INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERIA TEXTIL ALUMNA: GONZÁLEZ MÉNDEZ BRENDA SANDY PROFESORA: GARRIDO ADAME ROCÍO GRUPO: 9TM91
DEFINICIONES EN INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA.
UNIVERSO: es el conjunto de elementos -personas, objetos, sistemas, sucesos, entre otras- finitos e infinitos, a los pertenece la población y la muestra de estudio en estrecha relación con las variables y el fragmento problemático de la realidad, que es materia de investigación. MUESTRA: es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación. Hay procedimientos para obtener la cantidad de los componentes de la muestra como fórmulas, lógica y otros que se vera más adelante. POBLACIÓN: conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación. Es la totalidad de individuos o elementos en los cuales puede presentarse determinada característica que va a ser estudiada.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA: se refiere al análisis, el resumen y la presentación de los resultados relacionados con un conjunto de datos derivados de una muestra o de toda la población.
La estadística descriptiva utiliza varios elementos clave para ofrecer un análisis completo y detallado: Medidas de tendencia central: Media, Mediana y Moda. Medidas de dispersión: Rango,Desviación estándar,Varianza. Representación gráfica: Histogramas,Diagramas de barras,Diagramas circulares.
TIPOS:
- Distribución de frecuencias
Utilizada tanto para datos cualitativos y cuantitativos.
Resumen descriptivo de un conjunto de datos utilizando un único valor que refleja el centro de la distribución de los datos.
Las medidas de variabilidad determinan la distancia que los puntos de datos parecen tener con respecto al centro.
ESTADISTICA INFERENCIAL: observa una muestra de datos y extrae conclusiones que aplica al conjunto a través de inferencias. Este tipo de enfoque, al ser resultado de un cálculo de tipo probabilístico, conlleva cierto margen de error.
Los análisis que ejecuta este tipo de estadística quieren ser capaces de predecir el comportamiento de unas informaciones determinadas. Es en este punto donde entran los modelos de probabilidades y las técnicas de machine learning e inteligencia artificial, así como los modelos predictivos.
Se puede categorizar a la estadística inferencial en dos grupos:
Se trata de validar aquellas conclusiones que se han construido respecto a esa porción de datos estudiados.
Son valores aleatorios que sirven para identificar los márgenes de error que pueden existir. Suelen ser un par de números o varios pares de ellos entre los cuales se estima que se encuentra un valor concreto de manera probable.
DESVIACIÓNN ESTÁNDAR: es una medida de extensión o variabilidad en la estadística descriptiva. Se utiliza para calcular la variación o dispersión en la que los puntos de datos individuales difieren de la media.
¿Cómo se calcula? Calcula la media de todos los puntos de datos. La media se calcula sumando todos los puntos de datos y dividiéndolos por el número de puntos de datos.
Calcula la varianza de cada punto de datos restando la medida de la media del valor del punto de datos.
Eleva al cuadrado la varianza de cada punto de datos obtenidos en el paso 2.
Suma los valores de la varianza al cuadrado obtenidos en el paso 3.
Divide la suma de los valores de la varianza al cuadrado obtenidos en el paso 4, entre el número de puntos de datos del conjunto de datos menos 1.
Sacar la raíz cuadrada del cociente del resultado obtenido en el paso 5.
VARIANZA DE LA POBLACIÓN: es una medida de dispersión. Eso significa que pretende capturar en qué medida los datos están en torno a la media. Si tenemos datos muy por encima y muy por debajo de la media, esta será menos representativa y lo veremos reflejado en una elevada varianza.
Cómo se calcula la varianza
Calcula la media de los datos.
Encuentra la diferencia de cada punto de datos con respecto al valor medio.
Eleva al cuadrado cada uno de estos valores.
Suma todos los valores elevados al cuadrado.
Divide esta suma de cuadrados entre n – 1 (para una muestra) o N (para la población).
La varianza se utiliza para ver cómo se relacionan los números individuales dentro de un conjunto de datos, en lugar de utilizar técnicas matemáticas más amplias.
DEFINICIONES EN INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA.
