Conceptos básicos de la estadística en las Ciencias Sociales

Estadística en las Ciencias Sociales

Conceptos Básicos

Tipos de Estadística

Probabilidad

Ejemplos

Importancia en las Ciencias Sociales

Conceptos básicos

Recolección de datos

Encuestas

Estadística

Variables

Tipos de medicion

Población y muestra

Tipos x alcance

Tipos x función

Frecuencias

Tipos

Descriptiva

Inferencial

Toma de decisiones

Análisis de fenómenos sociales

Predicción de tendencias

Estudios de mercado

Gráficos

Datos demográficos

Tablas de frecuencias

Ejemplo: la pulsión de vida (Eros) y la pulsión de muerte (Thanatos).

Recolección de datos: Proceso de obtener información sobre las variables de interés. Puede realizarse mediante encuestas, entrevistas, observaciones, experimentos, entre otros métodos.

Estudios de mercado: Análisis de datos sobre consumidores para entender sus necesidades y comportamientos de compra.

Estadística: Rama de las matemáticas que se ocupa de la recolección, análisis, interpretación, presentación y organización de datos. Su objetivo principal es describir los fenómenos que ocurren en el mundo y hacer predicciones basadas en datos.

Estadística Descriptiva: Se encarga de describir y resumir las características de un conjunto de datos mediante medidas como la media, mediana, moda, y gráficos como histogramas y diagramas de dispersión.

Distribución de frecuencias: Representación que muestra cuántas veces ocurren los valores de una variable en un conjunto de datos. Tablas de frecuencias: Organizan los datos en categorías y muestra el número de ocurrencias de cada categoría. Tablas de frecuencias relativas: Muestran la proporción o porcentaje de cada categoría en relación al total de datos.

Frecuencia Acumulada: Suma acumulativa de las frecuencias hasta un cierto valor. Frecuencia Relativa: Proporción o porcentaje de ocurrencias de un valor específico en relación al total de datos.

Estadística Inferencial: Se utiliza para hacer generalizaciones o inferencias sobre una población basándose en una muestra de datos. Incluye la estimación de parámetros y la realización de pruebas de hipótesis.

Toma de decisiones basadas en datos: Ayuda a tomar decisiones informadas sobre políticas públicas, intervenciones sociales, y estudios académicos.

Análisis de fenómenos sociales: Permite entender patrones y tendencias en fenómenos como la pobreza, educación, salud, y comportamiento humano.

Predicción de tendencias: Utiliza datos históricos para proyectar futuros comportamientos y necesidades en la sociedad.

Gráfico de frecuencias: Representación gráfica de la distribución de frecuencias.

Gráfico circular: También conocido como gráfico de pastel, representa las frecuencias relativas en forma de sectores de un círculo.

Encuestas de opinión pública: Recolección de datos sobre las actitudes y percepciones de la población sobre temas específicos.

Ejemplo: la pulsión de vida (Eros) y la pulsión de muerte (Thanatos).

Análisis de datos demográficos: Estudio de la composición y cambios en la población, como la edad, género, etnia, etc.

Polígono de frecuencias: Gráfico lineal que conecta los puntos centrales de las barras en un histograma, mostrando la tendencia de los datos.

Gráfico de barras: Representa datos categóricos mediante barras, donde la longitud de cada barra es proporcional a la frecuencia de la categoría.

Tablas de contingencia: Tabla que muestra la distribución conjunta de dos o más variables categóricas, permitiendo analizar la relación entre ellas.

Tipos de Variables

Cualitativas: Variables que describen cualidades o categorías.Nominales: Variables que representan categorías sin un orden intrínseco (por ejemplo, color de ojos).Ordinales: Variables que representan categorías con un orden intrínseco (por ejemplo, niveles de educación).Cuantitativas: Variables que representan cantidades numéricas.Discretas: Variables que toman valores finitos o contables (por ejemplo, número de hijos).Continuas: Variables que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango (por ejemplo, altura, peso).

Predictiva: Utiliza datos existentes para predecir futuros eventos o comportamientos.Analítica: Se centra en comprender y explicar relaciones entre variables mediante modelos estadísticos.

Tipos de estadística en función de su propósito

Descriptiva: Se enfoca en describir los datos recopilados mediante gráficos, tablas, y medidas de resumen.Inferencial: Permite hacer generalizaciones y predicciones sobre una población basándose en una muestra.

Tipos de estadística en función de su alcance

Población: Conjunto total de elementos que se estudian (por ejemplo, todos los estudiantes de una universidad).Muestra: Subconjunto de la población seleccionado para el estudio, que debe ser representativo de la población (por ejemplo, un grupo de 100 estudiantes seleccionados al azar de una universidad).

¿Qué es población y muestra en estadística?

Tipos de medición en estadística

Escala Nominal: Clasificación de datos en categorías sin un orden específico (por ejemplo, género, tipo de sangre).Escala Ordinal: Clasificación de datos en categorías que siguen un orden lógico (por ejemplo, clasificación de un producto como bueno, regular o malo).Escala de Intervalo: Medición en la que la distancia entre valores es significativa, pero no existe un cero absoluto (por ejemplo, temperatura en grados Celsius).Escala de Razón: Medición en la que existe un cero absoluto, permitiendo comparaciones proporcionales (por ejemplo, peso, altura).

Probabilidad: Rama de la matemática que estudia la posibilidad de que ocurra un evento. En estadística, se utiliza para hacer inferencias sobre una población basándose en una muestra de datos.

Probabilidad: Rama de la matemática que estudia la posibilidad de que ocurra un evento. En estadística, se utiliza para hacer inferencias sobre una población basándose en una muestra de datos.