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Presentación Mondrian
Jair Gomez
Created on November 28, 2024
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Estadistica
Es una rama de las matemáticas que te permite recopilar, organizar y analizar datos según la necesidad que tengas, por ejemplo: obtener un resultado, comparar información, tomar mejores decisiones, entre muchas cosas más.
¿Qué es la Estadistica?
La estadística sirve para conocer comportamientos, aspectos de la industria y tendencias en el mercado. Ese es el caso de Netflix, la plataforma de películas y series que reúne datos de sus usuarios para saber cuál es el contenido que más les gusta. Así, pueden decidir cuál será la película del momento o qué serie lanzarán el próximo mes.
¿para que sirve Estadistica?
La estadística se utiliza en investigaciones médicas para comprobar la eficacia de un medicamento, en la economía para saber cuáles productos son los más consumidos, en la educación para conocer cuántas personas están estudiando en tu país. En fin, en diferentes campos y situaciones en las que es necesario interpretar grandes cantidades de información.
Es una gran herramienta para dar conclusiones objetivas en las investigaciones.
Si existen ideas o afirmaciones con pocos argumentos, puedes apoyarte en la estadística para justificarlas.
Es muy útil al momento de tomar decisiones acertadas o responder preguntas sobre cualquier objeto de estudio.
Te permite resumir grandes cantidades de información, hacer comparaciones y predecir resultados.
Ventajas de la estadística
Mapa de objetos de aprendizaje
Inferencial
Variables
Descriptiva
Recoleccion de datos
Estadistica
tecnicas de recoleccion de datos
Las técnicas de recolección de datos son un conjunto de diferentes herramientas que permiten recopilar información de forma hábil y eficaz con fines de investigación y análisis. Los proyectos de investigación suelen incluir la combinación de múltiples técnicas de recolección de datos para garantizar la validez y confiabilidad de una investigación. El uso de múltiples técnicas y fuentes de recolección de datos refuerza la credibilidad de los resultados y permite incluir diferentes interpretaciones y significados en el análisis de los datos. El término “técnicas de recolección de datos” suele utilizarse tanto para referirse a métodos de recolección de datos como a las diversas técnicas que forman parte de estos..
Importancia del uso de técnicas de recolección de datos
Evaluar las técnicas que se tienen al alcance y su relevancia con respecto al objetivo de investigación es uno de los pasos más importantes de la recolección de datos. La elección de las técnicas de recolección de datos más adecuadas es crucial para preservar la integridad de la investigación, independientemente del tema de estudio o del método de investigación preferido para definir los datos (cuantitativo, cualitativo). Es menos probable que se produzcan errores cuando se utilizan las técnicas de recolección de datos adecuadas (ya sean nuevas, versiones actualizadas de las mismas o ya disponibles).
Los cuestionarios son una de las técnicas de recolección de datos más utilizadas, ya que pueden llevarse a cabo tanto física como digitalmente para recopilar datos cuantitativos a través de encuestas y datos cualitativos a través de entrevistas y encuestas cualitativas. Los cuestionarios son una parte fundamental de las encuestas, y debido a que son baratos de crear y responder, son una opción muy accesible tanto para los investigadores como para sus corresponsales o encuestadores de campo.Por lo general, los cuestionarios se utilizan para recoger respuestas sobre un acontecimiento o tema. Las respuestas recogidas pueden servir de base para la mejora de productos, matrices de toma de decisiones o estudios posteriores.
Cuestionarios o encuestas
8 técnicas de recolección de datos más importantes
Las técnicas de recolección de datos más sencilla y directa parten de la observación, y pueden ser: Observación cualitativa u observación cuantitativa. Observación participante o no participante.La forma más común de observación en el contexto de la recolección de datos consiste simplemente en observar los comportamientos o acciones de un sujeto en un entorno específico para comprenderlos y registrar lo observado. En el mundo en línea de hoy en día, un ejemplo del acto de observación puede incluir ver a la gente interactuar con productos, sitios web y servicios en tiempo real.
Observaciones
8 técnicas de recolección de datos más importantes
- Estructurada: Es aquella que se compone de un cuestionario con una lógica diseñada especialmente para responderse de manera concreta.
- Semi-estructurada: Es una técnica de recolección de datos en la cual se utiliza una serie de preguntas guía para orientar el tema de la conversación, pero no necesariamente se sigue al pie de la letra.
- No estructurada: Es un tipo de entrevista en la cual no se sigue un cuestionario o guía de preguntas, sino que busca generar una conversación espontánea en torno al tema de interés. Generalmente se usa en la investigación exploratoria para identificar temas que puedan ser de valor para los sujetos, sin el sesgo de las teorías de investigación.
