estadística social fundamental

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ESTADÍSTICA SOCIAL FUNDAMENTAL FAC ULTA D DE CIE NCIA S SECCIÓN 6 Comenzamos: 11: 10 am Terminamos : 12: 50 am SECCIÓN 7 Comenzamos: 16: 10 Descanso : 17: 00 – 17: 10 Terminamos : 18: 00

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Estadística social fundamental. Facultad de ciencias. SECCIÓN 6 Comenzamos: 11: 10 am Terminamos : 12: 50 am. SECCIÓN 7 Comenzamos: 16: 10 Descanso : 17: 00 – 17: 10 Terminamos : 18: 00. ¿ Preguntas?. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Estadística social fundamental

ESTADÍS

TICA S

OCIAL

FUNDAMENTA

L

F AC

ULT A

D D

E C

I EN

CI A

S

SECCIÓN 6

Comenzamos: 11: 10 amTerminamos : 12: 50 am

SECCIÓN 7

Comenzamos: 16: 10 Descanso : 17: 00 – 17: 10Terminamos : 18: 00

Page 2: Estadística social fundamental

¿PREGUNTAS?

• Tomemos lista de asistencia y miren si sus nombres están bien escritos o corríjanlos con lápiz ROJO.

• ¿Les funciono la página?¿Intentaron descargar algún archivo y les funcionó?

• Dejé las lecturas el miércoles al medio día, folder 33.

• ¿Conocen algún lugar donde les quede cómodo hacer el horario de atención?

• ¿Cómo se siente si les dejo lecturas en inglés?

• SECCIÓN 7 : Explicar regla supletorios, menor y mayor nota.

Page 3: Estadística social fundamental

NO veremos

1.1 Pasos y tipos de investigación

Para el día de hoy

1.2 Definiciones iniciales en Estadística 1.3 Clasificación de variables

1.4 Escalas de medida

¿QUÉ VEREMOS HOY?

¿Por qué?

Page 4: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALESBIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales.

Página 6-7(FEM – Fotocopias) Medio día, 14 de Agosto de 2013.

UNIVERSO =? POBLACIÓN

Page 5: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALESBIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales.

Página 6-7(FEM – Fotocopias)

UNIVERSO =? POBLACIÓN

Población: Conjunto completo de individuos, objetos o medidas que tienen alguna característica común observable. (Grupo grande de personas de interés particular que deseamos estudiar y entender).

Page 6: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALESBIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales.

Página 6-7(FEM – Fotocopias)

UNIVERSO =? POBLACIÓN

Población: Conjunto completo de individuos, objetos o medidas que tienen alguna característica común observable. (Grupo grande de personas de interés particular que deseamos estudiar y entender).

Muestra: Un subconjunto de la población o universo.

Page 7: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALESBIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales.

Página 6-7(FEM – Fotocopias)

UNIVERSO =? POBLACIÓN

Población: Conjunto completo de individuos, objetos o medidas que tienen alguna característica común observable. (Grupo grande de personas de interés particular que deseamos estudiar y entender).

Muestra: Un subconjunto de la población o universo. NO es única.

Muestra aleatoria: Un subconjunto de la población o universo seleccionado de forma tal que cada miembro de la población tenga igual oportunidad de ser elegido.

Page 8: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

Page 9: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

¿Cuál es la población?

Page 10: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

¿Cuál es la población?Pregrado

Facultad de

Ciencias

Egresados

Aspirantes

Page 11: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

¿Cuál es la población?Pregrado

Facultad de

Ciencias

Egresados

Aspirantes

NOTA: Cuando vamos a estudiar los estudiantes de la UNAL, no contamos ni con los posibles ni con los que ya fueron. OJO

CARACTERÍSTICA EN COMÚN

Page 12: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.¿Qué puede ser una muestra?

Page 13: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.¿Qué puede ser una muestra?

Este salón de clases

Facultad de

Ingeniería

Page 14: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.¿Qué puede ser una muestra?

Este salón de clases

Facultad de

Ingeniería

Un estudiante

(?)

Page 15: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.¿Qué puede ser una muestra?

Este salón de clases

Facultad de

Ingeniería

Un estudiante

(?)

Toda la Universida

d (?)

Page 16: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.¿Qué puede ser una muestra?

Este salón de clases

Facultad de Ingeniería

Un estudiante

(?)

Toda la Universida

d (?)

Personas que

almuerzan en el FEM

Page 17: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.¿Qué puede ser una muestra?

Este salón de clases

Facultad de Ingeniería

Un estudiante

(?)

Toda la Universida

d (?)

Personas que

almuerzan en el FEM

NOTA: Un subconjunto de un conjunto, es un subconjunto si tiene uno o más, o incluso todos los elementos del grupo. OJO No puede tener si quiera un elemento adicional que no tenga el conjunto (Población).

Page 18: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

¿Qué puede ser una muestra aleatoria?

Page 19: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

¿Qué puede ser una muestra aleatoria?

Las personas que se

encuentran en este salón(?)

