Fundamentos de Estadística
Ciencia
Estadística
Conceptos básicos
Importancia y aplicación de la ciencia estadística
Datos: son las observaciones recolectadas (como mediciones, géneros, respuestas de encuestas).
Población: es el conjunto completo de todos los elementos (puntuaciones,
personas, medidas, etcétera) que se va estudiar. El conjunto es completo porque incluye a todos los sujetos que se estudiarán.
Censo: es el conjunto de datos de cada uno de los miembros de la población.
Muestra: es un subconjunto de miembros seleccionados de una población.
Concepto
Es un conjunto de métodos para planear estudios y experimentos, obtener datos y luego organizar, resumir, presentar, analizar, interpretar
y llegar a conclusiones basadas en los datos.
Descriptiva
Está formada por los métodos gráficos y numéricos que se utilizan para resumir y procesar los datos y transformarlos en información.
Inferencial
Constituye la base para hacer predicciones, previsiones y estimaciones que se utilizan para transformar la información en conocimiento.
Parámetro: Es una característica específica de una población.
Estadístico: Es una característica específica de una muestra.
Conjunto de conocimientos obtenidos mediante la observación y el razonamiento, sistemáticamente estructurados y de los que se deducen principios y leyes generales con capacidad predictiva y comprobables experimentalmente.
Clasificación de variables
Variables categóricas: Producen respuestas que pertenecen a grupos o categorías.
Variables numéricas:
Discreta: Puede tener ( pero no necesariamente) un número finito de valores.
Variable continua: Puede tomar cualquier valor de un intervalo dado de números reales y normalmente proviene de un proceso de medición (no de recuento).
Tipos de muestreo
Muestreo aleatorio: Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de resultar seleccionado.
Aleatorio simple: Se selecciona una muestra de n sujetos, de manera que cada posible muestra del mismo tamaño n tenga la misma posibilidad de ser elegida.
Muestreo sistemático: Se selecciona un punto de partida, después se elige cada k-ésimo (por ejemplo, cada quincuagésimo) elemento de la población.
Muestreo de conveniencia: Se utilizan resultados que son fáciles de obtener.
Muestreo estratificado: Se subdivide a la población en al menos dos subgrupos (o estratos diferentes), de manera que los sujetos del mismo subgrupo compartan las mismas características y después se obtiene una muestra de cada subgrupo.
Muestreo por conglomerados: Se divide el área de la población en secciones, luego se eligen al azar algunos de estos conglomerados y después se elige a todos los miembros de los conglomerados seleccionados.