Estadística Inferencial
Estadística Descriptiva
Frecuencia Acumulada
Tablas de frecuencias
Construcción de una Distribución de Frecuencia:
¿Qué es la estadística?
TAblas
importancia de la estadistica en las ciencias sociales
Frecuencia Relativa
Tablas de frecuencias con información relativa
Conceptos básicos de la estadística
en las Ciencias Sociales
distribución de frecuencias
Tablas de contingencia
probabilidad
Gráfico de Frecuencias
gráficos
VAriables
Gráfico de Barras
Tipos en función de su alcance
medición
Tipos de estadística
Gráfico Circular
Polígono de Frecuencias
población y muestra
Diagrama de Frecuencia Acumulada
Tipos en función de su propósito
Recolección de datos
Referencias
En función de su alcance y objetivo, la estadística se puede dividir en dos tipos principales: estadística descriptiva y estadística inferencial. Estos tipos se enfocan en diferentes aspectos de los datos y se utilizan para diferentes propósitos en el análisis estadístico. Estadística Descriptiva:
La estadística descriptiva se concentra en describir, resumir y presentar los datos de manera organizada. Su objetivo principal es proporcionar una visión general de las características básicas de un conjunto de datos sin hacer inferencias más allá de los datos en sí. Algunos conceptos clave de la estadística descriptiva incluyen:
Medidas de tendencia central, como la media, la mediana y la moda.
Medidas de dispersión, como la desviación estándar y el rango.
Gráficos y diagramas para visualizar la distribución de datos, como histogramas y diagramas de dispersión.
Resúmenes numéricos, como percentiles y cuartiles.
Estadística Inferencial: La estadística inferencial se centra en hacer inferencias o generalizaciones sobre una población más amplia basándose en muestras de datos. Su objetivo es sacar conclusiones más allá de los datos observados en la muestra y estimar propiedades de la población en su conjunto. Algunos conceptos clave de la estadística inferencial incluyen:
Pruebas de hipótesis: Evaluación de afirmaciones sobre una población basada en la evidencia de la muestra.
Intervalos de confianza: Rangos de valores que proporcionan una estimación de un parámetro poblacional desconocido.
Regresión y correlación: Análisis de relaciones entre variables y predicción de resultados futuros.
Distribuciones de probabilidad: Modelos matemáticos que describen la probabilidad de diferentes resultados en un experimento.
Muestreo y teorema del límite central: Métodos para seleccionar muestras representativas y comprender cómo se comportan las distribuciones muestrales.
En estadística, los términos "población" y "muestra" se utilizan para describir conjuntos de datos que son fundamentales en el proceso de recopilación y análisis de información. Población:
La población en estadística se refiere al conjunto completo de elementos o individuos que comparten una característica común y son de interés para el estudio. Es el grupo total que se desea investigar o sobre el cual se desea obtener información. La población puede ser grande o pequeña, dependiendo del alcance del estudio. Sin embargo, en muchos casos, no es práctico o posible analizar y recopilar datos de toda la población debido a limitaciones de tiempo, recursos y accesibilidad.
Por ejemplo, si estás interesado en estudiar la estatura de todos los estudiantes de una escuela en particular, la población sería el conjunto completo de estudiantes matriculados en esa escuela.
Muestra: Una muestra en estadística es un subconjunto seleccionado de la población total. La idea detrás del muestreo es que, al estudiar una muestra representativa de la población, se pueden hacer inferencias y conclusiones sobre la población en su conjunto sin necesidad de examinar cada individuo en la población. El proceso de selección de una muestra se llama "muestreo".
Siguiendo con el ejemplo anterior, si seleccionas aleatoriamente un grupo de estudiantes de la escuela y mides sus estaturas, ese grupo de estudiantes sería tu muestra. La idea es que, si la muestra es representativa y seleccionada de manera adecuada, los resultados obtenidos de la muestra podrán generalizarse a toda la población de estudiantes en la escuela.
La estadística desempeña un papel fundamental en las ciencias sociales debido a su capacidad para proporcionar métodos y herramientas objetivas para analizar y comprender los fenómenos sociales. Algunas razones clave y ejemplos por las cuales la estadística es importante en las ciencias sociales:
Validación de Teorías: La estadística permite a los investigadores probar hipótesis y teorías en el campo de las ciencias sociales. Al recopilar y analizar datos numéricos, los investigadores pueden determinar si las relaciones y patrones observados son consistentes con las predicciones teóricas.
