UNIVERSIDAD FERMÍN TORO .

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES.

ESCUELA DE COMUNICACIÓN SOCIAL.

Alumna:

Yaneth Hoss

M-712

La muestra aleatoria es la que se obtiene seleccionando individuos de una población

determinada, de manera que cada uno de los que se integran dicha muestra tenga la misma probabilidad de haber sido elegido. Ejemplo: Seleccionar al azar

a 5 estudiantes de un grupo de 50 estudiantes.

La población es el conjunto de

elementos agrupados según alguna o

algunas características, que se toman en

consideración para realizar un estudio

estadístico de éstas. Ejemplo: Toda la

población latina que habita en los

Estados Unidos.

La muestra es la porción finita de una

población o conjunto de objetos. Ejemplo:

Los alumnos de 4to y 5to año del colegio

“María Santísima”

La variable es la característica mas notable de la población.

El parámetro es un valor, medida o indicador representativo de la población que se selecciona para ser estudiado.

El azul muestra a los niños de 0

a 10 años.

El verde muestra a las mujeres

de 30 a 80 años.

El rojo muestra a los hombres de

30 a 80 años.

El amarillo muestra a las niñas

de 0 a 10 años.

El dato es el valor que toma o

identifica un atributo o variable

en un caso particular. Ejemplo: La

edad actual de una persona o el

color de sus ojos.

El censo es el patrón o lista de las

características de la población.

Ejemplo: En Colombia El censo de

2005 mostró un resultado de 41

millones 468 mil habitantes (21

millones 132 mil mujeres y 20 millones

336 mil hombres)

La encuesta se ejerce

sobre una muestra para

obtener una amplia

información.

Estadístico función o variable aleatoria

deducida de una muestra, cuya distribución se

utiliza para comprobar hipótesis relativas a una

población.

∙DescriptivaDe sistematización

recogida, ordenación

y presentación de los

datos referentes a un

fenómeno.

∙Probabilidad Deducir las leyes

que rigen esos

fenómenos

∙InferenciaPoder hacer

previsiones sobre los

mismos, tomar

decisiones u obtener

conclusiones

Descriptiva: registra los

datos en tablas y los

representa en gráficos.

Calcula los parámetros

estadísticos (medidas de

centralización y de

dispersión), que describen el

conjunto estudiado.

Inferencial: estudia cómo

sacar conclusiones generales

para toda la población a

partir del estudio de una

muestra, y el grado de

fiabilidad o significación de

los resultados obtenidos.

La metodología estadística

trata de los métodos

correctos de interpretación

de los datos

estadísticos, por oposición

a la que trata de la

elaboración y presentación

de los mismos en tablas y

gráficas, donde

cíclicamente se trata con

una muestra para obtener la

apreciación sobre una

población.

- Formulación del problema especifico de la investigación.

- Desarrollo de un método para la obtención de los datos.

- Recolección de los datos.

- Clasificación de los datos.

- Análisis estadístico.

- Presentación de los resultados.

- Interpretación de los resultados.

Las variables cualitativas se refieren

a características o cualidades que no pued

en ser medidas con números. Podemos

distinguir dos tipos:

Variable cualitativa nominal presenta modalidades no

numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:

El estado civil, con las siguientes modalidades:

soltero, casado, separado, divorciado y viudo.

Variable cualitativa ordinal presenta modalidades

no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo:

La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable,

sobresaliente.

La variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:

Variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.

Variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

La tabla de frecuencias es una ordenación en forma de tabla de los datos

estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente.

La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un

estudio estadístico. Se representa por fi. La suma de las frecuencias absolutas es igual al

número total de datos, que se representa por N.

Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que

se lee suma o sumatoria.

La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor

y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni.

La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.

La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores

inferiores o iguales al valor considerado. Se representa por Fi.

La frecuencia relativa acumulada es

el cociente entre la frecuencia

acumulada de un determinado valor y

el número total de datos. Se puede

expresar en tantos por ciento.

EJEMPLO: Durante el mes de julio, en

una ciudad se han registrado las

siguientes temperaturas máximas:

32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27,

28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30,

30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.

En la primera columna de la tabla

colocamos la variable ordenada de

menor a mayor, en la segunda hacemos

el recuento y en la tercera anotamos la

frecuencia absoluta.

xi Recuento fi Fi ni Ni

27 I 1 1 0.032 0.032

28 II 2 3 0.065 0.097

29 6 9 0.194 0.290

30 7 16 0.226 0.516

31 8 24 0.258 0.774

32 III 3 27 0.097 0.871

33 III 3 30 0.097 0.968

34 I 1 31 0.032 1

31 1

Este tipo de tablas de frecuencias se

utiliza con variables discretas.