Estadistica1

ESTADISTICA

FACULTAD DE INGENIERIA

ESCUELA DE INGENIERIA AMBIENTAL

Dr. Mery Manzano

UNIDAD IPARTE 1

¿Qué es la Estadística?OBJETIVOS

1. Saber qué significa estadística.2. Explicar qué es estadística descriptiva y

estadística inferencial.3. Diferenciar entre una variable cualitativa y una

variable cuantitativa.4. Distinguir entre una variable discreta y una

variable continua.5. Diferenciar entre niveles de medición nominal,

ordinal, por intervalo y de razón.

Resultados de Aprendizaje Comprende las definiciones básicas de Estadística

Tabula datos a partir de una población o muestra sobre diferentes tipos de fenómenos

Interpreta datos en cuadros estadísticos

Grafica un determinado fenómeno

Calcula diferentes medidas en el proceso de una investigación

¿Qué significa Estadística?

Estadística es la ciencia de recolectar,

organizar, presentar, analizar e interpretar

datos con el propósito de ayudar a una toma

de decisiones más efectiva.

¿Quién usa estadística?

Las técnicas estadísticas se usan ampliamente

por personas en áreas de la ingeniería (puede ayudar a diseñar nuevos productos y sistemas), comercialización, contabilidad, control de calidad, consumidores, deportes, administración de hospitales, educación, política, medicina, etc.

Tipos de estadísticas

Estadística Descriptiva: Trata solamente de describir y

analizar un grupo dado sin sacar conclusiones o

inferencias de un grupo mayor

EJEMPLO un sondeo de opinión encontró que 49% de las

personas en una encuesta sabían el nombre del Alcalde

de una cierta ciudad. La estadística “49” describe el

número de cada 100 personas que saben la respuesta.

Tipos de estadísticas

Estadística Inferencial: una decisión, estimación, predicción o generalización sobre una población, con base en una muestra.

Una población es un conjunto de todos los posibles individuos, objetos o medidas de interés.

Una muestra es una porción, o parte, de la población de interés.

EjemploSi la población se trata de todos los productos abonos químicos importados por el Ecuador, una muestra podría ser los productos químicos importados por el Ecuador en el mes de octubre

Tipos de estadísticas(ejemplos de inferencia

estadística) Las cadenas de TV monitorean la popularidad de sus

programas contratando a organizaciones para

muestrear las preferencias de televidentes.

El departamento de contabilidad de una empresa

elegirá una muestra de facturas para verificar la

exactitud de todas las facturas de la compañía.

Los catadores de vino prueban unas cuantas gotas para

tomar la decisión de liberar todo el vino para la venta.

Tipos de variables

Variable cualitativa o de atributos: la característica o variable que se estudia no es numérica.EJEMPLOS: SexoAfiliación religiosaTipo de automóvil que se poseeLugar de nacimientoColor de los ojos.

Tipos de variables

Variable cuantitativa: la variable se puede

registrar numéricamente.

EJEMPLO:

Saldo en una cuenta

Minutos que faltan para que termine la clase

Número de niños en una familia.

Tipos de variables

Las variables cuantitativas se pueden clasificar

como discretas o continuas.

Variables discretas: sólo pueden adquirir

ciertos valores y casi siempre hay “brechas”

entre esos valores.

EJEMPLO: el número de hijos en una familia

(1,2,3,..., etc.).

Variables continuas: pueden tomar cualquier

valor dentro de un intervalo específico.

EJEMPLO: Temperaturas registradas cada

media hora en un observatorio.

Resumen de tipos de variables

C u a lita t ivos o d e a trib u tos(tip o d e au to q u e p os ee)

d isc re tos(n ú m ero d e h ijos )

con tin u os(tiem p o p ara reso lver e l exam en )

C u an tita t ivos o n u m é ricos

D A TO S

Fuentes de datos estadísticos Los problemas de investigación suelen requerir

datos publicados. Se pueden encontrar estadísticas relacionadas en artículos publicados, revistas y periódicos.

No todos los temas disponen de datos publicados. En esos casos, la información deberá recolectarse y analizarse.

Una manera de recolectar datos es mediante encuestas.

Niveles de medición

Nivel nominal: los datos sólo se puede clasificar en categorías, no se pueden ordenar.

EJEMPLOS: color de los ojos, sexo, afiliación religiosa.

Mutuamente excluyente: un individuo, objeto o artículo, al ser incluido en una categoría, debe excluirse de las demás.

EJEMPLO: color de los ojos.

Exhaustivo: cada persona, objeto o artículo debe clasificarse en al menos una categoría.

EJEMPLO: afiliación religiosa.

Niveles de medición

Nivel ordinal: involucra datos que se pueden ordenar,

pero no es posible determinar las diferencias entre los

valores de los datos o no tienen significado.

EJEMPLO: En una prueba de sabor de 4 helados, el A

se clasificó como número 1, el B como número 2, el C

como 3 y el D como número 4.

Niveles de medición Nivel de intervalo: similar al nivel ordinal, con la

propiedad adicional de que se pueden determinar cantidades significativas de las diferencias entre los valores. No existe un punto cero natural.

EJEMPLO: temperatura en la escala de grados Fahrenheit.

Nivel de razón: el nivel de intervalo con un punto cero inicial inherente. Las diferencias y razones son significativas para este nivel de medición.

EJEMPLOS: dinero, altura de los jugadores.