estadÍstica y probabilidad fundamental facultad de ciencias

ESTADÍS

TICA Y

PROBABILI

DAD

FUNDAMENTA

L

F AC

ULT A

D D

E C

I EN

CI A

S

ESTADÍSTICA SOCIAL FUNDAMENTALCÓDIGO : 1000014 CRÉDITOS: 3

Profesor:

Willie Hernández Romero

Correo:

[email protected]

Página web del curso:

http://probabilidadestadisticaf.wordpress.com/

Horario y Salón de Clases:

Martes y Jueves de 11:10-13:00 ; 311 - 204.

Lunes y Miércoles de 18: 10 – 20:00; 453-115

Horario de Atención:

Lunes y Miércoles 20:00 – 21:00 Definimos otro (.)

mailto:[email protected]

http://estadisticasocialf.wordpress.com/

http://estadisticasocialf.wordpress.com/

INTERPRETACIÓN

Conceptos y términos de un lenguaje estadístico

Formulas estadísticas y matemáticas

Gráficos, tablas y pruebas estadísticas básicas

FORMULACIÓN

Métodos básicos para el tratamiento de datos en las ciencias sociales

Medios estadísticos para la presentación y RESUMEN de datos

Conjeturas científicas y pruebas estadísticas para testearlas en un lenguaje estadístico

¿Qué se quiere con la estadística?

Metodología

• Clases Magistrales• Lecturas Semanales

Herramientas

• Talleres grupales (Parejas o trios)

• 2 Parciales

Calificación

PORCENTAJES

Talleres y quices 10%

Parcial 1 15%

Parcial Final 25%

¿BONO?

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?

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

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

UNIVERSO =? POBLACIÓN


Página 6-7(FEM – Fotocopias)


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.





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.

DEFINICIONES INICIALES - EJEMPLOS

• Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.



¿Cuál es la población?



¿Cuál es la población?Pregrado

Facultad de

Ciencias

Egresados

Aspirantes



¿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


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



Este salón de clases

Facultad de

Ingeniería




Facultad de Ingeniería

Un estudiante

(?)





Un estudiante

(?)

Toda la Universida

d (?)





Un estudiante

(?)

Toda la Universida

d (?)

Personas que

almuerzan en el FEM





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).



¿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

(?)




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.


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.



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.



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.

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.

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.

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

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.


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






Ventiscas

Estímulo Brutalidad policiaca

Respuesta

Disturbios en la calle






Ventiscas

Estímulo Brutalidad policiaca

Respuesta

Disturbios en la calle

Intervención

Cirugía (Éxito?) Resultado

Supervivencia


Clasificación de Variables

Según nivel de medición

Nominal Ordinal

Intervalar Razón


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.


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?


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.


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.

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

Segunda Edición. Página 36-37

Error Estadístico: Grado conocido de imprecisión en los procedimientos utilizados para reunir y procesar información.




OJO: Un error estadístico no es el error de humano al hacer cálculos con los debidos instrumentos.




OJO: Un error estadístico no es el error de humano al hacer cálculos con los debidos instrumentos.Reunir Información Procesar Información

Error de Muestreo: La inexactitud en las predicciones sobre una variable que resulta del hecho de que no observemos a todos los sujetos de la población.

Error de medición: La inexactitud que se deriva de instrumentos de medición imprecisos, de las dificultades en la clasificación de las observaciones y de la necesidad de redondear los números.

Básicamente no tener una muestra aleatoria representativa o no tener toda la población.

No contar con instrumentos precios: Pesa a Peso, Metro a altura, etc.

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


Estadística descriptiva:



Estadística descriptiva: Es la parte de la estadística que se encarga de recolectar, ordenar, analizar y resumir un conjunto de datos con el fin de describir las características del grupo. Generalmente se utiliza cuando se trabaja con la Población y NO con la muestra.



Estadística descriptiva: Es la parte de la estadística que se encarga de recolectar, ordenar, analizar y resumir un conjunto de datos con el fin de describir las características del grupo. Generalmente se utiliza cuando se trabaja con la Población y NO con la muestra.

Estadística Inferencial:



Estadística descriptiva: Es la parte de la estadística que se encarga de recolectar, ordenar, analizar y resumir un conjunto de datos con el fin de describir las características del grupo. Generalmente se utiliza cuando se trabaja con la Población y NO con la muestra. (PRIMERA PARTE)

Estadística Inferencial: Es la parte de la estadística que se encarga de los métodos y procedimientos que por medio del análisis inductivo determina propiedades de una población, a partir de una parte de la misma. Generalmente se utiliza cuando se trabaja con la Muestra y NO con la población, preferiblemente se intenta usar una muestra aleatoria. (SEGUNDA PARTE)

CAMBIO PORCENTUALBIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias

sociales. Segunda Edición. Página 20-21

El cambio porcentual se calcula como:



El cambio porcentual se calcula como:

Ejemplo: Cambio en el número de estudiantes en esta clase dentro de las dos primeras semanas. En la primera semana tenemos 36 inscritos en la segunda 40 inscritos.



Género

Número de muertos por SIDA

1995


1996

Cambio en porcentaje

(%) de 1995 a 1996

Hombres 2%

Mujeres 67%

Total

OJO: Los números pequeños en la línea base en reportes de cambio de porcentaje son una fuente particular de confusión.



Género


1995


1996


(%) de 1995 a 1996

Hombres 43 44 2%

Mujeres 6 10 67%

Total 49 54 10



Género


1995


1996


(%) de 1995 a 1996

Hombres 43 44 2%

Mujeres 6 10 67%

Total 49 54 10

OJO: Los números pequeños en la línea base en reportes de cambio de porcentaje son una fuente particular de confusión.

RAZÓN - EJEMPLOS

Variable nominal: En la sección 6 de este curso hay 24 hombres y 16 mujeres

RAZÓN - EJEMPLOS

Variable nominal: En la sección 6 de este curso hay 24 hombres y 16 mujeres

¿Cuál es la razón entre hombres y mujeres en la sección 6?

FRECUENCIAS - EJEMPLOS

Carreras

Frecuencia (f)

Frecuencia

proporcional

Frecuencia porcentual

(%)

Frecuencia

acumulativa

Enfermería

2

Farmacia 14

Geografía

20

Psicología

2

T. Social 2

Totales 40


Carreras

Frecuencia (f)

Frecuencia

proporcional


(%)

Frecuencia

acumulativa

Enfermería

2 0.05

Farmacia 14 0.35

Geografía

20 0.5

Psicología

2 0.05

T. Social 2 0.05

Totales 40 1.00


Carreras

Frecuencia (f)

Frecuencia

proporcional


(%)

Frecuencia

acumulativa

Enfermería

2 0.05 5%

Farmacia 14 0.35 35%

Geografía

20 0.5 50%

Psicología

2 0.05 5%

T. Social 2 0.05 5%

Totales 40 1.00 100%


Carreras

Frecuencia (f)

Frecuencia

proporcional


(%)

Frecuencia

acumulativa

Enfermería

2 0.05 5% 5%

Farmacia 14 0.35 35% 40%

Geografía

20 0.5 50% 90%

Psicología

2 0.05 5% 95%

T. Social 2 0.05 5% 100%

Totales 40 1.00 100%

ACLARACIÓN-POBLACIÓN• Vamos a estudiar las familia colombianas.

Nota: En la practica, una sola base de datos no cuenta con la totalidad de los datos, por lo tanto, siempre intentamos usar bases de datos que se complementen y sean ideales para mirar faltantes o repetidos.

Censo-DANE

Registraduría Nacional EPS Población

estadÍstica y probabilidad fundamental facultad de ciencias

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