Terminos básicos de estadistica

INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO SANTIAGO MARIÑODEPARTAMENTO DE ING. ELECTRICA

SEDE BARCELONA

Bachilleres:Da Piedad, MarcosC.I. 20.874.931

Profesor: Carlos Hernández

“Términos Básicos en Estadística”

Fuente: Encuestas realizadas a los trabajadores y trabajadoras del Centro Médico “San Mateo, C.A”, ubicado en la Av. Pedro María Freites, Urbanización Camino Nuevo, Barcelona, Estado Anzoátegui. Febrero 2013.

ANALISIS DE LA DATAVariableVariable

CualitativaSe refiere a características no medibles y atributos de

la variable.Ejemplos:

Sexo: Femenino-MasculinoColor de ojos

Color de cabelloContinua

Cuando puede tomar infinitos valores comprendidos entre dos valores determinados.

Ej: Altura, peso, etc.

DiscretaCuando solo pueden

tomar algunos valores determinados.

Ej: N° de padres vivosN° de hijos

CuantitativaSe refiere a las características medibles de la

variable

Una variable estadística es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse.


ANALISIS DE LA DATAPoblación y Muestra

Población• Es el estudio estadístico, ha de estar

referido a un conjunto o colección de personas o cosas.

Muestra

• Es una parte de la población que se selecciona para realizar el estudio. Una muestra debe ser representativa ,es decir, deba reflejar las características esenciales de la población que se desea estudiar.


ANALISIS DE LA DATAParámetros Estadísticos

Un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.

Centralización

Mediana

Moda

Media

Posición Dispersión

Deciles

Percentiles

Cuartiles

Desviación Media

Varianza

Rango

Desviación Típica


ANALISIS DE LA DATAEscalas de Medición

Son consecuencia de la medición, puede llevarse según diferentes conjuntos de reglas. A continuación se discutirán las principales, dentro de ellas tenemos: Escala Nominal: Es categórica, consiste en designar o nombrar las observaciones. Las

categorías son mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas. No es posible ordenar las categorías.

Escala Ordinal: Es categórica. Cuando las observaciones no sólo difieran de categoría a categoría, sino que además pueden clasificarse por grados de acuerdo con algún criterio de orden. Ejemplos: Niveles de una enfermedad, rango académico, edad (menor igual a 18 años; mayor a 18 años y menor a 40 años; mayor igual a 40 años).

Escala de Intervalo: Es cuantitativa. No sólo distingue orden entre categorías, sino que también pueden discernirse diferencias iguales entre las observaciones. Se considera unidad de medida, según un parámetro (escalas de grados en temperatura, metros, pie, puntajes). Cero arbitrario, es decir, el valor cero no indica ausencia de la característica, en otras palabras, la característica está presente y vale cero algunos ejemplos son la temperatura, pruebas de coeficiente intelectual, académicas, altura sobre el nivel del mar.

Escala de Razón: Es cuantitativa. Cero absoluto, es decir, el valor cero representa ausencia de la característica o atributo. Claros ejemplos de esta escala son la distancia, altura, masa, peso, estatura, entre otros.


ANALISIS DE LA DATASumatoria Razón, Proporción,

Taza, Frecuencia

Sumatoria: Es frecuente el uso del operador sumatoria en Estadística. La suma de las frecuencias absolutas se puede expresar como:

Razón: Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A menudo las cantidades se miden en las mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e infinito. Ejemplos:Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005: Razón=135/53=2,55 Cociente entre los casos de TBC ocurridos en individuos con edades superiores a 55 y el grupo de individuos con edades inferiores a 55: Razón=95/93=1,02



Taza, Frecuencia

Proporción: Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. Una proporción no es más que la expresión de la probabilidad de que un suceso ocurra. El rango esta comprendido entre 0 y 1 o bien en términos porcentuales de 0% a 100%, y no tiene dimensión.

Ejemplos: Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de casos en el año 2005. 135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones. Cociente entre el número de casos ocurrido en individuos con más de 65 años y el total de casos en el año 2005. 77/188=0,41 El 41% de los casos se han detectado en personas mayores de 65 años.



