Conceptos básicos de la estadística en las ciencias sociales

Conceptos básicos de la estadística en las ciencias sociales

¿Qué es la estadística?

Importancia de la estadística en las ciencias sociales

¿Qué es la probabilidad?

¿Cuáles son los tipos de variables?

¿Qué es población y muestra en estadística?

Distribución de frecuencias

Tipos de estadística en función de su propósito

Tipos de gráficos

¿Cuáles son los tipos de estadística?

¿Cuáles son los tipos de medición en estadística?

Tipos de estadística en función de su alcance

Recolección de datos

Tipos de frecuencias

Diagrama de frecuencia acumulada

Tablas de contingencia

Ejemplos de la estadística

Pulsa sobre cada forma para desplegar la información

La estadística se define como una disciplina, basada en determinadas metodologías y conceptos que consiste en producir, analizar, procesar, interpretar y presentar series de datos con el fin de tomar decisiones efectivas y pertinentes

La estadística la podemos clasificar en dos tipos:

• La estadística descriptiva que abarca las formas de organizar y presentar los datos con el proósito de informar.

• La estadística inferencial que abarca las formas de establecer un atributo de uan población a partir de la información de una muestra de la misma

La estadística se define como una disciplina, basada en determinadas metodologías y conceptos que consiste en producir, analizar, procesar, interpretar y presentar series de datos con el fin de tomar decisiones efectivas y pertinentes

La estadística la podemos clasificar en dos tipos:

• La estadística descriptiva que abarca las formas de organizar y presentar los datos con el proósito de informar.

• La estadística inferencial que abarca las formas de establecer un atributo de uan población a partir de la información de una muestra de la misma

La estadística como método de análisis en las ciencias sociales juegan un pepel muy importante, pues nos permite a través de sus estudios ubicar, clasificar, interpretar, escoger, distinguir, etc., una cantidad de elementos para la observación y análisis de los hechos. La idea se centra en buscar los mecanismos idóneos para elaborar la teoría que nos permita interpretar los hechos desde las misnas ciencias sociales, el fondo del asunto se encuentra en conseguir la forma de elaborar ciencia desde las mismas ciencias sociales sin necesidad de utilizar las ciencias naturales

La estadística como método de análisis en las ciencias sociales juegan un pepel muy importante, pues nos permite a través de sus estudios ubicar, clasificar, interpretar, escoger, distinguir, etc., una cantidad de elementos para la observación y análisis de los hechos. La idea se centra en buscar los mecanismos idóneos para elaborar la teoría que nos permita interpretar los hechos desde las misnas ciencias sociales, el fondo del asunto se encuentra en conseguir la forma de elaborar ciencia desde las mismas ciencias sociales sin necesidad de utilizar las ciencias naturales

La probabilidad es el cálculo matemático que evalúa las posibilidades que existen de que una cosa suceda. La probabilidad va de cero (imposibilidad de ocurrencia) a uno (total de certeza de ocurrencia).Normalmente se expresa como porcentaje.

La probabilidad es el cálculo matemático que evalúa las posibilidades que existen de que una cosa suceda. La probabilidad va de cero (imposibilidad de ocurrencia) a uno (total de certeza de ocurrencia).Normalmente se expresa como porcentaje.

Hay dos tipos de variables que se utilizan en el análisis e interpretación de datos:

• Variables cualitativas: son características de un individuo u objeto que no son medibles como por ejemplo, el color de ojos, el color de cabello, el género, el estado civil, la marca de un producto, etc.
• Variables cuantitativas: son aquellas características de un objeto o individuo que se pueden expresar en números como por ejemplo, la edad, la estatura, el peso, la presión, la humedad, etc. A su vez las variables cuantitativas se dividen en:

1. Variables discretas: son aquellas que no aceptan un valor entre dos números consecutivos, poe ejemplo: si tienes los datos 1, 2, 3 y 5; entre el 3 y 4 no puede aparecer el 3.48 porque del 3 salta directamente al 4. Las variables discretas son resultado de un conteo y no permiten números decimales.
2. Variables continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor entre dos intervalos o números. Por ejemplo, si necesitas escribir la estatura de un grupo de niños, seguramente no podrás escribir 1 y 2 pero si las variables 1.55, 1.62 y 1.72 porque la altura suele expresarse de esa manera.

