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ESTADÍSTICA I

ESTADÍSTICA I. Prof. MSc . Edwin Gerardo Acuña Acuña. San José. Costa Rica. 2013. ¿Qué es estadística?.

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ESTADÍSTICA I

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  1. ESTADÍSTICA I Prof. MSc. Edwin Gerardo Acuña Acuña San José. Costa Rica. 2013

  2. ¿Qué es estadística?

  3. La estadística es una rama de las matemáticas, que a través de un conjunto de técnicas, métodos, normas, reglas y procedimientos que se ocupan en observar, reunir, agrupar, cuantificar y organizar los datos de una muestra, permita no solo describir un hecho o comportamiento de un fenómeno, también analizar y evaluar conclusiones acerca de una población.

  4. Cualquier persona recibe información en forma de datos a través de los periódicos, la televisión u otros medios; y a menudo es necesario obtener alguna conclusión a partir de la información contenida en los datos.

  5. Ejemplos de aplicación de la Estadística.

  6. Ejercicio 1 • Se desea investigar durante el mes de enero de este año, la opinión de los costarricenses mayores de 18 años sobre los distintos casos de corrupción que involucra a expresidentes.

  7. Ejercicio 2 • Se desea conocer el porcentaje de personas que observó el último encuentro de fútbol de la selección nacional, para ello se realizará un estudio telefónico en el Gran Área Metropolitana, entre personas mayores de 12 años.

  8. Ejercicio 3 • Ingreso salarial neto de los empleados del ICE. • El número de citas que atiende una clínica. • El grado académico de un profesor universitario. • El distrito de residencia de los costarricenses. • El número de personas que mueren a causa del SIDA cada año. • Si una persona ha visitado el parque Simón Bolívar. • Nivel de rating de una emisora radial • Número de placa de un vehículo

  9. OBJETIVOS DE LA ESTADÍSTICA • Proporcionar las técnicas, métodos y procedimientos requeridos para describir y analizar un conjuntos de datos y así simplificar sus resultados. • Permite describir sus características y analizar el estudio de los fenómenos, de los datos destacados (HOLGUIN, 1993, Pág. 14) • Obtener conclusiones de una población, a partir de la descripción y análisis realizados a una muestra. (SANDOVAL, 2001, P. 15)

  10. CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA Las técnicas estadísticas utilizadas para interpretar los datos de una investigación pueden ser clasificadas en dos grandes grupos en función de que su objetivo sea describir las características observadas de una muestra o inferir conclusiones sobre la población de la que dicha muestra ha sido extraída. SE CLASIFICA EN DOS RAMAS INFERENCIAL DESCRIPTIVA

  11. PROCESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA La estadística descriptiva es una rama de la estadística, que se encarga en representar a un fenómeno refiriendo variables que caracterizan los datos de la muestra de una población. El proceso que sigue la estadística descriptiva para el estudio de una cierta población consta de los siguientes pasos:

  12. PROCESO DE LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA • Selección de variables e indicadores (es una manifestación, observable y medible de los componentes de una variable) (Quivy, 2000) • Mediante la recolección de datos se obtiene el valor de cada individuo en los caracteres seleccionados de la muestra. • Elaboración de tablas de frecuencias, mediante la adecuada ordenación, clasificación y distribución de los datos del fenómeno estudiado. • Representación gráfica de los resultados.

  13. ESTADÍSTICA INFERENCIAL La estadística inferencial, extrae y analiza las características de los datos obtenidos de una muestras formados por individuos de una población. A partir del estudio de la muestra se pretende conducir a un resultado de los aspectos relevantes de toda la población. Para cuyo estudio se requiere de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas. (Esta rama de la estadística se estudia en la asignatura Estadística Aplicada a la Investigación Social II)

  14. Concepto de estadísticadescriptiva e Inferencial.

  15. POBLACION Es un conjunto de valores posibles o el recuento de todos los elementos que presentan una característica común que toma de un colectivo o universo de objetos, ideas, acontecimientos o individuos, al cual se refiere el estudio que se pretende realizar. El termino población, se usa para denotar el conjunto de elementos del cual extrae una muestra.

