La primera forma para describir los datos no agrupados es la Distribución de Frecuencias.
Una DDF presenta los valores y la frecuencia con que se presentan. Al ser mostrados en una tabla los valores de los datos se presentan en orden y, por lo general el valor más bajo aparece en la parte inferior de la tabla.
La utilización de una DDF tiene como objetivo principal organizar y presentar los datos, de manera que facilite su comprensión e interpretación.
Se puede graficar utilizando Histograas, polígono de frecuencias, Ojiva.
A continuación un link importante para ampliar el tema.
http://webdelprofesor.ula.ve/economia/hmata/Notas/Tabla%20de%20Distribuci%F3n%20de%20Frecuencias.pdf
miércoles, 12 de octubre de 2011
6. Tenga cuidado con estadísticas no apropiadas
A veces utilizamos estadísticas y gráficas no apropiadas, entonces puede resultar una farza todo aquello que hemos investigado.
Uno de los problemas es que la muestra no es suficiente o no es representativa.
Uno de los problemas es que la muestra no es suficiente o no es representativa.
- La información no satisface suposiciones requeridas.
- La proyección dista mucho del alcance de los datos observados.
- Desconocimiento por parte del investigados.
- Intento deliberado de sesgo puede engañar al consumidor.
5.Tipos de Variable y Nivel de Medición
Las variables pueden ser Cualitatitas o Cuantitavias.
Cualitativas como por ejemplo el estado civil o color de ojos.
Las variables Cuantitativas son numéricas y se subdividen en Discretas y Continuas
En las cuantitativas discretas existe lo que llamamos "brechas", ejemplo hijos en una
familia. Existen 2, 3, o 4 pero no 3,5 hijos.
En cambio en las cuantitativas continuas puede asunir cualquier valor en un rango específico.
Ejemplo: peso de una persona, distancia en kilometros.
------------------------------------------------------------------------------------------
Nivel de Medición
Nominal -> Los datos solo se clasifican (marca de auto).
Ordinal -> Los datos se ordenan (posición de un equipo de fútbol).
Intervalos -> Diferencia significativa entre valores (temperatura) 10, 15, 0 grados.
Razón -> Pnto 0 significativo y razón entre valores (distancia, altura, unidades producidas, salario).
Cualitativas como por ejemplo el estado civil o color de ojos.
Las variables Cuantitativas son numéricas y se subdividen en Discretas y Continuas
En las cuantitativas discretas existe lo que llamamos "brechas", ejemplo hijos en una
familia. Existen 2, 3, o 4 pero no 3,5 hijos.
En cambio en las cuantitativas continuas puede asunir cualquier valor en un rango específico.
Ejemplo: peso de una persona, distancia en kilometros.
------------------------------------------------------------------------------------------
Nivel de Medición
Nominal -> Los datos solo se clasifican (marca de auto).
Ordinal -> Los datos se ordenan (posición de un equipo de fútbol).
Intervalos -> Diferencia significativa entre valores (temperatura) 10, 15, 0 grados.
Razón -> Pnto 0 significativo y razón entre valores (distancia, altura, unidades producidas, salario).
martes, 11 de octubre de 2011
4. Téminos básicos
Población.- Una colección o conjunto de objetos, individuos o eventos cuyas propiedades se van a estudiar.
Muestra.- Un subconjunto representativo de la población.
Variable.- Una característica de los miembros de la población.
Dato.- Valor de la variable asociado con un elemento de la población o muestra. Puede ser un número, una palabra o un símbolo.
Datos.- El conjunto de valores de una variable para cada uno de los elementos de la muestra.
Experimento.- Una actividad planificada que resulta en un conjunto de datos.
Parámetro.- Un valor numérico que representa a todos los datos de la población.
Estadístico.- Una valor numérico que representa los datos de una muestra.
Individuo.- Cualquier elemento que aporte información sobre el fenómeno que se estudia.
Por ejemplo: El Decano de la FEE desea saber el promedio de Edad de los estudiantes de la
Facultad.
La población son todos los miembros de la facultad
Una muestra es un subconjunto representativo.
La variable es la edad de los miembros de la facultad.
Un dato es la edad (22 años) de un miembro específico de la facultad.
Los datos es el conjunto de todas las edades de la muestra (21, 22, 20, 18...etc).
El experimento es el método utilizado para seleccionar la muestra, la forma en que se determina la edad de cada miembro de la facultad.
El parámetro de interés es el promedio de las edades de todos los miembros de la FEE.
El estadístico es la edad promedio de los miembros de la FEE de la muestra seleccionada.
El individuo es cada uno de los estudiantes de las diferentes carreras.
Muestra.- Un subconjunto representativo de la población.
Variable.- Una característica de los miembros de la población.
Dato.- Valor de la variable asociado con un elemento de la población o muestra. Puede ser un número, una palabra o un símbolo.
Datos.- El conjunto de valores de una variable para cada uno de los elementos de la muestra.
Experimento.- Una actividad planificada que resulta en un conjunto de datos.
Parámetro.- Un valor numérico que representa a todos los datos de la población.
Estadístico.- Una valor numérico que representa los datos de una muestra.
Individuo.- Cualquier elemento que aporte información sobre el fenómeno que se estudia.
Por ejemplo: El Decano de la FEE desea saber el promedio de Edad de los estudiantes de la
Facultad.