Hay dos tipos de variables que se utilizan en el análisis e interpretación de datos:

• Variables cualitativas: son características de un individuo u objeto que no son medibles como por ejemplo, el color de ojos, el color de cabello, el género, el estado civil, la marca de un producto, etc.
• Variables cuantitativas: son aquellas características de un objeto o individuo que se pueden expresar en números como por ejemplo, la edad, la estatura, el peso, la presión, la humedad, etc. A su vez las variables cuantitativas se dividen en:

1. Variables discretas: son aquellas que no aceptan un valor entre dos números consecutivos, poe ejemplo: si tienes los datos 1, 2, 3 y 5; entre el 3 y 4 no puede aparecer el 3.48 porque del 3 salta directamente al 4. Las variables discretas son resultado de un conteo y no permiten números decimales.
2. Variables continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor entre dos intervalos o números. Por ejemplo, si necesitas escribir la estatura de un grupo de niños, seguramente no podrás escribir 1 y 2 pero si las variables 1.55, 1.62 y 1.72 porque la altura suele expresarse de esa manera.

La medición puede definirse como la asignación de números a objetosy eventos de acuerdo a ciertas reglas según Stevens (1946).Siguiendo a Stevens (1946), las escalas de medición se clasifican en cuatro grupos:

• Escala nominal: Es aquella que usa los números como identificadores o nombres, se establece de forma totalmente arbitraria y solamente sirve para distinguir una categoria.
• Escala ordinal: Surge a partir de la operación de ordenamiento, en esta se habla de primero, segundo, tercero, etc., tiene las propiedades de de identidad y magnitud; los números representan una cualidad que se esta midiendo y expresan si una observación tiene más de la cualidad que se está midiendo que otra. La distancia entre puntos de la escala no es constante.
• Escala de intervalos: Representa magnitudes, con la propiedad de igualdad de la distancia entre puntos de escala de la misma amplitud, es decir, la proporción entre cada categoría es constante.
• Escala de razón: Corresponde al nivel de medición más completo, tiene las mismas propiedades de la escala de intervalos, y además posee el cero absoluto que indica la carencia total de la magnitud que se está midiendo.

La medición puede definirse como la asignación de números a objetosy eventos de acuerdo a ciertas reglas según Stevens (1946).Siguiendo a Stevens (1946), las escalas de medición se clasifican en cuatro grupos:

• Escala nominal: Es aquella que usa los números como identificadores o nombres, se establece de forma totalmente arbitraria y solamente sirve para distinguir una categoria.
• Escala ordinal: Surge a partir de la operación de ordenamiento, en esta se habla de primero, segundo, tercero, etc., tiene las propiedades de de identidad y magnitud; los números representan una cualidad que se esta midiendo y expresan si una observación tiene más de la cualidad que se está midiendo que otra. La distancia entre puntos de la escala no es constante.
• Escala de intervalos: Representa magnitudes, con la propiedad de igualdad de la distancia entre puntos de escala de la misma amplitud, es decir, la proporción entre cada categoría es constante.
• Escala de razón: Corresponde al nivel de medición más completo, tiene las mismas propiedades de la escala de intervalos, y además posee el cero absoluto que indica la carencia total de la magnitud que se está midiendo.

Población: Es el conjunto de elementos que reúnen ciertas características que se quieren estudiar.Muestra: Es una selección o porción de la población para extraer la información necesaria para el estudio.

Población: Es el conjunto de elementos que reúnen ciertas características que se quieren estudiar.Muestra: Es una selección o porción de la población para extraer la información necesaria para el estudio.