  16. MUESTRA Es un subconjunto de una población la cual nos puede servir para generalizar acerca de la población de estudio. Muestra aleatoria: Esta se obtiene cuando seleccionamos una muestra de una población en la que todos los elementos son INDEPENDIENTES Y tienen IGUAL oportunidad de ser seleccionados

  17. MUESTRA • La muestra nos sirve para poder representar el comportamiento de la población con alto grado de confianza. • El éxito del proyecto depende de la forma en que se seleccione al elementoque participará en el estudio.

  18. Por qué emplear muestras? • La población es infinita • Población finita pero muy grande, sería imposible o muy costoso estudiarla. • La unidad estadística se transforma o destruye al ser analizada • Los resultados que se obtendrían al realizar una encuesta por muestreo serían suficientes y precisos.

  19. MUESTREO Es un proceso que determina cómo serán seleccionados los elementos de una parte de la población, para que se puedan obtener conclusiones fiables a partir de la muestra, es importante tanto su tamaño como el modo en que han sido extraídos los objetos, ideas, acontecimientos o individuos que componen el estudio. Existen diferentes tipos de diseño de muestreo, cada uno de ellos tienen características que se pueden ocupar según el tipo de población y el objetivo la investigación.

  20. Tipos de muestras • Aleatorias: • Muestreo simple al azar • Muestreo sistemático • Muestreo estratificado • Muestreo por conglomerados • No aleatorias: • Muestreo por cuotas • Muestreo por criterio • Muestreo por conveniencia

  21. Error de muestreo • Se presenta sólo en muestras aleatorias. • Es la diferencia entre el resultado dado por la muestra y el resultado que se hubiera obtenido si se hubiera hecho un censo. • Ventaja: se puede medir haciendo uso de la teoría de la probabilidad.

  22. Sesgo • Error sistemático (se da en todas las observaciones) en un sólo sentido. • No es medible. • Tipos • Sesgo de selección. • Sesgo de medición.

  23. DATO • Se le conoce como dato u observación, a cada resultado que se obtiene al realizar un experimento.

  24. INFORMACION • A menudo se tiene que organizar los hechos para que te digan algo. Es en ese momento en que habrás convertido los datos en información.

  25. I N S T R U M E N T O Un instrumento es un mecanismo por el cual se recopilan datos con las variables que pretende medir a través de: la observación encuesta entrevista o cuestionario basados en los objetivos de la investigación. EL INSTRUMENTO TIENE QUE TENER LAS PROPIEDADES DE: VALIDEZ CONFIABILIDAD

  26. VALIDEZ Validez de contenido Validez de criterio Validez de constructo El termino “validez” denota la utilidad científica de un instrumento de medida en el que puede establecer ampliamente qué tan bien mide lo que pretende medir. A la validez se le ha dado tres significados principales:

  27. VALIDEZ DE CONTENIDO • Se refiere al grado en que la medición abarca la gama de significados que comprende el concepto (marco teórico) • VALIDEZ DE CRÍTERIO • Se basa en algún juicio externo (expertos) • VALIDEZ DE CONSTRUCTO • Se refiere al grado en que una medición se relaciona consistentemente con otras mediciones. En la medida en que la variable es abstracta y observable se le denomina de constructo.

  28. C O N F I A B I L I D A D • El termino “confiabilidad” es una medida práctica de que tan consistente y estable podría ser un instrumento de medición o prueba. Existen diversos procedimientos para calcular la confiabilidad de un instrumento de medición entre los más utilizados son: Medidas de estabilidad (Test-retest) Método de formas alternativas o paralelas Método de mitades partidas (Split-Halves) Coeficiente alfa de Cronbach Coeficiente KR-20 Kuder y Richardson

  29. Fuentes de información • Fuentes primarias: Publican o suministran datos recogidos por ellas mismas. • Fuentes secundarias: Toman datos recogidos o publicados anteriormente por otras.

