1. Definición
1.1. Es la rama de las matemáticas aplicadas que permite estudiar fenómenos cuyos resultados son en parte inciertos. La Estadística se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos.
2. Tipos de Estadística
2.1. • Estadística Descriptiva: Describe, analiza y representa un grupo de datos utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y presentan la información contenida en ellos.
2.2. • Estadística Inferencial: Se apoya en el cálculo de probabilidades y a partir de datos muéstrales, efectúa estimaciones, decisiones, predicciones u otras generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos. Su tarea fundamental es la de hacer inferencias acerca de la población a partir de una muestra extraída de la misma.
3. Población y Muestra
3.1. • Población: Conjunto de individuos o elementos que cumplen ciertas propiedades y entre los cuales se desea estudiar un determinado fenómeno.
3.2. • Muestra: subconjunto representativo de una población.
3.2.1. de esta también surge la
3.2.1.1. • Muestra Aleatoria: Es una muestra bien representativa de la población. Se considera que cada elemento de la población ha tenido la misma oportunidad de formar parte de la muestra. Las conclusiones basadas en una muestra aleatoria son confiables.
4. Datos
4.1. Es el valor particular de cada variable.
4.1.1. y existen dos tipos:
4.1.1.1. • Los datos discretos son un conteo que no se puede hacer más preciso. Por lo general, implica números enteros.
4.1.1.1.1. por ejemplo:
4.1.1.2. • Los datos continuos, por otro lado, podrían dividirse y reducirse a niveles cada vez más finos.
4.1.1.2.1. por ejemplo:
5. Medidas
5.1. son valores representativos de una colección de datos y que resumen en unos pocos valores la información del total de datos. Estas medidas estadísticas nos darán información sobre la situación, dispersión y otros patrones de comportamiento de los datos, de manera que sea posible captar rápidamente la estructura de los mismos y también la comparación entre distintos conjuntos de datos.
5.1.1. Tipos de Medidas
5.1.1.1. 1- Medidas de centralización
5.1.1.1.1. Nos dan los valores centrales de los datos obtenidos.
5.1.1.2. 2- Medidas de posicion
5.1.1.2.1. Para describir otros aspectos relevantes de la distribución de frecuencia se utilizan las medidas de posición
5.1.1.3. 3- Medidas de dispersión
5.1.1.3.1. Mediante la media, la mediana y la moda conocemos una parte de la información acerca de las características de los datos, pero para completar esa información necesitaríamos saber si todos los están próximos o no a estas medidas. Para medir esta desviación respecto a los valores centrales utilizamos los parámetros de dispersión.
6. Series
6.1. son colecciones de datos numéricos, obtenidos a través de observaciones, que han sido recopilados y ordenadnos de acuerdo a un determinado criterio.
7. Distribuciones de Frecuencia
7.1. son tablas en que se dispone las modalidades de la variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor y porcentajes. La finalidad de las agrupaciones en frecuencias es facilitar la obtención de la información que contienen los datos.
7.1.1. Tabla de frecuencia
8. Técnicas de análisis
8.1. * El análisis de una base de datos siempre partirá de técnicas simples de resumen de los datos y presentación de los resultados.
8.1.1. ademas,
8.1.1.1. Las técnicas de estadística descriptiva no precisan de asunciones para su interpretación, pero la información que proporcionan no es fácilmente generalizable.
8.2. * A partir de estos resultados iniciales, y en función del diseño del estudio y de las hipótesis preestablecidas, se aplicarán las técnicas de inferencia estadística que permitirán obtener conclusiones acerca de las relaciones entre las variables estudiadas.
8.2.1. y también,
8.2.1.1. La estadística inferencial permite esta generalización, pero requiere ciertas asunciones que deben verificarse para tener un grado razonable de seguridad en las inferencias.
9. Estadístico Muestral
9.1. función definida sobre los valores numéricos de una muestra.
10. Parámetro
10.1. Es una cantidad numérica calculada sobre una población.
10.1.1. por ejemplo:
10.1.1.1. - La altura media de los individuos de un país.
10.1.1.2. - La idea de resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (parámetros).
11. Variable
11.1. Característica observable que varía entre los diferentes individuos de una población. Las variables pueden dividirse en cualitativas y cuantitativas.
12. Tipos De Variables
12.1. Existen dos Tipos
12.1.1. Variables Cualitativas
12.1.1.1. Se usan con datos que representan categorías que son mutuamente excluyentes, aunque se utilicen números para cada categoría no representan cantidades.
12.1.1.1.1. Para su medición usamos dos escalas:
12.1.2. Variables Cuantitativas
12.1.2.1. Se usan con datos que se expresan mediante cantidades numéricas que permiten hacer operaciones matemáticas.
12.1.2.1.1. Existen los siguientes tipos:
13. Muestreo
13.1. Cuando se decide cuantificar sólo una parte de las unidades de una población y a partir de esta información estimar sus parámetros, entonces estamos planteando un problema de muestreo.
13.1.1. el muestreo
13.1.1.1. Es una herramienta de la investigación científica, su función básica es determinar qué parte de la realidad en estudio (población o universo) debe de examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre el todo de la que procede.
14. Los datos agrupados
14.1. son aquellos datos que pertenecen a un tamaño demuestra mayor a 20 o más elementos, por lo que para ser analizados requieren ser agrupados en clases,
14.1.1. a partir de ciertas características:
14.1.1.1. - Su objetivo es resumir la información.
14.1.1.2. - Comúnmente, pertenecen a una muestra mayor a 20 elementos, por lo cual requieren ser agrupados, esto implica: ordenar, clasificar y expresar los en una tabla de frecuencias.
14.1.1.3. - Se agrupan los datos, esto quiere decir que se pueden clasificar de forma coherente y lógica mediante una tabla de frecuencias.
15. Gráficas y tipos
15.1. Estos instrumentos trasforman de manera instantánea los datos en información, y pueden ser en general analizados casi de forma intuitiva.
15.1.1. en estadística se emplean las siguientes gráficas:
15.1.1.1. Gráfico o diagrama de barras
15.1.1.2. Gráfico o diagrama de sectores
15.1.1.3. Histograma: Se trata de una representación gráfica de una variable determinada a través de barras, en las cuales su superficie es proporcional a la frecuencia de los valores hallados. El eje vertical marca las frecuencias, y el horizontal los valores posibles de las variables.
15.1.1.4. Polígono de frecuencias: Se trata de un tipo de gráfico lineal que utilizamos para la representación de la incidencia de respuesta de una variable cuantitativa. El polígono surge de unir los puntos medios de las bases superiores de las barras de un diagrama de barras, e incluso también de un histograma
15.1.1.5. Pictograma: Se trata de un gráfico donde se sustituyen los elementos abstractos (como las barras) por dibujos relativos a la temática de lo que se está graficando. Eso sí: su tamaño debe ser proporcional a la frecuencia que representen; para una mayor claridad se sugiere indicarla.