Hay dos tipos de estadística en función de su alcance:

• Estadística descriptiva: Ayuda a organizar una gran cantidad de datos a través de métodos, tablas y gráficos que permiten presentar los resultados de forma ordenada, todo con la finalidad de comparación, análisis y comunicación sin llegar a conclusiones genéricas, es también conocida como deductiva.
• Estadística inferencial: Se encarga de realizar conclusiones y deducciones a partir de una muestra de datos, es útil cuando se necesita tomar decisiones o establecer cual es la tendencia en un grupo de información. Tambien denominada como analítica o inductiva.

Hay dos tipos de estadística en función de su alcance:

• Estadística descriptiva: Ayuda a organizar una gran cantidad de datos a través de métodos, tablas y gráficos que permiten presentar los resultados de forma ordenada, todo con la finalidad de comparación, análisis y comunicación sin llegar a conclusiones genéricas, es también conocida como deductiva.
• Estadística inferencial: Se encarga de realizar conclusiones y deducciones a partir de una muestra de datos, es útil cuando se necesita tomar decisiones o establecer cual es la tendencia en un grupo de información. Tambien denominada como analítica o inductiva.

• Estadística aplicada: Emplea la estadística descriptiva y la inferencial para resover situaciones reales en cualquier campo del conocimiento humano.

• Estadística matemática: Combina elementos de lógica, teoría de conjuntos, álgebra enfocada en teoremas y demostraciones formales, pero son temas ajenos a este tema.

• Estadística aplicada: Emplea la estadística descriptiva y la inferencial para resover situaciones reales en cualquier campo del conocimiento humano.

• Estadística matemática: Combina elementos de lógica, teoría de conjuntos, álgebra enfocada en teoremas y demostraciones formales, pero son temas ajenos a este tema.

De acuerdo con el doctor Luis Eduardo Falcón Morales, citado por Flores (2023), la recolección de datos es el proceso de recabar información acerca de los procesos sobre los cuales están generando estos datos, es decir, es el proceso de búsqueda, recolección y medición de datos de diferentes fuentes para obtener información que pueda ser evaluada y de esta manera tomar mejores decisiones.

De acuerdo con el doctor Luis Eduardo Falcón Morales, citado por Flores (2023), la recolección de datos es el proceso de recabar información acerca de los procesos sobre los cuales están generando estos datos, es decir, es el proceso de búsqueda, recolección y medición de datos de diferentes fuentes para obtener información que pueda ser evaluada y de esta manera tomar mejores decisiones.

La distribución de frecuencias es un método para clasificar y organizar datos en grupos excluyentes, facilitando su análisis y comprensión, es decir, si un dato pertenece a un grupo no puede pertenecer a otro.Se puede llevar a cabo a través de dos medios:

• Tablas:
• Gráficos:

La distribución de frecuencias es un método para clasificar y organizar datos en grupos excluyentes, facilitando su análisis y comprensión, es decir, si un dato pertenece a un grupo no puede pertenecer a otro.Se puede llevar a cabo a través de dos medios:

• Tablas:
• Gráficos:

Tablas: se agrupan datos cualitativos excluyentes o sea que no pueden pertenecer a dos categorias de forma simultánea y deberá incluir todos los datos recolectados. También se le conoce como tabla resumen. En ocasiones, es conveniente mostrar información relativa, es decir, un valor en función de otro a manera de porcentaje. Para realizarla de manera correcta se requiere organizar los datos en clases, grupos de datos que reflejan un rango de valores al que se le denomina intervalo de clase, cada dato deberá incluirse en una clase y debe estar dentro de alguna clase. Los tipos de distribución de frecuencia son:

• Frecuencia absoluta (fi): es la cantidad de observaciones que pertenecen a cada grupo.
• Frecuencia relativa (hi): es la proporción que representa fi en el total de datos observados
• Frecuencia absoluta acumulada (Fi): es la suma o acumulación de frecuencias.
• Frecuencia relativa acumulada (Hi): es el resultado de sumar las frecuencias relativas

Gráficos: Existen varios tipos:

• Gráfico de barras que es la más común para presentar la información por su practicidad, también se le conoce como histograma.
• Gráfico circular o de pastel que se emplea comunmente para mostrar la proporción de la frecuencia.
• Polígono de frecuencias es similar al histograma pero con puntos
• Diagrama de frecuencia acumulada que se utiliza para la toma de decisiones respecto a la acumulación de presencia de determinado fenómeno.