La población son todos los miembros de la facultad
Una muestra es un subconjunto representativo.
La variable es la edad de los miembros de la facultad.
Un dato es la edad (22 años) de un miembro específico de la facultad.
Los datos es el conjunto de todas las edades de la muestra (21, 22, 20, 18...etc).
El experimento es el método utilizado para seleccionar la muestra, la forma en que se determina la edad de cada miembro de la facultad.
El parámetro de interés es el promedio de las edades de todos los miembros de la FEE.
El estadístico es la edad promedio de los miembros de la FEE de la muestra seleccionada.
El individuo es cada uno de los estudiantes de las diferentes carreras.
3.Conceptos
Es la ciencia que permite recopilar, organizar, presentar, analizar e interpretar información para ayudar a tomar decisiones más efectivas.
Tipos: Existen dos básicamente.
a) Estadística Descriptiva. Conjunto de métodos para organizar, resumir y presentar los datos de manera informativa.
b) Estadística Inferencial. Conjunto de métodos utilizados para determinar algún atributo medible acerca de una población con base a una muestra.
Tipos: Existen dos básicamente.
a) Estadística Descriptiva. Conjunto de métodos para organizar, resumir y presentar los datos de manera informativa.
b) Estadística Inferencial. Conjunto de métodos utilizados para determinar algún atributo medible acerca de una población con base a una muestra.
miércoles, 5 de octubre de 2011
2. Un poco de Historia
La estadística es tan vieja como la historia. El Viejo Testamento ya se mencionaba en el Libro de Números información de datos de recuento de la población y del número de armamento que poseían para defenderse.
El vocablo statistik proviene de la palabra italiana statista que significa "estadista" y fue utilizada por primera vez por Gottfried Achenwall (1719-1772) un profesor de Marlborough.
A cotinuación un link importante para leer un poco más acerca de la historia
http://www.informatica.us.es/~calvo/alumnos/t08esde1inf02/index.htm
El vocablo statistik proviene de la palabra italiana statista que significa "estadista" y fue utilizada por primera vez por Gottfried Achenwall (1719-1772) un profesor de Marlborough.
A cotinuación un link importante para leer un poco más acerca de la historia
http://www.informatica.us.es/~calvo/alumnos/t08esde1inf02/index.htm
1.Introducción
Siempre que querramos entender como se obtiene la información utilizaremos herramientas como la estadística. Esta no se utiliza solamente entre negocios comunes o empresas sino que también se la utiliza en nuestra vida diaria.
Todas las empresas enfrentan a diario situaciones para mejorar su posicionamiento en el mercado y siempre tendrán necesidad de información.
En su vida diaria desde que se levanta tiene necesidad de tomar decisiones. Por ejemplo pone el despertador, se levanta y necesita tomar una ducha. Abre la llave y si el agua está muy fría quizás se duche, caso contrario es mejor calentar el agua para ducharse y que su baño sea más satisfactorio.
¿Por qué estudiar estadística?
En sus estudios primarios, es necesario estudiar estadística para entender como fluyen los datos que luego se transformarán en información.
En su universidad, es necesaria para muchos programas o syllabus universitarios para entender por ejemplo: Cual es la diferencia entre los cursos de estadística que se dictan en la facultad técnica o en Departamentos de Sociología o en la Facultad de Especialidades Empresariales.
El contenido es el mismo. En Administración quizás nos interese información de salarios de empleados o trabajadores, horas trabajadas, impuestos, deducciones, etc.
En el Departamento de Sociología quizás nos interese: Calificaciones obtenidas, Control de Asistencia.
En Ingeniería quizás nos interese cantidad de unidades que se fabriquen en un producto determinado, peso, variación y hacer comparaciones con otros productos.
En fin, la estadística está en todas partes y para obtener información se utilizan técnicas y para utilizar las técnicas debemos conocer los métodos que nos ayudarán a entender como se toman decisiones y de qué manera nos afectan.
Todas las empresas enfrentan a diario situaciones para mejorar su posicionamiento en el mercado y siempre tendrán necesidad de información.
En su vida diaria desde que se levanta tiene necesidad de tomar decisiones. Por ejemplo pone el despertador, se levanta y necesita tomar una ducha. Abre la llave y si el agua está muy fría quizás se duche, caso contrario es mejor calentar el agua para ducharse y que su baño sea más satisfactorio.
¿Por qué estudiar estadística?
En sus estudios primarios, es necesario estudiar estadística para entender como fluyen los datos que luego se transformarán en información.
En su universidad, es necesaria para muchos programas o syllabus universitarios para entender por ejemplo: Cual es la diferencia entre los cursos de estadística que se dictan en la facultad técnica o en Departamentos de Sociología o en la Facultad de Especialidades Empresariales.
El contenido es el mismo. En Administración quizás nos interese información de salarios de empleados o trabajadores, horas trabajadas, impuestos, deducciones, etc.
En el Departamento de Sociología quizás nos interese: Calificaciones obtenidas, Control de Asistencia.
En Ingeniería quizás nos interese cantidad de unidades que se fabriquen en un producto determinado, peso, variación y hacer comparaciones con otros productos.
En fin, la estadística está en todas partes y para obtener información se utilizan técnicas y para utilizar las técnicas debemos conocer los métodos que nos ayudarán a entender como se toman decisiones y de qué manera nos afectan.
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