ESTADÍSTICA APLICADA. Octubre 2011

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1 ESTADÍSTICA APLICADA Octubre 2011 COMUNICACIÓN SOCIAL Código: 4A123 Teoría: 2 H/S Práctica: 2 H/S Créditos: 6 Año II RELACIÓN CON OTRAS MATERIAS: Lógica y Pensamiento Crítico (I), Metodología de la Investigación (II), Fundamentos de Mercadeo (V), Opinión Pública (V), Seminario de Investigación Aplicada (IX), Proyecto de Investigación (X). JUSTIFICACIÓN El comunicador social se aproxima con frecuencia al conocimiento de realidades cuyas manifestaciones resultan de la incidencia de múltiples factores, complejos unos, desconocidos otros y aún misteriosos algunos, en particular aquellos que derivan de la libertad humana, tanto individual como colectiva (por ejemplo las intenciones electorales, las percepciones sobre los atributos deseables de algún producto, etc.) y generalmente en estos casos ha de considerar abundantes elementos, tan numerosos que su singularización entorpece una razonable comprensión de los mismos. Para analizar estas realidades e informar sobre su comprensión, el comunicador social ha de recurrir a los conceptos y procedimientos de la estadística que le permitan ordenar, clasificar, representar y relacionar los datos observados y aún inferir, con un conocimiento probable, a partir de un reducido conjunto de los mismos (muestra), las características de un grupo mayor o de la entera población. Los avances de la informática han ido permitiendo un procesamiento creciente de mayor número de datos, facilitando considerablemente los cálculos correspondientes, pero requiriendo el dominio de los recursos tecnológicos (computadoras y programas específicos) para su eficiente tratamiento. Resulta por tanto indispensable incorporar en la formación integral de los comunicadores sociales un conocimiento básico de los procedimientos estadísticos y su instrumentación informática para discernir con criterio científico los contenidos de este tipo que presentan algunas fuentes de información y para realizar sus propios trabajos de investigación. El estudio de esta materia aporta adicionalmente el beneficio de entrenar el razonamiento en el arte de discurrir con rigurosidad favoreciendo así el pensamiento analítico de tanta utilidad para la aproximación al conocimiento de la verdad. MARCO CONCEPTUAL Si bien los conceptos y procedimientos de la estadística se caracterizan por la rigurosidad propia de las matemáticas (de la cual constituye una rama) y por lo tanto requieren una presentación y comprensión precisa de sus términos y relaciones, las realidades a cuyo conocimiento los aplica el comunicador social no admiten sino un conocimiento probable. Este conocimiento probable se basa en la operación primero, y luego comprensión de la frecuencia con la que algunos datos se repiten dentro de un rango. La comprensión de estas frecuencias sólo puede arrojar el conocimiento de las tendencias que puede tener un acontecimiento, nunca podrá revelar el comportamiento pasado o futuro de las personas singulares involucradas en tales sucesos, menos aún las causas de tal comportamiento pues la naturaleza de éstas implica que cada decisión particular ha sido tomada con entera libertad, por lo que no puede ser considerada como un dato estadístico que es consecuencia necesaria de situaciones que le precedieron. Esto lleva a que la formación del profesional de la comunicación, si bien debe llevar a conocer y aplicar con rigurosidad las técnicas y metodologías propias de la estadística, también debe aproximarse críticamente a la relación entre sus conclusiones cuantitativas y la riqueza de la realidad antropológica que se encierra tras las acciones que cualquier conjunto de personas realice. OBJETIVOS Identificar las realidades susceptibles de tratamientos estadísticos como aproximación a un conocimiento probable de las mismas. Introducir los conceptos básicos de la estadística y los procedimientos de cálculo asociados. Ejemplificar los procesos de clasificación y análisis de datos derivados de varias fuentes de información. Fortalecer un modo de razonar lógico para el análisis cuantitativo de situaciones de interés para los comunicadores sociales. Propiciar una actitud científica en la evaluación crítica de informaciones presentadas en términos estadísticos. Utilizar correctamente las técnicas estadísticas para la documentación y análisis de una investigación. Utilizar las herramientas que ofrece la informática para la realización de cálculos estadísticos.

