1. Resumen Captulo 1 del Libro Estadstica Descriptiva: Puede definirse como aquellos mtodos que incluyen la recol eccin, presentacin y caraterizacin de un conjunto de datos con el fin de describir apropiadamente las diversas caractersticas de ese conjunto. Estadstica Inferencial: Puede definirse como aquellos mtodos que hacen posible la estimacin de una caracterstica de una poblacin o la toma de una decisin referente a una poblacin basndose slo en los resultados de una muestra. Para aclara este concepto se necesitan de las siguientes definiciones: Poblacin: es la totalidad de elementos o cosas bajo consideracin. Muestra: Es la porcin de la poblacin que se selecciona para su anlisis. Parmetro: Es una medida de resumen que se calcula para describir una caracterstica de toda una poblacin. Estadstica: Es una medida que se calcula para describir una caracterstica de una s ola muestra de la poblacin. Podemos encontrar dos tipos de estudios estadsticos que se emprenden: los estudio s enumerativos y los estudios analticos. Los estudios enumerativos involucran la toma de decisiones respecto a una poblac in y/o sus caractersticas. Los estudios analticos involucran realizar alguna actividad sobre un proceso para mejorar el desempeo en el futuro. La atencin de un estudio analtico est puesta sobr e la prediccin del comportamiento futuro de un proceso y sobre la comprensin y per feccionamiento de ese proceso. En un estudio analtico no existe un universo ident ificable, como sucede en un estudio enumerativo y en consecuencia tampoco hay un marco. 2. Resumen Captulo 2 del Libro Recoleccin de Datos La necesidad de datos: los datos se necesitan para: Proporcionar la introduccin imprescindible para un estudio de investigacin. Medir el desempeo en un servicio o proceso de produccin en curso. Ayudar en la formulacin de cursos alternativos de accin en un proceso de toma de d ecisiones. Satisfacer nuestra curiosidad. Que es un dato? Los datos pueden concebirse como informacin numrica necesaria para ayudarnos a tom ar una decisin con ms bases en una situacin particular. Cmo obtenemos los datos? Existen muchos mtodos mediante los cuales podemos obtener los datos necesarios. P rimero, podemos buscar datos ya publicados por fuentes gubernamentales, industri ales o individuales. Segundo, podemos disear un experimento. En tercer lugar, pod emos conducir un estudio. Cuarto, podemos hacer observaciones del comportamiento , actitudes u opiniones de los individuos en los que estamos interesados. Utilizacin de fuentes de datos publicadas Sin importar la fuente utilizada, se hace una distincin entre el recolector origi nal de los datos y la organizacin o individuos que compilan stos en tablas y diagr amas. El recolector de datos es la fuente primaria; el compilador de los datos e s la fuente secundaria. Diseo de un experimento En un experimento se ejerce control sobre el tratamiento de los dado a los parti cipantes.

Conduccin de una encuesta Aqu no se ejerce ningn control sobre el comportamiento de la gente encuestada. Sim plemente se formulan preguntas respecto a sus opiniones, actitudes, comportamien to y otras caractersticas. Realizacin de un estudio observacional El investigador observa el comportamiento de inters directamente, por lo comn en s u entorno natural. La importancia de obtener buenos datos: GIGO GIGO: Entra Basura, sale basura. No importa el mtodo utilizado para obtener los d atos, si un estudio ha de ser til, si el desempeo debe controlarse apropiadamente o si el proceso de la toma de decisiones debe ampliarse, los datos recabados deb en ser vlidos: es decir, las respuestas correctas deben valorarse de manera que s e obtengan mediciones significativas. Obtencin de datos mediante investigacin de encuesta Tipos de datos Existen bsicamente dos tipos de variables aleatorias que producen dos tipos de da tos: categricas y numricas. Las variables aleatorias categricas producen respuestas categricas, mientras que las variables numricas producen respuestas numricas. Las variables numricas pueden considerarse como discretas o continuas. Los datos disc retos son respuestas numricas que surgen de un proceso de conteo, mientras que lo s datos continuos son respuestas numricas que surgen de un proceso de medicin. La necesidad de definiciones operacionales. Una definicin operacional proporciona un significado a un concepto o variable que puede comunicarse a otros individuo s. Es algo que tiene el mismo significado ayer, hoy y maana para todos los indivi duos. Diseo del cuestionario El objetivo de un cuestionario es permitirnos recabar informacin significativa qu e nos ayude en el proceso de toma de decisiones. Seleccin de temas amplios - Longitud del cuestionario Los amplios temas de los cuestionarios deben enumerarse. Mientras ms largo sea el cuestionario, menor ser el cociente de respuesta. Por tanto, se deben evaluar cu idadosamente las preguntas. Las preguntas deben ser lo ms cortos posibles. Modo de Respuesta Existen tres modos mediante los cuales se realiza el trabajo de encuesta: la ent revista persona, telefnica y por medio del correo. La personal es la que tiene un a tasa de respuesta mayor, pero es ms costosa. Formulacin de preguntas Cada pregunta debe presentarse claramente en el menor nmero de palabras y cada pr egunta debe considerarse esencial para la encuesta. Adems, deben ser libres de am bigedades. Prueba del cuestionario Una vez analizadas los pros y contras de cada pregunta se debe realizar una prue ba piloto de manera que puedan examinarse en cuanto a claridad y longitud. Eleccin del tamao de muestra para la encuesta Existen tres razones para extraer una muestra. Antes que todo, por lo general ll eva demasiado tiempo realizar un censo completo. En segundo lugar, es demasiado costoso hacer un censo completo. Tercero, es demasiado molesto e ineficiente obt ener un conteo completo de la poblacin objeto Seleccin de los sujetos respondientes: tipos de muestras Existen bsicamente dos tipos de muestras: las muestra no probabilstica y la muestr