Tasa, Frecuencia

Tasa: Es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo. Es una medida que relaciona el cambio de una magnitud por unidad de cambio en otra magnitud (por regla general, tiempo). La utilización de las tasas es esencial para comparar experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos, diferentes lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0 e infinito y su medida es tiempo.

Ejemplos:Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005 y la población estimada de varones en el año 2005: 135/516.329=0,000261 - La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000 habitantes varones en 1 año (2005). Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población estimada en el año 2005: 8/1076635=0,000007 - La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000 habitantes en 1 año.



Tasa, Frecuencia

Frecuencia: es la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable. Se suelen representar con histogramas y diagramas de Pareto.

Ejemplo: Supongamos que las calificaciones de un alumno de secundaria fueran las siguientes: 18, 13, 12, 14, 11, 08, 12, 15, 05, 20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 13. Entonces: La frecuencia absoluta de 11 es 3, pues 11 aparece 3 veces. La frecuencia relativa de 11 es 0.17, porque corresponde a la división 3/18 ( 3 de las veces que aparece de las 18 notas que aparecen en total).


ANALISIS DE LA DATAEjemplo N° 1

Una empresa dedicada a la fabricación de conservas de pescado, tiene planeado introducir al mercado conservas de trucha. Para ello le encargó a una empresa investigadora de mercado la realización de un estudio mediante la cual le interesaba averiguar, entre otras cosas, la aceptación de del nuevo producto y el precio que las personas estarían dispuestas a pagar. La encuesta fue realizada en Lima y se entrevistaron a 250 personas . De los encuestados el 67% estarían dispuestos a consumir el nuevo producto. Además se concluyó que el precio del producto debería oscilar entre 1.50 y 2.50 soles.

Identifique: • La Población y la muestra. • Las variables de estudio y sus respectivos tipos • Los estadísticos y su parámetro • El tipo de estimación que se utilizó.


ANALISIS DE LA DATASolución

Población: Habitantes de la ciudad de Lima. Muestra: 250 personas. Variables:

- Aceptación del producto(Si/No) Cualitativa – Nominal. - Precio(Entre S/.1.5 y 2.5) Cuantitativa – Continua.

Estadístico o Estadígrafo: 67% que estarían dispuestos a consumir (Valor obtenido de la muestra)

Parámetro: No se especifica Tipo de estimación: Estimación Puntual , se empleó el porcentaje.


ANALISIS DE LA DATAEjemplo N° 2

Una empresa desea probar la eficacia de un nuevo comercial de TV transmitido en la ciudad de Trujillo, como parte de la prueba, el comercial se pasa en el horario que se trasmite el noticiero local. Dos días después se lleva a cabo un encuesta telefónica. De ella se obtuvo lo siguiente:• El 70% de los habitantes de la ciudad sintonizan la estación de Tv. Para ver el

noticiero local. • El 15% de las personas que vieron el comercial lo recordó inmediatamente. • El 5% de las personas que recordaron el comercial compró el producto.

Identifique:

Identifique: • La Población y la muestra. • Las variables de estudio y sus respectivos tipos • Los estadísticos y su parámetro


ANALISIS DE LA DATASolución

Población: Habitantes de la ciudad de Trujillo. Muestra: Un grupo de personas. Variables:

- Sintonía del noticiero (Si/No) Cualitativa – Nominal. - Recuerdo del comercial Cualitativa – Nominal. - Compraron el producto Cualitativa – Nominal.

Estadístico o Estadígrafo: No precisa Parámetro: El 70% de los habitantes de la ciudad sintonizan la estación de Tv.

Para ver el noticiero local. …. (Valores obtenidos de la población ya que se especifica conclusión sobre la ciudad)


ANALISIS DE LA DATABibliografía

es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico. es.slideshare.net/erikacarolinacolinamorales/diapositiva-estadistica-nueva-pptx http://www.rena.edu.ve/cuartaEtapa/metodologia/Tema6.html es.slideshare.net/MadelynSaidy/clase-poblacin-muestra-y-muestreo http://es.slideshare.net/JoanFernandoChipia/tipos-de-escalas-y-variables-

estadsticas http://es.slideshare.net/FranklinMartinez2/trminos-bsicos-en-estadstica

Terminos básicos de estadistica

Engineering

Transcript of Terminos básicos de estadistica