2 Semana Contenido Metodología didáctica 1 y evaluación 2 Bibliografía 1-2 UNIDAD I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Capítulo I: Estadística. Que es la Estadística? Estadísticas Descriptivas (Nociones). Estadística Inferencial (Nociones), datos aislados, información, conocimiento. Métodos de recolección de información (Nociones). Poblaciones y muestras, parámetros y estadísticos. Técnicas de muestreo (Nociones). Diferentes tipos de datos. Variables cualitativas y variables cuantitativas. Variable discreta y variable continua. Introducción a los términos básicos. Mensurabilidad y variabilidad, diferentes tipos de medición. La estadística y la computadora, calculadoras, hojas de cálculo. Jonson Groebner 3-5 Capítulo 2: Análisis descriptivo y presentación de datos de una sola variable. Organización de los datos. Gráficas, Diagramas de Pareto y representaciones de tallo y hojas. Otros tipos de gráficos. Distribuciones de frecuencia e histogramas. Frecuencias relativas, ojivas. Agrupación de datos. Medidas de tendencia central, media aritmética, media ponderada, mediana, moda y media geométrica. Distribuciones simétricas y distribuciones asimétricas o sesgadas. Medidas de dispersión, rango, desviación media, varianza, desviación estándar, box y whisker. Teorema de Chebyshev. Asimetría, coeficiente de asimetría. Medidas de posición, cuartiles, deciles y percentiles. Jonson Groebner 1 Las clases de teoría serán dictadas por el profesor para presentar los conceptos y procedimientos estadísticos, comentar su naturaleza y aplicación, y ejemplificar su utilización: predominará un enfoque para hacer asequibles los conceptos básicos, apoyándose en razonamientos intuitivos y suponiendo un dominio muy elemental del álgebra, además se hará uso frecuente de las noticias de la prensa local presentada en términos estadísticos para ejemplificar los conceptos y analizar críticamente su contenido y forma. En las clases de prácticas -para las cuales la sección se divide en dos grupos, para facilitar una mejor dedicación del profesor a los alumnos y el aprovechamiento de los laboratorios de computaciónse resolverán los ejercicios de tarea (presentaciones de los alumnos cuyo fin es fortalecer el dominio de los conceptos y procedimientos desarrollados previamente), se trabajarán las asignaciones individuales para el aula y se realizarán ejercicios prácticos para resolución en equipos. En las horas de consulta se atenderán las solicitudes de información y resolución de dudas de los alumnos, el apoyo individual en conceptos y procedimientos matemáticos, entre otros. 2 La evaluación se distribuirá de la siguiente manera: siete evaluaciones parciales (una después de cada unidad) que tendrán un peso del 30%, pruebas cortas y trabajos (20%) y asistencia y participación en clase (20%). El examen final comprenderá el 30% de la calificación total.

3 6 Capítulo 3: Números Índice. Números índice simples. Por qué convertir datos en índices. Obtención de números índice. Índices no ponderados. Índices ponderados, Indice de precios de Laspeyres, índice de precios de Paasche, Indice ideal de Fisher. Índice de valor. Índices para propósitos especiales. Índice de precios al consumidor, usos especiales. Desplazamiento de la base. 7-8 UNIDAD II: PROBABILIDAD. Capítulo 4: Algunos conceptos de probabilidad. Qué es una probabilidad? Probabilidad, experimento, resultado, evento. Enfoques de la probabilidad, probabilidad clásica, eventos mutualmente excluyentes, colectivamente exhaustivo, Concepto empírico, probabilidad subjetiva. Algunas reglas de probabilidad, regla de adición, regla del complemento, probabilidad conjunta, reglas de multiplicación. Diagramas de árbol. Teorema de Bayes, probabilidad a priori, probabilidad a posteriori. Principios de conteo, fórmula de la multiplicación, fórmula de la permutación, fórmula de la combinación Capítulo 5: Distribuciones de probabilidad discreta. Qué es una distribución de probabilidad? Variables aleatorias, variable aleatoria discreta, variable aleatoria continua. Media, varianza y desviación estándar de una distribución de probabilidad. Distribución de probabilidad binomial, características, como se calcula, tablas de probabilidad binomial, distribuciones de probabilidad acumulada. Distribución de probabilidad hipergiométrica. Distribución de probabilidad de Poisson. 11 Capítulo 6: Distribuciones de probabilidad normal. La familia de distribuciones de probabilidad normal, distribución de probabilidad normal estándar, usos de la distribución normal estándar, áreas bajo la curva normal, cálculo del área bajo la curva normal. Aproximación normal a la binomial, factor de corrección de continuidad, cómo aplicar el factor de corrección. Primera evaluación parcial.

4 12 UNIDAD III: MUESTRO, ESTIMACIONES PUNTUALES Y POR INTERVALOS. Capítulo 7: Muestreo, Técnicas, Distribuciones, Teorema del Límite Central. Muestreo de la población. Estimación puntual y estimación por intervalos. Métodos de muestreo de probabilidad, muestra probabilística, muestreo aleatorio simple (poblaciones finitas e infinitas), muestreo aleatorio sistemático, muestreo aleatorio estratificado, muestreo por conglomerados, muestreo por conveniencia, muestreo por juicio. Error de muestreo. Distribución de muestreo de medias maestrales. Teorema del Límite Central, error estándar de la media. Uso de la distribución de muestreo de la media muestral, determinación del valor z correspondiente a x media cuando se conoce la desviación estándar poblacional, determinación del valor de z correspondiente a x media cuando no se conoce la desviación estándar poblacional. Propiedades de los estimadores puntuales, insesgo, eficiencia, consistencia. Segunda evaluación parcial... Anderson. 909 páginas Capítulo 8: Estimación por intervalos, intervalos de confianza. Estimación puntual y estimación por intervalos, σ conocida o muestra grande, intervalo de confianza, intervalo de confianza para la media poblacional (n>30), s desconocida y muestra pequeña, intervalo de confianza para la media poblacional cuando no se conoce σ. Intervalo de confianza para la proporción, proporción, proporción muestral, intervalo de confianza para la proporción poblacional, error estándar de la proporción muestral, intervalo de confianza para la proporción poblacional. Factor de corrección para poblaciones finitas, error estándar de la media muestral usando el factor de corrección, error estándar de la proporción muestral utilizando el factor de corrección. Elección del tamaño de muestra apropiado, tamaño de muestra para estimar la media poblacional, tamaño de muestra para la proporción poblacional UNIDAD IV: PRUEBA DE HIPOTESIS PARAMETRICAS Y ANALISIS DE LA VARIANZA. Capítulo 9: Prueba de hipótesis para una muestra (dos semanas) Qué es una hipótesis? Qué es una prueba de hipótesis? Procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis, nivel de significancia, Error tipo I, estadístico de prueba. Pruebas de significancia de una y de dos colas. Prueba de una media poblacional con desviación estándar poblacional conocida. Valor p de las pruebas de hipótesis. Pruebas para una media poblacional: muestra grande y desviación estándar poblacional desconocida. Tercera evaluación parcial.,. Anderson.