Los estudiantes que entran por la calle 26 de 7 a 8

am (?)

Los estudiantes

que no tienen clase después de

medio día (?)

Las personas que están en la Facultad de Ciencias

en este momento (?)

Los estudiantes

que se emborrachan los viernes

(?)

Page 20: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

¿Qué puede ser una muestra aleatoria?

Las personas que se

encuentran en este salón(?)

Los estudiantes que entran por la calle 26 de 7 a 8

am (?)

Los estudiantes

que no tienen clase después de

medio día (?)

Las personas que están en la Facultad de Ciencias

en este momento (?)

Los estudiantes

que se emborrachan los viernes

(?)

NOTA: Tener o NO tener una muestra aleatoria depende muchas veces de sus argumentos como expositores, pero en la práctica tenerla es bastante costoso en dinero y tiempo.

Page 21: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

Población

Muestra

Muestra aleatoria

UNA MUESTRA ALEATORIA es una muestra y parte de una población; por lo tanto, tiene que compartir una característica común, y no puede tener un elemento adicional que no se encuentre dentro de la población.

Page 22: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALESBIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales.

Página 6-7(FEM – Fotocopias)

Parámetro: Cualquier característica medible de una población. En este texto seguiremos la práctica generalmente aceptada de emplear letras griegas (por ejemplo. μ σ). Nuestro Ejemplo: la edad promedio de los estudiantes de la UNAL.

Page 23: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALESBIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales.

Página 6-7(FEM – Fotocopias)

Parámetro: Cualquier característica medible de una población. En este texto seguiremos la práctica generalmente aceptada de emplear letras griegas (por ejemplo. μ σ). Nuestro ejemplo: la edad promedio de los estudiantes de la UNAL.

Estadígrafo (Estadístico): Número, no fórmula, no letras, NÚMERO; resultante de la manipulación de los datos de la muestra de acuerdo con ciertos procedimientos. Emplearemos letras cursivas (por ejemplo X y S). Nuestro Ejemplo: la edad promedio de los estudiantes que entran de 7 a 8 am por la 26.

Page 24: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALES

Un parámetro poblacional NO es lo

mismo que un estadígrafo.

Muchas veces por razones de costes monetarios, tiempo, paciencia o incluso pereza; no podemos sacar un parámetro poblacional y es así, como hacemos uso de los estadígrafos.

ECONOMISTAS: Es mejor estar medianamente equivocados que exactamente incorrectos.

Page 25: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALESBIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales.

Segunda Edición. Página 10-11.

Variable: Los fenómenos medibles que varían (cambian) a través del tiempo o que difieren de un lugar a otro o de un individuo a otro se denominan variables. Nuestro ejemplo: el peso de los estudiantes, ya que varía de un individuo a otro.

Sujeto: Estudiantes, personas sin hogar, habitantes de St. Louis, ratas de laboratorio ; u objetos, edificios, árboles, inundaciones, bacterias, delitos. Todo esto que se encuentre bajo estudio. Nuestro ejemplo: los estudiantes.

Page 26: Estadística social fundamental

DEFINICIONES INICIALESNOTA: El concepto de variable es uno de los términos más complejos

que encontramos en estos cursos introductorios, por lo tanto, haremos unos cuantos ejemplos.

RECORDAR…

Varían a través del tiempo o que difieren de un lugar a otro o de un individuo.

TIEMPO LUGAR INDIVIDUOEstatura de una

persona durante su vida.

Número de espermatozoides en cada fase del sexo.

Sexo de los individuos en este salón de clase

Número de habitantes de un país en su historia patria.

Su peso en los diferentes planetas.

Número de mascotas en cada familia

A menos que se especifique el tiempo.

A menos que se especifique el lugar

A menos que se especifique el individuo

Page 27: Estadística social fundamental

MITAD D

E LA C

LASE

RE

CO

PI L

AN

DO

…1.Población2.Muestra3.Muestra Aleatoria4.Parámetro5.Estadígrafo6.Variable 7.Sujeto

Page 28: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

Variable independiente• Es aquella cuyo valor no depende de otra

variable.• Se representa en el eje de abscisas• Su valor es obtenida por sí misma.Variable dependiente• Es aquella cuyos valores dependen de los que

tomen otra variable.• Se representa en el eje de ordenadas.

Page 29: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2.

Variable independiente Variable dependiente

Causa Alcohol Efecto Embriaguez

Page 30: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2.

Variable independiente Variable dependiente

Causa Alcohol Efecto Embriaguez

Predictor Temperatura Resultado

Ventiscas

Page 31: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2.

Variable independiente Variable dependiente

Causa Alcohol Efecto Embriaguez

Predictor Temperatura Resultado

Ventiscas

Estímulo Brutalidad policiaca

Respuesta

Disturbios en la calle

Page 32: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2.

