Unidad 1. la estadística

UNIDAD 1UNIDAD 1La estadísticaLa estadística

Lic. José Gregorio Alvarado Pérez

Objetivo de la UnidadObjetivo de la Unidad

• Los objetivos de esta unidad introductoria son:

1. Crear una imagen inicial del campo de la estadística.

2. Introducir varios términos de un vocabulario básico utilizado en el estudio

de estadística.

3. Presentar algunas ideas e inquietudes sobre los procesos que se aplican

para obtener datos muestrales.

a. ¿Qué es la estadística?

• La estadística es la ciencia que utiliza los métodos matemáticos para recopilar,

organizar, resumir y analizar la información. La estadística no puede realizar

milagros. Por sí sola no “solucionará” una pregunta de investigación o una

hipótesis errónea, mal redactada o ambigua, o un estudio que utilice medidos y

diseños engañosos y con numerosos errores.

• La estadística brinda resultados confiables y válidos solamente cuando la

recopilación de datos y los métodos de investigación siguen procedimientos

establecidos.


• La Estadística es el lenguaje universal de la ciencia. Como usuarios potenciales de

la estadística, necesitamos dominar la ciencia y el arte de utilizar correctamente la

metodología. El empleo cuidadoso de los métodos estadísticos permite obtener

información precisa de los datos. Estos datos incluyen:

– 1) Definir cuidadosamente la situación

– 2) Recolectar los datos

– 3) Resumir con precisión los datos, y

– 4) Obtener y comunicar las conclusiones significativas.


• La estadística implica la información, números para

resumir esta información y su interpretación. El

término estadística posee varios significados, para

unos se trata de un medio para recolectar y

representar grandes cantidades de información. Y

para otros se trata de una forma de tomar

decisiones de frente a la incertidumbre.

• La estadística es más que sólo números: son los

datos, lo que se hace con los datos, los que se

aprende con los datos y las conclusiones

resultantes.


• El terreno de la estadística puede dividirse a grandes rasgos en dos áreas;

estadística descriptiva y estadística inferencial.

– La estadística descriptiva incluye la recolección y descripción de datos

muestrales.

– La estadística inferencial se refiere a la técnica de interpretación de los valores

resultantes de las técnicas descriptivas y a la toma de decisiones y obtención

de conclusiones sobre la población muestreada.


• Una parte muy importante del proceso estadístico

es la que corresponde al estudio de los resultados

estadísticos y al planteamiento de conclusiones

idóneas, Luego, estas conclusiones deben

comunicarse a otras personas. Nada se obtiene de

la investigación a menos que los descubrimientos

se comparten con la demás gente.

• En todas partes de reportan estadística: periódicos,

revistas, televisión. Leemos y escuchamos sobre

todo tipo de nuevos resultados de investigación,

especialmente descubrimientos relacionados con la

salud.


EJEMPLOS DONDE SE UTILIZA LA ESTADÍSTICA

b. Introducción a los términos básicos

POBLACIÓN:

• Es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades

serán analizadas.

• La población es la colección completa de individuos u objetos de interés para el

recolector de la muestra. La idea más importante en estadística es el concepto de

población. La población de interés debe definirse cuidadosamente y se considera

que está completamente definida sólo cuando se específica la lista de elementos

que pertenecen a ella. Un ejemplo de población bien definida es el conjunto de

“todos los estudiantes que han asistido alguna vez a una universidad mexicana”.


• Hay dos tipos de poblaciones:

– Finita: Cuando es posible enumerar físicamente los elementos que pertenecen

a una población. Por ejemplo: Los electores inscritos en el Instituto Federal

Electoral

– Infinita: Cuando los elementos de una población son ilimitados. Por ejemplo:

Las personas que consumen Aspirinas.

POBLACIÓN: Ciudadanos inscritos en el Instituto Federal

Electoral


MUESTRA:

• Es el subconjunto de la población. Una muestra consta de individuos, objetos o

medida seleccionados de la población por quien recolecta la muestra.

• Ejemplo: Los electores inscritos en el Instituto Federal Electoral que habitan en el

Estado de Nuevo León.


POBLACIÓN: Ciudadanos inscritos en el Instituto

Federal Electoral

MUESTRA: Los electores inscritos en el Instituto

Federal Electoral que habitan en el Estado de Nuevo León

b. Introducción a términos básicos

• POBLACIÓN Y MUESTRA

Población

Muestra


VARIABLE:

• Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o

muestra.