5 15-16 Prueba para una media poblacional: muestra pequeña, desviación estándar poblacional desconocida. Pruebas respecto a proporciones. Error de tipo II. 17 Capítulo 10: Prueba de hipótesis para dos muestras. Pruebas de hipótesis: medias poblacionales. Comparación de poblaciones con muestras pequeñas. Pruebas para proporciones. Muestras dependientes. Comparaciones de muestras dependientes e independientes Capítulo 11: Análisis de la Varianza. La distribución F. Comparación de dos varianzas poblacionales. Suposiciones para el ANOVA. La prueba ANOVA. Inferencias acerca de pares de valores medios de tratamiento. Análisis de la Varianza en dos direcciones UNIDAD V: REGRESION Y CORRELACION. Capítulo 12: Regresión Lineal y Correlación. Qué es un análisis de correlación? Coeficiente de correlación. Coeficiente de determinación. Prueba de significancia del coeficiente de correlación. Análisis de regresión. Error estándar de la estimación. Consideraciones básicas para la regresión lineal. Intervalos de confianza y de predicción. Algo más acerca del coeficiente de determinación. Relaciones entre el coeficiente de correlación, el coeficiente de determinación y el error estándar de estimación Capítulo 13: Análisis de regresión y correlación múltiples. Análisis de regresión múltiple. Error estándar múltiple de estimación. Hipótesis para la regresión múltiple y la correlación múltiple. La tabla ANOVA. Análisis de residuales. Cuarta evaluación parcial páginas.

6 24-25 UNIDAD VI: SERIES DE TIEMPO, PRONÓSTICOS E INTRODUCCION A LA TEORÍA DE TOMA DE DECISIONES. Capítulo 14: Series de tiempo y pronósticos. Componentes de una serie de tiempo. Método de mínimos cuadrados. Método del promedio móvil. Tendencias no lineales. Variación estacional. Quinta evaluación parcial páginas Capítulo 15: Introducción a la teoría de decisiones. Elementos de una decisión. Toma de decisión en condiciones de incertidumbre. Estrategias de deploración maximin, máximas y mínimas. Valor de la información perfecta. Análisis de sensibilidad. Árboles de decisión UNIDAD VII: PRUEBAS DE HIPOTESIS NO PARAMETRICAS Capítulo 16: Métodos no paramétricos, aplicaciones de la Chi Cuadrado. Prueba de bondad de ajuste: Frecuencias esperadas iguales. Prueba de bondad de ajuste: Frecuencias esperadas diferentes. Limitaciones de la Chi Cuadrado. Utilización de la prueba de bondad de ajuste para probar normalidad. Análisis de tablas de contingencia. Sexta evaluación parcial páginas páginas Capítulo 17: Otros métodos no paramétricos, análisis de datos ordenados por rangos. Séptima evaluación parcial. La prueba del signo. Uso de la aproximación normal a la binomial. Prueba de rangos con signo de Wilcoxon. Prueba de suma de rangos de Wilcoxon. Correlación rango-orden. Prueba de significancia de r s Repaso 35 Examen final. 830 páginas. BIBLIOGRAFÍA ANDERSON, David R.; SWEENEY, Denis J.; WILLIAMS, Thomas A. Estadística para Administración y Economía. International Thompson Editores, 1999, 909 páginas. HOPKINS, Kenneth D.; HOPKINS, B. R.; GLASS, Gene V. Estadística básica para las ciencias sociales y del comportamiento. Prentice-Hall Hispanoamericana, Naucalpán de Juarez, Edo. México, México, JOHNSON, Robert; KUBY, Patricia. Just the essentials of elementary statistics. Duxbury Press, Pacific Grove CA, Estados Unidos, 2a edición, Versión en español: Lo esencial de la estadística. Thomson Editores, México, D.F., México, 1999, 482 páginas. LIND, Douglas, MARCHAL, William, MASON Robert. Estadística para Administración y Economía. Alfaomega, 2004, 11ª Edición, 830 páginas.

7 Nombre de los elaboradores: Enrique Pagá Nombre de los revisores: José Luis Mercader