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Estadistica

Tipos

Importancia en las Ciencias Sociales

La estadística es importante en las ciencias sociales porque permite a los investigadores analizar y comprender datos cuantitativos. Sin la estadística, los investigadores tendrían que depender únicamente de la observación y la interpretación subjetiva de los datos. La estadística también permite a los investigadores hacer generalizaciones sobre la población a partir de una muestra de datos, los investigadores pueden sacar conclusiones sobre toda una población en base a una muestra representativa, lo cual es mucho más eficiente que tratar de estudiar a toda la población.

Ejemplos en las Ciencias Sociales

Tipos de estadística en función de su alcance

Tipos de estadistica en funcion a su proposito

Qué es la probabilidad

La probabilidad es una medida numérica que se utiliza para expresar la posibilidad de que ocurra un evento en particular. Se basa en el análisis de los resultados posibles y su comparación con el total de resultados posibles. Se utiliza en una variedad de campos y se puede calcular mediante diferentes enfoques. Es una herramienta importante en la toma de decisiones y nos ayuda a comprender la incertidumbre que enfrentamos en nuestras vidas diarias.

Tipos de variables

Tipos de medición en estadística?

Qué es población y muestra en estadística

Recolección de datos

Distribución de frecuencias.

En estadística, la distribución de frecuencias es una tabla en la que se agrupan los diferentes valores de una muestra en filas y en cada columna se muestra un tipo de frecuencia de cada valor. Por lo tanto, la distribución de frecuencias sirve para mostrar todos los tipos de frecuencias de un conjunto de datos. Una de las características de las distribuciones de frecuencias es que son muy útiles para resumir una muestra estadística tanto de una variable cuantitativa como de una variable cualitativa.

Construcción de una distribución de frecuencia

Tablas de frecuencias

En estadística, una tabla de frecuencias es una tabla en la que se ordena un conjunto de datos en diferentes categorías y se muestran todos los tipos de frecuencias de la muestra, sirven para resumir una muestra estadística tanto de una variable cuantitativa como de una variable cualitativa. En concreto, una tabla de frecuencias incluye la frecuencia absoluta, la frecuencia absoluta acumulada, la frecuencia relativa y la frecuencia relativa acumulada.

Tablas de frecuencias con información relativa

La frecuencia relativa es uno de los elementos que constituyen una tabla de distribución de frecuencias. Estas tablas presentan la información contenida en un grupo de datos, ordenada por clases, en relación con una característica en particular, es un gráfico que muestra la popularidad o la moda de un cierto tipo de datos según la población muestreada. Cuando miramos la frecuencia relativa, estamos viendo el número de veces que ocurre un evento específico en comparación con el número total de eventos.

Frecuencia acumulada

La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas f, desde la menor hasta la que corresponde a un determinado valor de la variable. A su vez la frecuencia absoluta es la cantidad de veces que aparece una observación en el conjunto de datos. Evidentemente, la variable de estudio debe ser ordenable. Y como la frecuencia acumulada se obtiene sumando las frecuencias absolutas, resulta que la frecuencia acumulada hasta el último dato, debe coincidir con el total de ellos. De lo contrario hay un error en los cálculos.

Frecuencia relativa

La frecuencia relativa es el porcentaje o proporción que una frecuencia absoluta representa dentro del total de observaciones en un conjunto de datos. Se obtiene al dividir el número de veces que ocurre un evento específico entre el tamaño total de la muestra. La frecuencia relativa se torna una herramienta indispensable en estadística, pues ofrece una visión clara de la importancia de cada categoría dentro de un conjunto de datos. Al convertir frecuencias absolutas en relativas, nos permite comparar conjuntos de datos de diferentes tamaños con equidad y precisión.

Gráfico de frecuencias, gráfico de barras, gráfico circular y polígono de frecuencias

Diagrama de frecuencia acumulada

Los diagramas de frecuencia acumulada son una herramienta muy útil para analizar datos estadísticos, puede mejorar la presentación de datos estadísticos, proporcionar una mejor comprensión de la distribución de los datos y ayudar a identificar patrones y tendencias. Este tipo de gráfico muestra cómo se distribuyen los datos en un conjunto y cuántos valores se encuentran en un rango específico,puede ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos.

Tablas de contingencia

Una tabla de contingencia es un conjunto de filas y columnas que sirve para clasificar los datos recopilados. En estadística, las tablas de contingencia se usan para calcular probabilidades y analizar la información recopilada, son muy útiles para estratificar los datos, sirve para poder analizar los datos de una variable categórica se pueden ordenar los datos de manera clara y, en consecuencia, es más fácil interpretarlos.