• Ejemplo: La edad de un estudiante que ingresa a la universidad, el color de su

cabello, su estatura y su pero son cuatro variables.


CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES SEGÚN LOS DATOS DE INVESTIGACIÓN

• VARIABLE INDEPENDIENTE: Son las variables predictorias que están relacionadas

o que predicen la variación en la variable dependiente.

• VARIABLE DEPENDIENTE: Es la variable cuya variación queremos explicar, en un

experimento es la medida para un investigador para determinar el efecto de la

variable independiente.


EJEMPLO DE VARIABLES DEPENDIENTES E INDEPENDIENTES

• Por ejemplo, un científico podría estar interesado en el efecto del alcohol sobre el

comportamiento social para investigar esto, es probable que el experimentador

varíe la cantidad de alcohol y mida sus consecuencias sobre la conducta social de

las personas. La cantidad de alcohol es la variable independiente. Así, el

comportamiento social es la variable dependiente ya que depende de la cantidad

de alcohol consumida.


CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES SEGÚN SU FORMA DE MEDICIÓN

• Variable Cualitativa: Describen elementos que no son susceptibles de

cuantificación. Una variable cualitativa tiene categorías que son mutuamente

excluyentes y colectivamente exhaustivas.

– Variables Nominales: tratan rubros nombrando sus características.

• Ejemplo: El estado de un artículo (defectuoso o no defectuoso).

– Variables Ordinales: agrupan variables con categorías que se pueden graduar

en un orden predeterminado y con cierta garantía de secuencia.

• Ejemplo: Los grados de la escuela (primero, segundo, tercero, etc) .


CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES SEGÚN SU FORMA DE MEDICIÓN

• Variable Cuantitativa: Son aquellas cuyos elementos pueden contarse o medirse.

– Variable continua: es aquella que, teóricamente, puede asumir un número

infinito de valores entre las unidades adyacentes de una escala.

• Ejemplo: Su estatura es de 1.67 metros.

– Variable discreta: es aquella para la cual no existe valores posibles entre las

unidades adyacentes de una escala.

• Ejemplo: Al concierto asistieron 12,000 personas.


VARIABLE:

• Modelo, color, número de pasajeros, marca, entre otros.



Federal Electoral



VARIABLES: Características de interés como edad, sexo, estado civil, entre

otras.


POBLACIÓN, MUESTRA Y VARIABLE

Objetivo:

• Determinar cuál es el tipo de empaque preferido y su material de fabricación por

los jóvenes que consumen yogurt “Vita línea”. Con esta finalidad se aplicaron un

total de 350 entrevistas entre consumidores de yogurt.

– Población: Consumidores de yogurt “Vita línea”

– Muestra: 350 consumidores

– Variable: Tipo de empaque preferido y su material de fabricación.


POBLACIÓN, MUESTRA Y VARIABLE

Objetivo:

• Conocer cuáles son los contenidos preferidos en una revista por el público femenino

de la Ciudad de Monterrey. Para lo cual se realizan 400 entrevistas a mujeres que

se encuentran en una edad de 15 a 20 años.

– Población: Público femenino de la Ciudad de Monterrey

– Muestra: 400 mujeres de 15 a 20 años de edad.

– Variable: Contenidos de revista preferidos.


DATO:

• Valor de la variable asociada a un elemento de una población o muestra. Este valor

puede ser un número, una palabra o un símbolo.

• Ejemplo. Juan Pérez ingreso a la universidad a la edad de “23 años”, su cabello es

“café”, mide “1.80 m” y pesa “83 kg”. Estas cuatro piezas de datos son los valores

de las cuatro variables aplicadas a este estudiante.



Federal Electoral



VARIABLES: Características de interés como edad, sexo, estado civil, entre otras.

DATO: Valores de características de interés como 23 años, Sexo Masculino, Soltero,

entre otras.


DATOS:

• Conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los elementos

que pertenecen a la muestra.

• Ejemplo: El conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los

elementos que pertenecen a la muestra.



Federal Electoral




DATO: Valores de características de interés como 23 años, Sexo Masculino, Soltero,

entre otras.

DATOS: Conjunto de características de valor de

todos los electores del Estado de Nuevo León.


