Conceptos basicos de la estadistica en ciencias sociales.

Conceptos basicos de la estadistica en ciencias sociales.

• ¿Cuáles son los tipos de variables?

• Variables cualitativas: representan cualidades y categorias y se dividen en dos subtipos.

Variables cualitativas nominales: no tienen ningun orden jerargico.Variables cualitativas ordinales: tienen un orden y jerarquia.

• Variables cuantitativas: se expresan numericamente y se dividen en dos subtipos.

Variables cuantitativas discretas: pueden tomar un numero finito de valores.Variables cuantitativas finitas: pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo.

• Variables aleatorias: asignan un numero real a cada resultado posible de un experimento aleatorio.

Variables aleatorias discretas: pueden tomar un valor de un numero finito o contable de valores.Variables aleatorias continuas: pueden asumir un numero infinito de valores en un intervalo.

• ¿Qué es población y muestra en estadística?

En la estadistica la poblacion es el conjunto completo de elementps que se estudian, mientras que la muestra es un conjunto representativo de esa poblacion utilizado para realizar analisis.la definicion de poblacion: es un conjunto de individuos, objetos, elementos que comparten una caracteristica en comun y de los cuales se decea obtener una informacion estadistica. Definicion de muestra: su objetivo es la representacion real de las caracteristicas de la poblacio, el tamaño de la muestra es el numero de elementos que la componen y siempre sera menor o igual que el tamaño de la poblacion. El alcance: la poblacion oincluye todos los elementos del estudio. ,mientras que la muestra solo una parte representativa.

• ¿Cuáles son los tipos de medición en estadística?

• Escala nominal: clasifica los datos en categorías sin ningún orden jerárquico, cada categoría recibe un nombre y etiqueta y los números solo se utilizan para identificación, no se pueden realizar operaciones matemáticas, mas alla de la igualdad o diferencia.

• Escala ordinal: analiza los datos en categorías con un orden especifico, pero no distingue las diferencias exactas entre ellas.
• Escala de intervalo: permite medir el orden como la distancia entre los valores y no tiene un cero absoluto, por lo que no se pueden realizar operaciones como multiplicaciones o divisiones significativas.
• La escala de razon: tiene un cero absoluto y permite generar todas las operaciones matemáticas incluyendo proporciones.

Propiedades matemáticas de las escalas: Identidad cada número tiene un significado único.Magnitud los números tienen un orden inherente.Intervalos iguales: las diferencias entre valores son consistentes.Cero absolutos: representa la ausencia de la propiedad media.

Importancia de la estadistica en ciencias sociales.

La estadistica aplicada en ciencias sociales se enfoca en el analsis de datos cuantitativos que se relacionan con la sociedad y el comportamiento humano, estos datos son obtenidos a travez de encuestas, estudios de mercado y experimentos. La estadistica aplicada en ciencias sociales utiliza tecnicas matematicas para analizar los datos obtenidos con el objetivo de encontrar patrones relaciones y tendencias. En la sociologia en el aspecto de la desigualdad de ingresos por poblacion, movilidad social y segregacion racial. En la psicologia es diseñar experimentos y analizar datos conductuales. Ciencia politica y economia: evaluar politicas publicas y medir opinion ciudadana asi como analizar tendencias economicas.

Ejemplos de la estadistica en ciencias sociales.

• ¿Cuáles son los tipos de estadística?

Descriptiva: Resume y describes las características de un conjunto de datos, usa medidas numéricas y gráficos, utilizando argumentos.Media: promedio de los datos. Mediana: Valor central de un conjunto ordenado. Moda: valor que más se repite. Desviación estándar: indica cuanto varían los datos, respecto a la media. Estadística inferencial: Va más alla de la descripción y se utiliza para hacer generalizaciones y predicciones sobre una población a partir de una muestra usando técnicas de probabilidad para tomar decisiones con margen de error controlado. Estadística paramétrica: asume que los datos tienen una distribución especifica. Estadística no paramétrica: no asume ninguna distribución subyacente en los datos. Estadística aplicada: se utiliza en métodos estadísticos en areas específicas como la economía, la sociología con la finalidad de resolver problemas concretos mediante el análisis de datos.