Estadística inferencial

La estadística inferencial es la rama de la estadística que se encarga de determinar los valores de una población a partir de los datos de una muestra. Es decir, la estadística inferencial sirve para hacer deducciones sobre los parámetros estadísticos de una población analizando solamente una parte de ella.

Estadística descriptiva

La estadística descriptiva es la rama de la estadística que se encarga de describir los datos recopilados para ayudar a analizarlos. Es decir, la estadística descriptiva sirve para resumir un conjunto de datos mediante medidas estadísticas, gráficos o tablas.

Estadística paramétrica

La estadística paramétrica es la rama de la estadística inferencial que supone que los datos se pueden modelar mediante una distribución de probabilidad. Por lo tanto, la estadística paramétrica utiliza pruebas estadísticas que se ajustan a distribuciones de probabilidad conocidas.

Estadística no paramétrica

La estadística no paramétrica es la rama de la estadística inferencial que estudia las variables que no se ajustan a una distribución de probabilidad o que los parámetros de la distribución son indefinidos. Es decir, la estadística no paramétrica se utiliza para variables que no se pueden definir con modelos teóricos.

Por estadística básica entendemos como aquel conjunto de técnicas y métodos estadísticos que sirven para recopilar datos, organizarlos, resumirlos y analizarlos de manera genérica, sin entrar demasiado en detalle.

Los conceptos más importantes de la estadística son:Población: conjunto de elementos con unas características similares sobre el cual se pretende hacer un estudio estadístico.Muestra: parte de la población sobre la cual se realiza el estudio estadístico. Individuo: cada uno de los elementos que forman parte de la población.Carácter: cada una de las características que poseen todos los individuos de una población y que, por tanto, puede ser objeto de un estudio estadístico.Muestreo: proceso por el que se selecciona la muestra de una población. Existen diferentes métodos de muestreo.Variable estadística: característica de los individuos de una población que puede adoptar diferentes valores y puede medirse. Suele ser la característica que se estudia en una investigación estadística.Parámetro estadístico: valor que resume las características de una muestra. Experimento estadístico: procedimiento que proporciona un resultado, ya sea numérico o no numérico, y sirve para calcular la probabilidad de ocurrencia de cada posible resultado.

Escala nominal

La escala nominal se utiliza para etiquetar variables sin ningún valor cuantitativo, son mutuamente excluyentes (no se superponen) y ninguna de ellas tiene significado numérico.

Escala de Intervalo

La escala de intervalo, es una escala numérica en la que conocemos tanto el orden como las diferencias exactas entre los valores. Las escalas de intervalo son agradables porque se abre el ámbito del análisis estadístico de estos conjuntos de datos. Por ejemplo, la tendencia central puede medirse mediante la media, la mediana y la moda ; también puede calcularse la desviación estándar.

Escala ordinal

En la escala ordinal, lo importante y significativo es el orden de los valores, pero no se conocen realmente las diferencias entre cada uno de ellos.

Escalas de razón

La escala de razón arroja el valor exacto entre las unidades y también tienen un cero absoluto, lo que permite aplicar una amplia gama de estadísticas tanto descriptivas como inferenciales. La escala de razón o escala proporcional ofrece una gran cantidad de posibilidades en lo que respecta al análisis estadístico. Estas variables pueden sumarse, restarse, multiplicarse y dividirse de forma significativa.

Variable cualitativa

Una variable cualitativa (o variable categórica) es un tipo de variable cuyos valores son cualidades, características o categorías y, por lo tanto, no admite valores numéricos.

Variable cuantitativa

Una variable cuantitativa (o variable numérica) es un tipo de variable que solo admite valores numéricos, es decir, el valor de una variable cuantitativa siempre será un número.

Variable cualitativa ordinal

Las categorías de la variable se pueden ordenar.

Variable cualitativa nominal

Los valores no admiten ningún orden jerárquico.

Variable cuantitativa discreta

La variable solo puede tomar un número finito de valores.

Variable cuantitativa continua

La variable puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo.

Estadística descriptiva

La estadística descriptiva es la rama de la estadística que se encarga de describir los datos recopilados para ayudar a analizarlos. Es decir, la estadística descriptiva sirve para resumir un conjunto de datos mediante medidas estadísticas, gráficos o tablas.

Estadística inferencial

La estadística inferencial es la rama de la estadística que se encarga de determinar los valores de una población a partir de los datos de una muestra. Es decir, la estadística inferencial sirve para hacer deducciones sobre los parámetros estadísticos de una población analizando solamente una parte de ella.

Un grafico de frecuencias, es una herramienta estadística que organiza datos en categorías y muestra el número de apariciones de cada categoría. Este método es particularmente útil en el análisis de datos, ya que simplifica conjuntos de datos complejos, lo que permite una interpretación y comprensión más sencillas. Al resumir puntos de datos, las tablas de frecuencia ayudan a identificar patrones, tendencias y anomalías dentro del conjunto de datos, lo que las convierte en un componente esencial en el campo de la estadística y la ciencia de datos.

