1. Conceptos básicos
1.1. Teoria de desición
1.1.1. Propone un método de tomar decisiones basado en unos principios básicos sobre la elección coherente entre opciones alternativas.
1.2. Población
1.2.1. Es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones".
1.3. Muestra aletoria
1.3.1. Muestra elegida independientemente de todas las demás, con la misma probabilidad que cualquier otra
1.4. Parámetros Aleatorios
1.4.1. Se llama variable aleatoria aquella que toma diversos valores o conjuntos de valores con distintas probabilidades
2. Descripción de datos
2.1. DATOS AGRUPADOS Y NO AGRUPADOS
2.1.1. Cuando la muestra que se ha tomado de la población o proceso que se desea analizar, es decir, tenemos menos de 20 elementos en la muestra, entonces estos datos son analizados sin necesidad de formar clases con ellos
2.1.1.1. Cuando la muestra consta de 30 o más datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir de estas determinar las características de la muestra y por consiguiente las de la población de donde fue tomada.
2.2. FRECUENCIA DE CLASE
2.2.1. Marca de clase (punto medio): punto que divide a la clase en dos partes iguales. Es el promedio entre los límites superior e inferior de la clase.
2.2.2. Intervalo de clase: para una distribución de frecuencias que tiene clases del mismo tamaño, el intervalo de clase se obtiene restando el límite inferior de una clase del límite inferior de la siguiente
2.3. FRECUENCIA RELATIVA
2.3.1. Es la relación o cociente entre la frecuencia absoluta y el número total de observaciones. Es la proporción entre la frecuencia de un intervalo y el número total de datos.
2.4. PUNTO MEDIO
2.4.1. Punto medio es el punto que divide a un segmento en dos partes iguales. El punto medio de un segmento, es único y equidista de los extremos del segmento. Cumpliendo esta última condición, pertenece a la mediatriz del segmento.
2.5. LIMITES
2.5.1. Son los valores extremos que tiene el intervalo de clase, inferior y superior, entre los cuales van a estar los valores de los datos agrupados en ese intervalo de clase.
3. Medidas de tendencia central
3.1. Media aritmética: La media es el valor promedio de un conjunto de datos numéricos, calculada como la suma del conjunto de valores dividida entre el número total de valores
3.2. Mediana: La mediana es un estadístico de posición central que parte la distribución en dos, es decir, deja la misma cantidad de valores a un lado que a otro
3.3. Moda: La moda es el valor que más se repite en una muestra estadística o población
3.4. Medidas de dispersión
3.4.1. Varianza: La varianza es una medida de dispersión que representa la variabilidad de una serie de datos respecto a su media.
3.4.2. Desviación estándar: En estadística, la desviación típica es una medida que se utiliza para cuantificar la variación o la dispersión de un conjunto de datos numéricos
3.4.3. Desviación media: conjunto de datos es la media de las desviaciones absolutas y es un resumen de la dispersión estadística
3.4.4. Rango: El rango es un valor numérico que indica la diferencia entre el valor máximo y el mínimo de una población o muestra estadística.
4. Descripción de frecuencias
4.1. Es la medida del número de veces que se repite un fenomeno.
5. Parámetros para datos agrupados
5.1. Se aplica cuando una muestra consta de 30 o más datos para así determinar los daos con mayor comodidad, para ello se llevan a cabo los siguientes datos.
5.1.1. Determinar el rango o recorrido de datos
5.1.2. Establecer el número de clases
5.1.3. Determinar la amplitud de la clase para agrupar
5.1.4. Formar las clases y agrupar los datos
5.1.5. Obtenga la frecuencia, frecuencia relativa y frecuencia absoluta
6. Histogramas
6.1. Son gráficos que indican la frecuencia de un hecho mediante una distribución de los datos, además no se pueden elaborar con atributos, sino con variables medibles tales como peso, o tiempo.
6.1.1. Diagramas de barras agrupadas: Se usa para representar la información de dos variables, representando mediante un conjunto de barras que se clasifican respecto a las diferentes modalidades.
6.1.2. Los puedes encontrar clasificados en:
6.1.2.1. Ojiva porcentual: Es un gráfico acumulativo. Es muy útil cuando se quiere representar el rango porcentual de cada valor en una distribución de frecuencias
6.1.2.2. Polígonos de frecuencia: Es un gráfico de líneas que se usa para presentar las frecuencias absolutas de los valores de una distribución en el cual la altura del punto asociado a un valor de las variables es proporcional a la frecuencia de dicho valor.
6.1.2.3. Histograma simple: Representa la frecuencia simple (absoluta o relativa) mediante la altura de la barra la cual es proporcional a la frecuencia simple de la categoría que representa
7. Técnicas de agrupación de datos.
7.1. Significa almacenar los datos de forma consecutiva, casi de la misma manera de la que se requiere acceder a ellos.
7.1.1. Cuando la muestra consta de 30 o más datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir de estas determinar las características de la muestra y por consiguiente las de la población de donde fue tomada.
8. Técnicas de muestreo
8.1. Estudian las formas de obtener información a través de una muestra de personas de una población
8.1.1. Tipos
8.1.1.1. Muestreo aleatorio simple
8.1.1.1.1. Cada elemento de la población tiene las mismas posibilidades de ser elegido. Este tipo de muestreo suele ser el mas sencillo de hacer.
8.1.1.2. Muestreo estratificado
8.1.1.2.1. Se divide en grupos y luego eligen aquellos que puedan ser de ayuda para los resultados de los estudios
8.1.1.3. Muestreo sistemático
8.1.1.3.1. Es similar al muestreo aleatorio simple solo que en este tipo de muestreo se divide el total de la población de estudio entre el tamaño de la muestra
8.1.1.4. Muestreo en etapas múltiples
8.1.1.4.1. Consiste en empezar a muestrear por algo que no constituye el objeto de la investigación , y obtener una muestra dentro de cada una de ellas. Pueden utilizarse sucesivamente tantas etapas como sean necesarias