CONCEPTOS Y TERMINOLOGIA BASICA DE LA ESTADISTICA

Lic. Alex Tbora

Poblacin (objetivo )Es el conjunto o coleccin de elementos sujetos individuos objetos eventos , etcque constituyen el objeto de estudio y cuyas caractersticas sern analizadas.

Miembros, casosSon los elementos que constituyen la poblacin o el universo del estudio.

Pueden ser tangibles o intangibles. Abstractamente pueden ser nmeros.

Ejemplos de poblacionesEscuelas bidocentesEstudiantes del tercer ciclo con problemas de concentracinDocentes con debilidades en la enseanza de la matemtica

CaractersticaEs una propiedad, atributo, cualidad o estado que se mide, observa o registra a cada miembro de la poblacin

A cada miembro se le puede hacer corresponder una o mltiples caractersticas

Todos los miembros comparten la(s) misma(s) caracterstica(s)

Variables, valoresLa caracterstica se representa por una variable, comunmente una letra: X, y

La variable tiene un rango de los posibles valores que puede tomar la caracterstica

Tipos de variablesCualitativas o de atributos:

Nominal: Modelo de cuadernosOrdinal: Grado de satisfaccin del cliente

Cuantitativa o numrica:

Discreta : Cantidad de pacientes atendidosContnua: Contenido de una lata de refresco

Ejemplos de caractersticas

Poblacin: precipitacin en un mes- Caso: un da Caractersticas:Cantidad de agua de lluvia en la estacin 134Ph en el agua de un da en la estacin 134

Ejemplos de caractersticas - Poblacin: Escuelas bidocentesCaso genrico: una escuelaCaractersticas: Ubicacin geogrfica Nmero de alumnos matriculados Total de grados servidos

Ejemplos de caractersticas

Poblacin : Estudiantes del tercer ciclo con problemas de concentracinCaso genrico: un estudiante del 3er cicloCaractersticas:EdadSexoGrado

Ejemplos de caractersticas - Poblacin: Docentes con debilidades en la enseanza de la matemticaCaso genrico: .Caractersticas:

DatosUn dato es un valor especfico que tiene la variable (caracterstica) para una caso particular

Los datos constituyen la informacin estadstica primaria.

Poblacin (estadstica)Es el conjunto de datos que corresponden a la caracterstica (unidimensionada o muldimensionada) de cada miembro de la poblacin objetivo.

ParmetrosValor numrico que de alguna manera representa o resume los datos de una caracterstica de toda la poblacin. oValor numrico que describe una caracterstica de todos los miembros de una poblacin

Ejemplos de Parmetros

Total de escuelas bidocentes en el Depto. de Coln Porcentaje de nios con problemas de concentracin provenientes de hogares uniparental.Promedio de profesores con debilidades en la enseanza de la matemtica por escuela.

Estimar, estimacinEstimar: Obtener un valor aproximado de un parmetro sin recurrir a todos los datos de la poblacin

Estimacin: Valor numrico aproximado de un parmetro

MuestraSubconjunto de casos de una poblacin

Se obtiene con el propsito de estimar un parmetro mediante la medicin de la caracterstica de una parte de los casos de la poblacin

Porqu usar una muestra y no toda la poblacin?CostoMucho tiempoProcedimientos engorrosos y tediososImposibilidad tcnicaImposibilidad prcticaNo es necesario

Tipos de muestreoProbabilstico : Conocemos la probabilidad de seleccin de cada unidadAleatorio simpleProporcional c/r a una ponderacinSistemticoPor estratosPor conglomerados (cluster)No probabilistico

EstadsticaEs un valor numrico obtenido de los datos muestralesSu propsito es estimar un parmetro

La estadstica es a la muestra como el parmetro es a la poblacin

Inferencia estadsticaObtener conclusiones a nivel de toda la poblacin a partir de una muestra

Generalmente las conclusiones involucran los valores de los parmetros

Algunos Tipos de parmetros y de estadsticasFrecuencias, proporciones, porcentajesDe tendencia central: Media, moda, medianaDe dispersin: Rango, variancia, desviacin estndarDe posicin: Cuartiles, percentiles.

Elementos en el clculo del tamao de la muestraTipo de los parmetros ms relevantes a estimarNivel de precisin para las estimaciones de tales parmetros (error mximo tolerable)Variabilidad de los parmetros Confiabilidad de la estimacinTipo de muestreoCosto

Muestreo simple vs muestreo complejoMuestreo aleatorio simpleGeneralmente reduce varianza de estimacinSimplifica mtodo de seleccin y clculosTiende a incrementar costos operativos de campoMuestreo complejoClculos complejosNecesita preparaciones ms elaboradas de los marcos muestralesSe adapta a las circunstancias de la poblacin y a las necesidades y particularidades del proceso de inferenciaTiende a rebajar costos operativos de campo

Proceso de anlisis de datos

Comprende una coleccin de procedimientos con el objetivo de:Seleccionar y organizar datosDescribir los datosObtener conclusiones de los datos

Gracias por su atencin