Conceptos Básicos de la Estadística en las Ciencias Sociales

¿Que es la probabilidad?

cuales son los tipos de variables

¿Cuales son los tipos de medicion en estadistica?

Tipos de estadistica en funcion de su alcance

Graficos

Recoleccion de datos

¿Que es poblacion y muestra en estadistica?

¿Que es la estadística?

conceptos basicos de la estadistica en las ciencias sociales

Arias, P. N. (07 de febrero de 2024). Estadística:¿Que es y para que sirve? Tipos y ejemplos. Obtenido de econopedia: https://economipedia.com/definiciones/estadistica.html Equipo editorial de Indeed. (20 de junio de 2023). Ramas de la estadistica: especialidades y objetivos. Obtenido de Indeed Orientacion Profesional: https://www.indeed.com/orientacion-profesional/desarrollo-profesional/ramas-estadistica Etecé, E. E. (23 de Octubre de 2022). Probabilidad. Obtenido de Concepto: https://concepto.de/probabilidad/ GCFGlobal. (2024). ¿Que es una tabla de frecuencias? Obtenido de GCFGlobal Creating Opportunities fot a better life: https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-un-grafico-de-barras/1/ GCFGLobal. (2024). Estadisticas basicas-Variables estadisticas. Obtenido de GCFGLobal: https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/variables-estadisticas/1/ Ochoa, S. C. (19 de 09 de 2018). Estadistica tipos de variables Escalas de medida. Obtenido de Toma de Decisiones Clinicas Basadas en Pruebas Cientificas Evidencias en pediatria : https://evidenciasenpediatria.es/articulo/7307/estadistica-tipos-de-variables-escalas-de-medida Parra, A. (2024). ¿Que es la recoleccion de datos y como realizarla? Obtenido de PQuestionPro: https://www.questionpro.com/blog/es/recoleccion-de-datos-para-investigacion/#:~:text=El%20cuestionario%20para%20la%20recolecci%C3%B3n,los%20objetivos%20de%20su%20investigaci%C3%B3n. R.Ojeda, D. (s.f.). Las estadisticas y las ciencias sociales(Algunas ideas sueltas). Obtenido de Universidad de carabobo: http://servicio.bc.uc.edu.ve/educacion/revista/a3n6/3-6-15.pdf Velázquez, A. (2024). ¿cual es la diferencia entre poblacion y muestra? Obtenido de PQuestionPro: https://www.questionpro.com/blog/es/diferencia-entre-poblacion-y-muestra/#:~:text=Los%20datos%20de%20poblaci%C3%B3n%20son,esto%20no%20siempre%20es%20posible. Westreicher, G. (24 de junio de 2024). Distribucion de las frcuencias: ¿Que es y por que es importante en la estadistica? Obtenido de economipedia: https://economipedia.com/definiciones/distribucion-de-frecuencias.html

Referencias

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MAPA MENTALEsquema Vertical

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Aplicada: emplea las estaditicas descriptiva y la inferencial para resolver situaciones reales en cualquier campo del conocimiento humano.(Uveg,2024)

proposito

Las estadísticas como método de análisis en las ciencias sociales juegan un papel muy importante, pues nos permiten a través de sus estudios ubicar, clasificar, interpretar, escoger, distinguir, etc., una cantidad de elementos para la observación y análisis de los hechos.

importancia de la estadistica en las ciencias sociales

(R,Ojeda,s.f.)

Vamos a tomar como ejemplo un salón de clases! Imagina que eres profesor o profesora de biología de 20 estudiantes y tienes las notas finales del semestre. Sigue estos pasos para construir tu tabla de frecuencias: Paso 1: Reúne los datos.

construccion de una distrubuccion de frecuencias

Paso 2: Crea una nueva tabla. En la primera columna, ubica las notas de 1 a 10, de menor a mayor. En la segunda columna, escribe la cantidad de veces que se repite cada nota y llama a estos datos frecuencia absoluta.

Paso 3:agregar una columna más para calcular la frecuencia absoluta acumulada. Sus valores se obtienen sumando los datos en diagonal.Por ejemplo: el primer número siempre va a ser igual al primer dato de la frecuencia absoluta, en este caso es cero. Luego, para obtener el segundo dato, necesitas sumar el cero con el dos, que es el segundo número de la frecuencia absoluta y justamente, el que está ubicado de forma diagonal. Entonces: 0 + 2 = 2.

