CONCEPTOS GENERALES IProbabilidad y Estadstica Descriptiva1

Estadstica: mtodos y teoras aplicadas a larecoleccin, descripcin y anlisis de datos

Facilita toma de decisiones

Solucin de problemas

Importancia:

Control : rentabilidad, ventas, costos,

calidad, productividad, inventarios,

Investigacin de mercados, evaluacin de oportunidades de inversin.

Evaluacin de desempeo, verificacin de alcance de metas.

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3PASOS PARA UN ANLISIS ESTADSTICO

Unidad estadstica: unidad de inters en elestudio, utilizada en el anlisis.

Observacin: expresadas numricamente pormedicin, recuento o asignacin de cdigo. Seobtienen al estudiar la variable.

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DEFINICIONES

Poblacin: todas las observaciones de la caracterstica deestudio de inters. Puede ser finita o infinita, homognea oheterognea.

Infinitas: Tienen un nmero infinito de elementos. No puedenalcanzarse por conteo.

Finitas:

Finita medible: Termina y pronto

Finita no medible: Termina pero dura mucho.

Homognea: no hay mucha variabilidad respecto a lacaracterstica a medir (iguales).

Heterognea: existe variabilidad (diferentes)

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6Muestra: parte representativa de la poblacin quese selecciona para ser estudiada en lugar de lapoblacin pues esta es demasiado grande.(imposible o costoso)

Parmetro: Medida descriptiva de la poblacin. Datos que se pueden derivar de un estudio.

Estadstico: medida obtenida de una muestra y quees una estimacin de un parmetro poblacional.

Estadstica descriptiva: forma de recolectar,agrupar y presentar los datos de manera que sedescriban fcilmente.

7DEFINICIONESEstadstica inferencial: est definida por un conjunto

de tcnicas, mediante las cuales se hacengeneralizaciones o se toman decisiones en base ainformacin parcial obtenida mediante tcnicasdescriptivas.

Error del muestreo: diferencia entre el valor obtenidode la muestra y el verdadero valor poblacional.Errores entre muestras.

Sesgo: tendencia a favorecer la seleccin de ciertoselementos en la muestra en lugar de otros. Este errorse minimiza utilizando la aleatoriedad.

8 Variables: caracterstica de la poblacin o muestraque es el motivo de estudio en un anlisis estadstico.

VARIABLES

CUALITATIVAS(atributospalabras)

CUANTITATIVAS(nmeros)

APARIENCIACOLOR SABORTEXTURA

CONTINUAS: toman cualquier valor en un intervalo. Ej: Altura, velocidad, temperatura, peso

DISCRETAS: limitada a nmeros enterosEj: Num personasNum de goles

Ejemplos:

Sexo: F/M

Habito fumar

Color ojos

Religin

Estado civil

Las variables se clasifican de acuerdo a escalas demedicin:

Escala nominal (discreta): variable son nombres oetiquetas y las observaciones solo se puedenclasificar dndoles una denominacin o smbolo, sinque implique orden, distancia o proporcin. Solo sepueden contar. Ej: Grupo A- Grupo B, Conforme-Noconforme, color de ojos, estado civil, religin.

Escala ordinal: clasifica las observaciones encategoras con orden significativo o secuencia (hayrelaciones). Ej: Evaluacin de servicio: 1-Excelente. 2-Bueno. 3-Regular. 4-Malo, grado militar, organigrama

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ESCALAS DE MEDIDA

Escala de intervalo (continua): adems de todas laspropiedades de la escala ordinal, se pueden calculardiferencias entre las mediciones y obtenerconclusiones estadsticas. Ej: temperatura, sobrepesorespecto a un patrn de comparacin, nivel de ruido,nivel de aceite de un motor medida con una barragraduada.

Escala de razn (continua): la ms completa: orden,distancia, mltiplos y proporciones. nica escala queel cero es significativo (ausencia). Datos manipuladospor cualquier operacin matemtica. Ej: tiempo,ingreso, distancia, medidas de tendencia central(media, mediana, moda, promedio).

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ANLISIS DE DATOS

Diseo de procedimientos eficientes que suministren datosconfiables para su posterior anlisis.

Mnima desconfianza en los datos o en su procedenciaobligan al analista a descartarlos.

Planear la recoleccin de datos indicando entre otrosaspectos tiempo (cundo?, lugar (dnde?),responsabilidades (quin?), formatos y procedimientos(cmo?).

Para que los datos sean significativos se deben organizar ytabular.

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MTODO CIENTFICOPara que los resultados sean vlidos y confiables:

1. Formulacin o definicin del problema. Qu? Para qu?

2. Diseo del experimento. Cmo?

3. Recoleccin de datos: marco muestral (lugar, tiempo y medios), diseo de formularios, establecimiento de rutas e identificacin del sujeto de anlisis. Calidad de los datos.

4. Tabulacin, clasificacin y descripcin de resultados.

5. Anlisis de datos. Calcular algunas medidas y generar algunos grficos que representen esos datos.

6. Inferencia estadstica y conclusiones.

Muestra aleatoria:

Cada observacin, medicin o individuo de lapoblacin tenga la misma probabilidad de serseleccionado.

Los mtodos tienen que garantizar

Aleatoriedad y Representatividad

Mtodos de muestreo

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Probabilsticos o aleatorios: obtienen por sorteo de datos,cada uno tiene la misma probabilidad de pertenecer a lamuestra(aleatorio simple, sistemtico, estratificado,conglomerado).

No probabilstico: no es posible estimar la posibilidad deque cada elemento estar incluido en la muestra (porcuotas, bola de nieve, subjetivo por decisin razonada)

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Sujetos de conocimiento

profundo del tema

Aleatorio simple: cada elemento de la poblacin tienen = posibilidad de ser elegidos.

Ejemplo:

Sistemtico: poblacin de gran tamao o se extiende en el tiempo.

Se realiza una seleccin aleatoria inicial de la lista.

Coeficiente de elevacin: k=N/n. N:poblacin,

n: muestra

Ejemplo:

Este dato indica cada cuantos lugares se debe escoger una observacin de una lista.

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Ms

preciso

Estratificado: previamente se divide la poblacin en subgrupos, clases o estratos.

Heterogeneidad entre estratos

Homogeneidad en los elementos que conforman el estrato.

Ejemplo:

Conglomerado: divide la poblacin en gruposhomogneos convenientes para el muestreo.

Elementos dentro de cada conglomerado usualmente son heterogneos.

Elementos entran a la

muestra por grupos, no

individualmente

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Mtodo de escogencia de

observaciones: aleatorio simple o

sistemtico

MUESTREO NO PROBABILSTICO Por cuotas: ms difundida en estudios de mercado y sondeos de

opinin.

Poblacin Estratos (variables gnero o edad)

Calculo peso de cada estrato= Proporcin (%)

Peso*n= cuantas unidades deben obtenerse de cada estrato

Bola de nieve: Indicado para estudios de poblacionesminoritarias o muy dispersas pero en contacto entre s.Identificar sujetos que se incluirn en la muestra a partir de lospropios entrevistados. Ej: estudio a la Antrtida

Muestreo subjetivo por decisin razonada: En este caso las unidades de la muestra se eligen en funcin de algunas de sus caractersticas de manera racional y no casual, funciona en base a referencias o por recomendacin. Ej: estudios de investigacin

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rea

geogrfica,

edad, sexo,

ingreso

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