Brenda Sandy
Created on November 8, 2024
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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERIA TEXTIL ALUMNA: GONZÁLEZ MÉNDEZ BRENDA SANDY PROFESORA: GARRIDO ADAME ROCÍO GRUPO: 9TM91
DEFINICIONES EN INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA.
UNIVERSO: es el conjunto de elementos -personas, objetos, sistemas, sucesos, entre otras- finitos e infinitos, a los pertenece la población y la muestra de estudio en estrecha relación con las variables y el fragmento problemático de la realidad, que es materia de investigación. MUESTRA: es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación. Hay procedimientos para obtener la cantidad de los componentes de la muestra como fórmulas, lógica y otros que se vera más adelante. POBLACIÓN: conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación. Es la totalidad de individuos o elementos en los cuales puede presentarse determinada característica que va a ser estudiada.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA: se refiere al análisis, el resumen y la presentación de los resultados relacionados con un conjunto de datos derivados de una muestra o de toda la población.
La estadística descriptiva utiliza varios elementos clave para ofrecer un análisis completo y detallado: Medidas de tendencia central: Media, Mediana y Moda. Medidas de dispersión: Rango,Desviación estándar,Varianza. Representación gráfica: Histogramas,Diagramas de barras,Diagramas circulares.
TIPOS:
- Distribución de frecuencias
Utilizada tanto para datos cualitativos y cuantitativos.- Tendencia central
Resumen descriptivo de un conjunto de datos utilizando un único valor que refleja el centro de la distribución de los datos.- Variabilidad
Las medidas de variabilidad determinan la distancia que los puntos de datos parecen tener con respecto al centro.ESTADISTICA INFERENCIAL: observa una muestra de datos y extrae conclusiones que aplica al conjunto a través de inferencias. Este tipo de enfoque, al ser resultado de un cálculo de tipo probabilístico, conlleva cierto margen de error. Los análisis que ejecuta este tipo de estadística quieren ser capaces de predecir el comportamiento de unas informaciones determinadas. Es en este punto donde entran los modelos de probabilidades y las técnicas de machine learning e inteligencia artificial, así como los modelos predictivos. Se puede categorizar a la estadística inferencial en dos grupos:
- Pruebas de hipótesis
Se trata de validar aquellas conclusiones que se han construido respecto a esa porción de datos estudiados.- Intervalos de confianza
Son valores aleatorios que sirven para identificar los márgenes de error que pueden existir. Suelen ser un par de números o varios pares de ellos entre los cuales se estima que se encuentra un valor concreto de manera probable.DESVIACIÓNN ESTÁNDAR: es una medida de extensión o variabilidad en la estadística descriptiva. Se utiliza para calcular la variación o dispersión en la que los puntos de datos individuales difieren de la media.
¿Cómo se calcula? Calcula la media de todos los puntos de datos. La media se calcula sumando todos los puntos de datos y dividiéndolos por el número de puntos de datos. Calcula la varianza de cada punto de datos restando la medida de la media del valor del punto de datos. Eleva al cuadrado la varianza de cada punto de datos obtenidos en el paso 2. Suma los valores de la varianza al cuadrado obtenidos en el paso 3. Divide la suma de los valores de la varianza al cuadrado obtenidos en el paso 4, entre el número de puntos de datos del conjunto de datos menos 1. Sacar la raíz cuadrada del cociente del resultado obtenido en el paso 5.
VARIANZA DE LA POBLACIÓN: es una medida de dispersión. Eso significa que pretende capturar en qué medida los datos están en torno a la media. Si tenemos datos muy por encima y muy por debajo de la media, esta será menos representativa y lo veremos reflejado en una elevada varianza.
Cómo se calcula la varianza Calcula la media de los datos. Encuentra la diferencia de cada punto de datos con respecto al valor medio. Eleva al cuadrado cada uno de estos valores. Suma todos los valores elevados al cuadrado. Divide esta suma de cuadrados entre n – 1 (para una muestra) o N (para la población).
La varianza se utiliza para ver cómo se relacionan los números individuales dentro de un conjunto de datos, en lugar de utilizar técnicas matemáticas más amplias.