Generalización y Representatividad: En las ciencias sociales, no siempre es posible estudiar a toda una población debido a limitaciones de tiempo, recursos y accesibilidad. La estadística proporciona métodos para seleccionar muestras representativas que permitan hacer inferencias válidas sobre toda la población. Identificación de Patrones Sociales: La estadística permite identificar patrones y tendencias en datos sociales. Esto puede incluir patrones de comportamiento humano, cambios demográficos, movimientos migratorios, cambios en la opinión pública y más.
Esta rama se centra en hacer inferencias o conclusiones sobre una población más grande basándose en muestras más pequeñas de datos observados. Utiliza métodos como pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y regresión para hacer estimaciones y tomar decisiones sobre propiedades desconocidas de la población en función de los datos recopilados.
Conceptos básicos estadística. (s/f). Salusplay.com. Recuperado el 15 de agosto de 2023, de https://www.salusplay.com/apuntes/apuntes-metodologia-de-la-investigacion/tema-1-conceptos-basicos-de-estadistica
Estadística básica: ¿Qué es la estadística? (s/f). Gcfglobal.org. Recuperado el 15 de agosto de 2023, de https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
Roldán, P. N. (2017, julio 31). Estadística. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/estadistica.html
Esta rama se enfoca en la presentación y resumen de datos. Involucra métodos para describir las características básicas de un conjunto de datos, como la media (promedio), la mediana (valor del medio), la moda (valor más común), la desviación estándar (medida de dispersión), entre otros. La estadística descriptiva ayuda a comprender la distribución y la tendencia central de los datos.
La probabilidad es una medida numérica que cuantifica la posibilidad de que un evento ocurra. En otras palabras, es la medida de la certeza o incertidumbre asociada a los resultados posibles de un experimento o evento. La probabilidad se expresa generalmente en términos de números entre 0 y 1, donde 0 representa la certeza de que un evento no ocurrirá y 1 representa la certeza de que un evento ocurrirá.
En estadística, las mediciones se clasifican en cuatro niveles de medición, que describen la naturaleza de los datos y determinan qué operaciones matemáticas y estadísticas son apropiadas para analizarlos. Los cuatro niveles de medición son:Medición Nominal: En este nivel de medición, las observaciones se clasifican en categorías o grupos sin ningún orden inherente. Las variables nominales son cualitativas y no tienen un valor numérico inherente. Ejemplos de variables nominales incluyen el género, la nacionalidad, el color de ojos, etc. En este nivel, se pueden calcular frecuencias y porcentajes para cada categoría, pero no se pueden realizar operaciones matemáticas adicionales como promedios o diferencias. Medición Ordinal: En este nivel, las observaciones se clasifican en categorías con un orden específico, pero las diferencias entre las categorías no son necesariamente uniformes o significativas. Las variables ordinales indican la posición o el rango relativo de una observación. Ejemplos de variables ordinales incluyen niveles de satisfacción (como "insatisfecho", "neutral", "satisfecho") o rangos educativos (como "primaria", "secundaria", "terciaria"). Se pueden calcular medianas y percentiles, pero no se pueden realizar operaciones matemáticas más avanzadas.
Medición de Intervalo: En este nivel, las observaciones se miden en una escala numérica con intervalos iguales entre los valores, pero no hay un punto de referencia absoluto (cero real). Ejemplos de variables de intervalo incluyen la temperatura Celsius y la puntuación en una prueba estandarizada (donde el punto cero es arbitrario). Se pueden realizar operaciones matemáticas como suma, resta y promedio, pero no es apropiado hablar de relaciones proporcionales o de punto cero absoluto. Medición de Proporción: Este nivel es similar a la medición de intervalo, pero tiene un punto de referencia absoluto (cero real). En las variables de proporción, se pueden realizar todas las operaciones matemáticas, incluidas las relaciones de proporción y las operaciones de multiplicación y división. Ejemplos de variables de proporción son la altura, el peso, la edad y el ingreso.