a de probabilidad. Una muestra de probabilidad es aquella en la que los sujetos de la muestra se el igen sobre la base de probabilidades conocidas. En una muestra aleatoria simple cada individuo o elemento tiene la misma oportun idad de seleccin que cualquier otro, y la seleccin de un individuo o elemento part icular no afecta la probabilidad de que se elija cualquier otro. Extraccin de la muestra aleatoria simple La clave de la seleccin de muestras apropiada es obtener y mantener una lista act ualizada de todos los individuos o elementos de los cuales se extraer la muestra. Tal lista se conoce como el marco de la poblacin. Este listado de poblacin servir como la poblacin objetivo, de tal manera que si se extrajeran muchas muestrasde p robabilidades diferentes de tal lista, en el mejor de los casos cada muestra sera una representacin de la poblacin. - Muestreo con o sin reemplazo de poblaciones finitas Para seleccionar la muestra pueden usarse dos mtodos bsicos: con reemplazo o sin r eemplazo. Digamos que N representa la poblacin y n la muestra. Al extraer con ree mplazo la probabilidad de cualquier miembro de la poblacin de ser seleccionado en la primera extraccin es 1/N. La probabilidad de ser seleccionado en otra extracc in sigue siendo 1/N debido a que una vez registrado el dato, el individuo seguir f ormando parte de la poblacin. Sin embargo, al muestrear poblaciones humanas generalmente se considera ms apropi ado tener una muestra de persona diferentes que permitir mediciones repetidas de la misma persona. La probabilidad en este caso es 1/N en la primera extraccin. L a probabilidad de que cualquier individuo no seleccionado previamente sea selecc ionado en la segunda extraccin es 1/N-1. La encuesta de la muestra El primer pasa para evaluar una encuesta es determinar si se bas en una muestra d e probabilidad o en una no probabilstico. Aun cuando las encuestas emplean mtodos de muestreo de probabilidad aleatorios, e stn sujetas a errores potenciales. Existen cuatro tipo de errores de encuesta: 1 - Error de cobertura o sesgo de seleccin. Este error resulta de la exclusin de c iertos sujetos del listado de poblacin, de tal manera que no tienen oportunidad d e ser seleccionados en la muestra. El error de cobertura provoca el sesgo de sel eccin. 2- Error de no-respuesta o sesgo de no-respuesta. El error de no-respuesta resul ta del fracaso de recolectar datos sobre todos los sujetos de la muestra. Y el e rror de no-respuesta da como resultado el sesgo de no-respuesta. 3- Error de Muestreo. Este error refleja la heterogeneidad o las diferencias de oportunidad de muestra a muestra basndose en la probabilidad de los sujetos que e stn siendo seleccionados en las muestras particulares. El error de muestreo puede reducirse tomando tamaos de muestra mayores, aunque esto incrementar el costo de aplicacin de la encuesta. 4- Error de Medicin. Este error se refiere a inexactitudes en las respuestas regi stradas que ocurren debido a una mala formulacin de las preguntas, el efecto de u n entrevistados sobre el encuestado o el esfuerzo hecho por el encuestado. Organizacin y Resumen de Datos Organizacion, Resumen Y Presentacion De Datos Estadisticos Conceptos que deben reforzarse POBLACION: es el conjunto formado por todas las unidades elementales que proporc ionarn las mediciones de inters. Pueden ser personas, cosas, objetos abstractos. CENSO: Cuando se estudia la totalidad de las unidades elementales que componen l a poblacin. Desventaja: errores de observacin. Ej.: omisiones, duplicaciones, no-ubicacin (no medibles) del encuestado, volumen de informacin MUESTRA: se estudia una parte representativa de la poblacin

Desventaja: errores de observacin (no medibles) errores de estimacin (medible, cua ntificable)