introduccion a la estadistica
22
1 Año 2012. Nº 1. Vol. I ¿Qué sabes del Muestreo Probabilístico?
-
Upload
estefany-mavarez -
Category
Documents
-
view
215 -
download
0
description
analisis de algunos temas educativos resaltantes sobre la estadistica.
Transcript of introduccion a la estadistica
1
Año 2012.
Nº 1. Vol. I
¿Qué sabes del
Muestreo
Probabilístico?
2
3
Tema 1
La Estadística
•¿de donde
viene la
Estadística?
•Definición.
•Áreas de
aplicación.
•Tipos
Tema 2
Conceptos Básicos
en La estadística.
•Elementos o
Unidad de
análisis.
•Población.
•Parámetros.
•Marco de
Muestreo.
•Muestra.
•Variables.
•Datos.
•Probabilidad.
Tema 3
Muestreo
Probabilístico.
•Tipos.
•Ventajas,
Desventajas.
GLOSARIO.
Pags.
4-7
Pags.
8- 14
Pags.
15-20
4
Del vocablo latino
Status, referido
fundamentalmente a
la recolección de
datos útiles al Estado
como Nación o
Estado de situación
de un país, de una
empresa, de una
industria, etc.
Es un conjunto de
métodos para manejar
la obtención,
presentación y
análisis de datos.
Sus fines son describir
al conjunto de datos
obtenidos y tomar
decisiones o realizar
generalizaciones
acerca de las
características de
todas las
observaciones bajo
consideración.
5
Esto se debe a la creciente facilidad con la cual se pueden manejar grandes cantidades de datos numéricos, debido al uso de la tecnología.
Áreas de aplicación De la Estadística
El uso de la Estadística es
muy amplio. Resulta difícil
nombrar un área en la cual
no se emplee.
Los métodos estadísticos
han encontrado aplicación
en
6
Estadística
Descriptiva:
Es la encargada de la
recolección,
presentación, análisis,
interpretación y
proyección de los datos
en tablas, gráficos y del
cálculo de medidas
numéricas que permitan
estudiar los aspectos más
importantes.
Básicamente, la
Estadística Descriptiva
coincide, en sus métodos
y objetivos, con lo que
actualmente se denomina
Análisis de Datos
¿Y además, cuales son?
Pues, dos tipos:
la Estadística Descriptiva
y la Estadística
Inferencial o Deductiva
7
Estadística Inferencial
o Inferencia
Estadística:
Permite a partir de una
parte de los datos en
estudio (muestra) sacar
conclusiones generales o
inferencias del total de
dicha información
investigada (población).
Es decir, induce o extrae
conclusiones de un
colectivo mediante la
observación de una parte
mas reducida. Pero en
dicho proceso inferencial se cometen errores
inherentes al método
inductivo, siendo
necesario disponer de
medidas de la precisión
de las conclusiones
obtenidas; en este
sentido, emplea como
herramienta básica el
Cálculo de
Probabilidades.
8
Conceptos Básicos
Los conceptos básicos
son pilares fundamentales
necesarios para una cabal
comprensión de los
métodos, técnicas y
procedimientos
estadísticos. Estos deben
definirse sin ambigüedad y
con precisión lo que
contribuirá notablemente
en la comprensión,
interpretación y aplicación
de la estadística y el uso
apropiado de sus técnicas
y procedimientos.
Elemento o unidad de
análisis
es la unidad para la que
deseamos obtener
información. Aquello en
lo cual se toman las
mediciones. Pueden ser
personas, animales o
cosas, como también
una familia, una colonia
de parásitos o un bloque
de viviendas.
Población
Desde el punto de vista
estadístico, se entiende
por tal al conjunto de
todas las posibles
mediciones u
observaciones acerca de
las cuales se desea
obtener información.
También se podría definir
como el conjunto
completo de todas las
unidades de análisis
cuyas características se
van a estimar.
Se clasifica en dos
categorías
es aquella que
incluye una
cantidad limitada
contable de
observaciones,
individuos o
medidas.
es aquella que
incluye un gran
conjunto de
observaciones o
mediciones que
no pueden
alcanzarse por
conteo.
POBLACION
FINITA POBLACION
INFINITA
9
10
Tamaño poblacional
Si la población es finita, el
tamaño poblacional es el
número de elementos de
la misma y generalmente
se denota como N.
Parámetro
Característica descriptiva
global de una población o
también un valor numérico
que resume o sintetiza los
valores de las
observaciones obtenidas
en una población.
Marco de muestreo o
muestral
Es una lista enumerada de
todas y cada una de las
unidades de análisis. Puede
ser una lista de personas,
de unidades de vivienda o
un archivo de registros.
Puede ser también un mapa
subdividido o una guía de
nombres y direcciones
impresas.
11
Es un subconjunto o
porción de la población.
Es la base que emplea la
Estadística Inferencial
para extraer
conclusiones sobre la
población, ahorrándonos
el estudio de la
población completa que
puede ser muy costoso o
incluso imposible.