Estadística Matemática: La estadística matemática se enfoca en el desarrollo y estudio de métodos y teorías estadísticas, así como en la formulación de modelos probabilísticos y conceptos matemáticos subyacentes. Su objetivo principal es comprender los fundamentos teóricos de la estadística, la probabilidad y la inferencia. Los estadísticos matemáticos investigan propiedades matemáticas de distribuciones de probabilidad, teoremas estadísticos y métodos de inferencia. Esto incluye áreas como:
Teoría de Probabilidad: Estudio de las propiedades de los eventos aleatorios y la construcción de modelos probabilísticos.
Teoría de Muestreo: Desarrollo de métodos para seleccionar muestras representativas y hacer inferencias precisas.
Teoría de Estimación: Estudio de cómo estimar parámetros poblacionales basados en datos muestrales.
Teoría de Pruebas de Hipótesis: Desarrollo de métodos para evaluar afirmaciones sobre poblaciones a partir de la evidencia de la muestra.
Estadística Asintótica: Análisis del comportamiento de estimadores y distribuciones en el límite cuando el tamaño de la muestra tiende a infinito.
En función de su propósito y enfoque, la estadística se puede dividir en dos categorías principales: estadística aplicada y estadística matemática. Estas categorías se diferencian por su enfoque en la práctica y la teoría estadística, respectivamente. Estadística Aplicada:
La estadística aplicada se centra en la aplicación práctica de métodos y técnicas estadísticas para resolver problemas del mundo real en diversas disciplinas. Su objetivo principal es utilizar herramientas estadísticas para recopilar, analizar e interpretar datos con el fin de tomar decisiones informadas y resolver problemas específicos en campos como la ciencia, la industria, la economía, la medicina, la ingeniería, las ciencias sociales y más. Algunos ejemplos de áreas de estadística aplicada incluyen:
Análisis de Datos Empresariales: Utilización de estadísticas para tomar decisiones comerciales y estratégicas.
Estadística Médica: Aplicación de métodos estadísticos en la investigación clínica y estudios de salud.
Estadística Ambiental: Análisis de datos relacionados con el medio ambiente y la ecología.
Análisis de Encuestas: Interpretación de datos de encuestas y estudios de opinión pública.
La estadística es una disciplina que se ocupa de recopilar, organizar, analizar e interpretar datos numéricos para obtener información significativa y tomar decisiones informadas. Se utiliza en una amplia variedad de campos, desde la investigación científica y la industria hasta la toma de decisiones gubernamentales y comerciales.
Conceptos básicos estadística. (s/f). Salusplay.com. Recuperado el 15 de agosto de 2023, de https://www.salusplay.com/apuntes/apuntes-metodologia-de-la-investigacion/tema-1-conceptos-basicos-de-estadistica
Estadística básica: ¿Qué es la estadística? (s/f). Gcfglobal.org. Recuperado el 15 de agosto de 2023, de https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
Roldán, P. N. (2017, julio 31). Estadística. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/estadistica.html
En estadística y análisis de datos, las variables se dividen en diferentes tipos según sus propiedades y características. Los tipos principales de variables son:
Variables Cualitativas (Nominales): Estas variables representan categorías o atributos que no tienen un orden inherente. Ejemplos incluyen el género, el estado civil, la nacionalidad, el color de ojos, etc. Se pueden codificar numéricamente, pero no tiene sentido decir que una categoría es "mayor" o "menor" que otra.
Variables Cualitativas Ordinales: A diferencia de las variables nominales, estas tienen un orden específico. Sin embargo, la distancia o diferencia entre las categorías no es necesariamente constante o significativa. Ejemplos incluyen niveles de satisfacción (como "insatisfecho", "neutral", "satisfecho"), niveles de educación (como "primaria", "secundaria", "terciaria"), etc.
Variables Cuantitativas (Numéricas): Estas variables representan valores numéricos que se pueden medir y cuantificar. Se dividen en dos subtipos:
- Variables Cuantitativas Discretas: Estas variables toman valores específicos y a menudo son el resultado de contar. Ejemplos incluyen el número de hijos en una familia, el número de automóviles en un estacionamiento, etc.