  30. Requieren Cuestionario estructurado Técnicas de Recolección de la información • ENTREVISTA • Personal • Telefónica • CUESTIONARIO AUTOADMINISTRADO • OBSERVACION Y MEDICION • REGISTRO

  31. Motiva al entrevistado Permite aclarar preguntas y/o verificar respuestas. Alto porcentaje de respuesta Permite accesar a todos los elementos de la población Alto costo Desconfianza del entrevistado Longitud limitada (en ocasiones) Influencia del entrevistador puede ser un elemento distorsionador ENTREVISTA PERSONAL

  32. Bajo costo Alto porcentaje de respuesta Permite verificar las respuestas Más flexible con respecto a la hora de la entrevista Longitud limitada No permite accesar a todos los elementos de la población (no todos tienen teléfono) ENTREVISTA TELEFONICA

  33. Bajo costo Longitud ilimitada Libertad de respuesta Mayor tiempo para responder Permite tratar temas delicados o embarazosos Porcentaje de respuesta bajo Dificulta la aclaración de dudas Requiere informantes con nivel educativo alto Requiere un sistema de correo eficiente CUESTIONARIO AUTOADMINSTRADO

  34. Neutralidad u objetividad Errores en la observación Instrumento mal calibrado Instrumento mal utilizado Alto costo en algunos casos No se pueden verificar los datos OBSERVACION Y MEDICION

  35. Bajo costo Información real y objetiva Puede tener información desactualizada o incompleta La información disponible no siempre coincide con los fines estadísticos. REGISTRO

  36. El Cuestionario • Identificación • Párrafo introductorio • Tamaño • Numeración • Caracteres tipográficos (Tipo de letra, Negrita) • Símbolos de ayuda (-->, * )

  37. El Cuestionario • Clasificación de las preguntas • Cerradas • De escogencia única • De escogencia múltiple • De rangos • De notas • Abiertas • Abiertas con alguna clasificación

  38. El Cuestionario • Precodificación • Prueba del cuestionario • Revisión y Crítica • Codificación • Tabulación

  39. El Cuestionario • Longitud del cuestionario • Orden o secuencia de las preguntas • Iniciales • Flujo de los temas • Delicadas • Estilo de redacción de las preguntas • Clara, comprensible, precisa y lo más específica posible. • No debe incomodar al entrevistado • Debe referirse a un solo aspecto • No debe inducir las respuestas

  40. Fases de una investigación estadística • Planteamiento del problema. • Diseño del instrumento de recolección • Obtención de la información. • Preparación de la información • Análisis e Interpretación. • Presentación de resultados.

  41. Presentación de la Información • Presentación Textual “En comparación con 1998, la economía experimentó en 1999 una reducción en la tasa de crecimiento, pues alcanzó apenas el 2.5%, mientras que el promedio anual entre 1985 y 1998 había sido de 4.9%”

  42. Presentación de la Información • Presentación semitabular “En el último mes, la mayoría de los bancos ha disminuido los intereses para vivienda, como se puede apreciar a continuación: Se espera que esta reducción de intereses incentive el sector de la producción.”

  43. Presentación tabular: Cuadros • Muestran la información de forma ordenada por filas y por columnas, de manera visualmente agradable. • Permiten presentar y divulgar la información de una manera fácil de interpretar y útil para el usuario.

  44. Componentes de un cuadro • Número de cuadro • Título • Columna matriz • Encabezados • Cuerpo o contenido • Nota introductoria o preliminar • Nota al pie • Fuente

  45. Cuadro # TITULO (nota introductoria) Columna Matriz Encabezados Encabezados CUERPO Nota al pie FUENTE

  46. CUADRO 2 CONSUMO DE DROGAS SEGÚN CANTÓN DE RESIDENCIA POR TIPO DE DROGA, COSTA RICA, 2,000 (Valores Porcentuales) * * Datos preliminares FUENTE: Consumo de alcohol, tabaco y otras drogas. Distribución geográfica 2001. I.A.F.A.

  47. EXPERIMENTO • Actividad planeada cuyos resultados producen un conjunto de datos.

  48. PARÁMETRO • Valor numérico que resume toda la información de una población completa. • Promedio, moda, mediana, desviación estándar, rango, etc.

  49. VARIABLES Una variable es susceptible de medir cualquier característica de un objeto que pueda tomar diferentes valores de un conjunto de datos (Un dato es una medida que se realiza sobre los sujetos de un experimento). Existen diferentes tipos de variables, entre las más utilizadas son: VARIABLES CUANTITATIVAS CUALITATIVAS

  50. VARIABLE CUALITATIVA Una variable cualitativa, también llamada no numérica, se denomina por sus atributos porque expresa distintas cualidades, características o modalidades, que son susceptibles de describirse mediante palabras, cuya medición solo puede ser por una escala nominal u ordinal. EJEMPLO: Sexo, estado civil, o la profesión de una persona.

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