Desde el punto de vista
de las técnicas
desarrolladas por la
Estadística Inferencial, la
muestra debería ser lo
mas representativa
posible. Esto se consigue
básicamente mediante un
procedimiento conocido
como aleatorio.
Muestra Muestra aleatoria
se considera aleatoria
siempre y cuando cada
observación, medición o
individuo de la población
tenga la misma
probabilidad de ser
seleccionado.
Tamaño muestral
Numero de elementos de la
población que conforman
la muestra. Normalmente
se denota con n.
12
Variables
Es cada una de las características o
cualidades que poseen los
individuos de una población. Ej.:
sexo, edad, peso, estatura, color de
ojos, estado civil, temperatura,
cantidad de nacimientos, presión,
grosor, diámetro,...
Variables Cualitativas
Se refiere a
características o
cualidades que no
pueden ser medidas
con números.
ordinales
Aquellas
que
sugieren
una
ordenación.
Por ejemplo
Medallas de
una prueba
deportiva
nivel de
estudios,
etc.
nominales
Aquellas
que no
admiten un
criterio de
orden. Por
ejemplo el
color de
pelo, sexo,
estado
civil,
religión,
etc.
Variable
Cuantitativa
Se refiere a
características
que se expresa
mediante números.
continua
Es aquella
que puede
tomar valor
es
comprendid
os entre dos
números.
Por ejemplo
estatura,
peso,
tiempo en
horas.
Discreta
Es aquella
que toma
los valores
aislados, es
decir, los
valores
específicos
Por ejemplo
el numero
de
estudiantes
o hermanos
13
Datos Son los valores que toma la variable en cada caso.
Datos Cualitativas
son datos que solo
toman valores
asociados a las
cualidades o atributos,
clasificándolos en una
de varias categorías, es
decir, no son valores
numéricos
Datos Cuantitativa
Son datos que
provienen de variables
que pueden medirse o
cuantificarse, es decir,
se expresan
numéricamente.
EJEMPLOS
Sexo:
femenino/masculino.
Hábito de fumar:
Fumador/No fumador
Color de ojos: negro,
azul, marrón, …
Estado civil: soltero,
casado, …
EJEMPLOS
Peso: 35.500,
48.100, 46.500,
105.100,…
Edad: 6, 8, 12, 23,
46,…
Estatura: 1.45, 1.76,
1.66, 1.67,…
Cantidad de
hermanos: 2,, 3, 4, 6,
7,…
14
Espacio Muestral
Es el conjunto de todos
los posibles resultados
de un experimento y se
representa con la letra
Ω Ejemplos
El lanzamiento de
un dado.
Ω = {1,2,3,4,5,6,}
Lanzar una
moneda
Ω = {cara, sello}
El genero de un
niño recién nacido
Ω = {M, F}
Probabilidad
Mide la frecuencia con la que
se obtiene un resultado (o
conjunto de resultados) al
llevar a cabo un experimento
aleatorio, del que se conocen
todos los resultados posibles,
bajo condiciones suficientes
estables .
Experimento aleatorio
Es aquel experimento
donde
puede
repetirse
un numero
ilimitados
de veces
bajo las
mismas
condicione
s
es posible
conocer
por
adelantad
o todos
los
posibles
resultado
s a que
puede dar
origen.
No puede
predecirse
con
exactitud
el
resultado
en una
realización
particular
de ese
experimen
to.
15
Es un proceso en el
que se conoce la
probabilidad que tiene
cada elemento de
integrar la muestra.
muestreo aleatorio
simple.
muestreo sistemático.
muestreo estratificado.
muestreo por
conglomerados o áreas.
16
Es el que le permite al
investigador conformar
una muestra de forma que
cada elemento de la
población o universo tenga
la misma probabilidad de
ser seleccionado, por lo
tanto, se requiere
enumerar a cada uno, de 1
a N.
VENTAJAS DEL
MUESTREO
ALEATORIO SIMPLE
Se recomienda cuando
la población es
pequeña.
Sencillo y de fácil
comprensión.
Cálculo rápido de
medias y varianzas.
Cuando la población
está ubicada e un
espacio reducido.
Se basa en la teoría
estadística, y por tanto
existen paquetes
informáticos para
analizar los datos.
DESVENTAJAS DEL
MUESTREO
ALEATORIO SIMPLE
Requiere la
identificación y
catalogación de la
población, lo cual en
ocasiones, resulta
muy costoso.
Requiere una
probabilidad de
selección igual para
todos los elementos
que conforman la
población.
Requiere mayor tamaño
de muestra que las
otros tipos de muestreo.
17
Este tipo de muestreo, para
obtener una muestra
sistemática al azar se deben
numerar las observaciones
de 1 a n. Luego determinar
el intervalo de muestreo
(IM), que consiste en dividir
el número total de
observaciones o unidades
de muestreo de la población
entre el tamaño deseado de
la muestra.