- Variables Cuantitativas Continuas: Estas variables pueden tomar cualquier valor en un rango continuo. Generalmente son el resultado de medir y se representan en términos de fracciones o decimales. Ejemplos incluyen la altura, el peso, la temperatura, etc.
Variables Dependientes e Independientes: Estos términos se utilizan comúnmente en el contexto de análisis de regresión y experimentos. Una variable independiente (o predictor) es aquella que se considera como una posible causa o influencia en otra variable, que se llama variable dependiente (o respuesta). Por ejemplo, en un estudio sobre el rendimiento académico, la cantidad de horas de estudio (independiente) podría influir en las calificaciones obtenidas (dependiente).
Variables Aleatorias: En el contexto de la probabilidad y la estadística, una variable aleatoria es una variable que puede tomar diferentes valores según el resultado de un evento aleatorio. Las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas.
Variables Controladas y Extrínsecas: En experimentos, una variable controlada es aquella que se mantiene constante para evitar que influya en los resultados. Las variables extrínsecas son aquellas que no están relacionadas directamente con el experimento, pero podrían influir en los resultados.
Variables Dependientes e Independientes: Estos términos se utilizan comúnmente en el contexto de análisis de regresión y experimentos. Una variable independiente (o predictor) es aquella que se considera como una posible causa o influencia en otra variable, que se llama variable dependiente (o respuesta). Por ejemplo, en un estudio sobre el rendimiento académico, la cantidad de horas de estudio (independiente) podría influir en las calificaciones obtenidas (dependiente). Variables Aleatorias: En el contexto de la probabilidad y la estadística, una variable aleatoria es una variable que puede tomar diferentes valores según el resultado de un evento aleatorio. Las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas.
Variables Controladas y Extrínsecas: En experimentos, una variable controlada es aquella que se mantiene constante para evitar que influya en los resultados. Las variables extrínsecas son aquellas que no están relacionadas directamente con el experimento, pero podrían influir en los resultados.
La recolección de datos es un proceso fundamental en la investigación y el análisis estadístico. Implica la recopilación de información específica y relevante sobre un fenómeno, variable o evento con el fin de analizar, interpretar y tomar decisiones informadas. Algunos pasos y consideraciones clave en el proceso de recolección de datos:
Definición de Objetivos y Preguntas de Investigación: Antes de comenzar la recolección de datos, es esencial tener claridad sobre los objetivos de la investigación y las preguntas que se buscan responder. Esto ayudará a determinar qué datos son necesarios y cómo deben ser recopilados.
Diseño de la Investigación: Decide si llevarás a cabo un estudio observacional (observar y registrar datos existentes) o un estudio experimental (manipular variables y observar los efectos). Diseña un plan que establezca qué datos necesitas, cómo los obtendrás y cómo evitarás sesgos.
Selección de la Muestra: Si no es posible recopilar datos de toda la población, selecciona una muestra representativa. Esto implica determinar el tamaño de la muestra y cómo se seleccionarán los participantes o unidades de estudio.
Elección de Métodos de Recolección de Datos: Hay varias técnicas para recopilar datos, como encuestas, entrevistas, observaciones directas, análisis de documentos, experimentos controlados y más.
Creación de Instrumentos de Recolección: Diseña cuestionarios, formularios de encuesta, guiones de entrevistas u otros instrumentos necesarios para recopilar información de manera coherente y estructurada.
Recolección de Datos: Lleva a cabo el proceso de recopilación de datos siguiendo los métodos y los instrumentos definidos. Asegúrate de seguir procedimientos consistentes y de mantener la calidad de los datos.
Validación y Control de Calidad: Verifica que los datos recopilados sean precisos y confiables. Realiza pruebas piloto, verifica que los cuestionarios estén claros y asegúrate de que los procedimientos de recopilación se sigan correctamente.
Almacenamiento y Organización: Guarda los datos de manera segura y organízalos de manera que sean fáciles de manejar y analizar posteriormente. Utiliza software y herramientas adecuadas para la gestión de datos. Análisis y Uso de Datos: Una vez recopilados los datos, realiza el análisis estadístico correspondiente utilizando técnicas apropiadas según los objetivos de la investigación. Los resultados de este análisis te ayudarán a responder tus preguntas de investigación y a sacar conclusiones.
