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  • 1. Modulo: Procesamiento de datos Acadmicos: Marcelo Rioseco Marjorie Samuel

2. ESTADISTICA

  • LA ESTADSTICA:
  • Es la rama de las Matemticas que se va a encargar de Recopilar, Organizar, y Procesar datos con el fin de inferir las caractersticas de la poblacin objetivo.

3. TIPOS DE ESTADSTICA

  • Estadstica Descriptiva o Deductiva : Es la estadstica que se va a encargar de la recopilacin, presentacin, tratamiento y anlisis de los datos, con el objeto de resumir, describir las caractersticas de un conjunto de datos y por lo general toman forma de tablas y grficas.

Tabula, representa y describe una serie de datos que pueden ser cuantitativos o cualitativos, sin sacar conclusiones. 4. TIPOS DE ESTADSTICA

  • EstadsticaInferencial o Inductiva : Tcnica mediante la cual se sacan conclusiones o generalizaciones acerca de parmetros de una poblacin basndose en el estadgrafo o estadgrafos de una muestra de poblacin.

Extrae o infiere las conclusiones tiles sobre la totalidad de todas las observaciones posibles basndose en la informacin recolectada. 5. Estadstica Descriptiva

  • Medidas de tendencia central :Las medidas de tendencia central corresponden a valores que generalmente se ubican en la parte central de un conjunto de datos. (Ellas permiten analizar los datos en torno a un valor central).
  • Entre stas estn
  • la media aritmtica,
  • la moda y
  • la mediana.

6. Estadstica Descriptiva

  • Medidas de dispersin:Se llaman medidas de dispersin aquellas que permiten retratar la distancia de los valores de la variable a un cierto valor central, o que permiten identificar la concentracin de los datos en un cierto sector del recorrido de la variable.

Permiten determinar cuanto se desvi en promedio cada uno de los casos observados respecto a la media aritmtica entre ellos. 7. Estadstica Descriptiva

  • Tipos de medidas de dispersin.
  • Rango (R): Se define como la diferencia entre los dos valores extremos que toma la variable. Es la medida de dispersin ms sencilla y tambin, por tanto, la que proporciona menos informacin.

8. Estadstica Descriptiva

  • Desviacin estndar o tpica( sigma) :Representa el alejamiento de una serie de nmeros de su valor medio. Se calcula a partir de todas las desviaciones individuales con respecto a la media.

9. Estadstica Descriptiva

  • Ejemplo:
  • Las estaturas de un grupo de cinco nios: 1,41, 1,45, 1,50, 1,59 y 1,60m. La media de las estaturas es 1,51m.La desviacin estndar es0,075.
  • Otro grupo de nios podra tener alturas de 1,46, 1,48, 1,51, 1,53 y 1,57m. La altura promedio es de nuevo 1,51m, la desviacin tpica es0,038 . El segundo grupo est ms agrupado en torno a la media, y el valor menor de la desviacin tpica lo muestra con claridad.

10. Estadstica DescriptivaLa desviacin media (D.m): Es un promedio de los valores absolutos de las desviaciones, | x i - |, de cada elemento,x i , de la distribucin respecto a su media. 11. Estadstica DescriptivaPor ejemplo, en la distribucin 4, 6, 6, 7, 9, 11, 13, cuya media es 8, la desviacin media es: D.m.= |4-8|+|6-8|+|6-8|+|7-8|+|9-8|+|11-8|+|13-8|7 = 4+2+2+1+1+3+5 =18 = 1,14 77 12. Estadstica Descriptiva

  • Desviacin estndar o tpica:La desviacin estndar es una medida de la dispersin de un conjunto de puntajes alrededor de la media. Para obtener la desviacin estndar se empieza por restar la media de cada uno de los puntajes, con lo cual se llega a una nueva serie de valores denominados puntajes de desviacin. Luego se elevan al cuadrado estos puntajes de desviacin, se suman los cuadrados y se divide la suma por el nmero de valores que integran la serie, con el fin de obtener la desviacin cuadrtica media o variand

13. Estadstica Descriptiva

  • Varianza (s 2 2): Es el cuadrado de la desviacin estndar y equivale a la media aritmtica de los desvos cuadrticos de cada valor observado respecto del promedio. Esta medida nos permite identificar la diferencia promedio que hay entre cada uno de los valores respecto a su punto central ( Media).

14. Estadstica Descriptiva

  • Este promedio es calculado, elevando cada una de las diferencias al cuadrado (Con el fin de eliminar los signos negativos), y calculando su promedio o media; es decir, sumado todos los cuadrados de las diferencias de cada valor respecto a la media y dividiendo este resultado por el nmero de observaciones que se tengan.

15. Pruebas Estadsticas

  • Las pruebas estadsticas forman parte de la teora de la decisin. Esencialmente emplean mtodos inductivos para, a partir de la informacin de las muestras, establecer o estimar caractersticas generales de las poblaciones de origen.

16. Pruebas Estadsticas

  • Correlacin:Indica la fuerza y la direccin de una relacin lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas estn correlacionadas cuando los valores de una de ellas varan sistemticamente con respecto a los valores homnimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlacin si al aumentar los valores de A lo hacen tambin los de B y viceversa.

17. Pruebas Estadsticas

  • Coeficiente de correlacin de Pearson:es un ndice estadstico que mide la relacin lineal entre dos variables cuantitativas.
  • El clculo del coeficiente de correlacin lineal se realiza dividiendo la covarianza por el producto de las desviaciones estndar de ambas variables:

18. Pruebas Estadsticas

  • Interpretacin:
  • Si0
  • Si |0.5|
  • Si |0.8|

19. Pruebas Estadsticas

  • Si el coeficiente de correlacin de Pearson (r) es cercano a 0, las dos variables no tienen mucho que ver entre s (no tienen casi ninguna covariacinlineal ). Si su valor es cercano a +/-1, esto significa que la relacin entre las dos variables es lineal y est bien representada por una lnea .

20. Pruebas Estadsticas

  • T de student: Es una prueba parametrica que es utilizada para comparar las medias de dos grupos independientes. Nos permite establecer diferencias estadsticamente significativas entre las medias de dos grupos.
  • Para esto se ve el valor dep o de significancia estadstica debe ser mayor que 0.05.

P>0.05= diferencias en los grupos estadsticamentesignificativas 21. Pruebas Estadsticas

  • El procedimiento correcto para usar la t de student, requiere que se planteen las hiptesis primero y estas son las que se someten a prueba, por ejm:
  • H0: No existen diferencias significativas entre las educadoras de colegios municipales y particular subvencionado en cuanto al conocimiento en el rea de ciencias.p>= 0.05
  • H1: Existen diferencias significativas entre las educadoras de colegios municipales y particular subvencionado en cuanto al conocimiento en el area de ciencias.p< 0.05

22. Pruebas Estadsticas

  • Anova o anlisis de varianza: Se utiliza para la comparacin de medias de 2 o mas grupos.
  • Ejem: Perfeccionamiento de las Educadoras de Prvulos va
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