Una entrevista se define exactamente como un encuentro formal entre dos individuos en el que el entrevistador hace preguntas al entrevistado para recabar información. Existen diferentes tipos de entrevista:
Entrevista estructurada, semi-estructurada o no estructurada
8 técnicas de recolección de datos más importantes
Otra técnica de recolección de datos es la realización de grupos de discusión, el cual busca propiciar una situación en la que se refleje el contexto social en el que se desarrollan las perspectivas y opiniones de las personas.Un grupo de discusión es un tipo de conversación similar a una entrevista que tiene lugar en un grupo de seis a doce personas que comparten un interés, característica o necesidad común. Las técnicas de los grupos de discusión o focus groups pueden ser entrevistas en grupo, grupos de expertos, grupos delphi, focus groups online, etc.
Grupo de discusión y focus groups
8 técnicas de recolección de datos más importantes
El seguimiento de transacciones es una técnica de recolección de datos que se basa en las compras realizadas para obtener información. Con cada compra realizada por un cliente, los investigadores y vendedores pueden acceder a los datos de sus sitios web, de un proveedor de servicios externo o de su sistema de punto de venta de comercio electrónico en tienda. A partir de ahí, se pueden rastrear diferentes formas y cantidades de datos, lo que les permite crear mejores planes de marketing y productos, y dirigirse a los clientes ideales.
Seguimiento transaccional
8 técnicas de recolección de datos más importantes
El social listening o monitorización de redes sociales es una técnica de recolección de datos similar al seguimiento de transacciones. Sin embargo, en lugar del historial de transacciones de un cliente, este tipo de técnica se centra en el seguimiento de su historial y huella en las redes sociales. Muchas plataformas y empresas lo utilizan para hacer un seguimiento de la participación de los usuarios en diferentes publicaciones en línea y comprender mejor qué productos y servicios les interesan, así como qué consideran importante para ellos.
Seguimiento en redes sociales
8 técnicas de recolección de datos más importantes
Un panel de encuestas puede proporcionar estadísticas relacionadas con la tasa de respuesta, la tasa de finalización, los filtros basados en la demografía, las opciones de xportación y uso compartido, etc.Una vez recopilados los datos, el software para encuestas puede generar varios tipos de informes y ejecutar algoritmos analíticos para descubrir información oculta.
Panel de encuestas
8 técnicas de recolección de datos más importantes
El análisis de texto o de contenido es una técnica de recolección y análisis que se utiliza como parte de los métodos de recolección de datos secundarios. Esta técnica permite investigar los cambios en los puntos de vista oficiales, institucionales u organizativos sobre un tema o área específicos, para documentar el contexto de ciertas prácticas o para investigar las experiencias y perspectivas de un grupo de individuos que, por ejemplo, han participado en una reflexión escrita. La pregunta de investigación guiará el desarrollo de una tabla o esquema de codificación para el análisis, que se aplicará iterativamente a los documentos seleccionados.
Análisis textual o de contenido
8 técnicas de recolección de datos más importantes
Discretas: es como un saltamontes, avanza a saltos y deja sus huellas en unos puntos determinados. Se obtienen de contar.Continuas: es como un caracol que va dejando un rastro continuo tras de sí. Se obtienen de medir
TTipos de variables
Es una característica de la población o de la muestra, cuya medida puede cambiar de valor.
Por su posicion respecto a otras variables
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Por su naturaleza
¿Qué es una variable?
Variables
Variables
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ejercicio
Estadistica descriptiva
Ayuda a organizar una gran cantidad de datos a través de métodos, tablas y gráficos que te permiten presentar los resultados de forma ordenada. En este curso te mostramos algunas de estas herramientas.
La estadística descriptiva utiliza varios elementos clave para ofrecer un análisis completo y detallado: Medidas de tendencia central: Estos son valores que representan un «centro» o punto medio de un conjunto de datos. Los más comunes son: Media: Es el promedio de los datos. Mediana: El valor central cuando los datos están ordenados. Moda: El valor que más se repite. Conoce más detalles de la media, mediana y moda.
Elementos de la estadistica descrptiva
Medidas de dispersión: Ayudan a describir la variabilidad de los datos. Las más utilizadas son: Rango: La diferencia entre el valor máximo y mínimo. Desviación estándar: Indica cuánto se alejan, en promedio, los datos de la media. Varianza: Es el promedio de los cuadrados de las diferencias respecto a la media.