N= Población
n= Muestra
n IM = N = 1,3
VENTAJAS DEL
MUESTREO
SISTEMATICO
Se recomienda cuando
la población es
numerosa.
Cuando se puede
disponer de una listado
de los elementos de la
población.
La sencillez de la
técnica y que puede ser
utilizado con bastante
grado de confiabilidad
en la práctica.
Fácil de aplicar.
En este tipo de muestreo
se divide la población o
universo en grupos
relativamente
homogéneos, llamado
estratos y después se toma
una muestra al azar de
cada estrato, y la muestra
resultante se llama
muestra estratificada.
VENTAJAS DEL
MUESTREO
ESTRATIFICADO
Se recomienda cuando
se tiene un conocimiento
a prioridad de la
población.
Cuando se trata de
elementos poblacional
susceptibles a ser
clasificados.
Se obtienen estimaciones
más precisas.
Cuando interés en
obtener información a
nivel de las sub-
poblaciones.
Su objetivo es conseguir
una muestra lo más
semejante posible a la
población en lo que a la
o las variables
estratificadas se refiere.
Comuna A
Comuna B
Comuna C
Comuna D
Los estratos más grandes
Tienen mayor probabilidad de ser
representados.
19
Este método también se
conoce como muestreo de
áreas y es útil cuando la
población se encuentra
dispersa. La selección de la
muestra puede requerir
varias etapas.
En este método se procede
como se indica a
continuación:
Clasificar o dividir en
áreas o manzanas.
Escoger al azar la
muestra donde se va a
comenzar el muestreo.
Determinar la frecuencia
del muestreo.
VENTAJAS DEL
MUESTREO
CONGLOMERADOS
Se recomienda cuando la
población está
diseminada en grandes
áreas geográficas.
No es preciso tener un
listado de toda la
población, sólo de las
unidades primarias de
muestreo.
HAY 2 TIPOS DE
MUESTREO POR
CONGLOMERADOS
MONOETÁPICO: se
estudian todas las
residencias de una
manzana.
BIETÁPICO: se escogen
primero las muestras de
manzanas y luego, se elige
al azar los elementos
dentro de las manzanas
seleccionadas.
20
PROBABILÍSTICOS
•Todas las unidades
tienen igual
probabilidad de
participar en
la muestra.
•La elección de cada
unidad
muestral es
independiente de las
demás.
•Se puede calcular el
error muestra. •Cada unidad NO
tiene igual
probabilidad de
participar en
la muestra.
•No se puede
calcular el error
muestral.
•Alto riesgo de
invalidez producido
por la introducción
de sesgos.
NO PROBABILISTICOS
21
Análisis: Es la descomposición
del todo en partes de modo tal de
evaluar cada una para luego
integrarlas en la interpretación.
A
D
C
Análisis de datos: Consiste en
analizar los datos de un problema
e identificarlos.
Censo: Es una investigación
estadística que consiste en el
recuento de la totalidad de los
elementos que componen la
población por investigar.
Cálculo: Son todas aquellas
operaciones (en su mayoría
matemáticas) que tienen por
objetivo el alcance de cierto dato
o información y que requieren el
desarrollo de un proceso previo a
la obtención de ese resultado.
Cualitativo: Es aquello que
refiere a la cualidad o calidad de
una entidad.
Cuantitativo: Es aquello que
refiere a la cantidad (numérico)
o relativo a ella.
Describir: Es explicar,
representar, definir, con detalle,
las cualidades, características o
las circunstancias de algo o de
alguien.
Encuesta: Es un método de
recolección de datos. Es llevado
a cabo generalmente a través de
algún cuestionario que puede o
no ser diligenciado por el
encuestado y/o encuestador.
Entrevista: es un método de
recolección de datos. Consiste
en una serie de preguntas
realizadas por el entrevistador,
personalmente, a cada uno de
los entrevistadores.
E
22
Error de Muestreo: Es la
diferencia que existe entre el
valor real (parámetros) obtenido
con los valores de la población y
el valor estimado en base a los
valores de una muestra
(estimación).
F
G
I
M
S
U
Finito: Tiene un final; es decir,
que puede ser medido o se le
puede dar un valor.
Grado de confiabilidad: es usado
generalmente para expresar un
cierto grado de seguridad de
que un dispositivo o sistema
opera exitosamente en un
ambiente específico durante un
cierto período.
Inferir: Es emitir juicios o
conclusiones basados en algún
conocimiento o experiencia
sobre un evento o suceso.
Infinito: Es definible como todo
aquello que no posee límites, o
que no tiene fin.
Muestreo: es un conjuntos de
métodos y procedimiento
estadísticos a través del cual se
selecciona una muestra
Subconjunto: Un conjunto A formado por algunos de los
elementos de otro conjunto B es
un subconjunto de este último.
Universo: es la suma de todo lo
que existe con sus
correspondientes leyes físicas.
