ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DE CHIMBORAZO

FACULTAD DE INFORMATICA Y ELECTRONICA

ESCUELA DE DISEÑO GRAFICO

ESTADISTICA

TEMA: estadista, entendimiento y comprensión rápida

PRIMERA PARTE

Muchas de las ocasiones nos preguntamos para que nos podría servir la estadística, pues bien me atrevería a decir que la estadística es un conjunto de datos que nos ayuda a estudiar el comportamiento de cierto grupo de elementos de un conjunto considerado como universo a partir de otro mas pequeño llamado muestra, para luego de la recopilación, presentar, ordenar y analizar, luego podamos tomar decisiones acertadas, también nos enseña formas sencillas de utilizar representaciones graficas.

Para poder introducirnos a lo que es la estadística creo que debemos entender el

concepto de estadística

Conjunto de técnicas que nos permite :1. Recolectar2. Manejar3. Describir 4. Analizar la información.5. Sacar conclusiones6. 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 sometidos a estudio estadístico. Probabilidad: Medida del grado de ocurrencia de un suceso.Hipótesis: Lo que se formula para seguir de guía en una investigación.Variable: Dato de un proceso que puede tomar valores diferentes dentro del mismo proceso o en otras ejecuciones del mismo.

Medición: Expresión numérica de la relación que existe entre una magnitud y otra de la misma clase, adoptada convencionalmente como unidad.Muestreo: Herramienta de la investigación científica cuya función básica es determinar que parte de la población debe examinarse.Aleatorio: Fenómenos erguidos por leyes de probabilidad.Escala: Estrato: capa o nivel de una sociedad.

Conglomerado: grupo de elementos de la población que forma 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 magnitud entre dos limites dados . Estimación: Valoración numérica total de una unidad social a partir de datos incompletos.

REDONDEO DE DATOS

En la actualidad con el avance de la tecnología se puede obtener miles de datos con números decimales o enteros, sin embargo la estadística necesita de el redondeo o aproximación de ciertos valores ; así que para nosotros saber como redondear utilizaremos los siguientes sistemas:Sistema convencional: Para aproximarse hasta cierto numero 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 ultimo digito fijado.Si la cifra a eliminar es 5, nos fijamos en la cifra anterior, si es numero par no se aumenta la unidad, caso contrario si es 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: 11,310,87531 redondeando a 1 cifra decimal es: 0,9789,450 redondeando a 1 cifra decimal es: 789,49,5 redondeando a 2 cifras decimales es: 10894,5 redondeando a 3 cifras decimales es: 894

variables

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

Las variables cuantitativas son cualidades.Las variables cuantitativas son números o cantidades; Dentro de estas están las discretas (son números enteros) y las continuas (son números racionales decimales).• Variables por su posición: Dentro de estas se

encuentran las Dependieses y las Independientes.

Las variables dependientes son el efecto. Las variables independientes son el análisis y las causas.

Escala de medición de las variables

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 igualesRazones y proporciones: En esta si existe el (0) absoluto.Ejemplo: PesoEdad.

Tipos de muestreos

El muestreo : Debe lograr una presentación adecuada de la población. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de este. Existen 2 tipos de muestreo: Muestreo Probabilístico y Muestreo no Probabilístico.

Muestreo probabilístico: Se basa en el principio de equiprobabilidad, es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de la muestra; dentro de este tipo de muestreo se encuentran: Muerto aleatorio simple: Se asigna un numero a cada individuo y se elije al azar los elementos.Muestreo aleatorio sistemático: se elije un número al azar y partir de ello se a intervalos constantes.Inferencia Estadística: Estudia como sacar conclusiones generales.

Muestreo aleatorio estratificado: Se divide a la población en estratos y se escoge aleatoriamente un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.Dentro de este muestreo se encuentran las siguientes afijaciones: Dentro del muestreo aleatorio estratificado se encuentran las siguientes afijaciones:Afijación uniforme (simple): Se extra igual número de elementos muéstrales.Afijación Proporcional: La distribución se realiza de acuerdo con el tamaño de la población.

Muestreo aleatorio por Conglomerados: El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un ciento número de conglomerados (El necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.Métodos de muestreo no probabilísticas: Este no sirve para realizar generalizaciones de hecho este tipo de muestreo es muy costoso y se acude a métodos no probabilísticos, 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 básico sobre de lo que se trata la estadística entraremos a lo que de verdad nos interesa siempre en cuando tengamos bien en claro los conceptos aprendidos con anterioridad.Marco muestralSon 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 la muestraDonde: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

Cuando se conoce la población:Donde:.n

n

nCuando no se puede establecer la población: n

Ejemplo:Investigar el rendimiento de 620 alumnos del primer semestre de la ESPOCH en el año 2011, según la condición económica; tiene un error del 5%.Desarrollo:Alto 120Medio 350Bajo 150N=620

nnnn=243,4

Para escoger una muestra sistemáticamente:Para ello utilizamos la siguiente formula:Fnn= 2,55n=3

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

Creado por: Silvia GuangaCódigo: 963Semestre: 3º ‘B’

Ingeniería en Diseño Gráfico. 2011-2012