Elementos de la estadistica descrptiva
Representación gráfica: Los datos también se pueden visualizar mediante diferentes gráficos que permiten identificar patrones de manera más clara. Entre los más comunes están: Histogramas: Muestran la distribución de los datos por intervalos. Diagramas de barras: Comparan frecuencias o proporciones de diferentes categorías. Diagramas circulares: Representan porcentajes de un total.
Elementos de la estadistica descrptiva
Estadistica descriptiva
Es una herramienta poderosa en la toma de decisiones basadas en datos. Es un proceso que permite hacer generalizaciones precisas sobre una población a partir de una muestra.
Permite hacer generalizaciones precisas sobre una población a partir de una muestra. En muchas situaciones, es imposible medir o analizar todos los elementos de una población. La estadística inferencial nos permite inferir las características de la población a partir de una muestra representativa, lo que hace que sea más fácil tomar decisiones basadas en datos y hacer predicciones. Ayuda a tomar decisiones informadas. Proporciona un marco para evaluar la confianza en nuestras inferencias y predicciones. Esto nos permite reducir el riesgo de tomar decisiones incorrectas o basadas en suposiciones equivocadas.
Importancia de la estadística inferencial
En investigación científica. En negocios En salud En política
Principales usos de la estadística inferencial
Pruebas de hipótesis. Probar hipótesis y extraer generalizaciones sobre la población a partir de los datos de la muestra son ejemplos de estadística inferencial. Es necesario crear una hipótesis nula y una hipótesis alternativa y, a continuación, realizar una prueba estadística de significación.
Tipos de estadística inferencial
Análisis de regresión. El análisis de regresión se realiza para calcular cómo cambiará una variable en relación con otra. Pueden utilizarse numerosos modelos de regresión, como la regresión lineal simple, la lineal múltiple, la nominal, la logística y la ordinal.
Tipos de estadística inferencial
Media, moda y mediana
La media, mediana y moda hacen parte de las Medidas de Tendencia Central (MTC), usadas en estadística para identificar cuáles son las tendencias en un conjunto de datos o hacia dónde se inclina o agrupa más la información. Las MTC también son utilizadas para presentar resultados de datos muy extensos, como los estudios que incluyen grandes poblaciones, por ejemplo. Gracias a estas medidas, también se pueden proyectar límites o valores hacia los que tiende a inclinarse la variable que estás analizando.
Ejemplo : El salón de clasesAquí tienes una lista con las edades de quince niños que hacen parte de un coro. Como ves, los números son muy variados y están un poco desordenados.Lo mejor es organizarlos, ya sea de forma vertical u horizontal, así será más fácil calcular las tendencias.
Paso 1:La suma de 8 + 14 + 9 + 12 + 14 y los demás números, es igual a 172.
Es el valor promedio del grupo datos, es decir, la cifra que se obtiene al sumar todos los datos y dividir el resultado entre la cantidad de los mismos.
La media
Paso 2:Ahora, este resultado hay que dividirlo por la cantidad de datos. Sabemos que tenemos las edades de 15 niños, entonces 172 dividido en 15 es igual a 14, 466666...Para obtener un número más corto lo que puedes hacer es aproximar. Como el seis es un número mayor a 5, automáticamente el cuatro se aproxima a 5 y así obtienes la media, que es 11,5.
Calcular la mediana es mucho más fácil porque es justo el valor central, es decir, el que se encuentra en la mitad de la lista. Paso 1:Lo único que debes hacer es organizar los datos de menor a mayor o de mayor a menor.
La mediaNa
Paso 2: Identifica cuál número ocupa el puesto del centro. En este caso la mediana es 12.Si la cantidad de datos que tienes es impar, como en este ejemplo que son 15 edades, es más fácil identificar el puesto de la mitad. Pero, si llegas a tener un conjunto de datos par, haz lo siguiente
Paso 3:Imagina que en la lista no hay 15 edades, si no 16. Ubica los valores de la mitad y súmalos: 11 + 12 = 23 Paso 4: Divide el resultado en dos. 23 ÷ 2 = 11,5La mediana es de 11,5.
Es el número que más se repite. Observar esta lista de datos e identifica la cifra que más aparece. Si elegiste el 12 es correcto. La moda es 12, porque se repite 5 veces, mientras que el catorce, que es otra cifra que aparece mucho, solo está tres veces. Si tuvieras dos datos que se repiten la misma cantidad de veces, se denomina bimodal.
