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DEFINICIÓN E IMPORTANCIA DE LA ESTADÍSTICA (Una muestra es un conjunto de…
DEFINICIÓN E IMPORTANCIA DE LA ESTADÍSTICA
La Estadística es una rama de las matemáticas que se utiliza para describir, analizar e interpretar ciertas características de un conjunto de individuos llamado población
la estadística, en general, es la ciencia que trata de la recopilación, organización, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con el fin de realizar una toma de decisión más efectiva.
Podemos definir la estadística como la ciencia que estudia cómo debe emplearse la información y cómo dar una guía de acción en situaciones prácticas que entrañan incertidumbre
Estadística se divide en dos grandes ramas:
• Estadística descriptiva
• Estadística inferencial
La estadística descriptiva tiene por objeto analizar y representar los datos obtenidos a través de una muestra o de la medición de toda la población
tratar de extraer conclusiones sobre el comportamiento de esas variables y estimar algunos valores (parámetros) que resuman sus características.
Consiste sobre todo en la presentación de datos en forma de tablas y gráficas sin intentar inferir nada que vaya más allá de los datos, como tales.
Este análisis es muy básico, pero fundamental en todo estudio.
La estadística inferencial se apoya en el cálculo de probabilidades y modelos matemáticos, efectúa estimaciones, decisiones, predicciones u otras generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos o población a partir de datos muestrales.
Su análisis requiere de generalizaciones que van más allá de los datos. un cambio en el énfasis de los métodos que describen a métodos que sirven para hacer generalizaciones.
La teoría de probabilidad desarrollada para describir los sucesos aleatorios. Las figuras prominentes incluyen matemáticos como A. N. Kolmogorov o Bayes. Se puede ver la teoría de probabilidad de dos puntos de vista: la sin teoría de medidas, o la con teoría de medidas.
Dado el enfoque práctico del curso, la probabilidad que nos interesa estará referida a lo que más adelante se verá como intervalo de confianza, a la prueba de hipótesis o a la construcción de un modelo de predicción (regresión lineal).
herramientas de análisis
y los métodos no paramétricos.
La estadística paramétrica
En el campo de la investigación de las Ciencias empezamos a percibir que la Estadística se convierte en la única herramienta que, hoy por hoy,
permite dar luz y obtener resultados
, y por tanto beneficios, en cualquier tipo de estudio
tres significados de la palabra estadística
también se utiliza para referirse al conjunto de técnicas y métodos que se utilizan para analizar la información estadística
Y el término estadístico, en singular y en masculino, se refiere a una medida derivada de una muestra.
primer término se usa para referirse a la información estadística
Métodos estadísticos. Los métodos de análisis para la información cuantitativa se pueden dividir en los siguientes pasos:
.
Definición del problema.
Recopilación de la información existente.
Obtención de información original.
• Selección y determinación de la muestra
• Obtención de los datos
Clasificación y organización de los datos.
Análisis descriptivo de los datos.
• Representación gráfica de los datos.
Análisis.
• Contraste de hipótesis, si procede.
Conclusiones
Áreas de aplicación biometría, Econometría/empírica, Investigación económica, investigación social, investigación política, tecnometría,
Población
es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones.
Población base: Es el grupo de personas designadas por características personales, geográficas o temporales, que son elegibles para participar en el estudio.
Población Objetivo: Es el grupo de personas a la va proyectado dicho estudio, la clasificación característica de los mismos, lo cual lo hace modelo de estudio para el proyecto establecido.
Población muestreada: Es la población base con criterios de viabilidad o posibilidad de realizarse el muestreo.
Una
muestra
es un conjunto de casos o individuos procedente de una población estadística que cumple las siguientes características:
.
La muestra debe ser representativa de la población de estudio. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo.
El número de sujetos que componen la muestra suele ser inferior que el de la población, pero suficientes para que la estimación de los parámetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado. Para que el tamaño de la muestra sea idóneo es preciso recurrir a su cálculo.
El conjunto de individuos de la muestra son los sujetos realmente estudiados
Ventajas de la elección de una muestra
• Exactitud: permite un razonable nivel de predicción
•
Reducción de costos: Al estudiar un pequeña parte de la población, los gastos de recolección y tratamiento de los datos serán menores que si los obtenemos del total de la población.
Viabilidad: La elección de una muestra permite la realización de estudios que serían imposible hacerlo sobre el total de la población.
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Rapidez: Al reducir el tiempo de recolección y tratamiento de los datos, se consigue mayor rapidez