Diapositiva 1
Universidad Mariano Glvez de GuatemalaEscuela de Ciencias de la
AdministracinAdministracin de EmpresasEstadstica 2Catedrtico: Lic.
Juan Carlos Cooseman CarasAuxiliar: Licda. Mara de los ngeles
AndrinoJonathan Samuel Guamuch GarcaCarn: 021-13-11305Guatemala, 24
de julio del 2015Repaso General1
Laestadsticaes comnmente considerada como una coleccin de hechos
numricos expresados en trminos de una relacin sumisa, y que han
sido recopilado a partir de otrosdatosnumricos.
La palabra estadstica se origina, en las tcnicas de recoleccin,
organizacin, conservacin, y tratamiento de los datos propios de un
estado, con que los antiguos gobernantes controlaban sus sbditos y
dominios econmicos.
Estas tcnicas evolucionaron a la par con el desarrollo de las
matemticas, utilizando sus herramientas en el proceso del anlisis e
interpretacin de la informacin.
Poblacin Se precisa como un conjunto finito o infinito de
personas u objetos que presentan caractersticas comunes.
"Una poblacin es un conjunto de todos los elementos que estamos
estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones".
Levin & Rubin (1996).
"Una poblacin es un conjunto de elementos que presentan una
caracterstica comn". Cadenas (1974).
Muestra "Se llama muestra a una parte de la poblacin a estudiar
que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991).
"Una muestra es una coleccin de algunos elementos de la
poblacin, pero no de todos". Levin & Rubin (1996).
Una muestra debe ser definida en base de la poblacin
determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra
solo podrn referirse a la poblacin en referencia", Cadenas
(1974).
En consecuencia muestra y poblacin son conceptos relativos. Una
poblacin es un todo y una muestra es una fraccin o segmento de ese
todo.
Muestreo Esto no es ms que elprocedimientoempleado para obtener
una o ms muestras de una poblacin; el muestreo es una tcnica que
sirve para obtener una o ms muestras de poblacin.
Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral
representativo de la poblacin, se procede a laseleccinde los
elementos de la muestra aunque hay muchos diseos de la muestra.
Al tomar varias muestras de una poblacin, lasestadsticasque
calculamos para cada muestra no necesariamente seran iguales, y lo
ms probable es que variaran de una muestra a otra.
Tipos de VariablesLas variables se dividen en tres grandes
grupos: Cuantitativas, Categricas y de Intervalo.Variables
cuantitativas: Las conocemos como variables numricas; este tipo de
variables son las ms comunes en los estudios estadsticos, pues
varan en su magnitud.Variables categricas:Son las variables
cualitativas y se dividen, a su vez, en dos grandes ramas: las
variables nominales y las variables ordinales.Variables nominales:
Son aqullas que no pueden ser clasificadas ni en una magnitud
cuantitativa ni en una magnitud de jerarqua. Por ejemplo, las
categoras de gnero;varn, mujer, son variables de ese tipo.Variables
ordinales:Lasque aceptan una jerarquizacin de importancia.El
ingreso familiar, por ejemplo, es una variable nominal, puesto que
puede ser calificado de acuerdo a un orden, descendente.
Datos Estadsticos Los datos estadsticos no son otra cosa que
elproductode las observaciones efectuadas en las personas y objetos
en los cuales se produce el fenmeno que queremos estudiar. Dicho en
otras palabras, son los antecedentes (en cifras) necesarios para
llegar alconocimientode un hecho o para reducir las consecuencias
de este.Clasificacin de los datos:Los datos estadsticos pueden ser
clasificados en cualitativos, cuantitativos, cronolgicos y
geogrficos.
Datos Cualitativos: Cuando los datos son cuantitativos, la
diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad.ejemplo: Si
deseamos clasificar los estudiantes que cursan lamateriade
estadstica I por su estado civil, observamos que pueden existir
solteros, casados, divorciados, viudos.
MEDIDAS DE POSICINCLASIFICACIN:Las medidas de resumen ms
importantes se clasifican en tres grupos: Medidas de tendencia
central:Media, mediana, moda.
Medidas de posicin: Deciles, cuartiles, percentiles
- Medidas de dispersin:Desviacin estndar, varianza, coeficiente
de variacin.
A continuacin se describen las medidas de posicin ms comunes
utilizadas enestadstica, como lo son:
Cuartiles: Hay 3 cuartiles que dividen a una distribucin en 4
partes iguales: primero, segundo y tercer cuartil.
Deciles: Hay 9 deciles que la dividen en 10 partes iguales:
(primero al noveno decil).
Percentiles: Hay 99 percentiles que dividen a una serie en 100
partes iguales: (primero al noventa y nueve percentil).
ASIMETRA Es una medida de forma de unadistribucinque permite
identificar y describir la manera como losdatostiende a reunirse de
acuerdo con la frecuencia con que se hallen dentro de la
distribucin.
Permite identificar las caractersticas de la distribucin de
datos sin necesidad de generar el grfico.
Una buena manera de comparar de manera grfica la curtosis de
varios conjuntos de datos es estandarizar las variables con el
propsito de no dar una mala interpretacin a la informacin
grfica.
Dada la caracterizacin propia de este modelo continuo, donde
coinciden las medidas de tendencia central, media, moda y mediana;
la simetra respecto a estos parmetros y la facilidad de su
aplicacin hacen de la distribucin normal, una herramienta de uso
comn, mxime que la mayora de las variables econmicas y sociales se
ajustan a una funcin normal.DISTRIBUCIN NORMAL
Los crticos de la estadstica afirman que a travs de ella es
posible probar cualquier cosa, lo cual es un concepto profano que
se deriva de la ignorancia en este campo y de lo polifactico de los
mtodos estadsticos. Sin embargo muchos "investigadores"
tendenciosos han cometido abusos con la estadstica, elaborando
"investigaciones" de intencin, teniendo previamente los resultados
que les interesan mostrar a personas ingenuas y desconocedoras de
los hechos.
Otros, por ignorancia o negligencia, abusan de la estadstica
utilizando modelos inapropiados o razonamientos ilgicos y errneos
que conducen al rotundo fracaso de sus
investigaciones.CONCLUSIONES
Libro:https://estadisticaunicaes.files.wordpress.com/2012/05/curso-de-estadistica-aplicada-de-n-guarin-s.pdfEstadstica
Aplicada, Norberto Guarin
Salazarhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtmlBIBLIOGRAFAhttp://www.angelfire.com/sc/matasc/EyD/bioesta/medidas.htm
http://www.monografias.com/trabajos14/medidasposicion/medidasposicion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/dino/dino.shtml