R1. estadistica Mendivil Luis

Frecuencia

Recoleccióndedatos

Tipos demedición

Poblaciónymuestra

Tipos deestadística

Importancia

Probabilidad

Tipos devariables

Estadística

Se llama variable estadística o carácter a cada una de las características que pueden estudiarse de la población. Las variables estadísticas pueden ser de dos tipos:

Los datos pueden ser definidos también por la escala utilizada para la medición de las variables, distinguiéndose cuatro de ellas: nominales, Ordinales, de intervalo y de razón. Los cuatro niveles de medida determinan las operaciones que son viables de utilizar y, por ende, las pruebas estadísticas que son admisibles en cada nivel. Todas las escalas poseen características formales que proporcionan definiciones de las particularidades de la escala con mayor exactitud que las que pueden ser asignadas en términos verbales. La exposición de estas propiedades es más precisa, detallando las operaciones aritméticas posibles y las relaciones entre los objetos clasificados.

La frecuencia estadística es la cantidad de veces que una observación se repite durante la realización de un muestreo. Este concepto puede ser explicado junto con un ejemplo que ilustra la relevancia del término frecuencia estadística en cada caso, se puede llevar a cabo por dos medios.

Tipos de frecuencia: .- Frecuencias absolutas: son el número de veces que se repite un número en un conjunto de datos. .- Frecuencias absolutas acumuladas: es la suma de las frecuencias absolutas. .- Frecuencia relativa: corresponde a las veces que se repite un número en un conjunto de datos respecto al total, pero se expresa en porcentajes (%). .- Frecuencia relativa acumulada: es la suma de las frecuencias relativas.

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¿Qué es? La estadística es una disciplina científica que posibilita la recolección, organización y análisis de datos de acuerdo a las necesidades de tu persona, tales como la obtención de un resultado, la comparación de información, la toma de decisiones óptimas, entre otras áreas. Al emplear métodos, procedimientos y fórmulas, la estadística es considerada como la disciplina del análisis de datos, cuyo propósito primordial radica en ayudar a comprender las actividades ocurridas en tu entorno a partir de la información disponible.¿Para qué sirve la estadística? La estadística es útil para comprender los comportamientos, aspectos de la industria y las tendencias en el mercado. El presente es el caso de Netflix, la plataforma de películas y series que alberga información de sus usuarios con el fin de determinar el contenido que les agrada más. De esta manera, es factible decidir la producción cinematográfica actual o la serie que estrenarán el próximo mes.La estadística se emplea también en investigaciones médicas para evaluar la eficacia de un medicamento, en la economía para determinar cuáles productos son los más consumidos, en la educación para determinar cuántas personas están estudiando en tu país. En resumen, en diferentes ámbitos y situaciones en las que es necesario interpretar una gran cantidad de información.

Estadística descriptiva: se refiere a los procedimientos para la recolección, organización, resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata, en general, de describir las características fundamentales de los datos y para ellos se suelen usar indicadores, gráficos y tablas. ¿Para qué sirve la estadística descriptiva para qué sirve? Poseemos la capacidad de organizar y sintetizar la variabilidad en grupos tangibles. En resumen, se trata de describir y estructurar la inevitable variabilidad entre las observaciones inevitable. Esto será posible mediante el uso de herramientas como gráficos, promedios, rangos, gráficos de tablas, correlaciones, entre otras. Todos estos recursos nos permitirán llevar a cabo la organización de los datos.

Estadística inferencial: se trata de un paso más allá de una simple descripción. Se refiere a los métodos utilizados para hacer predicciones, generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados, teniendo en cuenta el nivel de incertidumbre existente. La estadística inferencial se divide en dos categorías distintivas: estadística paramétrica y no paramétrica.Estadística paramétrica: la estadística paramétrica se fundamenta en supuestos de distribución de la población que tienden a ser normales. En consecuencia, será más preciso y confiable, ya que permitirá que nuestra hipótesis sea aceptada o rechazada. Es fundamental tener en cuenta que las fórmulas empleadas son concebidas para una población que posea una distribución uniforme. Esta es una de las particularidades de la estadística paramétrica más significativas.Estadística no paramétrica: las pruebas que carecen de una distribución de probabilidad para los datos, requieren de mayores supuestos. Por lo general, tienen resultados estadísticos que solo proceden de procedimientos de recuento y distribución. Por consiguiente, su interpretación es más sencilla.

Alcance y propósito

En función de su alcance: Descriptiva: asimismo, se conoce como deductiva, la cual representa ciertos atributos del conjunto de datos a través de tablas o gráficos.Inferencial: asimismo, conocida como analítica o inductiva, se enfoca en aplicar el comportamiento de un conjunto de datos y identificar las causas.En función de su propósito:Aplicada: se emplea la estadística descriptiva y la inferencial para resolver situaciones reales de cualquier ámbito del conocimiento humano.Matemática: existen elementos de lógica, teoría de conjuntos, álgebra centrada en teoremas y demostraciones formales.