Tablas: se agrupan datos cualitativos excluyentes o sea que no pueden pertenecer a dos categorias de forma simultánea y deberá incluir todos los datos recolectados. También se le conoce como tabla resumen. En ocasiones, es conveniente mostrar información relativa, es decir, un valor en función de otro a manera de porcentaje. Para realizarla de manera correcta se requiere organizar los datos en clases, grupos de datos que reflejan un rango de valores al que se le denomina intervalo de clase, cada dato deberá incluirse en una clase y debe estar dentro de alguna clase. Los tipos de distribución de frecuencia son:

• Frecuencia absoluta (fi): es la cantidad de observaciones que pertenecen a cada grupo.
• Frecuencia relativa (hi): es la proporción que representa fi en el total de datos observados
• Frecuencia absoluta acumulada (Fi): es la suma o acumulación de frecuencias.
• Frecuencia relativa acumulada (Hi): es el resultado de sumar las frecuencias relativas

Gráficos: Existen varios tipos:

• Gráfico de barras que es la más común para presentar la información por su practicidad, también se le conoce como histograma.
• Gráfico circular o de pastel que se emplea comunmente para mostrar la proporción de la frecuencia.
• Polígono de frecuencias es similar al histograma pero con puntos
• Diagrama de frecuencia acumulada que se utiliza para la toma de decisiones respecto a la acumulación de presencia de determinado fenómeno.

Diagrama de frecuencia acumulada: Se utiliza para la toma de decisiones respecto a la acumulación de presencia de detrminado fenómeno.

Diagrama de frecuencia acumulada: Se utiliza para la toma de decisiones respecto a la acumulación de presencia de detrminado fenómeno.

Las tablas de contingencia son utilizadas principalmente para resumir datos categóricos, dentro de ella se van a encontrar las frecuencias observadas entre dos variables de interés. El término de tablas de contingencia fue introducido por Pearson en 1904.El interés de estudio de las tablas de contingencia se centra en saber si hay asociación entre dos variables.

Las tablas de contingencia son utilizadas principalmente para resumir datos categóricos, dentro de ella se van a encontrar las frecuencias observadas entre dos variables de interés. El término de tablas de contingencia fue introducido por Pearson en 1904.El interés de estudio de las tablas de contingencia se centra en saber si hay asociación entre dos variables.

Ejemplos de la estadística en las ciencias socialesLas estadísticas en las ciencias sociales nos son de gran utilidad para tener claros ciertos datos y poder actuar al respecto por ejemplo:

• ¿A qué edad inicia el consumo de alcohol?
• ¿Cuál es el porcentaje de niños que lo consumen?
• ¿Cuántos de esos niños asisten a la escuela?

Otro ejemplo sería:

• ¿A qué edad inicia la vida sexual de los adolescentes?
• ¿Cuántos embarazos hay en ese rango de edad?
• ¿Cuántos de esas niñas abandonan la escuela?

Y as´podemos ennumerar una infinidad de ejemplos para lo que nos es útil la estadística.

Ejemplos de la estadística en las ciencias socialesLas estadísticas en las ciencias sociales nos son de gran utilidad para tener claros ciertos datos y poder actuar al respecto por ejemplo:

• ¿A qué edad inicia el consumo de alcohol?
• ¿Cuál es el porcentaje de niños que lo consumen?
• ¿Cuántos de esos niños asisten a la escuela?

Otro ejemplo sería:

• ¿A qué edad inicia la vida sexual de los adolescentes?
• ¿Cuántos embarazos hay en ese rango de edad?
• ¿Cuántos de esas niñas abandonan la escuela?

Y as´podemos ennumerar una infinidad de ejemplos para lo que nos es útil la estadística.