Paso 4: Sigue sumando los números en diagonal. Ahora es el turno de 2 + 1 = 3. Continua hasta llenar toda la columna.

Paso 5: Una forma de verificar que la suma es correcta, es obteniendo como número final la cantidad de datos que tienes. En este caso, sería igual a 20, porque son las notas de 20 estudiantes. ¡Y listo!

(GCFGlobal,2024)

NOMINALConsta de dos o más categorías mutuamente excluyentes. Si solo hay dos, se llama escala nominal dicotómica. A cada categoría se le suele asignar un número de código sin significado cuantitativo, lo que facilita su introducción en bases de datos. En cualquier situación, si se usa una codificación propia, debe tenerse claro lo que significa cada código para cada variable. Veamos algunos ejemplos: Sexo: 1) masculino; 2) femenino. Fumar: 0) no; 1) sí. Estado civil: 1, casado; 2, soltero; 3, viudo; 4, divorciado, Procedencia del ingreso: 1, urgencias; 2, consultas; 3, otro hospital

Dependiendo del programa que va a ser utilizado para el análisis, se prefiere codificar las variables nominales dicotómicas de forma que la presencia de enfermedad o del factor de exposición se suele codificar como uno (1), mientras que la ausencia de enfermedad o de exposición a algún factor como cero (0) o dos (2). Por ejemplo, el antecedente de hábito tabáquico puede codificarse como 1 y 0 (1: fumador; 0: no fumador) o como 1 y 2 (1: fumador; 2: no fumador). Aunque matemáticamente la presencia/ausencia de una característica se corresponde con la codificación 1-0, es frecuente usar la codificación 1-2, para evitar que variables vacías sean asignadas al 0 por error

(Ochoa,2018)

No nos gusta aburrir. No queremos ser repetitivos. Comunicar como siempre aburre y no engancha. Lo hacemos diferente. Hacemos sabotaje al aburrimiento. Creamos lo que al cerebro le gusta consumir porque le estimula.

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Ordinal

Las variables ordinales tienen la cualidad adicional, respecto a la escala nominal, de que sus categorías están ordenadas por rango; cada clase posee una misma relación posicional con la siguiente; es decir, la escala muestra situaciones escalonadas. Si se usan números, su única significación está en indicar la posición de las distintas categorías en la serie; sin embargo, no asumen que la distancia del primer escalón al segundo sea la misma que la del segundo al tercero. Veamos algunos ejemplos: Clase social: 1) baja, 2) media, 3) alta. Grados de reflujo vesicoureteral: grados 1, 2, 3, 4. Conformidad con una afirmación: 0) completo desacuerdo, 1) acuerdo parcial, 2) acuerdo total. Fumar: 0) no fumador, 1) fumador leve, <10/día; 2) fumador moderado, 10-20/día, y 3) gran fumador, >20/día). Existen escalas que serán mezcla de nominal y ordinal, porque solo algunas categorías estén ordenadas por rango; esto ocurre en las escalas en las que un valor representa a una categoría inclasificable (ejemplo: no sabe no contesta o resultado indeterminado)

(Ochoa, 2018)

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Una tabla de frecuencias muestra de forma ordenada un conjunto de datos estadísticos y a cada uno de ellos le asigna una frecuencia que, en pocas palabras, son las veces que se repite un número o dato.

Puedes usar las tablas de frecuencias para ordenar variables cuantitativas o cualitativas.

(GFCGlobal,2024)

tabla de frecuencias

Existen varios tipos de tablas de frecuencia que se utilizan para analizar diferentes aspectos de los datos. Algunos de los tipos más comunes son: Tabla de frecuencia simple: Es la forma más básica de tabla de frecuencia y muestra la frecuencia absoluta o el recuento de ocurrencias de cada valor o categoría en una variable. Tabla de frecuencia acumulada: Esta tabla muestra la frecuencia acumulada de los valores o categorías hasta un determinado punto. Puede ser frecuencia acumulada ascendente, donde se suma el número de ocurrencias desde el valor más bajo hasta cada valor sucesivo, o frecuencia acumulada descendente, donde se suma desde el valor más alto hacia abajo. Tabla de frecuencia relativa: En esta tabla, en lugar de mostrar la frecuencia absoluta, se muestra la frecuencia relativa de cada valor o categoría, que se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el tamaño total de la muestra. Esto permite tener una visión proporcional de la distribución de los dato.(Ortega,2024)

la estadística es la ciencia de los datos y su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a partir de la información disponible.Utiliza diferentes métodos para obtener la información y así conseguir conclusiones relevantes. Conviene saber que la estadística NO es una rama de las matemáticas. Utiliza herramientas de las matemáticas del mismo modo que lo hace la física, la ingeniería o la economía, pero eso no las hace ser parte de las matemáticas. Es cierto que tienen una relación estrecha, pero la estadística y las matemáticas son disciplinas diferentes (Roldán,Arias,2024)