La estadística constituye una herramienta fundamental en el ámbito de las ciencias sociales, puesto que posibilita la comprensión de la sociedad y el cambio social, lo cual resulta crucial para la investigación social. La estadística es fundamental en las ciencias sociales debido a las siguientes razones:.- Permite cuantificar la realidad y analizarla..- Ayuda a comprender la sociedad y el cambio social..- Es una herramienta indispensable para medir fenómenos sociales, seleccionar muestras y analizar datos.- Permite encontrar regularidades en las investigaciones sobre procesos sociales..- Es un estándar para juzgar la calidad de muchos trabajos y proyectos investigativos..- Permite deducir significados precisos o previsiones para el futuro.Se aplica la estadística en las ciencias sociales para: Recopilar datos, estructurar los datos, examinar las series de datos, presentar resultados y formular conclusiones.

El término probabilidad se deriva de lo probable, es decir, de aquello que es más probable que ocurra, y se entiende como el mayor o menor grado de posibilidad de que un evento aleatorio ocurra, expresado en una cifra entre 1 (posibilidad total) y 0 (imposibilidad absoluta), o bien en porcentajes entre el 100% o el 0%, respectivamente. Se suele establecer la frecuencia con la que ocurre un suceso (en experimentos aleatorios bajo condiciones estables), y se realizan cálculos teóricos para obtener la probabilidad de un suceso.En consecuencia, se sigue los principios establecidos por la Teoría de la probabilidad, una disciplina de las matemáticas dedicada al estudio de la probabilidad. Esta disciplina es utilizada extensamente por otras ciencias naturales y sociales como disciplina auxiliar, ya que les permite gestionar escenarios posibles en función de generalizaciones.

Cualitativas: Se trata de aquellos en los que los resultados obtenidos no son valores numéricos. Por ejemplo, el color del cabello, el tipo de atuendo preferido, el lugar de entretenimiento, etc.

Cuantitativas: aquellas cuyo resultado es un número. A su vez, las hay de dos tipos:.- Cuantitativas discretas: cuando se adoptan valores aislados. Por ejemplo, número de amigos de tu familia, número de veces que vas al cine al mes, número de coches que posee tu familia..- Cuantitativas continuas: cuando, entre dos valores distintos, se pueden establecer valores intermedios. En otras palabras, se procede a tomar todos los valores de un intervalo específico. Por ejemplo, el peso de las personas, el nivel del mar en el que se encuentra tu ciudad, así como la medida del perímetro torácico.

Tipos de medición:

.- La escala nominal: Los datos nominales son datos que no tienen un orden y los datos dicotómicos sólo pueden tener dos valores posibles, como vivo o muerto, siendo el nivel de medición más bajo. Se utilizan números u otros símbolos para clasificar objetos, personas o características de forma sencilla, como número de ficha clínica o número en camisetas de fútbol. La operación consiste en dividir una clase en subclases mutuamente excluyentes en una escala nominal, donde la única relación es de equivalencia, simbolizada por = o ≠. En estas escalas, se aplica la transformación "uno a uno" o "simétrica". Las estadísticas descriptivas válidas incluyen el modo y las frecuencias. Para probar hipótesis sobre la distribución de casos en las categorías, se pueden usar pruebas como el chi cuadrado o la prueba exacta de Fisher. La asociación más común para los datos nominales es el coeficiente C de contingencia..- Escala ordinal o de rangos: Los datos ordinales presentan al menos tres valores posibles y un número total limitado. Los objetos en una categoría tienen una conexión entre ellos y se distinguen de los objetos en otras categorías. Algunas relaciones personales típicas son: mayor, más alto, más difícil, más enfermo, menos grave. La escala ordinal se define según la naturaleza de la relación que representa. La principal diferencia con una escala nominal es la inclusión de la relación entre la mayoría (>) o la mayoría (<) a la equivalencia ( = ). Cualquier cambio que no altere el orden de las clases es aceptable. La mediana es la medida de tendencia central más precisa, ya que no se ve afectada por cambios en los puntajes ni en el número total de datos. La escala ordinal permite utilizar diversas pruebas estadísticas conocidas como "estadísticas ordinales o de rango" o "no paramétricas", aunque los puntajes deben proceder de una distribución continua.

