Universidad Técnica de Ambato.

Capitulo IPapel de la estadística

Papel de la estadística

Importancia y necesidad de

la estad.Definiciones

Importancia del

muestreo

Funciones de la

estadística

Oportunidades de hacer carrera

Niveles de medición

Error muestral

Estadística inferencial

Estadística descriptiva

Discretas

Continuas

Variables

Muestras y estadísticos

Poblaciones y parámetros

De proporción

Por intervalos

Ordinales

Nominales

Importancia y necesidad de la estadística

• Casi todos los campos de la investigación científica seria se pueden beneficiar del análisis estadístico. Únicamente con ayuda del análisis estadístico pueden tomarse decisiones inteligentes en relación con los tipos tributarios, los programas sociales ,etc.

Definiciones

• Toda rama de la actividad tiene su vocabulario especial, en esta sección se utilizan algunos términos corrientes utilizados en análisis estadístico. Las definiciones que siguen son esenciales para comprender como se llevan a cabo las comprobaciones estadísticas

Poblaciones y parámetros

• En un estudio estadístico el investigador esta interesado en una determinada colección o conjunto de observaciones llamada POBLACION. Ej. Si un ejecutivo de una empresa fabricante desea estudiar la producción de todas sus fabricas, la producción de todas estas será la población

• Parámetro._ el concepto clave a recordar es el que un parámetro describe una población

Muestras y estadísticos

• Muestra (porción representativa de la población, que se selecciona para su estudio porque la población es demasiado grande para analizarla en su totalidad. El depto. de trabajo de USA calcula los ingresos medios de una muestra solamente por varios millares de asalariados seleccionados de la población total de 121 millones las muestra son necesarias porque el estudio de las poblaciones enteras exigiría demasiado tiempo y dinero

• Estadístico (elemento que describe una muestra y sirve para estimar el parámetro correspondiente de la población, es importante saber que el estadístico sirve como estimación del parámetro

Variables

• Variable (característica de la población que se analiza en el estudio estadístico) 1) Cuantitativa. Observaciones que se pueden expresar por medios de números Ej. Estaturas de personas, millas recorridas por un auto. 2) Cualitativa, se mide por medios no numéricos Ej. Estado civil, sexo de personas, raza, color de pelo, etc.

• Continua. Es la variable que se puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo dado, por muy próximas que puedan estar dos observaciones

• Discreta. Tan solo puede tomar determinados valores, por lo general números enteros. El numero de estudiantes o el numero de coches vendidos son ejemplos de variables discretas

Discreta

• Tan solo puede tomar determinados valores, por lo general números enteros. El numero de estudiantes o el numero de coches vendidos son ejemplos de variables discretas

Continua

• Es la variable que se puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo dado, por muy próximas que puedan estar dos observaciones

• Como se ha puesto de manifiesto, gran parte del trabajo de un estadístico se hace con muestras, estas son necesarias porque las poblaciones son casi siempre demasiado grandes para estudiarlas en su totalidad.

Importancia del muestreo

Estadística descriptiva

• Es el proceso de recopilación, organización y presentación de datos de alguna manera que describa con rapidez y facilidad

Estadística inferencial

• Usa la teoría de probabilidades para generalizar las características de una población a partir de las características de una muestra representativa. Es decir, utiliza estadísticas muéstrales para obtener conclusiones sobre los verdaderos parámetros de la población

Error muestral

• Diferencia entre el parámetro desconocido de la población y el estadístico de la muestra utilizado para estimar el parámetro.

Funciones de la estadística

• La estadística tiene como función el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivo, cuya mediación requiere una masa de observaciones de otros fenómenos más simples llamados individuales o particulares

Mediciones nominales

• Se aplica una medición nominal cuando se utilizan nombres para establecer categorías, en las cuales se clasifican exclusivamente los valores de las variables ej. Sexo de las personas es una variable que se puede clasificar en HOMBRE O MUJER.

Mediciones ordinales

• Mediciones que jerarquizan los datos en categorías, ordenadas en virtud de un determinado criterio

Mediciones de intervalo

• Mediciones respecto de una escala numerica en la cual el valor del cero es arbitrario, pero la diferencia de valores es importante. Ej. La escala Fahrenheit de temperaturas es un ejemplo de escala de intervalos: 70 grados no solo significa una temperatura mayor que 60 grados sino que existe la misma diferencia de 10 grados que entre 100 y 90

Mediciones de proporción

• Mediciones numericas en las cuales el cero es un valor fijo en cualquier escala y la diferencia de valores es importante. Ej. Se puede interpretar un empresa con una cuota del mercado del 40% tiene el doble de participación en el mercado que otra empresa con una cuota del 20%