2. Preston University
¿Qué es la estadística?
Estadística es la ciencia de:
Recolectar
Describir
Organizar Datos
Interpretar
datos para transformarlos en información, para la
toma mas eficiente de decisiones.
2
3. Preston University
Objetivo Fundamental
Es hacer inferencias a cerca de una población basado
en información contenida en una muestra en
situación de incertidumbre.
3
4. Preston University
Tipos de Estadística
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Método de recolectar, organizar,
resumir, analizar e interpretar los datos.
Ejemplo 1: Los datos del Censo de población.
Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en en la
capital.
Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital
municipal el último año.
Mencionamos algunos procedimientos:
Tablas de distribuciones de frecuencia
Gráficos de distribución de frecuencias
Estadísticos de dispersión
4
5. Preston University
¿Quienes usan la estadística?
Organismos oficiales.
Diarios y revistas.
Políticos.
Deportes.
Marketing.
Control de calidad.
Administradores.
Investigadores científicos.
Médicos
etc.
5
6. Preston University
Estadística Descriptiva
Abarca la agrupación, resumen y presentación de los
datos para permitir su interpretación y poder tomar
decisiones basadas en dicha interpretación.
La estadística descriptiva utiliza
Técnicas gráficas
Medidas de descripción numéricas
6
7. Preston University
Tipos de Estadística
Estadística inferencial: Métodos usados para determinar algo acerca de
la población, basado en una muestra.
Población(1) es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos
cuyas propiedades serán analizadas.
Muestra es un subconjunto de la población de interés.
(1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimo
La estadística inferencial comprende dos áreas importantes:
Estimación puntual y por intervalos.
Prueba de hipótesis estadística
7
8. Preston University
Tipos de Estadística
(ejemplos de estadística inferencial)
Ejemplo 1: Una encuesta desarrollada en marzo 2006, dice
que el rating de radio en la capital está encabezado por
FM XYZ con un 10.5% seguido por FM ABC con 9.18%
Ejemplo 2: De acuerdo con una encuesta desarrollada por
Apoyo sobre telefonía residencial en el 2005, el gasto
mensual promedio por cliente es de Q. 190.30. a nivel
nacional.
Ejemplo 3: Una encuesta del mes de mayo de 2006 reportó
que la tasa de desempleo ascendió al 24.3% a nivel
nacional
8
9. Preston University
Ejemplo
A continuación aparecen las tasas de retorno de dos fondos
de inversión durante los últimos 10 años.
1. ¿Cuál es más riesgoso?
2. ¿En cuál invertiría y por qué?
Fondo A: 8.3, -6.2, 20.9, -2.7, 33.6, 42.9, 24.4, 5.2, 3.1, 30.05
Fondo B: 12.1, -2.8, 6.4, 12.2, 27.8, 25.3, 18.2, 10.7, -1.3, 11.4
9
10. Preston University
Variable
Variable: Característica de interés sobre cada elemento
individual de una población o muestra.
Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la
población o muestra. Este valor puede ser un número, una
palabra o un símbolo.
Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus
ingresos mensuales son de “US$ 685.00”, “2” son de sexo
femenino y “2” masculino.
10
11. Preston University
Variable (cont.)
Datos: Conjunto de valores recolectados para la variable de
cada uno de los elementos que pertenecen a la población o
muestra.
Ejemplo1: El conjunto de 54 “cantidad de miembros”
recolectados de 54 familias residentes en la capital.
Ejemplo2: El conjunto de las “calificaciones” de los 43
estudiantes de estadística de la carrera de Sistemas.
11
12. Preston University
Definiciones
Una variable categórica indica a qué grupo o a qué
categoría pertenece una observación. Todo lo que
podemos hacer es calcular la proporción de datos
que entra en cada categoría.
Una variable cuantitativa toma valores numéricos
sobre los cuales podemos realizar operaciones
aritméticas. Las variables cuantitativas pueden ser
discretas o contínuas.
12
13. 1-7
Preston University
Tipos de Variables
Cualitativa o de Atributos Clasifica o describe un elemento
de la población. Los valores que puede asumir no
constituyen un espacio métrico, por lo tanto las
operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios,
no son significativas.
Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto, Grado de
Satisfacción con la Universidad, etc..
13
14. Preston University
Tipos de Variables (cont.)
• Cuantitativa o Numérica Cuantifica un elemento de la
población. Los valores que puede asumir constituyen
un espacio métrico, por lo tanto las operaciones
aritméticas, como sumar y obtener promedios,son
significativas.
• Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos, Kilómetros
recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..
14
15. 1-9
Preston University
Tipos de Variables (cont.)
Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez
en discretas o continuas.
Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir ciertos valores
y normalmente hay huecos entre ellos. Son conteos
normalmente.
Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3 ......)
Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...)
15
16. 1-9
Preston University
Tipos de Variables (cont.)
Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en
discretas o continuas.
Cuantitativas Continuas: puede asumir cualquier valor
dentro del rango de medición. Normalmente se miden
magnitudes como ser longitud, superficie, volumen, peso,
tiempo, dinero
Ejemplo 1: Peso al nacer.
Ejemplo 2: Salario de un empleado
Ejemplo 3: Tiempo de viaje en bus hacia un departamento.
16
17. Preston University
Variables discretas y continuas
Una variable es discreta si toma solo un número
contable de valores. Una variable es contínua si la
misma toma un número incontable de valores.
Variable discreta Variable continua
0 1 2 3 ... 0 1/16 1/4 1/2 1
Por lo tanto, el número de Por lo tanto, el número de
valores es contable valores es incontable
17
18. Preston University
Ejemplos
Datos cuantitativos Datos cualitativos
Edad -- ingreso
Edad ingreso Persona Casado/no casado
Persona Casado/no casado
55 75000 1
1 si
si
55 75000
42 68000 2
2 no
no
42 68000
3
3 no
no
.. .. .. ..
.. ..
Profesor
Profesor Rango
Rango
Aumento de. peso
.. .
Aumento de peso
11 Visitante
Visitante
+10
+10
22 Full Time
Full Time
+5
+5
33 Asistente
Asistente
.. .. ..
.. ..
.. 18
