FRECUENCIA SIMPLE PARA DATOS CUANTITATIVOS.

FRECUENCIA SIMPLE PARA DATOS CUANTITATIVOS.

Intervalo de clase: Instrumento que permite agrupar una serie de numeros cuantitativos para ser interpretados.

Limites de clase: Corresponde a los extremos de cada intervalo. Limite inferior y limite superior.

Rango: Es la diferencia existente entre el dato mayor y el dato menor.

Variacion: Es la distancia existente entre los dos datos mas cercanos.

Tamaño del intervalo: Es la distancia existente entre el limite inferior y el limite superior de cada intervalo.

T.I.=R+V / N.I.

T.I.-tamaño de intervalo

R-rango

V-variacion

N.I.-numero de intervalos

Numero de intervalos: Es la cantidad de grupos asociados en una organizacion de datos.

N.I.=R+V / T.I.

N.I.-numero de intervalos

R-rango

V-variacion 

T.I.-tamaño de intervalo

REPRESENTACION TABULAR DE DATOS.

REPRESENTACION TABULAR DE DATOS.

En un estudio estadistico para un determinado problema los datos obtenidos en su primer presentacion no pueden ser interpretados para ello es necesario recurrir a la organizacion de los datos considerando 2 casos:

1. Datos No Agrupados: Son todos los datos obtenidos de la recopilacion.
2. Datos Agrupados: Son los datos del conjunto obtenido, ya organizados en clases, categorias o intervalos.

• Tabla de Frecuencia Simple: Sirve para presentar de manera organizada un grupo de datos.
• Frecuencia Simple: Numero de datos que contiene cada intervalo de clases o categorias u orden.

Ejemplo:

No	Colores	Tabular	F.S.
1	Rosa	l	1
2	Negro	lll	3
3	Azul	llll	4
4	Morado	lll	3
5	Amarillo	ll	2
6	Verde	lll	3
7	Gris	lllll	5
Total			21

ESCALAS DE MEDICION.

ESCALAS DE MEDICION.

• Escala Nominal: Trabaja bajo la asignacion de numeros a las cualidades o atributos que se estan estudiando. Ejemplos: el numero que les dan a los futbolistas, el numero de matricula que se da en las escuelas.

• Escala Ordinal: Se establecen valores a las categorias ordenandolas mediante un criterio. Ejemplos: en matematicas son buenos, malos, regulares, o deficientes; un vaso puede estar lleno, medio lleno, vasio, o muy lleno.

• Escala Intervalar: Es cuando se utiliza el cero como un valor arbitrario o simplemente como un punto de comparacion. Ejemplos: existe un valor de saturacion en escuelas publicas diferente al valor de saturacion en escuelas privadas.

 

• Escala de Razon: Es la que utiliza el cero como un valor real, es decir, se trabaja como una recta numerica. Ejemplo: una persona mide 1.70, una persona compro 3kg de manzanas, o cuando llenan de gasolina a un coche.

MUESTRA.

MUESTRA.

Conjunto de casos de una población estadística.

La obtension de la muestra se puede generar a traves de diversos metodos entre ellos estan:

• Metodo aleatorio.
• Por criterio.
• Mediante formula.

El proceso mas exacto que nos permita arrojar un resultado veridico es a traves de la formula:

n=N/1+Ne²

^n-muestra

^{N-poblacion total}

^{1-valor de confianza}

e^{2-maximo error posible}

Variable.

Una variable es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores.

TIPOS DE VARIABLES:

Variables cualitativas

Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles como sí y no, hombre y mujer o son politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:

• Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado, grave.

• Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores.

Variables cuantitativas

Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas. Las variables cuantitativas además pueden ser:

• Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).

• Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el salario. Solamente se está limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que siempre exista un valor entre dos variables.

 

POBLACION.

POBLACION.

Los estadísticos usan la palabra población para referirse no sólo a personas sino a todos los elementos que han sido elegidos para un estudio, y emplean la palabra muestra para describir una porción elegida de la población.

Condiciones que debe reunir una muestra:

• Homogeneidad: debe ser extraída de la misma población.
• Independencia: las observaciones no deben estar mutuamente condicionadas entre sí.
• Representatividad: la muestra debe ser el mejor reflejo posible del conjunto del cual proviene.

