ESTADÍSTICA es una ciencia que utiliza conjuntos de datos para obtener información sobre un deter...

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ESTADÍSTICA es una ciencia que utiliza conjuntos de datos para obtener información sobre un determinado grupo. Su objetivo principal es medir, describir y obtener características especificas de cierto grupo. por Mind Map: ESTADÍSTICA es una ciencia que utiliza conjuntos de datos para obtener información sobre un determinado grupo. Su objetivo principal es medir, describir y obtener características especificas de cierto grupo.

1. Estadística inferencial: en esta subrama donde se aplican métodos para conocer las propiedades de una población. Se pueden tomar una o varias muestras para identificar la propiedades de la población. Es por eso que se ocupan técnicas de muestreo, pruebas de hipótesis e inducción matemática; herramientas de la estadística inferencial.

1.1. Población: Se define como el conjunto total o universo, de individuos o fenómenos con determinadas caracteristicas. Una población puede ser finita o infinita. Las características que se obtienen a partir de una población son conocidas como parámetros.

1.2. Muestra: Se obtiene a partir de la población, ya que es una porción a la del conjunto Población o Universo. A partir de sus características se puede o no considerar como representativa de la población. A las características obtenidas a partir de una muestra se les conoce como estadígrafos.

1.2.1. Muestras Aleatorias: Los elementos que forman la muestra son escogidos al azar. El parámetro más importante es el tamaño. Este tipo de muestreo se basa en dos criterios: A) Misma probabilidad de ser elección dentro de los elementos de la población. B) La probabilidad de un elemento no altera la probabilidad de algún otro.

1.2.2. Muestras sistemáticas: Se utilizan metodologías para obtener un muestreo aleatorio simple, mediante una muestra sistemática. Se utiliza el K-esimo elemento de un conjunto de elementos previamente seleccionado el inicio de manera aleatoria. La ventaja es que su obtención es más fácil y su desventaja es el no tener certeza de su exactitud para las muestras obtenidas.

2. Estadística Descriptiva: su propósito es obtener, organizar y presentar los datos ademas de realizar tablas y representaciones gráficas para poder visualizar los datos de manera ordenada. Se calculan los parámetros estadísticos que caractericen los datos; medidas de tendencia central y las medidas de dispersión.

2.1. Variables y Datos: Las principales características de las poblaciones en estadística son las medidas de tendencia central y las medidas de dispersión.

2.1.1. Medidas de tendencia central: Sirven para describir la información arrojando un número, que se sitúa hacia el centro de la distribución de os datos.

2.1.1.1. Media: es el promedio o la suma de todos los datos dividida entre el número de elementos. Se interpreta como un punto de equilibrio de los datos.

2.1.1.1.1. Ventajas: En su estimación intervienen todos los datos. Se puede utilizar para comparar poblaciones, además de utilizar otra medida de dispersión. Es poco sensible a variaciones ocasionadas por el muestreo

2.1.1.1.2. Desventajas: Cuando se utilizan intervalos puede variar de acuerdo a la longitud y el número de intervalos. La media influye en la dispersión, es decir entre más dispersos sean los datos la media se vuelve menos significativa.

2.1.1.2. Moda: Es el valor que más se repite o con mayor frecuencia absoluta, dentro de un conjunto de datos. En el caso de intervalos; el que tenga mayor concentración de datos será el intervalo modal.

2.1.1.2.1. Ventajas: Se puede utilizar en variables cualitativas.

2.1.1.2.2. Desventajas: Es muy sensible a las variaciones muestrales. Su valor depende del número de intervalos y de su amplitud. Considera pocos valores. No siempre se sitúa al centro de la distribución. Puede haber más de una moda.

2.1.1.3. Mediana: Después de ordenar los datos, la mediada es el datos que se encuentra exactamente a la mitad o en el percentil 50, es decir los datos por encima de este valor son el 50% y los datos por abajo son el 50%. En el caso de tener datos pares se obtendrá un promedio de estos dos valores.

2.1.1.3.1. Ventajas: Es una medida muy representativa de los datos. Siempre estará en el centro de los datos ordenados. Es poco sensible a las variaciones. Puede calcularse para datos agrupados o simples. No es afectada por la dispersión.

2.1.1.3.2. Desventajas: Si los datos son numerosos, se requiere de ayuda computacional. Si se tienen datos agrupados en intervalos, su valor varía en función a la amplitud y el número de datos.

2.1.2. Medidas de Dispersión: Son medidas que indican qué tan lejos están los datos con respecto a la media.

2.1.2.1. La varianza: es una variable que mide la dispersión de los valores con respecto a la media. Se define como el promedio de las diferencias de cada datos con respecto a la media al cuadrado. el valor siempre es positivo.

2.1.2.2. La desviación estándar: Es la raíz cuadrada de la varianza. Nos informa sobre la dispersión de los datos, entre más grande el valor mayor es la dispersión.

2.1.2.3. Rango: es la referencia entre el valor máximo y el valor mínimo de los datos.

2.1.3. Índices e Indicadores: Un ejemplo de un indicador es la inflación o el PIB. De acuerdo con el Catálogo Nacional de Indicadores de INEGI, define indicador como "medición que relaciona uno o más conceptos mediante la aplicación de una metodología sobre fenómenos de interés, que permite su análisis y sirve de base para el establecimiento de objetivos y metas, así como para su seguimiento, desde el punto de vista de su magnitud, distribución y/o comportamiento en el tiempo y el espacio."

3. Análisis Estadístico: Es el proceso ordenado de los datos y la obtención de información mediante la aplicación de diversas técnicas estadísticas a un conjunto de datos. Antes de realizar cualquier análisis es necesario tener una pregunta de investigación con sus respectivas hipotyesis.

3.1. Pasos básicos para el estudio estadístico.

3.1.1. A) Pregunta de investigación y sus hipótesis: Se debe formular una pregunta o problema de investigación. Se refutarán o confirmaran de acuerdo a los datos.

3.1.2. B) Muestreo: Para el análisis es necesario tener datos. La muestra debe ser representativa del fenómeno.

3.1.3. C) Estadística descriptiva: Aplicación de distintas técnicas; ordenamiento de datos en tablas, creación de gráficas, obtención de medidas de tendencia central y estimación de medidas de dispersión de la muestra.

3.1.4. D) Estadística inferencial: Se pueden aplicar herramientas estadísticas para encontrar relación entre las variables como la regresión lineal.

3.1.5. E) Resultados y conclusiones: La pregunta plateada debe tener respuesta. Además de enunciar claramente los resultados obtenidos, para su verificación.