Un gráfico de barras es una forma de representar gráficamente datos numéricos mediante rectángulos verticales u horizontales, conocidos como barras. El tamaño de cada barra se ajusta proporcionalmente al valor que representa, proporcionan una comparación visual de cantidades o frecuencias, lo que facilita la interpretación de los datos. Estos gráficos son comúnmente utilizados en diversas disciplinas, incluyendo ciencias sociales, economía, administración de empresas, ciencias de la salud, entre otras.

Un gráfico circular, también conocido como diagrama circular, es una representación gráfica que suele utilizarse para ilustrar datos en proporciones o distribuciones porcentuales. Consiste en un círculo dividido en sectores o proporciones, en el que cada sector representa el tamaño de una categoría o elemento concreto. El tamaño de cada sector corresponde a la parte o porcentaje del valor de esa categoría en el contexto global.

Un polígono de frecuencias es una herramienta gráfica que se emplea a partir de un histograma de frecuencia (es decir, otro tipo de gráfico que expresa las frecuencias mediante columnas verticales). Para ello, se unen con una línea los distintos puntos medios de las columnas del histograma, sin dejar espacio entre una y otra, logrando así una forma geométrica o polígono. Con esta herramienta gráfica pueden representarse variables cuantitativas o distribuciones diferentes.

Los epidemiólogos utilizan estadística para analizar la tasa de mortalidad por enfermedades y determinar si hay una asociación entre la enfermedad y factores de riesgo. En economía, los estadísticos analizan los datos de crecimiento económico para evaluar la efectividad de las políticas económicas. En medicina, los estadísticos analizan los datos de estudios clínicos para evaluar la efectividad de tratamientos médicos. En sociedad, los estadísticos analizan los datos de encuestas para evaluar la opinión pública sobre temas como la educación o la seguridad.

Recolección de datos:

La recolección de datos es el proceso mediante el cual, los investigadores capturan la información que requieren, siendo su fin llevar a cabo un estudio.

Tecnicas de recoleccion de datos:

• Encuestas
• Observación
• Experimentos
• Registros y archivos
• Entrevistas

Para hacer una distribución de frecuencias debes seguir los siguientes pasos:

• Organizar los datos en diferentes categorías y construir una tabla en la que cada fila corresponda a una categoría.
• Calcular la frecuencia absoluta de cada categoría en la segunda columna de la tabla.
• Calcular la frecuencia absoluta acumulada de cada categoría en la tercera columna de la tabla.
• Calcular la frecuencia relativa de cada categoría en la cuarta columna de la tabla.
• Calcular la frecuencia relativa acumulada de cada categoría en la quinta columna de la tabla.
• Opcionalmente, se pueden añadir dos columnas en las que se calculan la frecuencia relativa y la frecuencia relativa acumulada en forma de porcentaje, para ello simplemente debes multiplicar ambas columnas por 100.

Poblacion: En estadística, una población es un conjunto de elementos con unas características similares sobre el cual se pretende hacer un estudio estadístico.También nos podemos referir a este concepto con el término de población estadística, población objetivo o población de estudio. Consiste en un conjunto de elementos similares, el tamaño de la población, también llamado tamaño poblacional, consiste en el número total de elementos del grupo que se quiere estudiar.

Muestra: Una muestra (o muestra estadística) es un grupo de individuos de una población estadística, una muestra es la parte de la población sobre la que realmente se hace el estudio estadístico.Normalmente cuando se quiere hacer una investigación no se puede estudiar a todos los elementos que componen el grupo de estudio, se suele escoger una muestra para analizar solamente una parte del grupo de estudio y luego extrapolar los resultados a todo el grupo.

Estadística paramétrica

La estadística paramétrica es la rama de la estadística inferencial que supone que los datos se pueden modelar mediante una distribución de probabilidad. Por lo tanto, la estadística paramétrica utiliza pruebas estadísticas que se ajustan a distribuciones de probabilidad conocidas. Cabe destacar que la gran mayoría de los métodos estadísticos usados son paramétricos, es decir, forman parte de la estadística paramétrica.

Estadística no paramétrica

La estadística no paramétrica es la rama de la estadística inferencial que estudia las variables que no se ajustan a una distribución de probabilidad o que los parámetros de la distribución son indefinidos. Es decir, la estadística no paramétrica se utiliza para variables que no se pueden definir con modelos teóricos. De manera que las distribuciones usadas en la estadística no paramétrica no se pueden definir a priori, sino que son los datos observados que las determinan.