La moda
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representacion grafica y tabular
Representación tabular y gráfica de una variable cualitativa
Para representar de forma tabular una variable cualitativa, se colocan en una columna cada una de las categorías que toma la variable. Después, en una segunda columna, se ubica la frecuencia con la que los datos caen en cada categoría. Para ejemplificar esta forma de representación considera el siguiente ejemplo:
ejemplo
Redes sociales
Leticia leyó un artículo en el que se mencionaba a Facebook como la red social más utilizada en México en el 2018, seguida por YouTube, Instagram, Twitter, Google+, Pinterest, LinkedIn y Taringa. Para corroborar esta información, Leticia decidió hacer un estudio. Como lo que interesa es conocer la red social más utilizada, para cada individuo esta puede ser cualquiera de las redes sociales existentes, entre las cuales no hay un orden definido, por lo que la variable de estudio es cualitativa nominal. Para recolectar los 7 datos, Leticia decidió hacer una encuesta rápida, en la cual sólo incluyó la pregunta ‘¿Cuál es la red social que más utilizas?’, y como opciones sólo las redes sociales mencionadas en el artículo. Una vez aplicada la encuesta, Leticia decidió organizar los datos en una tabla como la que se muestra a continuación:
ejemplo
Redes sociales
De acuerdo con los datos de la Tabla 1.1, la red social preferida en el grupo de Leticia es Facebook, ya que tiene la mayor frecuencia (11 alumnos), lo cual coincide con lo publicado en el artículo. Después le siguen YouTube (10), Instagram (6), Twitter (4), Pinterest (3), Google+ (3), Taringa (2) y LinkedIn (1). Una forma más clara y rápida de analizar el conjunto de datos, y obtener el resultado anterior, es mediante el uso de representaciones gráficas. En el caso de una variable cualitativa, como la del ejemplo, el gráfico de barras es el más utilizado.
ejemplo
Redes sociales
Gráfico de barras
ejemplo
Redes sociales
De acuerdo con los datos de la tabla, la red social preferida en el grupo de Leticia es Facebook, ya que tiene la mayor frecuencia (11 alumnos), lo cual coincide con lo publicado en el artículo. Después le siguen YouTube (10), Instagram (6), Twitter (4), Pinterest (3), Google+ (3), Taringa (2) y LinkedIn (1). Una forma más clara y rápida de analizar el conjunto de datos, y obtener el resultado anterior, es mediante el uso de representaciones gráficas. En el caso de una variable cualitativa, como la del ejemplo, el gráfico de barras es el más utilizado.
ejemplo
Redes sociales
Otro gráfico utilizado para analizar el comportamiento de variables cualitativas es el desectores (pastel). En este tipo de gráfico, el total de datos se representa mediante un círculo, el cual sedivide en un número de sectores igual a la cantidad de categorías. Cada categoría corresponde a un sector, cuya amplitud se determina por la frecuencia de la categoría.
ejemplo
Redes sociales
Gráfico de sectores o de pastel
ejemplo
Redes sociales
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Representación tabular y gráfica de una variable cuantitativa
Cuando se trata de una variable cuantitativa, la tabla de distribución de frecuencias, elhistograma y los polígonos de frecuencias son las representaciones que se utilizan paraanalizar este tipo de variable. Asimismo, la manera de construir estas representaciones diferirá si la variabilidad en los datos es poca o mucha. Para ejemplificar este último caso, considera la siguiente situación.
Sofía está planeando comprar un teléfono celular. Entre sus opciones están las marcas Ultraphone y Superphone. No obstante, ha observado que uno de los principales problemas que tienen sus compañeros es con la duración de la batería, por lo que tiene pensado elegir la marca que le ofrezca un mayor tiempo de duración. a) ¿De qué manera Sofía puede determinar qué marca de celular ofrece una mayor duración de la batería?b) Sofía le pide a cinco de sus amigos que tienen un celular de la marca Ultraphone, y a otros cinco que poseen uno de la marca Superphone, que registren el tiempo (en horas) que dura la batería de sus celulares con una sola carga durante 10 días. Transcurrido este tiempo, sus compañeros le proporcionan los datos que se muestran en las Tablas 1.2 y 1.3. A partir de esta información, ¿qué celular ofrece el mayor tiempo de duración de la batería?
ejemplo
Duración de la batería del celular
ejemplo
Duración de la batería del celular
En el ejemplo, la variable de estudio es el tiempo que dura la batería de cada marca de celular, medido en horas, con una sola carga. Como se puede observar en la Figura 1.1, esta variable es cuantitativa continua, ya que puede tomar un número infinito de valores diferentes en los reales. Al trabajar con este tipo de variable, es conveniente agrupar los datos en clases (o intervalos), las cuales se obtienen al dividir el rango de la variable en el número de clases deseado. Para ejemplificar esto, considera los datos ordenados de la Tabla 1.4 que corresponden al tiempo de duración de la batería del celular Ultraphone.
