ACN_Mapa_Mental_Estadística_en_Ciencias_Sociales

Estadística para las ciencias sociales

Estadística

La Estadística es la ciencia que recolecta, organiza, analiza e interpreta datos para tomar decisiones basadas en ellos.

Tipos de estadística

Importancia en Ciencias Sociales

Las estadísticas son cruciales para analizar fenómenos sociales, identificar patrones y tomar decisiones informadas en políticas públicas, economía, educación, etc.

Tipos de variables

Recolección de datos

Proceso de obtener datos representativos para asegurar que los resultados sean válidos y aplicables.

Distribución de frecuencias

Lista que muestra cómo se distribuyen los datos en diferentes categorías o intervalos.

Tipos de medición

Probabilidad

Medida de la posibilidad de que ocurra un evento, se expresa en un valor entre 0 y 1.

En función de su alcance

Mapa mental

En función de su propósito

Descriptiva

Resume, organiza, presenta, analiza y describe los datos datos mediante tablas, gráficos con el objetivo de informar. También conocida como deductiva.

Inferencial

Son métodos utilizados para hacer predicciones sobre alguna propiedad de una población a partir de una muestra de la misma. También se conoce como inductiva o analítica.

Aplicada

Uso de técnicas estadísticas en áreas específicas, por ejemplo en psicología, economía, en ciencias sociales, etc.

Matemática

Desarrollo de teoría estadística y métodos desde la perspectiva 100% matemática.

Ejemplos de aplicación

Cualitativas

Describen categorías o cualidades y sólo tienen un resultado posible, por ejemplo el género o el estado civil.

Cuantitativas

Representan valores numéricos, por ejemplo el saldo de tu cuenta, la edad, el número de hijos, etc.

Discretas

Sólo pueden tomar valores enteros, por ejemplo el número de hijos.

Continuas

Pueden tomar cualquier valor dentro de un rango específico, por ejemplo la altura, el peso, la presión de aire de una llanta, etc.

Población

Conjunto total de individuos u objetos de interés.

Muestra

Parte de la población que se utiliza para hacer inferencias sobre ella.

Nominal

Clasificación sin orden natural y la variable es dividida en categorías o resultados. Por ejemplo, por género, por colores, etc.

Razón

Posee las características del nivel intervalo, además tiene un cero absoluto y la razón entre los dos números es significativa (Lind, Marchal y Wathen, 2012). Por ejemplo el peso en una báscula o los salarios, si tienes 0 pesos no tienes dinero, y se pueden hacer comparaciones entre salarios de personas.

Intervalo

Incluye las características del nivel ordinal, pero la diferencias entre los valores es constante. Por ejemplo, la temperatura.

Ordinal

Las clasificaciones de los datos se representan por conjuntos de etiquetas o nombres con valores relativos y por tanto, se pueden ordenar. Por ejemplo los niveles de satisfacción (alto, medio, bajo).

Tablas

Gráficos de frecuencias

Representación visual de la distribución de frecuencias.

Construcción

Barras

Muestra la frecuencia de cada categoría con barras de altura proporcional.

Circular

Divide un círculo en sectores proporcionales a la frecuencia de cada categoría, regularmente se expresa en porcentajes.

Polígono de frecuencias

Gráfico de líneas que conecta puntos que representan frecuencias.

Diagrama frecuencia acumulada

Gráfico que muestra la suma acumulada de las frecuencias, útil para ver el total acumulado en cada punto.

De frecuencias

Tabla que organiza los datos cualitativos mostrando cuántas veces aparece cada valor o categoría.

Con información relativa

Tabla que muestra las frecuencias en términos porcentuales o proporcionales.

De contigencia

Tabla que muestra la frecuencia conjunta de dos variables, permitiendo analizar la relación entre ellas.

Paso 1

Frecuencia acumulada

Suma acumulativa de las frecuencias hasta un punto específico en la distribución.

Paso 2

Paso 3

Paso 4

Frecuencia relativa

Proporción (porcentaje) de observaciones en cada categoría respecto al total de observaciones.

Se podrían utilizar encuestas de opinión para conocer la percepción de alumnos, maestros y padres de familia sobre el ambiente escolar. Los resultados pueden analizarse para verificar si influyen en la deserción escolar.

Evaluación del clima escolar

Un censo podría ayudar a identificar la prevalencia de trastornos como la dislexia en la comunidad estudiantil. Los resultados ayudarían a identificar cuántos alumnos necesitan apoyo adicional para planificar programas adecuados.

Censo de población

Se podría analizar la tasa de desempleo y los ingresos familiares para entender su relación con la deserción escolar, así podríamos conocer si la pobreza tiene relación con el abandono en los estudios.

Impacto socioeconómico

Por ejemplo, si tienes un conjunto de datos con edades de una población, podrías dividirlos en 6 clases, como 0-10, 11-20, 21-30, y así sucesivamente.

Paso 1. Determinar el número de clases.

El número de clases se refiere a la cantidad de intervalos en los que se agruparán los datos. Se selecciona un número que permita organizar los datos de manera efectiva, generalmente entre 5 y 20 clases. Deben existir al menos 40 datos.

Paso 2. Determinar el intervalo de clase.

El intervalo de clase es el rango de valores que abarca cada clase. Se utiliza la fórmula: i = (H-L)/KDonde:i= Intervalo de claseH= Dato más altoL= Dato más bajoK= Número de clases.

Paso 3. Establecer límites de clase.

Los límites de clase son los valores que marcan el inicio y el final de cada intervalo de clase. Los límites pueden ajustarse o redondearse para evitar que los valores se superpongan, asegurando que cada valor esté claramente dentro de una clase.

Paso 4. Tabulación y conteo de frecuencias.

Consiste en contar cuántos datos caen dentro de cada clase y registrar esas frecuencias en una tabla.