Población finita: población que tiene un tamaño establecido o limitado.

Formula    de  la  Población   finita:

n= tamaño muestra

z= nivel de confianza 95%= 1.96

p= variabilidad negativa 20

q= variabilidad positiva 80

N= tamaño de la población 300

e= error 0.05

la fórmula es la siguiente:

n= z2Npq/e2(N-1)+z2pq

Considerando que el 2 = cuadrado de tal manera que: z2= z al cuadrado.

para resolver la fórmula se requiere de una tabla que te dará la cantidad del nivel de confianza; es decir sieliges un 95% de confianza, esto será igual a .95, se dividirá entre 2 y te dará .4750 lo que equivale en la tablaa 1.96

de tal manera que la fórmula sustituida quedaría:

n= (1.96)2*300(.80)(.20)/(.05)2(299)+(1.92)…

 n= (3.84)300(.80)(.20)/(.0025)(299)n= 184/1.3619 = 135

Una familia es un ejemplo de una poblacion finita.

Poblacion infinita : poblacion que no tiene un tamaño establecido o limitado, es decir no se sabe el numero de la poblacion.

Formula                        de la   Poblacion                                  infinita:

z= 2.24

p= .70q= .30

e= .25

n= Z2pq/e2

n=(2.24)2(.70)(.30)/(0.25)2

n= 5.0176(.21)/0.000625

n= 1.0053696/0.000625

n= 1685.9136 = 1686

Las gotas de la lluvia son un ejemplo de la poblacion infinita. 

APLICACION DE LA ESTADISTICA

APLICACIÓNES DE LA ESTADÍSTICA.

La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en todos los campos científicos, aunque comúnmente se asocie a estudios demográficos, económicos y sociológicos, gran parte de los logros de la estadística se derivan del interés de los científicos por desarrollar modelos que expliquen el comportamiento de las propiedades de la materia y de los caracteres biológicos. La medicina, la biología, la física y, en definitiva, casi todos los campos de las ciencias emplean instrumentos estadísticos de importancia fundamental para el desarrollo de sus modelos de trabajo.

APLICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA EN LA INVESTIGACIÓN.
 Pasos:

1. Plantear el problema y el desarrollo de un modelo verificable para resolverlo.

2. Observar y recopilar datos de manera objetiva para luego realizar el análisis e interpretación de lo encontrado en función al modelo planteado.

3. Facilitar los principios y métodos para que las conclusiones emanadas o acciones a seguir sean el resultado de procesos de inducción válidos.

4. Brinda lineamientos para comunicar apropiadamente los resultados, conclusiones y recomendaciones, ya sea en el marco de un reporte, una presentación oral o un artículo científico.

Los métodos y técnicas de la estadística ayudan a la realización de múltiples tareas en las organizaciones productivas y sociales, tanto en las empresas públicas como en las privadas; son la base para la realización de estudios técnicos e investigaciones que permiten la mejora de procesos de producción, de bienes y de servicios o el sustento de la toma de decisiones en las empresas u organizaciones de los más diversos giros.

ESTADISTICA

Estadística

La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.

Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.

LA ESTADISTICA SE DIVIDE EN DOS AREAS. 

• Estadística descriptiva: se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, entre otros

• Estadística inferencial: se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.

Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. Hay también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia. La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicas, estadísticas criminales, entre otros.

ESTADISTICA

INTRODUCCIÓN.

LA ESTADÍSTICA Y LA PROBABILIDAD ESTÁN EN TODAS PARTES AUNQUE NOSOTROS COMO PERSONAS NO NOS DAMOS CUENTA QUE HACEMOS USO DE ELLAS.

POR EJEMPLO, NOSOTROS HACEMOS USO DE LA ESTADÍSTICA CUANDO INTERPRETAMOS DATOS YA SEA EN LA TOMA DE DECISIONES O PARA EXPLICAR ALGUNAS CUESTIONES.

LA PROBABILIDAD LA UTILIZAMOS CUANDO HACEMOS LA APROXIMACIÓN DE QUE SUCEDERÁ ALGÚN HECHO O ACCIÓN.

EN ESTE BLOGG DAREMOS ALGUNA INFORMACIÓN ACERCA DE LO QUE ES LA ESTADÍSTICA Y LA PROBABILIDAD.