introducción a la estadística
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Carlos Gabriel ContrerasConceptos fundamentales en estadística.TRANSCRIPT
INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA.
Carlos Gabriel Contreras Msc..Estadístico.
University of California LA.
Materia prima de la estadística. En términos generales pueden
ser números. Números provenientes de la
toma de mediciones. Números provenientes de los
conteos.
Conceptos fundamentales.
Dato
s.
Disciplina que se ocupa de:1. La recolección, organización,
resumen y análisis de datos.2. La obtención de inferencias a
partir de un volumen de datos cuando se examina solo una parte de estos.
Averiguar la naturaleza y el significado de esa información.
Conceptos fundamentales.
Esta
dís
tica.
Registros rutinarios. Encuestas. Experimentación. Fuentes externas. Datos que arrojan equipos. Registros de observación. Otros estudios.
Conceptos fundamentales.
Fu
en
tes d
e
dato
s.
Cuando se analizan datos estadísticos de ciencias provenientes de la biología, o la medicina, se llama estadística.
Toma de decisiones. Solución de problemas.
Conceptos fundamentales.
Bio
esta
dís
tic
a.
Una característica se clasifica como variable, Sí tal como se observa, se encuentra que esta toma diferentes valores entre diferentes personas, lugares, cosas o muestras.
Conceptos fundamentales.
Vari
ab
le.
Se puede medir de forma usual.
Las mediciones hechas sobre variables cuantitativas conllevan información respecto a cantidad.
Conceptos fundamentales.
Vari
ab
le
cu
an
tita
tiva.
Cuando una variable no puede ser medida, esta podrá ser clasificada.
Las mediciones hechas sobre este tipo de variables contienen información respecto a los atributos.
Conceptos fundamentales.
Vari
ab
le
cu
alita
tiva.
Siempre que se mide una variable, el producto será un valor. (valor de la variable)
Cuando los valores se originan como resultado de factores aleatorios (al azar) que no pueden predecirse con exactitud y anticipación, la variable es aleatoria.
Conceptos fundamentales.
Vari
ab
le
ale
ato
ria.
Estatura adulta cuando nace el bebe
La estatura que alcanza un adulto, es producto de variables ambientales, genéticas etc.
Conceptos fundamentales.
Vari
ab
le
ale
ato
ria.
Se caracteriza por separarse o interrumpirse en la escala de valores que puede tomar.
Las separaciones implican la ausencia de valores entre los valores específicos que puede asumir la variable.
Conceptos fundamentales.
Vari
ab
le
ale
ato
ria
dis
cre
ta
No posee las separaciones o interrupciones típicas de las variables aleatorias discretas.
Puede adoptar cualquier valor dentro de un intervalo especifico.
Conceptos fundamentales.
Vari
ab
le
ale
ato
ria
con
tin
ua.
Colección de entidades, por lo general personas.
Compuesta de animales, maquinas, plantas o células.
Condición mas grande de entidades de interés en un momento particular.
Sí se toma la medida de una variable para cada entidad de una población, se obtiene una población de valores para esa variable.
Conceptos fundamentales.
Pob
lació
n.
Población de valores se puede definir como la mayor colección de valores para una variable aleatoria, los cuales son de interés en un momento particular.
Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas.
Sucesión interminable de valores es infinita.
Conceptos fundamentales.
Pob
lació
n.
Se define como una parte de la población.
Conceptos fundamentales.
Mu
estr
a.
Medición y escalas de medida. Estudio de la naturaleza de los
números que se derivan de las mediciones.
Las escalas de medición, permiten clasificar las mediciones de acuerdo a la naturaleza de los datos que la componen.
Medición: asignación de números a objetos o eventos de acuerdo con un conjunto de reglas.
Escala nominal.
Escala de medición mas baja.
Clasifica observaciones según rótulos.
Las categorías son mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas.
Ejemplo: diagnóstico, genero, estado civil.
No se pueden hacer manipulaciones aritméticas de estos datos.
Escala ordinal.
Tiene las mismas características de una variable nominal.
Las observaciones pueden clasificarse según algún criterio o acuerdo.
El objetivo central es ordenar.
No se pueden hacer manipulaciones aritméticas con estos datos.
Escala de intervalos.
Con esta escala, no solo es posible ordenar las mediciones, sino que también se conoce la distancia entre dos mediciones cualquiera.
El cero seleccionado no es necesariamente un cero verdadero, mas bien un cero arbitrario.
El cero no indica ausencia de en un verdadero sentido la ausencia total de la cantidad que se pretende medir.
Ejemplo: termómetro. Es una escala meramente cuantitativa.
Escala de razón.
Nivel mas alto en las escalas de medición.
De naturaleza cuantitativa. Hay igualdad de razones e igualdad
de intervalos. Hay un verdadero cero. Estatura, longitud, volumen y peso
son ejemplo de variables medidas en esta escala.
Inferencia estadística.
Procedimiento mediante el cual se lleva a una conclusión acerca de una población con base en los resultados que se obtienen de una muestra extraída de esa población.
Una muestra se puede extraer de muchas formas, aun así no todas las formas de extracción muestral sirven para tomar decisiones con respecto a la población.
Se requiere muestrear la población cientificamente.
Muestreo aleatorio simple. El muestreo científico mas simple es
justamente el muestreo aleatorio simple.
Sí N es el tamaño de una población finita.
n es el tamaño de una muestra. Sí se extrae n de N, de manera que
cada muestra posible de tamaño n tenga la misma probabilidad de ser seleccionada, la muestra se llama muestra aleatoria simple.
Muestreo con reemplazo.
Cuando se utiliza un muestreo con reemplazo, cada elemento de la población esta disponible para cada selección.
Muestreo sin reemplazo.
La unidad de la muestra es seleccionada solamente una vez dentro del procedimiento de muestreo.
Bibliografía.
Daniel. W. (2004) Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud. Editorial Limusa Wiley.