Conceptos básicos de la estadística en las ciencias sociales

TIPOS DE VARIABLES EN LA ESTADISTICA:CUALITATIVASCUANTITATIVAS

CUALITATIVAS: Se refieren a características no numéricas y se dividen en categorías o grupos. Ejemplos incluyen el color de los ojos, el tipo de ocupación o la preferencia política. CUANTITATIVAS: representan cantidades numéricas y se dividen en dos tipos: discretas, que toman valores enteros específicos (como la cantidad de hijos), y continuas, que pueden tener un rango infinito de valores (como la altura o el peso). Estas variables cuantitativas proporcionan información cuantificable y medible.

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TIPOS DE ESTADISTICAS: Según Lind, Marchal y Wathen (2012)

Ejemplos de probabilidad y estadistica

TIPOS DE ESTADISTICA SEGUN SU ALCANCE

Estadística Aplicada: Emplea técnicas estadísticas para resolver problemas y tomar decisiones en áreas específicas como la medicina, la economía o la ingeniería, adaptando conceptos estadísticos a escenarios prácticos. Matemáticas Estadísticas: Es una disciplina dentro de las matemáticas que se dedica a desarrollar y examinar métodos estadísticos, abarcando la teoría de la probabilidad, la inferencia estadística y modelos matemáticos para el análisis de datos.

TIPOS DE MEDICIÓN EN LA ESTADISTICA

Intervalo

Nominal

Ordinal y Razón

PASOS PARA CONSTRUIR ADECUADAMENTE LA TABLA DE DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS

MEDIOS PARA REPRESENTAR LA ESTADISTICA

Tabla de frecuencias

Tabla de frecuencias con información relativa

Distribución de frecuencias

TIPOS DE TABLAS

Conceptos básicos de la estadística en las ciencias sociales

ESTADISTICA: Disciplina que se ocupa de recopilar, analizar e interpretar datos con el objetivo de describir patrones, realizar inferencias y tomar decisiones basadas en la probabilidad y variabilidad de los fenómenos estudiados. PROBABILIDAD: medida numérica que cuantifica la posibilidad o likelihood de que ocurra un evento. Se expresa generalmente como un número entre 0 y 1, donde 0 indica que el evento es imposible, 1 indica certeza absoluta y 0.5 representa una probabilidad igual de ocurrencia y no ocurrencia.

Elaborado por: SILVIA GUTIERREZ FEREGRINO

INFERENCIAL: se ocupa de hacer inferencias y generalizaciones sobre una población más amplia basándose en una muestra representativa de datos, utilizando técnicas como la estimación y la prueba de hipótesis. DESCRIPTIVA: Se centra en la organización y resumen de datos, utilizando medidas como promedios, medianas y desviaciones estándar para describir las características de un conjunto de datos.

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Ejemplo de estadística: Imagina que se lleva a cabo una investigación sobre el nivel educativo de los habitantes de una ciudad específica. Se recolectan datos sobre la educación de los residentes, incluyendo cuántas personas tienen educación primaria, secundaria, universitaria, entre otros niveles. Estos datos se organizan y se analizan mediante estadísticas descriptivas, lo cual permite extraer información relevante, como el promedio de años de educación, la proporción de personas en cada nivel educativo, y la distribución general de la educación en la población. Ejemplo de probabilidad: La probabilidad se emplea para modelar y comprender la incertidumbre en diversos ámbitos, como la estadística, las matemáticas, las ciencias naturales, y en la toma de decisiones.

Estadística Descriptiva: Se centra en la organización y resumen de datos para describir características de un conjunto, utilizando medidas como promedios, medianas y desviaciones estándar. Estadística Inferencial: Hace inferencias y generalizaciones sobre una población basándose en una muestra representativa de datos, empleando técnicas como la estimación y las pruebas de hipótesis

Mide la distancia entre valores, aunque carece de un punto cero absoluto. Las diferencias entre los valores son importantes, pero no se puede considerar que cero indica una ausencia total. Un ejemplo de esto es la temperatura medida en grados Celsius.

Clasifica o agrupa datos en categorías sin un orden particular. Ejemplos de esto son el color, el género o la afiliación política.

Ordinal: Además de categorizar, establece un orden o jerarquía entre las categorías, aunque las diferencias entre ellas no son medibles de manera precisa. Ejemplos incluyen el rango en una competencia o las clases socioeconómicas. Razón: Similar al nivel de intervalo, pero con la característica adicional de tener un punto cero absoluto, que indica la ausencia total de la propiedad medida. Ejemplos de variables de razón incluyen la edad, la altura y los ingresos.

Gráficos: Uso de visualizaciones como gráficos de barras, líneas, sectores o puntos para ilustrar patrones y tendencias en los datos. Tablas: Organización de la información en formato tabular para presentar datos de manera estructurada y detallada. Medidas de tendencia central: Aplicación de indicadores como la media, mediana y moda para resumir la posición central de un conjunto de datos. Medidas de dispersión: Utilización de métricas como la desviación estándar o el rango intercuartílico para mostrar la variabilidad o dispersión de los datos. Diagramas de dispersión: Gráfica que representa pares de datos para observar relaciones o patrones de dispersión entre variables.

Paso 1: Determinar el número de clasesEstablecer la cantidad de intervalos o clases que conformarán la tabla, buscando un equilibrio entre la precisión y la claridad. Paso 2: Determinar el intervalo de claseCalcular el rango de los datos (la diferencia entre el valor más alto y el más bajo) y dividirlo entre el número de clases para determinar el tamaño de cada intervalo. Paso 3: Establecer los límites de claseDefinir los límites superior e inferior para cada clase, asegurándose de que todos los datos se ajusten a alguna clase sin solapamientos entre ellas. Paso 4: Tabulación y conteo de frecuenciasOrganizar los datos en la tabla, asignando cada clase a su respectivo intervalo y contando cuántas observaciones se encuentran en cada uno para obtener las frecuencias.

De acuerdo con Levine, Krehbiel y Berenson (2014) en su libro "Estadística para la administración", una tabla de frecuencias en datos cualitativos agrupa información en clases que son mutuamente excluyentes, es decir, que no pueden pertenecer a más de una categoría a la vez. Además, se deben incluir todos los datos recolectados en estas clases, lo que también la convierte en una tabla de resumen. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit, sed diam nonummy nibh euismod tincidunt ut laoreet dolore magna aliquam erat volutpat.

Es recomendable presentar información relativa, es decir, un valor en relación con otro. Por ejemplo, la proporción de la frecuencia de una "clase" específica en comparación con el total, expresada en porcentaje. Esto es señalado por Lind, Marchal y Wathen (2015) en su libro "Estadística aplicada a los negocios y la economía".

Es una herramienta útil para agrupar, organizar, resumir y visualizar datos, y puede realizarse mediante tablas y gráficos. La distribución de frecuencias muestra cuántas veces se observó cada categoría, proporcionando información sobre el número de observaciones que corresponde a cada categoría.