PROF. ADJ. LIC. DANIELLA M. REPETTO PEREIRA PROF. ASIST. LIC. EMA FARÍAS LIC. ANA VIGNA PROF. AYUD. LIC. DANIEL ALESSANDRINI MATIAS BENITEZ
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1 PROF. ADJ. LIC. DANIELLA M. REPETTO PEREIRA PROF. ASIST. LIC. EMA FARÍAS LIC. ANA VIGNA PROF. AYUD. LIC. DANIEL ALESSANDRINI MATIAS BENITEZ
2 ESTADÍSTICA Es algo más que la recolección y publicación (tal cual se ven en revistas y diarios) de hechos y datos numéricos Se puede considerar como la aplicación del método científico de análisis de datos numéricos, con el fin de tomar decisiones racionales. Estadística: Ciencia que trata de la recopilación, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos (estadísticas) con el fin de realizar una toma de decisiones más efectiva. Curso Estadística RRII-FDER
3 Funciones de la Estadística: Resumen de los datos y extracción de información relevante. Búsqueda y evaluación de los modelos y pautas que ofrecen los datos, pero que se encuentran ocultos por la inherente variabilidad de los mismos. Contribuir al diseño eficiente de experimentos y encuestas. Facilitar la comunicación entre los científicos. La autentificación científica, utilizar adecuadamente los métodos estadísticos de acuerdo a las necesidades; y la no exageración de producción de datos en trabajos que de repente no lo requieren. Curso Estadística RRII-FDER
4 Divisiones dentro de la estadística: Estadística Descriptiva: Conjunto de instrumentos y temas relacionados con la descripción de observaciones estadísticas Refiere tanto al total de la población como a la muestra Su finalidad es resumir un conjunto de datos numéricos. Estadística Inferencial o Inductiva: Se ocupa de la lógica y el procedimiento para la inferencia y la inducción de propiedades de una población en base a resultados obtenidos de una muestra conocida. Curso Estadística RRII-FDER
5 Conceptos Importantes para construir Datos Estadísticos: Estadística = Ciencia Estadísticas Metodología = Camino = Técnicas = Herramientas Estadísticos Datos Curso Estadística RRII-FDER
6 Criterios esenciales para el Relevamiento de la Información Validez - Pertinencia Confiabilidad VALIDEZ Está vinculado al grado y a la aceptación de los Informantes y de las Técnicas de Investigación aplicadas para construir la Información. Curso Estadística RRII-FDER
7 PERTINENCIA Establecer realmente el dato que se quiere relevar y no lo que se cree que se está relevando. Se puede evaluar la pertinencia en el proceso del relevamiento de los datos, a través de los costos materiales, humanos, físicos, espaciales y contextuales que se requieren para implementar las técnicas y/o para acceder a las Fuentes de Información. Analizando las ventajas y desventajas de los mismos. Curso Estadística RRII-FDER
8 CONFIABILIDAD La confiabilidad de los datos estadísticos está dada, por las técnicas de investigación que se utilicen, de acuerdo a la pertinencia y validez de las mismas. La información es confiable, cuando se aplican varias veces las técnicas y los sucesos, o los hechos se repiten, logrando el mismo resultado. Las Fuentes de Información de los datos estadísticos son confiables, cuando se demuestra que son al mismo tiempo las identificadas como: pertinente y válidas Curso Estadística RRII-FDER
9 Pasos en la formulación de un estudio Estadístico 1) Se debe Identificar el Problema de Investigación y el/los Objetivo/s de la misma, para luego precisar la metodología y la forma de relevar la información. 2) Relevamiento de la información: se enuncian las técnicas que permite obtener los datos, que luego serán codificados. Se determina a su vez sobre quien serán aplicadas las mismas (Población, Muestra, Unidad de Análisis, Unidad de Relevamiento). 3) Presentación de los datos: En tablas, gráficos, indicadores, esos son los tres elementos que pueden describir los mismos, del punto de vista Estadístico. 4) Interpretación de los datos: se debe realizar un informe escrito con el análisis de los datos obtenidos. Curso Estadística RRII-FDER
10 Sobre quienes se aplican las Técnicas de Investigación Cuantitativas? Universo, Población, Muestra, Unidad de Análisis, Unidad de Relevamiento. UNIVERSO Se compone por todos los objetos, cosas, individuos, características del fenómeno que se quiere estudiar. Curso Estadística RRII-FDER
