Estadistica de Mario F. Triola

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Estadistica de Mario F. Triola por Mind Map: Estadistica de Mario F. Triola

1. Literal 17

2. Se selecciona una muestra de tamaño de n sujetos de manera que cada posible muestra del mismo tamaño n tenga la misma posibilidad de ser elegida. tipos de muestreo

3. Se divide el área de la población en secciones (o racimos), se eligen al azar unas cuantas de estas secciones y luego se escogen todos los miembros de los racimos seleccionados.

3.1. Estudios estadísticos

4. Datos:

4.1. son las observaciones recolectadas (como mediciones, géneros, respuestas de encuesta)

5. Estadística:

5.1. Es una colección de métodos para planear experimentos, obtener datos, y después organizar, resumir, presentar, analizar, interpretar y llegar a conclusiones basadas en los datos.

6. Población:

6.1. Es la colección completa de todos los elementos (puntuaciones, personas, mediciones, etcétera) a estudiar. Se dice que la colección es completa, pues incluye a todos los sujetos que se estudiarán.

7. Censo:

7.1. Es la colección de datos de cada uno de los miembros de la población.

8. Muestra:

8.1. Es un subconjunto de miembros seleccionados de una población.

9. Parámetro:

9.1. Es una medición numérica que describe algunas características de una población.

9.1.1. Ejemplo:

9.1.1.1. Cuando Lincoln fue elegido presidente por primera vez, recibió el 39.82% de 1,865,908 votos. Si suponemos que el conjunto de todos esos votos es la población a considerar, entonces el 39.82% es un parámetro, no un estadístico.

9.1.2. Consisten en números que representan conteos o mediciones.

10. Estadístico:

10.1. Es una medición numérica que describe algunas características de una muestra.

10.1.1. Ejemplo:

10.1.1.1. Con base en una muestra de 877 ejecutivos encuestados, se encontró que el 45% de ellos no contrataría a alguien con un error orto gráfico en su solicitud de empleo. Esta cifra del 45% es un estadístico, ya que está basada en una muestra, no en la población completa de todos los ejecutivos.

11. Datos cuantitativos:

12. Datos cualitativos:

12.1. También llamados categóricos o de atributo, se dividen en diferentes categorías que se distinguen por alguna característica no numérica.

13. Datos Discretos:

13.1. Resultan cuando el número de posibles valores es un número finito, o bien, un número que puede contarse. (Es decir, el número de posibles valores es 0, 1, 2, etcétera).

14. Datos continuos:

14.1. Resultan de un infinito de posibles valores que pueden asociarse a puntos de alguna escala continua, cubriendo un rango de va lores sin huecos ni interrupciones

15. Datos Nivel de medición nominal:

15.1. Son los datos consistentes exclusivamente en nombres, etiquetas o categorías que no pueden acomodarse según un esquema de orden (por ejemplo, de bajo a alto).

16. Datos Nivel de medición ordinal:

16.1. Cuando pueden acomodarse en algún orden, aunque no es posible determinar diferencias entre los valores de los datos o tales diferencias carecen de significado

17. Datos Nivel de medición intervalo:

17.1. Se parece al nivel ordinal, pero con la propiedad adicional de que la diferencia entre dos valores de datos cualesquiera tiene un significado. Sin embargo, los datos en este nivel no tienen un punto de partida inherente (natural) desde cero (donde nada de la cantidad esté presente.

18. Datos Nivel de medición razón:

18.1. Se parece al nivel de intervalo, aunque tiene la propiedad adicional de que sí tiene un punto de partida o cero inherente (donde cero indica que nada de la cantidad está presente). Para valores en este nivel, tanto las diferencias como las proporciones tienen significado.

19. Muestra de respuesta voluntaria

19.1. Es aquella donde los sujetos deciden ser incluidos por sí mismos.

20. Tipos de muestreo:

20.1.  Muestreo sistemático

20.1.1. Se selecciona un punto de partida, después se selecciona cada k-ésimo

20.1.1.1. Ejemplo

20.1.1.1.1. Cada quincuagésimo) elemento en la población.

20.2.  Muestreo de conveniencia

20.2.1. simplemente se utilizan resultados que sean muy fáciles de obtener.

20.3.  Muestreo estratificado

20.3.1. Subdividimos la población en al menos dos diferentes subgrupos (o estratos) que comparten las mismas características

20.3.1.1. Ejemplo

20.3.1.1.1. El género o la categoría de edad) y después realizamos un muestreo de cada subgrupo (o estrato).

20.4.  Muestreo por racimos

21. Estudios para el propio beneficio

21.1. Algunas veces los estudios reciben el patrocinio de grupos con intereses específicos que buscan promover

21.1.1. Por ejemplo

21.1.1.1. Kiwi Brands, un fabricante de abrillantador de calzado, encargó un estudio que suscitó esta declaración impresa en algunos periódicos: “De acuerdo con una encuesta nacional realizada a 250 empleadores profesionales, la razón más común del fracaso de un solicitante de trabajo del sexo masculino al dar una buena primera impresión, fue llevar los zapatos desaseados”. Debemos ser muy cautos con encuestas como éstas, cuyos resultados generan ganancias económicas para el patrocinador. En los últimos años ha generado preocupación creciente la práctica de las compañías farmacéuticas de financiar a doctores que realizan experimentos clínicos y reportan sus resultados en revistas de prestigio, como Journal of American Medical Association.

22. Estudio observacional

22.1. Observamos y medimos características específicas, aunque no intentamos manipular a los sujetos que estamos estudiando.

23. Muestra aleatoria

23.1. Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. A menudo se usan computadoras para generar números telefónicos aleatorios

24. Muestra aleatoria simple

25. Ejercicios

25.1. Literal 18

26. Qué tipo de muestreo aplicara a su tema de investigación y por qué.

26.1. Muestreo estratificado:

26.1.1. Porque mediante este método de investigación, nos permitirá dividir a la población en grupos o estratos que tengan relación o compartan características similares y posteriormente se seleccionar al azar o aleatoriamente a los sujetos finales de los grupos o estratos formados. Este método es utilizado para cuando se pretenden que dentro de la muestra se encuentren incluidos todos los grupos de interés que puedan representar significancia para la investigación.