¿Que es la estadística?

variables estadisticas

(GCFGLOBAL,2024)

Las variables estadísticas son características o cualidades de una persona, animal u objeto, las cuales puedes medir. Por ejemplo: la edad, la estatura, el peso o la altura de un edificio. Cada uno de estos números representa una variable y, como su nombre lo indica, puede cambiar y adquirir diferentes valores.

¿cuales son los tipos de medición en estadística?

Uno de los elementos fundamentales de la definición de una variable es el tipo de escala que utilizaremos para medirla. En función de la escala elegida decidiremos su codificación, tratamiento informático y estadístico. Hay cuatro tipos de escalas de medición, que ordenadas en orden creciente de potencia, según la proporción de información que contienen, son: 1.-Nominal. 2.-Ordinal. 3.-De intervalos. 4.-De razones o ratios

Intervalos

Las escalas de intervalos poseen la cualidad adicional de que los intervalos entre sus clases son iguales. Diferencias iguales entre cualquier par de números de la escala indican diferencias también iguales en el atributo sometido a medición. Veamos un ejemplo: la diferencia de temperatura entre una habitación a 22 grados centígrados y otra a 26 es la misma que la existente entre dos a 33 y 37 grados centígrados, respectivamente. Sin embargo, la razón entre los números de la escala no es necesariamente la misma que la existente entre las cantidades del atributo. Ejemplo: una habitación a 20 grados no está el doble caliente que otra a 10. Ello se debe a que el cero de la escala no expresa el valor nulo o ausencia de atributo

(Ochoa, 2018)

La distribución de frecuencias es la forma en la que un conjunto de datos se clasifica en distintos grupos excluyentes entre sí. Es decir, si un dato pertenece a un grupo no puede pertenecer a otro. Puntos clave La distribución de frecuencias organiza datos en grupos excluyentes entre sí. Existen varios tipos de frecuencias: absoluta, relativa, absoluta acumulada y relativa acumulada. Facilita la interpretación de grandes volúmenes de datos.

Distribucion de frecuencias

(Westreicher,2024)

¿cuales son los tipos de estadística?

(Indeed,2023)

Estadística descriptiva
Estadística inferencial
Estadística no paramétrica
Estadística paramétrica
Estadística matemática

Los conocimientos generados a partir del estudio de la estadística son muy efectivos para el desarrollo de diferentes ciencias, como la medicina. Por lo tanto, a pesar de que las ramas de la estadística son diferentes entre sí, son muy útiles en la sociedad, ya que se utilizan para una gran variedad de aplicaciones para comprender y manejar de una forma más sencilla el análisis de datos científicos. A continuación, mencionaremos las principales ramas de esta disciplina y sus especificaciones. Son las siguientes

¿Qué es una recolección de datos?La recolección de datos se refiere al enfoque sistemático de reunir y medir información de diversas fuentes a fin de obtener un panorama completo y preciso de una zona de interés. La recopilación de datos permite a un individuo o empresa responder a preguntas relevantes, evaluar los resultados y anticipar mejor las probabilidades y tendencias futuras. La exactitud en la reunión de datos es esencial para garantizar la integridad de un estudio, las decisiones comerciales acertadas y la garantía de calidad. Por ejemplo, puedes hacer una recolección de datos a través de aplicaciones móviles, las visitas a sitios web, los programas de fidelización y las encuestas en línea para saber más sobre los clientes.(Parra,2024)

recoleccion de datos

Existen dos ramas principales: La estadística descriptiva y la estadística inferencial.

tipos de estadística en funcion de su alcance

Estadística descriptiva: Se refiere a los métodos de recolección, organización, resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de describir las características fundamentales de los datos y para ellos se suelen utilizar indicadores, gráficos y tablas

Estadística inferencial: Se trata de un paso más allá de la mera descripción. Se refiere a los métodos utilizados para poder hacer predicciones, generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados teniendo en cuenta el grado de incertidumbre existente

(Roldán, Arias,2024)