• ¿Qué es la estadística?

Diciplina cientifica formal y deductiva considerada la rama de las matematicas, estudia la variabilidad y las leyes de la probabilidad a travez de herramientas diversas, tanto conceptuales como de muestreo esta comprende metodos y procedimientos necesarios para recolectar informacion de la realidad y organizarla contextualizarla y clasificarla.

• ¿Qué es la probabilidad?

En la estadistica la probabilidad es una mdida que cuantifica la incertidumbre de un evento, se expresa como el valor de entre 0 y 1, donde 0 es el eventoimposible, 1 el evento seguro, valores intermedios que indican la frecuencia relativa del evento. Se utiliza para moldear fenómenos aleatorios y tomar decisiones informadas, analizar datos y hacer indiferencias. Siendo una rama de las matemáticas muy empleada como diciplina auxiliar de las ciencias naturales y sociales la cual permite generar escenarios posibles en base a las generalizaciones.

• Tipos de estadística en función de su alcance.

Estadística descriptiva: resume y analiza los datos de manera clara y comprensible, describe las características principales de un conjunto de datos, mediante medidas de tendencia como la media mediana y moda, medidas de dispersion como rango, varianza desviación estándar y representaciones graficas como histogramas, diagrama de caja y grafico de barras.Estadística inferencial: se encarga de hacer generalizaciones o predicciones acerca de una población mediante una muestra, parte de la probabilidad para estimar parámetros poblacionales, probar hipótesis y analizar relaciones entre variables. Estadística matemática: desarrolla y aplica métodos matemáticos para la recolección, análisis e interpretación de datos. Estadística aplicada: utiliza técnicas estadísticas para resolver problemas concretos en diferentes areas como economía, medicina e ingeniería o ciencias sociales.

• Tipos de estadística en función de su propósito.

Componentes de la estadística descriptiva: Medidas de tendencia central, media mediana y moda. Medidas de dispersion: rango varianza y desviación estándar. Visualización: gráficos y tablas que permiten su explicación. Componentes de la estadística inferencial: intervalos de confianza que proporcionan un rango de valores, donde se espera encontrar un parámetro poblacional. Prueba de hipótesis: se evalúa si una afirmación sobre una población es válida. Análisis de regresión: la cual estudia la relación entre variables. tipos de estadística: paramétrica, los datos se distribuyen de acuerdo a la distribución de la probabilidad especifica. no paramétrica: no se puede asumir una distribución especifica de los datos

• Recolección de datos.

Recolección de datos en la estadística: se lleva a cabo mediante encuestas por medio de un grupo especifico de personas. Entrevistas: permiten una interacción directa para profundizar en la información. Observación: consiste en registrar comportamientos o eventos en un entorno natural. Experimentación: implica la manipulación de variables para observar efectos. Documental: se basa en la recopilación de datos e información ya existente.

• Distribución de frecuencias.

Es una tabla que muestra cuantas veces se presenta un valor o categoría dentro de un conjunto de datos, se visualiza la información recolectada facilitando su análisis y se pueden aplicar en variables cuantitativas y cualitativas.

Tipos de frecuencia: frecuencia absoluta ( fi): es el número total de observaciones que pertenecen a una categoría Frecuencia relativa (Fr): proporción de la frecuencia absoluta respecto al total de datos, generalmente presentada como porcentaje. Frecuencia absoluta acumulada: ( fa): es la suma de frecuencias absolutas de las categorías anteriores. Frecuencia relativa acumulada (Fra): suma de las frecuencias relativas de las categorías anteriores, permitiendo ver la proporción acumulada de datos. Valores o clases: representan los datos individuales o intervalos de datos continuos y valores discretos.

• Tablas de frecuencias con información relativa.