.- La escala de intervalo: Las escalas de intervalo comprenden datos continuos o discretos con una gran cantidad de valores posibles. Estas escalas tienen distancias entre cualquier par de números con una dimensión conocida y constante, lo que facilita identificar la magnitud de los intervalos con precisión. Tienen una unidad de medida común que asigna un número real a todos los pares de objetos en el conjunto ordenado. Aunque el punto cero y la unidad de medida son arbitrarios, la razón entre dos intervalos es independiente de ellos. La temperatura se mide en una escala de intervalo, como las escalas Fahrenheit y Celsius, que aunque tienen un cero arbitrario, contienen la misma información debido a su conexión lineal. Las operaciones en una escala de intervalo son similares a la aritmética, permitiendo identificar la equivalencia y el orden, así como las razones de cada intervalo. En las pruebas paramétricas se emplea toda la información de la escala de intervalo, mientras que las pruebas no paramétricas restringen la potencia del análisis al no considerar toda la información disponible..- Escala de razón: Una escala de intervalos tiene un cero real en su origen, donde la relación entre dos puntos es independiente de la unidad de medida. En esta escala se pueden medir la masa, el peso, la distancia y el tiempo. Por ejemplo, la relación de peso entre dos objetos en gramos u onzas es constante. Estas escalas requieren que las relaciones operacionales sean factibles, como la equivalencia y la relación entre intervalos conocidos. Los números asociados a esta escala son verdaderos, al igual que el cero. El orden de las escalas indica la cantidad de información que contienen. Se puede transformar la información de un nivel superior a uno inferior, pero no al revés. Al re-escalar a un nivel inferior se pierde información y se aumenta el riesgo de error tipo II, lo que reduce la potencia estadística. Por lo tanto, es importante evitar re-escalar a un nivel inferior, como transformar variables continuas en categóricas. Esto puede dificultar encontrar diferencias reales. Es fundamental mantener la integridad de la información al re-escalar a niveles inferiores para evitar errores estadísticos.

Una muestra estadística es un subconjunto representativo de una población, utilizado para evaluación y estudio. Se selecciona idealmente al azar para garantizar la representatividad. La lógica detrás de tomar una muestra es poder estudiar un grupo grande a través de porciones más pequeñas proporcionales. Por ejemplo, al estudiar los millones de electores de un país, se toma una muestra de unos pocos cientos de personas para reflejar las opiniones políticas de la población entera. Es crucial que la muestra sea aleatoria para evitar sesgos y garantizar objetividad.El proceso de obtención de una muestra varía según distintas técnicas estadísticas, con el objetivo de obtener aproximaciones válidas al universo estadístico. Una muestra sesgada puede llevar a conclusiones menos fidedignas y útiles. Es importante recordar que cada muestra forma parte de una población, por lo que si se tienen varias poblaciones, se necesitarán varias muestras. El muestreo es común en disciplinas como la demografía, la biología o la política.

Muestra estadística

Población estadística

Una población estadística es el conjunto de elementos de interés para un experimento, estudio o consideración. Puede estar conformada por individuos, animales, fenómenos o eventos. Todas las formas de estudio estadístico buscan proporcionar información sobre una población real o hipotética, como el total de votantes de un país o la cantidad de veces que lanzamos una moneda al aire. La población estadística representa el universo completo de elementos a considerar, a diferencia de una muestra estadística que es una porción más pequeña y manejable de la población. Las muestras se estudian para obtener conclusiones sobre poblaciones que sería imposible analizar detalladamente. Por ejemplo, si hay un frasco con 50 monedas de cinco céntimos y 50 de diez céntimos, la población estadística será de 100 monedas. Al sacar una muestra de este frasco, se puede obtener información relevante sobre el conjunto total de monedas.

La recopilación de datos resulta esencial para llevar a cabo un análisis estadístico, ya que se requiere para el procesamiento y interpretación de la información. Los datos pueden ser cualitativos, tales como la raza o la opinión, o cuantitativos, tales como la talla o el nivel de ingresos. Se pueden obtener de múltiples fuentes, tales como la bibliografía o las bases de datos públicas. Por ejemplo, un periodista puede obtener información sobre el presupuesto público en el portal de transparencia del gobierno, por ejemplo, en el portal de transparencia del gobierno. Se requiere diferenciar entre ambos tipos de datos, ya que los cuantitativos son aquellos numéricos y medibles, mientras que los cualitativos se refieren a características como el género o la profesión.Técnicas de recolección de datos:.- Entrevista: La encuesta se basa en formular una serie de preguntas a los participantes del estudio a los participantes. Las interrogantes pueden ser abiertas o cerradas. En el primer caso, se persigue que el entrevistado profundice en un tema particular, tales como su estado de ánimo durante su primera semana de trabajo. Por el contrario, las preguntas cerradas ofrecen respuestas limitadas, como cuando un servicio al cliente pregunta sobre el nivel de satisfacción, como cuando un servicio al cliente pregunta sobre el nivel de satisfacción. Es fundamental considerar que la entrevista puede ser llevada a cabo tanto de manera presencial como de manera telefónica..- Observación: El investigador se encarga del trabajo de espectador sobre el sujeto de estudio. Esto, con el objetivo de identificar sus características. Consideremos, por ejemplo, el caso de una persona que lleva a cabo un análisis acerca de una especie de ave. Por lo tanto, dedica varias horas al día a observar la forma en la que interactúan los animales de dicha especie, así como su relación con el medio en el que habitan..- Encuestas: Se trata de una serie de cuestiones que se plantean a un grupo de individuos. A diferencia de las entrevistas, no se requiere una interacción amplia entre el entrevistador y el entrevistado. Incluso, se puede llevar a cabo la encuesta a través de correo electrónico o mediante un sistema informático. Al igual que la entrevista, se pueden presentar preguntas abiertas y cerradas..- Focus Group: Se trata de una sesión grupal en la que se recopila información acerca de un asunto específico, tales como un nuevo producto que pretende lanzar una compañía. Se trata de una técnica muy usada en los estudios de mercado.