Razón

Su cualidad adicional es que el cero sí indica ausencia de atributo. En consecuencia, la razón entre dos números de la escala es igual a la existente entre las cantidades del atributo medido. Ejemplos: Peso: medido en kilogramos. Concentración de glucosa en una muestra: medida en mg/dl. Tasa de mortalidad: muertes por 1000 personas en riesgo. Ingresos: medidos en euros. Las escalas de intervalos y razones se llaman también métricas o dimensionales. Las variables continuas van a medirse con escalas de razones o intervalos, por lo que es habitual que nos refiramos a ellas englobándolas como escalas continuas, ya que comparten estrategias de análisis, como la elección del test estadístico. Algunos paquetes estadísticos, como SPSS, las denominan simplemente “escalas”. Cuando en la recogida de una variable continua (escala de razones o intervalos) no podemos recoger valores a partir de un límite (por ejemplo: cargas virales superiores a 100 000), si optamos por mantener esas observaciones en el análisis, la variable se comporta en ese rango como una variable ordinal

(Ochoa, 2018)

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Una muestra es la parte más pequeña del total, es decir, un subconjunto de toda la población. Cuando se realizan encuestas, la muestra son los miembros de la población que son invitados a participar en la encuesta. Dicho de manera sencilla, una muestra es un subgrupo o subconjunto dentro de la población, que puede ser estudiado para investigar las características o el comportamiento de los datos de población. Las muestras de datos se crean utilizando varios métodos de investigación como el muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico. Los métodos de muestreo varían según los tipos de investigación y la calidad de la información requerida.(Velazquez,2024)

¿Que es muestra?

Diferencia entre población y muestra Por lo general, se utiliza una muestra de la población en la investigación, ya que es más fácil y rentable procesar un subconjunto más pequeño en lugar de todo el grupo. En esta tabla, podemos observar más de cerca la diferencia entre población y muestra:

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Variables cuantitativas: son aquellas características de un objeto o individuo que se pueden escribir en números. Por ejemplo: edad, ingresos, peso, altura, presión, humedad o cantidad de hermanos.

.Variables discretas: son aquellas que no aceptan un valor entre dos números consecutivos. Si tienes los datos 1, 2, 3, 10, 11 y 15, entre el 1 y 2 no puede aparecer el 1.48, porque del 1 salta directamente al 2. Generalmente, las variables discretas son resultado de un conteo y no permiten los números decimales. Por ejemplo: número de pacientes, número de alumnos, número de motos por modelo

variables cuantitativas

(GCFGLobal, 2024)

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 basquetbolistas, seguramente, no podrás utilizar los números 1 y 2, pero si las variables 1.78, 1.65, 1.45, porque la altura suele expresarse de esa manera.Las variables continuas también se utilizan para medir el tiempo transcurrido, la temperatura, el peso o la distancia entre dos puntos

A su vez, las variables cuantitativas se dividen en discretas y continuas

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Variables cualitativas: son características de un individuo u objeto, que se pueden expresar con palabras. Algunos ejemplos son: el color de ojos, el color del cabello, el género, el estado civil o la marca de un producto.

Variable cualitativas:

(GCFGLobal, 2024)

El término probabilidad proviene de lo probable, o sea, de aquello que es más posible 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. Fuente: https://concepto.de/probabilidad/#ixzz8pXTPBG00

¿Que es la probabilidad?

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¿Que es población?

La población en investigación es un conjunto completo de elementos que poseen un parámetro común entre sí.

A menudo se utiliza para describir la población humana o el número total de personas que viven en un área geográfica de algún país o estado. La población en investigación no tiene que ser necesariamente humana. Puede ser cualquier colección de datos que posea un parámetro común, como por ejemplo el número total de tiendas de mascotas en una ciudad.(Velazquez,2024)

Un gráfico estadístico es una representación visual de una serie de datos estadísticos. Es unaherramienta muy eficaz, ya que un buen gráfico:• capta la atención del lector;• presenta la información de forma sencilla, clara y precisa;• no induce a error;• facilita la comparación de datos y destaca las tendencias y las diferencias;• ilustra el mensaje, tema o trama del texto al que acompaña. (INE,2024)

grafico de frecuencias

la frecuencia relativa se expresa en porcentajes.