Se encarga de organizar los datos mostrando la frecuencia absoluta de cada valor o clase y su proporción respecto al total de observaciones facilitando el análisis comparativo.conceptos clave: Frecuencia absoluta: número de veces que aparece el valor o clase en el conjunto de datos. Frecuencia relativa: proporción de la frecuencia absoluta respecto al total de datos, expresada por decimal o porcentaje, se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el total de observaciones. Frecuencia acumulada: suma de las frecuencias absolutas, hasta un valor o clase determinada mostrando la acumulación de datos. Frecuencia relativa acumulda: suma de las frecuencias relativas hasta un valor o clase determinada, espresando el porcentaje acumulado.

tipos de frecuencia acumulada.

frecuencia absoluta acumulada (FAA): es la suma acumulativa de las frecuencias absolutas, el numero de veces que se repite un valor o los valores menores que él.Frecuencia relativa acumulada (FAR): esta frecuencia se expresa como fracción o porcentaje del total de las observaciones su valor final es de 1 a 100 por ciento y permite comparar distribuciones de diferentes tamaños. Se calcula ordenando los datos de menor a mayor. realizar una tabla de frecuencias con los valores y sus frecuencias absolutas. Dividir la frecuencia acumulada absoluta entre el total de las observaciones para obtener la frecuencia acumulada relativa si se desea. La frecuencia acumulada se usa para determinar, cuantas observaciones están por debajo o hasta cierto valor. Calcular percentiles y cuartiles. Analizar distribuciones de datos en encuestas. Facilitar la visualización de datos mediante gráficos acumulativos.

Frecuencia relativa.

Es una medida estadística que indica la proporción de veces que aparece un valor en un conjunto de datos calculada como la frecuencia absoluta dividida ppr el total de observaciones, compara la relevancia de diferentes valores independientemente del tamaño del conjunto.Comparación de grupos: facilita la comparación de diferentes grupos y categorías. Visualización de datos: ayuda a representar gráficamente la distribución de datos. Interpretaciones claras: proporciona un texto más claro sobre los datos.

• Gráfico de frecuencias, gráfico de barras, gráfico circular y polígono de frecuencias.

Gráfico de frecuencias: representa la cantidad de veces que ocurre un valor en un conjunto de datos, se puede visualizar mediante un diagrama de barras o polígono de frecuencias.Gráfico de barras: utiliza barras verticales u horizontales para mostrar datos cuantitativos y cualitativos la altura o longitud de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores. Gráfico circular: representa proporciones y porcentajes de un total, cada sector del círculo representa una categoría y su tamaño es proporcional a su frecuencia. Polígono de frecuencias: se forma uniendo los extremos de las barras de un gráfico de barras mediante segmentos.

• Diagrama de frecuencia acumulada

Un diagrama de frecuencia acumulada es un gráfico que representa la suma progresiva de las frecuencias de un conjunto de datos mostrando cuantos valores son menores o iguales a cada punto de la variable, facilitando la identificación de patrones y tendencias y la distribución de los datos determina y compara por debajo de un valor especifico.se recolectan y ordenan los datos de menor a mayor. se calculan las frecuencias absolutas de cada valor o intervalo. Sumar progresivamente las frecuencias, para obtener la frecuencia acumulada. Representar los puntos de la frecuencia acumulada en un gráfico. Unir los puntos consecutivos mediante líneas, para formar el polígono de frecuencias o a través de la union de puntos medios en un histograma.

• Tablas de contingencia.

Son herramientas estadísticas que permiten organizar y analizar la relación entre dos o más variantes cualitativas.conocidas como tablas cruzadas representan en forma de matriz las frecuencias de diferentes combinaciones de categorías de dos o más variables, cada fila corresponde a una categoría de variable y cada columna a otra. Analizar relaciones: permiten visualizar la interrelación entre variables cualitativas facilitando la identificación de patrones y tendencias en los datos. Calcular probabilidades e indiferencias estadísticas, así como organizar datos las cuales ayudan a clasificar y resumir grandes volúmenes de datos para la realización de investigaciones, encuestas y estudios de mercado.