Reto 1. Conceptos básicos de la estadística en las Ciencias Sociales
AXEL GUZMAN SANCHEZ
Created on August 7, 2023
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Estadística Inferencial
Estadística Descriptiva
Frecuencia Acumulada
Tablas de frecuencias
Construcción de una Distribución de Frecuencia:
¿Qué es la estadística?
TAblas
importancia de la estadistica en las ciencias sociales
Frecuencia Relativa
Tablas de frecuencias con información relativa
Conceptos básicos de la estadística en las Ciencias Sociales
distribución de frecuencias
Tablas de contingencia
probabilidad
Gráfico de Frecuencias
gráficos
VAriables
Gráfico de Barras
Tipos en función de su alcance
medición
Tipos de estadística
Gráfico Circular
Polígono de Frecuencias
población y muestra
Diagrama de Frecuencia Acumulada
Tipos en función de su propósito
Recolección de datos
Referencias
En función de su alcance y objetivo, la estadística se puede dividir en dos tipos principales: estadística descriptiva y estadística inferencial. Estos tipos se enfocan en diferentes aspectos de los datos y se utilizan para diferentes propósitos en el análisis estadístico. Estadística Descriptiva: La estadística descriptiva se concentra en describir, resumir y presentar los datos de manera organizada. Su objetivo principal es proporcionar una visión general de las características básicas de un conjunto de datos sin hacer inferencias más allá de los datos en sí. Algunos conceptos clave de la estadística descriptiva incluyen: Medidas de tendencia central, como la media, la mediana y la moda. Medidas de dispersión, como la desviación estándar y el rango. Gráficos y diagramas para visualizar la distribución de datos, como histogramas y diagramas de dispersión. Resúmenes numéricos, como percentiles y cuartiles.
Estadística Inferencial: La estadística inferencial se centra en hacer inferencias o generalizaciones sobre una población más amplia basándose en muestras de datos. Su objetivo es sacar conclusiones más allá de los datos observados en la muestra y estimar propiedades de la población en su conjunto. Algunos conceptos clave de la estadística inferencial incluyen: Pruebas de hipótesis: Evaluación de afirmaciones sobre una población basada en la evidencia de la muestra. Intervalos de confianza: Rangos de valores que proporcionan una estimación de un parámetro poblacional desconocido. Regresión y correlación: Análisis de relaciones entre variables y predicción de resultados futuros. Distribuciones de probabilidad: Modelos matemáticos que describen la probabilidad de diferentes resultados en un experimento. Muestreo y teorema del límite central: Métodos para seleccionar muestras representativas y comprender cómo se comportan las distribuciones muestrales.
En estadística, los términos "población" y "muestra" se utilizan para describir conjuntos de datos que son fundamentales en el proceso de recopilación y análisis de información. Población: La población en estadística se refiere al conjunto completo de elementos o individuos que comparten una característica común y son de interés para el estudio. Es el grupo total que se desea investigar o sobre el cual se desea obtener información. La población puede ser grande o pequeña, dependiendo del alcance del estudio. Sin embargo, en muchos casos, no es práctico o posible analizar y recopilar datos de toda la población debido a limitaciones de tiempo, recursos y accesibilidad. Por ejemplo, si estás interesado en estudiar la estatura de todos los estudiantes de una escuela en particular, la población sería el conjunto completo de estudiantes matriculados en esa escuela.
Muestra: Una muestra en estadística es un subconjunto seleccionado de la población total. La idea detrás del muestreo es que, al estudiar una muestra representativa de la población, se pueden hacer inferencias y conclusiones sobre la población en su conjunto sin necesidad de examinar cada individuo en la población. El proceso de selección de una muestra se llama "muestreo". Siguiendo con el ejemplo anterior, si seleccionas aleatoriamente un grupo de estudiantes de la escuela y mides sus estaturas, ese grupo de estudiantes sería tu muestra. La idea es que, si la muestra es representativa y seleccionada de manera adecuada, los resultados obtenidos de la muestra podrán generalizarse a toda la población de estudiantes en la escuela.
