistema convencional: Para aproximarse hasta ciertonumero de cifras convencionales, se debe tener en cuenta.

Si la cifra a eliminar es mayor que 5, se aumenta una unidad

al ultimo digito fijado.

Si la cifra a eliminar es menor que 5, no cambia el ultimodigito fijado.

Si la cifra a eliminar es 5, nos fijamos en la cifra anterior, sies numero par no se aumenta la unidad, caso contrario sies impar se aumenta una unidad.

Ejemplos:

2,5678 =2,568

55,05749 = 55,057

0,1275 = 0,128

53,2345 = 53,234

Sistema Internacional (SI).

Ejemplos;

11,3056 redondeando a 2 cifras decimales es: 11,31

0,87531 redondeando a 1 cifra decimal es: 0,9

789,450 redondeando a 1 cifra decimal es: 789,4

9,5 redondeando a 2 cifras decimales es: 10

894,5 redondeando a 3 cifras decimales es: 894

• Variables por su naturaleza: Dentro de estas están lascualitativas y las cuantitativas:

Las variables cuantitativas son cualidades.

Las variables cuantitativas son números o cantidades;Dentro de estas están las discretas (son números enteros) ylas continuas (son números racionales decimales).

• Variables por su posición: Dentro de estas seencuentran las Dependieses y las Independientes.

Las variables dependientes son el efecto.

Las variables independientes son el análisis y las causas.

Dentro de esta se encuentran las siguientes escalas:

Nominales: Sus valores no se pueden medir numéricamente:

Ejemplo:

Sexo (M o F)

Grupo sanguíneo.

Región.

Color de piel.

Ordinales: Sus valores se pueden ordenar.

Ejemplo:

Mejoría de un paciente ante un tratamiento.

Intensidad del color.

Intervalo: Unidades igualmente espaciadas y no existe el(0) absoluto.

Ejemplo:

Distancias iguales

Razones y proporciones: En esta si existe el (0) absoluto.

Ejemplo:

Peso

Edad.

El muestreo : Debe lograr una presentación adecuada dela población. Para que una muestra sea representativa, ypor lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes ydiferencias encontradas en la población, es decirejemplificar las características de este.

Existen 2 tipos de muestreo: Muestreo Probabilístico yMuestreo no Probabilístico.

Muestreo probabilístico: Se basa en el principio deequiprobabilidad, es decir, aquellos en los que todos losindividuos tienen la misma probabilidad de ser elegidospara formar parte de la muestra; dentro de este tipo demuestreo se encuentran:

Muerto aleatorio simple: Se asigna un numero a cadaindividuo y se elije al azar los elementos.

Muestreo aleatorio sistemático: se elije un número alazar y partir de ello se a intervalos constantes.

Inferencia Estadística: Estudia como sacar conclusionesgenerales.

Muestreo aleatorio estratificado: Se divide a lapoblación en estratos y se escoge aleatoriamente unnúmero de individuos de cada estrato proporcional alnúmero de componentes de cada estrato.

Dentro de este muestreo se encuentran las siguientesafijaciones:

Dentro del muestreo aleatorio estratificado se encuentranlas siguientes afijaciones:

Afijación uniforme (simple): Se extra igual número deelementos muéstrales.

Afijación Proporcional: La distribución se realiza deacuerdo con el tamaño de la población.

Muestreo aleatorio por Conglomerados: El muestreopor conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamenteun ciento número de conglomerados (El necesario paraalcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigardespués todos los elementos pertenecientes a losconglomerados elegidos.

Métodos de muestreo no probabilísticas: Este no sirvepara realizar generalizaciones de hecho este tipo demuestreo es muy costoso y se acude a métodos noprobabilísticos, dentro de este se encuentran:

Muestreo por cuotas.

Muestreo intencional o de conveniencia.

Bola de nieve.

Muestreo discrecional.

Una vez que hemos aprendido a diferenciar todo lo básicosobre de lo que se trata la estadística entraremos a lo que deverdad nos interesa siempre en cuando tengamos bien enclaro los conceptos aprendidos con anterioridad.

Marco muestral

Son todos los posibles resultados de un experimento:

Ejemplo:

Marcos de muestra por áreas: Estudiantes de la ESPOCH.

Marcos de muestra por listado: Notas de los estudiantes.

Existen dos grupos: Finita e Infinita.

¿Que es el tamaño?

Cantidad de elementos que tiene una población.

Conclusiones: Si no podemos generalizar la población o sea elegir tamaños grandes; (debemos recordar que la población no se cuantifica)

Formulas para encontrar el tamaño de lamuestra

Donde:

n = Tamaño de la muestra.

N (m) = Población o universo.

PQ = Constante de la varianza poblacional.

E = Error máximo admisible. Ejm. (al 1%=0.01 , al 2%=0.02, al 3%= 0.03 etc.)

Z = Nivel de confianza deseado.

O = Varianza

Equivalencias del nivel de confianza:

Coeficient. d Confianza. 50 % 90 % 95 % 99 %

Z 0.647 1. 645 1.96 2.58

Ejemplo:

Investigar el rendimiento de 620 alumnos del primersemestre de la ESPOCH en el año 2011, según la condicióneconómica; tiene un error del 5%.

Desarrollo:

Alto 120

Medio 350

Bajo 150

N=620

Espero que les guste, espero sus criticas o comentarios, ya sean ellos positivos o negativos

Creado por: Silvia Guanga

Código: 963

Semestre: 3º ‘B’

Ingeniería en Diseño Gráfico.

2011-2012