11 POBLACIÓN OBJETO DE ESTUDIO Se compone por todos los objetos, cosas, individuos, características del fenómeno que se quiere estudiar. Se podría definir como el conjunto de las unidades que constituyen el objeto de investigación, debe estar acotada en espacio y tiempo para así poder definirla con mayor precisión y exactitud. MUESTRA Es una parte de esa población objeto de estudio. Debe de estar compuesta por los mismas cosas, objetos, individuos, de la población a la cual pertenece Es una parte representativa de esa población y se selecciona para que represente a la población total Debe también estar acotada en espacio y tiempo. Curso Estadística RRII-FDER
12 UNIDAD DE ANÁLISIS Elementos (cosas, objetos, individuos, grupos ) que componen la muestra pertenecientes a la población objeto de estudio Es la unidad básica de ese conjunto de elementos UNIDAD DE RELEVAMIENTO Es la unidad que aporta la información Es aquel individuo, grupo u objeto que trasmite o brinda la información para la construcción del dato estadístico. Muchas veces la unidad de análisis y de relevamiento coinciden. Curso Estadística RRII-FDER
13 UNIVERSO POBLACIÓN MUESTRA UNIDADES DE ANÁLISIS Curso Estadística RRII-FDER
14 A través de qué elementos se pueden medir los conceptos? VARIABLES Representan y sintetizan conceptualmente las propiedades o características de las unidades de análisis, a las cuales se les pueden adjudicar distintos valores numéricos. Son conceptos que pueden asumir diferentes valores. Curso Estadística RRII-FDER
15 Del punto de vista estadísticos se mide: Con Variables Aleatorias o sea fenómenos de interés, cuyos resultados (datos) observados pueden diferir entre una y otra respuesta (valores). A estas posibles respuestas se les llama Categorías de la Variable. Las categorías de una variable deben cumplir con los requisitos fundamentales, de ser exhaustivas (deben estar todas las respuestas posibles) y excluyentes (no se pueden ubicar las respuestas en dos categorías al mismo tiempo). Curso Estadística RRII-FDER
16 Existen dos tipos básicos de variables aleatorias que producen datos de tipo: cualitativos y cuantitativos. Las variables que producen datos cualitativos producen respuestas categóricas. Las variables que producen datos cuantitativos producen respuestas numéricas. Curso Estadística RRII-FDER
17 Variable > material predominante en las paredes exteriores de la vivienda Categorías = Respuestas > mampostería maderas, chapas, zinc, fibrocemento, aluminio, cartón asfáltico, tejas con cielorraso, paja, lata u otro material de deshecho, otro. Variable > nivel de acuerdo con la bibliografía del curso Categorías = Respuestas > Muy de Acuerdo, Acuerdo, Poco de Acuerdo, en Desacuerdo, Muy en desacuerdo. Curso Estadística RRII-FDER
18 Variable > Tiempo de permanencia en la clase Categorías = Respuestas > menos de 1 hora, 1 hora, 2 horas, 3 horas. Variable > Horas de estudio para el parcial por día Categorías = Respuestas > 0 0,5 1 1,5-2 2,5-3 3,5 4-4,5 horas. Curso Estadística RRII-FDER
19 ESCALAS DE MEDICIÓN Las escalas de medición pueden ser nominales, ordinales, intervales o de razón, se definen a partir de su nivel de medición. Las Escalas, nominales y ordinales se representan a través de variables cualitativas. Las escalas intervales y de razón se representan por las variables cuantitativas. Curso Estadística RRII-FDER
20 ESCALAS DE MEDICIÓN RAZON NOMINAL INTERVAL ORDINAL Curso Estadística RRII-FDER
21 ESCALA NOMINAL Es una escala que clasifica unidades en dos o más categorías que se excluyen mutuamente, estableciéndose equivalencias o diferencias, no establece ningún tipo de orden para las respuestas. Ejemplos : Sexo (masculino, femenino) Estado civil (soltero, casado, viudo, divorciado, unión libre). Partidos Políticos (colorado, nacional, encuentro progresista, otros) Principal fuente de energía para cocinar (electricidad, súper gas, keroseno, gas de cañería, leña, ninguna, otros) Material predominante en las paredes exteriores de la vivienda Curso Estadística RRII-FDER