La estadística desempeña un papel fundamental en las ciencias sociales debido a su capacidad para proporcionar métodos y herramientas objetivas para analizar y comprender los fenómenos sociales. Algunas razones clave y ejemplos por las cuales la estadística es importante en las ciencias sociales: Validación de Teorías: La estadística permite a los investigadores probar hipótesis y teorías en el campo de las ciencias sociales. Al recopilar y analizar datos numéricos, los investigadores pueden determinar si las relaciones y patrones observados son consistentes con las predicciones teóricas. Generalización y Representatividad: En las ciencias sociales, no siempre es posible estudiar a toda una población debido a limitaciones de tiempo, recursos y accesibilidad. La estadística proporciona métodos para seleccionar muestras representativas que permitan hacer inferencias válidas sobre toda la población. Identificación de Patrones Sociales: La estadística permite identificar patrones y tendencias en datos sociales. Esto puede incluir patrones de comportamiento humano, cambios demográficos, movimientos migratorios, cambios en la opinión pública y más.
Esta rama se centra en hacer inferencias o conclusiones sobre una población más grande basándose en muestras más pequeñas de datos observados. Utiliza métodos como pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y regresión para hacer estimaciones y tomar decisiones sobre propiedades desconocidas de la población en función de los datos recopilados.
Conceptos básicos estadística. (s/f). Salusplay.com. Recuperado el 15 de agosto de 2023, de https://www.salusplay.com/apuntes/apuntes-metodologia-de-la-investigacion/tema-1-conceptos-basicos-de-estadistica Estadística básica: ¿Qué es la estadística? (s/f). Gcfglobal.org. Recuperado el 15 de agosto de 2023, de https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/ Roldán, P. N. (2017, julio 31). Estadística. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/estadistica.html
Esta rama se enfoca en la presentación y resumen de datos. Involucra métodos para describir las características básicas de un conjunto de datos, como la media (promedio), la mediana (valor del medio), la moda (valor más común), la desviación estándar (medida de dispersión), entre otros. La estadística descriptiva ayuda a comprender la distribución y la tendencia central de los datos.
La probabilidad es una medida numérica que cuantifica la posibilidad de que un evento ocurra. En otras palabras, es la medida de la certeza o incertidumbre asociada a los resultados posibles de un experimento o evento. La probabilidad se expresa generalmente en términos de números entre 0 y 1, donde 0 representa la certeza de que un evento no ocurrirá y 1 representa la certeza de que un evento ocurrirá.
En estadística, las mediciones se clasifican en cuatro niveles de medición, que describen la naturaleza de los datos y determinan qué operaciones matemáticas y estadísticas son apropiadas para analizarlos. Los cuatro niveles de medición son:Medición Nominal: En este nivel de medición, las observaciones se clasifican en categorías o grupos sin ningún orden inherente. Las variables nominales son cualitativas y no tienen un valor numérico inherente. Ejemplos de variables nominales incluyen el género, la nacionalidad, el color de ojos, etc. En este nivel, se pueden calcular frecuencias y porcentajes para cada categoría, pero no se pueden realizar operaciones matemáticas adicionales como promedios o diferencias. Medición Ordinal: En este nivel, las observaciones se clasifican en categorías con un orden específico, pero las diferencias entre las categorías no son necesariamente uniformes o significativas. Las variables ordinales indican la posición o el rango relativo de una observación. Ejemplos de variables ordinales incluyen niveles de satisfacción (como "insatisfecho", "neutral", "satisfecho") o rangos educativos (como "primaria", "secundaria", "terciaria"). Se pueden calcular medianas y percentiles, pero no se pueden realizar operaciones matemáticas más avanzadas.
Medición de Intervalo: En este nivel, las observaciones se miden en una escala numérica con intervalos iguales entre los valores, pero no hay un punto de referencia absoluto (cero real). Ejemplos de variables de intervalo incluyen la temperatura Celsius y la puntuación en una prueba estandarizada (donde el punto cero es arbitrario). Se pueden realizar operaciones matemáticas como suma, resta y promedio, pero no es apropiado hablar de relaciones proporcionales o de punto cero absoluto. Medición de Proporción: Este nivel es similar a la medición de intervalo, pero tiene un punto de referencia absoluto (cero real). En las variables de proporción, se pueden realizar todas las operaciones matemáticas, incluidas las relaciones de proporción y las operaciones de multiplicación y división. Ejemplos de variables de proporción son la altura, el peso, la edad y el ingreso.