EXPERIMENTO:

• Actividad planeada en un ambiente controlado cuyos resultados producen un

conjunto de datos. El experimento incluye actividades para seleccionar los

elementos y obtener valores de los datos.

• Ejemplo: Analizar la opinión de los usuarios registrados en el Instituto Federal

Electoral acerca de los candidatos, luego exponerlos a los contenidos publicitarios

de los diversos candidatos y posteriormente observas de nuevo sus opiniones para

conocer si la publicidad tuvo algún efecto.



Federal Electoral

MUESTRA: Los electores inscritos en el Instituto Federal Electoral que

habitan en el Estado de Nuevo León


DATO: Valores de características de interés como

23 años, Sexo Masculino, Soltero, entre otras.

EXPERIMENTO: Analizar la opinión de los registrados en el

IFE acerca de los candidatos






PARÁMETRO:

• Valor numérico que resume todos los datos de una población completa. Un

parámetro es un valor que describe a toda la población.

• Ejemplo: La edad “promedio” en el momento de admisión de todos los estudiantes

que han ingresado a una universidad.



Federal Electoral

MUESTRA: Los electores inscritos en el Instituto Federal Electoral que

habitan en el Estado de Nuevo León


DATO: Valores de características de interés como

23 años, Sexo Masculino, Soltero, entre otras.







PARAMETRO: Características que comparten los electores de Nuevo León, como el promedio

de edad de 32 años.

c. Recolección de datos

• La recolección de datos para el análisis estadístico es un proceso complicado que

incluye los pasos siguientes:

– 1. Definir los objetivos de la investigación:

• Ejemplos: Comparar la eficacia de un nuevo medicamento con la eficacia

del medicamento normal; estimar el ingreso familiar medio de algún

municipio.

– 2. Definir la variable y la población de interés:

• Ejemplos: Duración del tiempo de recuperación de los pacientes que

sufren alguna enfermedad particular; ingreso total de los hogares en

algún municipio.


– 3. Definir los esquemas para recolectar y medir los datos:

• Ejemplos: Estos incluye los procedimientos de muestreo, el tamaño de la

muestra y el instrumento de medición (cuestionario, por teléfono, etc.) de

los datos.

– 4. Determinar las técnicas idóneas para realizar el análisis de datos:

descriptivas o inferenciales.


• Los dos métodos que se utilizan para recolectar datos son los experimentos y las

encuestas. En un experimento, el investigador controla o modifica el entorno y

observa el efecto sobre la variable bajo estudio.

• En una encuesta, los datos se obtienen al muestrear alguna parte de la población

de interés. Sin embargo, el investigador no modifica el entorno.

• Si es posible listar y observar cada elemento de la población, entonces se compila

un censo. Un censo es una encuesta al 100 por ciento. No obstante los censos se

utilizan rara vez, porque a menudo su compilación es bastante difícil y consume

mucho tiempo, por lo que resultan demasiado costosos.

d. La estadística y la computadora

• En años recientes, la computadora ha afectado enormemente casi todos los

aspectos de la vida. El campo de la estadística no es la excepción. En este campo se

utilizan muchas técnicas de naturaleza repetitiva: cálculos de estadística

numéricas, procedimientos para elaborar representaciones gráficas y de

procedimientos previos a la formulación de inferencias estadísticas.

• Algunos de los paquetes estadísticos más fáciles de obtener son: MINITAB, SYSTAT,

STATA, SAS (Stadistical Analysis System) y SPSS.

d. La estadística y la computadora

SPSS, Statistical Package for the Social Sciencies (SPSS Inc. , Chicago)

• Dispone de un amplio conjunto de métodos estadísticos. Todos los procedimientos

pueden emplearse de una sola ejecución.

• SPSS es el más fácil de aprender para los investigadores principiantes y tiene un manual

que explica la filosofía y los mecanismos de las técnicas estadísticas.

• Puede creerse que SPSS es un producto caro y ligado a compras costosas. Esto no es

totalmente cierto. Si bien no es un producto barato, sí es rentable. De hecho, el éxito

de SPSS se debe a:

– Vinculación de los objetivos a las necesidades de la empresa.

– Perfecto Acoplamiento a un Plan de Investigación bien formulado.

– Servicio de Calidad para los usuarios.

– Eficaz Evaluación de los Resultados hallados.

– Facilidad del Manejo y de la Programación.

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