Frecuencia relativa y la frecuencia relativa absoluta

Paso 1:¡Continuemos con la tabla de frecuencias del salón de clases! Añade una cuarta columna con el nombre frecuencia relativa. Toma cada dato de la frecuencia absoluta y divídelo en 20, que es la cantidad de datos totales que tienes. Así: 0 ÷ 20 = 0 2 ÷ 20 = 0,1 1 ÷ 20 = 0,05

Paso 2: Realiza las divisiones hasta obtener todos los datos. Al final, la suma de esos valores debe darte 1 Si al sumar el resultado que obtienes es 0,98 o un número similar, no te preocupes, puedes aproximarlo a 1.

Paso 3: Para la frecuencia relativa acumulada debes sumar los datos en diagonal, como lo hicimos para la frecuencia absoluta acumulada. Entonces, el primer número siempre va a ser igual al primer dato de la frecuencia relativa, en este caso es cero. Luego, para obtener el segundo dato, necesitas sumar el cero con el 0,1, que es el segundo número de la frecuencia relativa y justamente, el que está ubicado de forma diagonal. Así: 0 + 0,1 = 0,1 0,1 + 0,05 = 0,15 0,15 + 0,1 = 0,25

Paso 4: Suma todos los datos en diagonal hasta llenar toda la columna. El último número que obtengas debe ser 1.

Paso 5: ¡Ahora sí vamos a descubrir los porcentajes de la frecuencia relativa! Toma cada valor de la columna frecuencia relativa y multiplícalo por 100. Por ejemplo: 0 x 100 = 0 0,1 x 100 = 10 0,05 x 100 = 5Al final, la suma de esa columna debe dar 100 %.

Paso 6: Para terminar, calcula el porcentaje de la frecuencia relativa acumulada en porcentajes. Sus valores se obtienen sumando los datos en diagonal.Por ejemplo: el primer número siempre va a ser igual al primer dato de la frecuencia relativa en %, es decir, a cero por ciento. Luego, para obtener el segundo dato, necesitas sumar el cero con el 10%, que es el segundo número de la frecuencia relativa y el que está ubicado de forma diagonal. Entonces: 0 + 10 = 10. Continúa: 10 + 5 = 15% 15 + 10 = 25% 25 + 10 = 35%

(GCFGlobal,2024)

¿Qué es un polígono de frecuencias? Un polígono de frecuencias es una herramienta gráfica que se emplea a partir de un histograma de frecuencia (es decir, otro tipo de gráfico que expresa las frecuencias mediante columnas verticales). Para ello, se unen con una línea los distintos puntos medios de las columnas del histograma, sin dejar espacio entre una y otra, logrando así una forma geométrica o polígono. Características del polígono de frecuencias Los polígonos de frecuencia se conforman uniendo los puntos medios de cada fase o columna mediante segmentos de recta, de modo que consisten en un tipo de representación visual de la información cuantitativa. Los datos de la tabla se hallan siempre por debajo de la curvatura del polígono, y su punto más alto es siempre el de mayor frecuencia del conjunto. Fuente: https://concepto.de/poligono-de-frecuencias/#ixzz8pd33M28i

¿Qué es un gráfico de barras?Un diagrama de barras es un gráfico usado para mostrar de forma resumida un grupo de datos que puede incluir variables cualitativas y cuantitativas.Características de un diagrama de barras

Se compone de columnas o barras de diferentes alturas, estas pueden ser horizontales o verticales.
Tiene un eje horizontal o eje x, donde se ubica una variable, por lo general, cualitativa.
Tiene un eje vertical o eje y, donde se ponen los valores que determinan la altura de las barras. A estos números se les conoce como frecuencia.
El ancho de las barras y el espacio entre cada una debe ser el mismo.
Las barras también sirven para comparar valores.

(GCFGlobal, 2024)

Los diagramas circulares también son llamados gráficos de torta, tarta, pizza o 360 grados, porque se dividen en porciones. Características de un diagrama circular:

Estos gráficos sólo representan y comparan una variable.

A cada cualidad de la variable le pertenece una porción del gráfico.
Las cifras que se anotan sobre cada trozo se expresan en porcentajes, por eso son útiles cuando la información que tienes es en su mayoría numérica y son pocos datos.
La unión de todos los sectores forman un círculo completo.
Se usa para expresar proporcionalmente los distintos valores de la frecuencia de las variables

grafica circular

(GCFGlobal, 2024)

Una tabla de contingencia es una herramienta utilizada en la rama de la estadística, la cual 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 conoce como tabla cruzada o como tabla de dos vías, tiene el objetivo de 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 de la industria de la investigación de mercados.

tablas de contingencia

(Parra,2024)

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