Estadística Matemática: La estadística matemática se enfoca en el desarrollo y estudio de métodos y teorías estadísticas, así como en la formulación de modelos probabilísticos y conceptos matemáticos subyacentes. Su objetivo principal es comprender los fundamentos teóricos de la estadística, la probabilidad y la inferencia. Los estadísticos matemáticos investigan propiedades matemáticas de distribuciones de probabilidad, teoremas estadísticos y métodos de inferencia. Esto incluye áreas como: Teoría de Probabilidad: Estudio de las propiedades de los eventos aleatorios y la construcción de modelos probabilísticos. Teoría de Muestreo: Desarrollo de métodos para seleccionar muestras representativas y hacer inferencias precisas. Teoría de Estimación: Estudio de cómo estimar parámetros poblacionales basados en datos muestrales. Teoría de Pruebas de Hipótesis: Desarrollo de métodos para evaluar afirmaciones sobre poblaciones a partir de la evidencia de la muestra. Estadística Asintótica: Análisis del comportamiento de estimadores y distribuciones en el límite cuando el tamaño de la muestra tiende a infinito.
En función de su propósito y enfoque, la estadística se puede dividir en dos categorías principales: estadística aplicada y estadística matemática. Estas categorías se diferencian por su enfoque en la práctica y la teoría estadística, respectivamente. Estadística Aplicada: La estadística aplicada se centra en la aplicación práctica de métodos y técnicas estadísticas para resolver problemas del mundo real en diversas disciplinas. Su objetivo principal es utilizar herramientas estadísticas para recopilar, analizar e interpretar datos con el fin de tomar decisiones informadas y resolver problemas específicos en campos como la ciencia, la industria, la economía, la medicina, la ingeniería, las ciencias sociales y más. Algunos ejemplos de áreas de estadística aplicada incluyen: Análisis de Datos Empresariales: Utilización de estadísticas para tomar decisiones comerciales y estratégicas. Estadística Médica: Aplicación de métodos estadísticos en la investigación clínica y estudios de salud. Estadística Ambiental: Análisis de datos relacionados con el medio ambiente y la ecología. Análisis de Encuestas: Interpretación de datos de encuestas y estudios de opinión pública.
La estadística es una disciplina que se ocupa de recopilar, organizar, analizar e interpretar datos numéricos para obtener información significativa y tomar decisiones informadas. Se utiliza en una amplia variedad de campos, desde la investigación científica y la industria hasta la toma de decisiones gubernamentales y comerciales.
Conceptos básicos estadística. (s/f). Salusplay.com. Recuperado el 15 de agosto de 2023, de https://www.salusplay.com/apuntes/apuntes-metodologia-de-la-investigacion/tema-1-conceptos-basicos-de-estadistica Estadística básica: ¿Qué es la estadística? (s/f). Gcfglobal.org. Recuperado el 15 de agosto de 2023, de https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/ Roldán, P. N. (2017, julio 31). Estadística. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/estadistica.html
En estadística y análisis de datos, las variables se dividen en diferentes tipos según sus propiedades y características. Los tipos principales de variables son: Variables Cualitativas (Nominales): Estas variables representan categorías o atributos que no tienen un orden inherente. Ejemplos incluyen el género, el estado civil, la nacionalidad, el color de ojos, etc. Se pueden codificar numéricamente, pero no tiene sentido decir que una categoría es "mayor" o "menor" que otra. Variables Cualitativas Ordinales: A diferencia de las variables nominales, estas tienen un orden específico. Sin embargo, la distancia o diferencia entre las categorías no es necesariamente constante o significativa. Ejemplos incluyen niveles de satisfacción (como "insatisfecho", "neutral", "satisfecho"), niveles de educación (como "primaria", "secundaria", "terciaria"), etc. Variables Cuantitativas (Numéricas): Estas variables representan valores numéricos que se pueden medir y cuantificar. Se dividen en dos subtipos: - Variables Cuantitativas Discretas: Estas variables toman valores específicos y a menudo son el resultado de contar. Ejemplos incluyen el número de hijos en una familia, el número de automóviles en un estacionamiento, etc. - Variables Cuantitativas Continuas: Estas variables pueden tomar cualquier valor en un rango continuo. Generalmente son el resultado de medir y se representan en términos de fracciones o decimales. Ejemplos incluyen la altura, el peso, la temperatura, etc. Variables Dependientes e Independientes: Estos términos se utilizan comúnmente en el contexto de análisis de regresión y experimentos. Una variable independiente (o predictor) es aquella que se considera como una posible causa o influencia en otra variable, que se llama variable dependiente (o respuesta). Por ejemplo, en un estudio sobre el rendimiento académico, la cantidad de horas de estudio (independiente) podría influir en las calificaciones obtenidas (dependiente). Variables Aleatorias: En el contexto de la probabilidad y la estadística, una variable aleatoria es una variable que puede tomar diferentes valores según el resultado de un evento aleatorio. Las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas. Variables Controladas y Extrínsecas: En experimentos, una variable controlada es aquella que se mantiene constante para evitar que influya en los resultados. Las variables extrínsecas son aquellas que no están relacionadas directamente con el experimento, pero podrían influir en los resultados.
