ESTADISTICA

DESCRIPTIVA

INTEGRANTES

MARIA KATERINE GOMEZ LLANESHEIDY LORAINE CESPEDES CARRILLO

1. LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Es una gran parte de la estadística que se dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es muy básico, aunque hay tendencia a generalizar a toda la población.

2. VARIABLES CUALITATIVAS

• ORDENABLES Aquellas que sugieren una ordenación. Por

ejemplo, la graduación militar, el nivel de estudios, etc.

• NO ORDENABLES Aquellas que sólo admiten una mera

ordenación alfabética, pero no establece orden por su naturaleza. Por ejemplo, el color de pelo, sexo, estado civil, etc. ,K

VARIABLES CUANTITATIVAS

• DISCRETAS• Solo puede tomar valores aislados. (Por

ejemplo, nº de hermanos). • CONTINUAS• Pueden tomar todos los valores de un

intervalo. (Por ejemplo, la estatura de los alumnos de gestión logística).

3. CLASIFICACION DE LAS VARIABLES

• VARIABLES UNIDIMENSIONALES: sólo recogen información sobre una característica (por ejemplo: edad de los alumnos de una clase).

• VARIABLES BIDIMENSIONALES: recogen información sobre dos características de la población (por ejemplo: edad y altura de los alumnos de una clase).

• VARIABLES PLURIDIMENSIONALES: recogen información sobre tres o más características (por ejemplo: edad, altura y peso de los alumnos de una clase).

4. VARIABLES DISCRETAS Y CONTINUAS

• Una variable discreta es sencillamente una variable para la que se dan de modo inherente separaciones entre valores observables sucesivos.

• Una variable continua tiene la propiedad de que entre 2 cualesquiera valores observables (potencialmente). Una variable continua toma valores a lo largo de un continuo, esto es, en todo un intervalo de valores.

5. INDIVIDUO

• Se llama unidad estadística o individuo a cada uno de los elementos que componen la población estadística. El individuo es un ente observable que no tiene por qué ser una persona, puede ser un objeto, un ser vivo, o incluso algo abstracto.

POBLACION

• Llamamos población estadística, universo o colectivo al conjunto de referencia sobre el cual van a recaer las observaciones.

MUESTRA

• Es un subconjunto de elementos de la población. Se suelen tomar muestras cuando es difícil o costosa la observación de todos los elementos de la población estadística.

6. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

• Distribución de frecuencias es como se denomina en estadística a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría.

7. TABLA DE FRECUENCIA ABSOLUTA Y RELATIVA

EDADESN

LIMITELi-Ls

LIMITES REALESLri-Lrs

PUNTOS MEDIOS

Xi

TRE ABSOLUTA

Ni

28 28-31 27,5-31,5 29,5 430 32-35 31,5-35,5 33,5 1130 36-39 35,5-39,5 37,5 631 40-43 39,5-43,5 41,5 7

44-47 43,5-47,5 45,5 2

8. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

• Medidas aritmética La media aritmética es el valor

obtenido por la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos.

La media resume en un valor las características de una variable teniendo en cuenta todos los casos. Solamente puede utilizarse con variables cuantitativas.

MEDIANA

• A veces puede ser útil otorgar pesos o valores a los datos dependiendo de su relevancia para determinado estudio. En esos casos se puede utilizar una media ponderada.

• Si x1,x2,...,xn son nuestros datos y w1,w2,...,wn son sus "pesos" respectivos.

MODA La moda es el dato más repetido, el valor de la

variable con mayor frecuencia absoluta. En cierto sentido la definición matemática corresponde con la locución "estar de moda", esto es, ser lo que más se lleva. Su cálculo es extremadamente sencillo, pues sólo necesita un recuento.

9. MEDIDAS DE DISPERSIÓN

• RANGO El rango o recorrido estadístico es la diferencia

entre el valor mínimo y el valor máximo en un grupo de números aleatorios. Se le suele simbolizar con R.

• REQUISITOS DEL RANGO• Ordenamos los números según su tamaño. • Restamos el valor mínimo del valor máximo.

VARIANZA

• La varianza es una medida estadística que mide la dispersión de los valores respecto a un valor central (media), es decir, la media de las diferencias cuadráticas de las puntuaciones respecto a su media aritmética. Suele ser representada con la letra griega σ o una V en mayúscula.

PROPIEDADES DE LA VARIANZA

La varianza es siempre positiva o 0: • Si a los datos de la distribución les sumamos

una cantidad constante la varianza no se modifica.

DESVIACIÓN TÍPICA

La varianza a veces no se interpreta claramente, ya que se mide en unidades cuadráticas. Para evitar ese problema se define otra medida de dispersión, que es la desviación típica, o desviación estándar, que se halla como la raíz cuadrada positiva de la varianza. La desviación típica informa sobre la dispersión de los datos respecto al valor de la media; cuanto mayor sea su valor, más dispersos estarán los datos.

COEFICIENTE DE PEARSON

El coeficiente de correlación de Pearson, r, permite saber si el ajuste de la nube de puntos a la recta de regresión obtenida es satisfactorio. Se define como el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas (raíz cuadrada de las varianzas).

10. HISTOGRAMAS DE ESTADÍSTICOS  

En estadística, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. En el eje vertical se representan las frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos.

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