Tablas

Tabla de frecuencia: Una tabla de frecuencias exhibe de manera ordenada un conjunto de datos estadísticos, asignando a cada uno de ellos una frecuencia que, en pocas palabras, es el momento en que se repite un número o dato.Tabla de frecuencia relativa: Se refiere a las ocasiones en las que se repite un número en un conjunto de datos, no obstante, se expresa en porcentajes (%).¿Cómo construir una tabla de frecuencias? Vamos a utilizar como ejemplo un salón de clases como ejemplo, Imagina que eres profesor o profesora de biología de 20 estudiantes y posees las notas finales del semestre, ya que tienes las notas finales del semestre.Paso 1: Reúne los datos. Paso 2: Desarrolla una nueva tabla. En la columna inicial, se ubican las puntuaciones de 1 a 10, de menor a mayor. En la segunda columna, escribe la cantidad de repeticiones de cada nota y denomina a dichos datos con frecuencia absoluta.Paso 3: A continuación se encuentra una tabla de frecuencias simplificada, no obstante, es factible agregar una columna más para calcular la frecuencia absoluta acumulada. Los valores se obtienen al sumar los datos en diagonal. Por ejemplo, el primer número siempre será idéntico al primer dato de la frecuencia absoluta, en este caso es cero. A continuación, para obtener el segundo dato, necesita sumar el cero con el dos, que es el segundo número de la frecuencia absoluta y justamente, el que está ubicado de forma diagonal, para obtener el segundo dato. Luego: 0 + 2 = 2.Paso 4: Continúa sumando los números en diagonal. En la actualidad, se presenta el turno de 2 + 1 = 3. Continua hasta que llene toda la columna.Paso 5: Una forma de confirmar que la suma es correcta es obteniendo como número final la cantidad de datos que posee. En este caso, sería igual a 20 debido a que son las calificaciones de 20 estudiantes.

Graficas:

.- Grafico de barras: Un gráfico de barras es una técnica de representación gráfica de datos numéricos mediante rectángulos verticales o horizontales, conocidos como barras. El tamaño de cada barra se ajusta de forma adecuada al valor que representa. tipos de Los gráficos proporcionan una comparación visual de cantidades o frecuencias, lo cual facilita la interpretación de los datos..- Grafico circular: Una representación de pastel o gráfica circular es un tipo de representación para el análisis de datos estadísticos. Se trata de un disco dividido en sectores, cuyas áreas son proporcionales a los porcentajes de los diferentes componentes de la población estadística. Cada valor del carácter estudiado pertenece a un sector. Las medidas de los ángulos de los sectores son proporcionales a los números representados (o a las frecuencias asociadas) de los ángulos de los sectores. La representación de números negativos es imposible mediante este tipo de diagrama..- Polígono de frecuencia: Un polígono de frecuencias es una herramienta gráfica que se usa a partir de un histograma de frecuencia (es decir, otro tipo de gráfico que expresa las frecuencias mediante columnas verticales) Se unen con una línea los diferentes puntos medios de las columnas del histograma con una línea, sin dejar espacio entre una y otra, lo que permitirá una forma geométrica o polígono. Esta herramienta gráfica permite representar variables cuantitativas o distribuciones diferentes mediante esta herramienta gráfica, lo cual tradicionalmente no hace un histograma, de un modo rápido y sencillo. Además, se caracteriza por ser apreciable a simple vista..- Diagrama de frecuencia acumulada: se utiliza para la toma de decisiones respecto a la acumulación de presencia de determinado fenómeno. .- Tabla de contingencia: Una tabla de contingencia es una herramienta que se utiliza en la rama de la estadística, que consiste en crear al menos dos filas y dos columnas para representar datos categóricos en términos de conteos de frecuencia. Esta herramienta, que también se le conoce como tabla cruzada o como tabla de dos vías, tiene como objetivo representar, en un resumen, la relación entre diferentes variables categóricas. La tabla de contingencia es una de las herramientas analíticas más útiles y un pilar fundamental en la industria de la investigación de mercados.