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
El rango se define como la diferencia entre el valor máximo (X𝑚á𝑥 ) y el valor mínimo (x𝑚í𝑛). En la Tabla 1.4, el tiempo mínimo de duración de la batería del celular Ultraphone es X𝑚í𝑛 = 4.5 horas, y el tiempo máximo es X𝑚á𝑥 = 41 horas. De esta manera, el rango se determina de la siguiente forma: 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑜 = Xmá𝑥 − X𝑚í𝑛 = 41 − 4.5 = 36.5.
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
El número de clases se calcula mediante la regla de Sturges: 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑒𝑠 = 1 + 3.32𝑙𝑜𝑔(𝑛), donde n es el número de datos, que en el ejemplo es de 50. Así, el número de clases es: * 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑒𝑠 = 1 + 3.32𝑙𝑜𝑔(50) = 6.64 ≈ 7.Una vez determinado el número de clases, lo siguiente es calcular su amplitud. *𝐴𝑚𝑝𝑙𝑖𝑡𝑢𝑑 =
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
El número de clases se calcula mediante la regla de Sturges: 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑒𝑠 = 1 + 3.32𝑙𝑜𝑔(𝑛), donde n es el número de datos, que en el ejemplo es de 50. Así, el número de clases es: * 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑒𝑠 = 1 + 3.32𝑙𝑜𝑔(50) = 6.64 ≈ 7.Una vez determinado el número de clases, lo siguiente es calcular su amplitud. *𝐴𝑚𝑝𝑙𝑖𝑡𝑢𝑑 =
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
El número de clases se calcula mediante la regla de Sturges: 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑒𝑠 = 1 + 3.32𝑙𝑜𝑔(𝑛), donde n es el número de datos, que en el ejemplo es de 50. Así, el número de clases es: * 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑒𝑠 = 1 + 3.32𝑙𝑜𝑔(50) = 6.64 ≈ 7.Una vez determinado el número de clases, lo siguiente es calcular su amplitud. *𝐴𝑚𝑝𝑙𝑖𝑡𝑢𝑑 =
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
Si la parte decimal de la amplitud es mayor que cero y menor que .5, la amplitud se redondea a .5; si es mayor que .5, se redondea al entero siguiente. Debido al redondeo de la amplitud, es necesario hacer un ajuste para determinar en qué valor inicia la primera clase y en cuál termina la séptima. Para ello, se calcula en cuánto se ha excedido el rango, se divide el exceso entre dos, y una parte se resta al valor mínimo y la otra se suma al valor máximo:
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
De esta manera, nuestra primera clase inicia en 3.5 horas y la séptima termina en 42 horas. El límite superior de cada clase se obtendrá al ir sumando la amplitud (5.5 horas) al límite inferior correspondiente: Determinadas las clases, lo que sigue es contar la frecuencia de los valores que se ubican en cada clase (𝑓𝑖). Por convención, si algún valor coincide con el límite superior de una clase, dicho valor se incluye en esta clase.
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
La Tabla 1.5 muestra cómo se distribuye el tiempo de duración de la batería del celular Ultraphone; poco más de la mitad de las veces, el tiempo de duración de la batería estuvoentre 9.0 y 20.0 horas (16 entre 9 y 14.5 horas, y 13 entre 14.5 y 20.0 horas). Fueronpocas las veces en las que el tiempo de duración superó estos valores, siendo pococomún que la batería durara más de 31 horas.
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
La Tabla 1.5 muestra cómo se distribuye el tiempo de duración de la batería del celular Ultraphone; poco más de la mitad de las veces, el tiempo de duración de la batería estuvoentre 9.0 y 20.0 horas (16 entre 9 y 14.5 horas, y 13 entre 14.5 y 20.0 horas). Fueronpocas las veces en las que el tiempo de duración superó estos valores, siendo pococomún que la batería durara más de 31 horas.
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
La Tabla 1.5 muestra cómo se distribuye el tiempo de duración de la batería del celular Ultraphone; poco más de la mitad de las veces, el tiempo de duración de la batería estuvoentre 9.0 y 20.0 horas (16 entre 9 y 14.5 horas, y 13 entre 14.5 y 20.0 horas). Fueronpocas las veces en las que el tiempo de duración superó estos valores, siendo pococomún que la batería durara más de 31 horas.
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
Tabla de distribución de frecuencias
ejemplo
Duración de la batería del celular
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