Variable independiente Variable dependiente

Causa Alcohol Efecto Embriaguez

Predictor Temperatura Resultado

Ventiscas

Estímulo Brutalidad policiaca

Respuesta

Disturbios en la calle

Intervención

Cirugía (Éxito?) Resultado

Supervivencia

Page 33: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

Clasificación de Variables

Según nivel de medición

Nominal Ordinal

Intervalar Razón

Según naturaleza

de la variables

Discreta (Discontinua)

Continua

Según tipo de variable

Cualitativa

Cuantitativa

Page 34: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓNVariable nominal: Esta es una variable cualitativa y sólo permite distinguir entre clases, es decir, permite nombrar y diferenciar, además se pueden utilizar frecuencias, porcentajes, gráficos y moda.

Variables nominales ejemplos: Nacionalidad, estado civil, color de pelo, marca de las calculadoras.

CLAVE PARA DIFERENCIAR: Uno no es mejor que el otro, simplemente son categorías que existen y son Excluyentes.

Page 35: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓNVariable ordinal: Esta también es una variable cualitativa, pero además existe una relación de orden en el recorrido de la variable, es decir, nombra, ordena, diferencia y jerarquiza, de aquí se pueden calcular frecuencias, porcentajes, gráficos de torta y moda.

Variables nominales ejemplos: Nivel Socioeconómico, Grado en la Fuerzas Armadas, cargos, niveles, jerárquicos.

CLAVE PARA DIFERENCIAR: Uno es mejor que el otro y lo podemos organizar jerárquicamente.

Un MACHISTA dice que el sexo es una variable ORDINAL, ¿Qué opinan?

Page 36: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓNVariable intervalar: Esta es una variable cuantitativa, que permite sumar, restar multiplicar y dividir, el cero en estas variables no es absoluto, es decir, no hay ausencia de atributo y de aquí se puede calcular las medidas de tendencia central y dispersión.

Variables nominales ejemplos: Temperatura, puntajes de CI.

CLAVE PARA DIFERENCIAR: Uno no puede decir que 20° es el doble de calor de 10°; también uno no puede decir que una persona con CI 180 es el doble de inteligente que una persona de CI 90.

Page 37: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓNVariable de razón: Esta también es una variable cuantitativa que permite sumar, restar, multiplicar y dividir, el cero en estas variables es absoluto, es decir, hay ausencia de atributo y de aquí se puede calcular las medidas de tendencia central, medidas de posición y dispersión.

Variables nominales ejemplos: Número de hijos, número de artefactos eléctricos, peso.

CLAVE PARA DIFERENCIAR: Podemos sumar, restar, entre otras; y podemos decir que 2 hijos en una familia es el doble de hijos que una familia que tiene 1 hijo.

Page 38: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

Clasificación de Variables

Según nivel de medición

Nominal Ordinal

Intervalar Razón

Según naturaleza

de la variables

Discreta (Discontinua)

Continua

Según tipo de variable

Cualitativa

Cuantitativa

Page 39: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

SEGÚN NATURALEZA DE VARIABLESVariable discreta o discontinua: La variable tiene recorrido finito o a lo más numerable.

Variables nominales ejemplos: Número de hijos, número de artefactos eléctricos.

CLAVE PARA DIFERENCIAR: Dos casos: 1). Si la variable es de letras claramente es discreta o discontinua. 2). Si tiene números, intentemos usar la técnica del decimal, es decir, ¿Tiene sentido decir que una familia tiene 1.5 hijos?

Page 40: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

SEGÚN NATURALEZA DE VARIABLESVariable continua: La variable tiene recorrido infinito no numerable. Si una variable es continua, entre dos valores potencialmente observables siempre existe otro valor potencialmente observable.

Variables nominales ejemplos: Temperatura corporal, altura de los arboles, sus notas.

CLAVE PARA DIFERENCIAR: Intentemos usar la técnica del decimal, es decir, ¿Tiene sentido decir que una la altura de una persona es 1.5 metros?

Page 41: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

Clasificación de Variables

Según nivel de medición

Nominal Ordinal

Intervalar Razón

Según naturaleza

de la variables

Discreta (Discontinua)

Continua

Según tipo de variable

Cualitativa

Cuantitativa

Page 42: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

SEGÚN TIPO DE VARIABLEVariable cualitativa: Es aquella que expresa un atributo, cualidad o característica y puede ser dicotómica y policotómica.

Variables nominales ejemplos: Nacionalidad, sexo, estado civil, color de ojos.

CLAVE PARA DIFERENCIAR: Característica o cualidad que se expresa en letras, pueden ser alfanuméricas.

Page 43: Estadística social fundamental

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

SEGÚN TIPO DE VARIABLEVariable cuantitativa: Es aquella que podemos expresar numéricamente.

Variables nominales ejemplos: Número de hijos, edad, altura, etc.

Page 44: Estadística social fundamental

¿PREGUNTAS?

Page 45: Estadística social fundamental

PRÓXIMA CLASE (SEMANA)

Temas 2.1 Presentación tabular y gráfica de una variable.

2.2 Medidas descriptivas de centro, localización, dispersión y forma.

Lecturas

(Fotocopiadora-FEM) Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Capitulo 3,4,5.