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ESTADÍSTICA por Mind Map: ESTADÍSTICA

1. Descriptiva e Inferencial

1.1. Datos

1.1.1. Cuantitativos (numéricos)

1.1.1.1. Discretos

1.1.1.1.1. Finitos

1.1.1.2. Continuos

1.1.1.2.1. Infinitos

1.1.2. Categóricos (cualitativos o de atributo)

1.1.3. Características

1.1.3.1. Centro

1.1.3.1.1. Valor promedio que indica la mitad del conjunto de los datos

1.1.3.2. Variación

1.1.3.2.1. Cantidad en que los valores de los datos varían entre sí.

1.1.3.3. Distribución

1.1.3.3.1. La forma de la distribución de los datos sobre el rango

1.1.3.4. Valores atípicos

1.1.3.4.1. Están muy alejados de los demás valores de la muestra

1.1.3.5. Tiempo

1.1.3.5.1. Características cambiantes de los datos a través del tiempo

1.2. Otros conceptos

1.2.1. Población

1.2.1.1. Elementos que se someten a estudio

1.2.1.1.1. Parámetro

1.2.2. Censo

1.2.2.1. Datos de cada uno de los miembros de la población

1.2.3. Muestra

1.2.3.1. Subconjunto de miembros seleccionados de una población

1.2.3.1.1. Estadístico

1.3. Pensamiento estadístico

1.3.1. Identificar el objetivo

1.3.2. Considerar fuente y contexto de los datos

1.3.3. Método de muestreo

1.3.3.1. Muestra aleatoria simple

1.3.3.1.1. Cada muestra del mismo tamaño n tenga la misma posibilidad de ser elegida

1.3.3.2. Muestra aleatoria

1.3.3.2.1. los miembros de la población se seleccionan de forma que cada uno tenga la misma posibilidad de ser elegido

1.3.3.3. Muestra probabilística

1.3.3.3.1. seleccionar a miembros de una población de forma que cada miembro tenga una posibilidad conocida de ser elegido.

1.3.3.4. Muestreo sistemático

1.3.3.4.1. elegimos algún punto de partida y luego seleccionamos cada k-ésimo (por ejemplo, cada quincuagésimo) elemento en la población

1.3.3.5. Muestreo de conveniencia

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

1.3.3.6. Muestreo estratificado

1.3.3.6.1. dividimos a la población en mínimo dos estratos diferentes, de manera que los sujetos que pertenecen al mismo estrato compartan las mismas características y luego obtenemos una muestra de cada estrato

1.3.3.7. Muestreo por conglomerados

1.3.3.7.1. dividimos la población en conglomerados luego elegimos al azar algunos de estos y después elegimos a todos los miembros de los conglomerados seleccionados

1.3.4. Verificar conclusiones e implicaciones prácticas

1.4. Significancias

1.4.1. Estadística

1.4.1.1. se utilizan métodos estadísticos para llegar a la conclusión de que un experimento es eficaz

1.4.2. Práctica

1.5. Niveles de medición

1.5.1. Nominal

1.5.1.1. Solo categorías.

1.5.1.1.1. Color de los ojos

1.5.2. Ordinal

1.5.2.1. Las categorías están ordenadas

1.5.2.1.1. Clasificación de universidades

1.5.3. De intervalo

1.5.3.1. Las diferencias tienen un significado, pero no hay punto de partida cero natural

1.5.3.1.1. temperaturas corporales en grados Fahrenheit o Celsius

1.5.4. De razón

1.5.4.1. Tiene partida de cero natural y las razones tienen significado

1.5.4.1.1. distancias

1.6. Medidas

1.6.1. Tendencia central

1.6.1.1. Media

1.6.1.1.1. se calcula al sumar los datos y dividir el total entre el número de datos

1.6.1.2. Mediana

1.6.1.2.1. valor intermedio, cuando los datos originales se presentan en orden de magnitud creciente (o decreciente).

1.6.1.3. Moda

1.6.1.3.1. valor que se presenta con mayor frecuencia.

1.6.1.4. Mitad del rango

1.6.1.4.1. valor que se encuentra a la mitad en el conjunto de datos. Se suma el valor máximo con el valor mínimo y luego dividiendo entre 2

1.6.1.5. Media ponderada

1.6.1.5.1. se asignan valores con diferentes grados de importancia

1.6.2. Dispersión

1.6.2.1. Rango

1.6.2.1.1. diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo.

1.6.2.2. Varianza

1.6.2.2.1. cuadrado de la desviación estándar.