22 ESCALA ORDINAL Cuando las unidades o valores son clasificados y ordenados según su magnitud (menor que o mayor que) se está en presencia de una escala ordinal. EJEMPLOS: Nivel de Acuerdo con la Bibliografía del curso (Muy de Acuerdo, Acuerdo, Poco de Acuerdo, en Desacuerdo, Muy en desacuerdo). Nivel Socio-Económico (Alto, Medio, Bajo) Opinión sobre las condiciones de salubridad del Barrio (Muy Bueno, Bueno, Malo, Muy Malo, otro) Curso Estadística RRII-FDER
23 ESCALA DE INTERVALOS Son escalas de medida que clasifican y ordenan las unidades presuponiendo la existencia de intervalos iguales para que la distancia entre cualquiera de los pares de unidades sea conocida y pueda ser objeto de comparación. Ejemplos: Tiempo de permanencia en la clase (menos de 1 hora, 1 hora, 2 horas, 3 horas. La edad La cantidad de horas diarias de trabajo del Jefe de Hogar Distancia entre su lugar de residencia y la Facultad. Curso Estadística RRII-FDER
24 ESCALAS DE RAZÓN / COCIENTE O RATIO Cuando una medición tiene todas las características de una medida de intervalo ( de una escala interval), y además se le puede asignar un punto de origen verdadero de valor 0 (cero). EJEMPLO: Número de años de la Escolaridad ( puede ser 0, 1, 3, 8...,etc) Ingreso mensual por actividad principal (0, $1.000, $ 1.500, $ ) Horas de estudio para el parcial por día (0 0,5 1 1,5-2 2,5-3 3,5 4-4,5 horas.) Curso Estadística RRII-FDER
25 Clasificación de variables según la escala Variables discretas: pueden asumir solo ciertos valores, y existen brechas entre uno y otro. Son resultado de un conteo Ej.: número de estudiantes inscriptos en un curso Variables continuas: Pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo determinado. Resultan generalmente de medir algo. Ej. Tiempo, peso, etc. Curso Estadística RRII-FDER
26 La Estadística Descriptiva puede ser UNIVARIADA, referirse a una sola variable, o BIVARIADA más de una variable simultáneamente. La Estadística Descriptiva Univariada, es aquella rama de la estadística que analiza y describe la distribución de una variable. Las variables reflejan el dato (las repuestas) y se distribuyen a través de sus diferentes valores, generando una distribución de frecuencias. Curso Estadística RRII-FDER
27 Ej. 1. Identificar población, U. análisis y variables Fuente: Panorama Curso Estadística Social de América RRII-FDER Latina , CEPAL. 27
28 Ej. 1. Identificar población, U. análisis y variables Socios del Club Bohemios, 2011 Nombre Edad Sexo Ingresos Nivel educativo Juan 23 Masculino Terciaria incompleta Miguel 20 Masculino Secundaria completa Elena 21 Femenino Primaria completa Susana 19 Femenino Secundaria incompleta Carolina 25 Femenino Terciaria completa Pedro 20 Masculino Secundaria incompleta Clara 22 Femenino Secundaria completa Fuente: Panorama Curso Estadística Social de América RRII-FDER Latina , CEPAL. 28
29 Ejercicio 2 Id. Hogar Id. Persona Rol Sexo Edad 1 1 Jefe Femenino Cónyuge Masculino Hijo del jefe Masculino Jefe Masculino Hijo del jefe Femenino Jefe Femenino Jefe Femenino Padre del jefe Femenino Jefe Masculino Cónyuge Femenino Hijo del jefe Femenino Hijo del jefe Masculino 8 Cuál es la unidad de relevamiento en este caso? Cuál es la unidad de análisis? Se podrían identificar otras unidades de análisis? Ejemplifique las diferencias. Curso Estadística RRII-FDER
30 Ejercicio 3 Formulario de encuesta a gerentes de empresas Nombre de la empresa Rubro Cantidad de empleados Promedio de edad de los empleados Cantidad de sucursales Exporta parte de su producción Cuál es la unidad de relevamiento en este ejemplo? Y la unidad de análisis? Curso Estadística RRII-FDER
31 Ejercicio 4 La Intendencia Municipal de Montevideo está llevando a cabo un estudio sobre uso de bibliotecas municipales por parte de la población. Proponga cuatro variables que releven el uso y la asistencia a dichas bibliotecas. Exprese para cada una de las variables creadas la información que aportan respecto al tema. Curso Estadística RRII-FDER
32 Bibliografía Glass G. Stanley J.C. : METÓDOS ESTADÍSTICOS APLICADOS A CIENCIAS SOCIALES. Ed. Prentice Hispanoamericana S.A. Lind Marchal Mason ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA 11 edición. Ed. Alfaomega Peña D. Romo J. : INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA PARA LAS CIENCIAS SOCIALES. Ed. Mc Graw Hill Interamericana de España, S.A.U García Ferrando Manuel : SOCIOESTADÍSTICA. Ed. Alianza. Madrid Curso Estadística RRII-FDER
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