estadística diferencial

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estadística diferencial por Mind Map: estadística diferencial

1. MUESTRA Y POBLACION

1.1. POBLACIÓN Llamado también universo o colectivo es el conjunto de todos los elementos que tienen una característica común. Una población puede ser finita o infinita. Es población finita cuando está delimitada y conocemos el número que la integran. Es población infinita cuando a pesar de estar delimitada en el espacio, no se conoce el número de elementos que la integran

1.2. MUESTRA Es un subconjunto de la población. Representativa. Se refiere a que todos y cada uno de los elementos de la población tengan la misma oportunidad de ser tomados en cuenta para formar dicha muestra. Adecuada y válida. Se refiere a que la muestra debe ser obtenida de tal manera que permita establecer un mínimo de error posible respecto de la población. Para que una muestra sea fiable, es necesario que su tamaño sea obtenido mediante procesos matemáticos que eliminen la incidencia del error.

2. EL METODO ESTADISTICO

2.1. METODO ESTADISTICO Es la utilización del método científico por la estadística como un método científico de investigación teórica. El fundamento de este método lo constituye la aplicación y el desarrollo de las ideas de la teoría de las probabilidades como una de las disciplinas matemáticas más importantes. ETAPAS DEL METODO ESTADISTICO *Recolección de datos • Tabulación • Computo de datos • Análisis • Síntesis • Conclusió

3. VARIABLES DEPENDIENTES E INDEPENDIENTES

3.1. INDEPENDIENTES Un variable independiente es una variable que representa una cantidad que se modifica en un experimento.

3.2. DEPENDIENTES Una variable dependiente representa una cantidad cuyo valor depende de cómo se modifica la variable independiente.

4. PARAMETROS Y ESTADISTICOS

4.1. PARAMETROS es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume los valores que esta toma en algún atributo. * intentar resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números. la altura de los sujetos.

4.2. ESTADISTICOS es una cantidad numérica calculada sobre una muestra que resume su información sobre un aspecto. * normalmente nos interesa un parámetro pero por la dificultad que nos conlleva a estudiar a toda la población calculamos un estadístico sobre una muestra y confiamos que sea lo mas próximo.

5. ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL

5.1. Estadística Descriptiva o Deductiva Es un proceso mediante el cual se recopila, organiza, presenta, analiza e interpreta datos de manera tal que describa fácil y rápidamente las características esenciales de dichos datos mediante el empleo de métodos gráficos, tabulares o numéricos, así por ejemplo: Supóngase que un docente de Matemática calcula la calificación promedio de uno de sus cursos a su cargo. Como solo se está describiendo el desempeño del curso pero no hace ninguna generalización acerca de los diferentes cursos, en este caso el maestro está haciendo uso de la Estadística Descriptiva.

5.2. Estadística Inferencial o Inductiva Llamada también inferencia estadística, la cual consiste en llegar a obtener conclusiones o generalizaciones que sobrepasan los límites de los conocimientos aportados por un conjunto de datos. Busca obtener información sobre la población basándose en el estudio de los datos de una muestra tomada a partir de ella, así por ejemplo: Supóngase ahora que el docente de Matemática utiliza el promedio de calificaciones obtenidas por uno de sus cursos para estimar la calificación promedio de los 5 cursos a su cargo. Como se está realizando una generalización acerca los diferentes cursos, en este caso el maestro usa la Estadística Inferencial.

6. VARIABLE ALEATORIA

6.1. VARIABLE ALEATORIA Una variable aleatoria es una función que asocia un número real a cada resultado de un experimento aleatorio.

7. VARIABLE DISCRETA

7.1. VARIABLE DISCRETA Es una característica cuantitativa representada por números enteros o exactos, que generalmente resultan del proceso de conteo, como por ejemplo: número de estudiantes de la promoción del año anterior.

8. VARIABLE CONTINUA

8.1. - VARIABLE CONTINUA Es una característica cuantitativa que puede tomar cualquier valor representado por un número racional, que generalmente resultan del proceso de medición, como por ejemplo, tiempo destinado a estudiar Estadística

9. VARIABLES CUALITATIVAS Y CUANTITATIVAS}

9.1. - VARIABLE CUALITATIVA Son atributos que se expresan mediante palabras no numéricas. Como por ejemplo, profesión, religión, marca de automóvil, estado civil, sexo, raza, etc.

9.2. - VARIABLE CUANTITATIVA Es toda magnitud representada por números. Como por ejemplo, peso, estatura, número de habitantes, etc.

10. ESCALA NOMINAL Y ESCALA ORDINAL

10.1. - ESCALA NOMINAL Cuando los datos sólo pueden contarse y clasificados en categorías, no existe un orden específico entre las clases. Como por ejemplo, se cuentan cuántos hombres y cuántas mujeres asisten a determinado evento.

10.2. - ESCALA ORDINAL Cuando se ordenan los datos por jerarquías, una categoría es mayor que otra. Como por ejemplo, excelente es mejor que bueno o bueno es mejor que regular. Otro ejemplo: Una persona puede tener mucho o poco dinero.

11. ESCALA DE INTERVALO Y DE RAZON

11.1. - Nivel de Intervalos Cuando se incluye todas las características del nivel ordinal, pero la diferencia entre los valores tiene un significado medido en unidades iguales que son comunes y constantes, que permiten asignar números reales a todos los miembros de la clase ordenada ejemplo: Si la temperatura de hoy es de 20 grados centígrados y la de ayer fue de 25 grados centígrados, se sabe que la de hoy es 5 grados centígrados más baja que la de ayer.

11.2. - Nivel de Razón o Cociente Este es el nivel de medición "más alto", tiene todas las características del nivel de intervalos y además en este nivel de medición el cero tiene significado (así si se tiene 0 dólares, entonces no se poseen fondos), y la razón (o cociente) entre dos números también es significativa (Un estudiante obtiene una calificación de 3/10 y otro 6/10, el segundo estudiante obtiene el doble que el primero).