1.6.2.3. Desviación estándar

1.6.2.3.1. medida de variación de los valores con respecto a la media

1.6.2.4. Coeficiente de variación

1.6.2.4.1. expresado como porcentaje, describe la desviación estándar en relación con la media

1.6.3. Posición relativa

1.6.3.1. Fractiles

1.6.3.2. Percentiles

1.6.3.2.1. medidas de ubicación, dividen un conjunto de datos en 100 grupos

1.6.3.3. Cuartiles

1.6.3.3.1. se denotan por Q1, Q2 y Q3, y dividen un conjunto de datos ordenado en cuatro partes iguales

1.6.3.4. Puntuación z (valor estandarizado)

1.6.3.4.1. número de desviaciones estándar que un valor x se encuentra por arriba o por debajo de la media

1.6.4. Forma

1.6.4.1. Curtosis

1.6.4.1.1. mide cuán escarpada o achatada está una curva o distribución

1.6.4.2. Simetría

1.6.4.2.1. permite identificar si los datos se distribuyen de manera uniforme hacia la derecha e izquierda del punto máximo

1.7. Recolección de datos

1.7.1. Estudio observacional

1.7.1.1. vemos y medimos características específicas, pero no intentamos modificar a los sujetos que estamos estudiando

1.7.1.1.1. Estudio transversal

1.7.1.1.2. Estudio retrospectivo

1.7.1.1.3. Estudio prospectivo

1.7.2. Experimento

1.7.2.1. aplicamos algunos tratamientos y luego procedemos a observar sus efectos sobre las unidades experimentales (sujetos)

1.7.2.1.1. Diseño experimental completamente aleatorizado

1.7.2.1.2. Diseño de bloques aleatorizados:

1.7.2.1.3. Diseño rigurosamente controlado

1.7.2.1.4. Diseño de datos pareados

1.8. Distribución de frecuencias

1.8.1. indica cómo un conjunto de datos se divide en varias categorías o clases

1.8.1.1. las frecuencias tienden a distribuirse de manera uniforme a ambos lados de la frecuencia máxima.

1.8.2. Datos necesarios

1.8.2.1. Límite inferior y superior de clase

1.8.2.1.1. cifras más pequeñas o más grandes que pueden pertenecer a las diferentes clases

1.8.2.2. Fronteras de clase

1.8.2.2.1. cifras que se utilizan para separar las clases, pero sin los espacios creados por los límites de clase

1.8.2.3. Marcas de clase

1.8.2.3.1. son los puntos medios de las clases

1.8.2.4. Anchura de clase

1.8.2.4.1. diferencia entre dos límites inferiores de clase consecutivos o dos fronteras inferiores de clase consecutivas

1.8.3. Pensamiento crítico: Interpretación de las distribuciones de frecuencias

1.8.3.1. Distribución normal

1.8.4. Componentes

1.8.4.1. Clases

1.8.4.2. Frecuencia absoluta

1.8.4.3. Frecuencia relativa

1.8.4.4. Frecuencias absoluta y relativa acumuladas

1.8.5. Representación

1.8.5.1. Histograma

1.8.5.1.1. gráfica con barras de la misma anchura, sin espacios entre sí

1.8.5.2. Polígono de frecuencias

1.8.5.2.1. utiliza segmentos lineales conectados a puntos que se localizan directamente por encima de los valores de las marcas de clase

1.8.5.3. Ojiva

1.8.5.3.1. gráfica lineal que describe frecuencias acumuladasy utiliza fronteras de clase a lo largo de la escala horizontal, y frecuencias acumuladas a lo largo del eje vertical

1.8.5.4. Gráficas de puntos

1.8.5.4.1. marca cada valor de un dato como un punto a lo largo de una escala de valores. Los puntos que representan valores iguales se apilan

1.8.5.5. Gráfica de tallo y hojas

1.8.5.5.1. representa datos cuantitativos separando cada valor en dos partes: el tallo (el dígito ubicado en el extremo izquierdo) y la hoja (el dígito del extremo derecho)

1.8.5.6. Gráfica de barras

1.8.5.6.1. muestra las frecuencias de categorías de datos cualitativos

1.8.5.7. Gráfica de Pareto

1.8.5.7.1. gráfica de barras para datos cualitativos, donde las barras se acomodan en orden descendente de acuerdo con las frecuencias

1.8.5.8. Gráfica circular

1.8.5.8.1. presenta datos cualitativos como si fueran rebanadas de un pastel, donde el tamaño de cada rebanada es proporcional al conteo de frecuencia de la categoría

1.8.5.9. Diagrama de dispersión

1.8.5.9.1. gráfica de datos cuantitativos pareados (x, y) los puntos graficados suelen ser útiles para determinar si existe una relación entre las dos variables

1.8.5.10. Gráfica de series de tiempo

1.8.5.10.1. incluye datos de series de tiempo, los cuales se reúnen en diferentes momentos