Variables Dependientes e Independientes: Estos términos se utilizan comúnmente en el contexto de análisis de regresión y experimentos. Una variable independiente (o predictor) es aquella que se considera como una posible causa o influencia en otra variable, que se llama variable dependiente (o respuesta). Por ejemplo, en un estudio sobre el rendimiento académico, la cantidad de horas de estudio (independiente) podría influir en las calificaciones obtenidas (dependiente). Variables Aleatorias: En el contexto de la probabilidad y la estadística, una variable aleatoria es una variable que puede tomar diferentes valores según el resultado de un evento aleatorio. Las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas. Variables Controladas y Extrínsecas: En experimentos, una variable controlada es aquella que se mantiene constante para evitar que influya en los resultados. Las variables extrínsecas son aquellas que no están relacionadas directamente con el experimento, pero podrían influir en los resultados.
La recolección de datos es un proceso fundamental en la investigación y el análisis estadístico. Implica la recopilación de información específica y relevante sobre un fenómeno, variable o evento con el fin de analizar, interpretar y tomar decisiones informadas. Algunos pasos y consideraciones clave en el proceso de recolección de datos: Definición de Objetivos y Preguntas de Investigación: Antes de comenzar la recolección de datos, es esencial tener claridad sobre los objetivos de la investigación y las preguntas que se buscan responder. Esto ayudará a determinar qué datos son necesarios y cómo deben ser recopilados. Diseño de la Investigación: Decide si llevarás a cabo un estudio observacional (observar y registrar datos existentes) o un estudio experimental (manipular variables y observar los efectos). Diseña un plan que establezca qué datos necesitas, cómo los obtendrás y cómo evitarás sesgos. Selección de la Muestra: Si no es posible recopilar datos de toda la población, selecciona una muestra representativa. Esto implica determinar el tamaño de la muestra y cómo se seleccionarán los participantes o unidades de estudio. Elección de Métodos de Recolección de Datos: Hay varias técnicas para recopilar datos, como encuestas, entrevistas, observaciones directas, análisis de documentos, experimentos controlados y más.
Creación de Instrumentos de Recolección: Diseña cuestionarios, formularios de encuesta, guiones de entrevistas u otros instrumentos necesarios para recopilar información de manera coherente y estructurada. Recolección de Datos: Lleva a cabo el proceso de recopilación de datos siguiendo los métodos y los instrumentos definidos. Asegúrate de seguir procedimientos consistentes y de mantener la calidad de los datos. Validación y Control de Calidad: Verifica que los datos recopilados sean precisos y confiables. Realiza pruebas piloto, verifica que los cuestionarios estén claros y asegúrate de que los procedimientos de recopilación se sigan correctamente. Almacenamiento y Organización: Guarda los datos de manera segura y organízalos de manera que sean fáciles de manejar y analizar posteriormente. Utiliza software y herramientas adecuadas para la gestión de datos. Análisis y Uso de Datos: Una vez recopilados los datos, realiza el análisis estadístico correspondiente utilizando técnicas apropiadas según los objetivos de la investigación. Los resultados de este análisis te ayudarán a responder tus preguntas de investigación y a sacar conclusiones.