ASIGNATURA: OBTENCIÓN, ANÁLISIS Y REPRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN

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1 ASIGNATURA: OBTENCIÓN, ANÁLISIS Y REPRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN CONCEPTOS BÁSICOS Datos institucionales: Lic. en Ciencias Biológicas César Fagúndez Departamento de Ciencias Agrarias y Paisajes Culturales PDU: Aportes a la gestión territorial y producción responsable en la Región Este: Biodiversidad, Ambiente y Sociedad. Centro Universitario de la Región Este Sede Rocha. CURE, Rocha Licenciatura en Gestión Ambiental 2015

2 Cronograma de actividades del Módulo III Módulo Fechas 2015 Contenido de la Clase Docentes III 05-mayo Teórico: Introducción al análisis de datos. Definición, objetivos y áreas de la estadística. Conceptos de variable aleatoria, de población estadística y de muestra. Tipos de datos y escala de medición de las variables. Práctico: Ejercicios de clasificación de variables. Introducción al uso de hojas delaura del P, César F. cálculo. Teórico: Organización y Descripción gráfica de los datos: tablas, tablas de frecuencia y gráficos. Práctico: Generación de tablas, tablas de frecuencia y funciones de distribución acumulada. Generación de histogramas de frecuencias absoluta y relativa, polígonos de frecuencia y frecuencia acumulada. III 12-mayo Teórico: Descripción cuantitativa de los datos. Medidas resumen. Medidas de posición o tendencia central. Ventajas y desventajas. Cuartiles y otros percentiles. Media ponderada y media geométrica: uso e interpretación. Medidas de Dispersión. Medidas de forma. Práctico: Cálculo de media aritmética, mediana y moda, rango, varianza, desvío estándar, coeficiente de variación, asimetría y kurtosis. Laura del P, César F. III 19-mayo Ejemplo de caso de estudio. Los estudiantes deberán identificar y clasificar las variables, ingresar los datos a una hoja de cálculo, ordenar la información en tablas y tablas de frecuencia, calcular Laura del P, César F. medidas resumen y representar gráficamente los resultados.

3 Contenido y conceptos básicos Introducción al análisis de datos: Definición, objetivos y áreas de la estadística. Conceptos de variable aleatoria, de población estadística y de muestra. Tipos de datos y escala de medición de las variables. Es un modulo corto en el cual se presentaran los principales métodos descriptivos utilizados en la visualización inicial de datos. Una descripción no permite realizar ninguna inferencia (deducir conclusiones generales a partir de los datos) que es la principal razón de existencia de la Estadística. ESTE NO ES UN CURSO DE ESTADISTICA NI SUBSTITUYE LA NECESIDAD DE QUE HAGAN UNO EN SU CARRERA.

4 Concepto de Estadística La Estadística es una parte de las matemáticas aplicada cuyo objetivo es el estudio y la implementación de los métodos necesarios para la obtención, organización, presentación, análisis e interpretación de los datos. Históricamente, la estadística (statistik) tenía por finalidad al análisis de datos del Estado, o "ciencia del Estado" (political arithmetic) en aspectos aplicados como epidemiología, salud, demografía, etc.

5 Concepto de Estadística Los orígenes de la estadística, aunque no se sabe con exactitud cuándo se comenzó a utilizar, pueden estar ligados al antiguo Egipto como a los censos chinos que se realizaron hace unos años. Sin duda, fueron los Romanos, maestros de la organización política, quienes mejor supieron ocupar la estadística. Cada cinco años realizaban un censo de la población, cuyos datos de nacimientos, defunciones y matrimonios eran esenciales para estudiar los avances del imperio; sin olvidar los recuentos de ganancias y las riquezas que dejaban las tierras.

6 Áreas que conforman a la Estadística Estadística Descriptiva (Deductiva) o Análisis Exploratorio de Datos: es la encargada de la organización, condensación, presentación de los datos en tablas y gráficos y del cálculo de medidas numéricas que permitan estudiar los aspectos más importantes de los datos. DESCRIBIR

7 Áreas que conforman a la Estadística Estadística Inferencial o Inferencia Estadística: está definida por un conjunto de técnicas, mediante las cuales se hacen generalizaciones o se toman decisiones en base a información parcial obtenida mediante técnicas descriptivas. INFERIR

8 Áreas que conforman a la Estadística Las inferencias acerca de la población estadística bajo estudio pueden ser de diferentes tipos: Respuestas (si/no) a preguntas específicas (test hipótesis). Estimaciones de características numéricas (parámetros) y pronósticos de futuras observaciones. Descripciones de asociación y modelado de relaciones entre variables. Pp Ocurrencias Temp Densidad de Probabilidad

9 Conceptos de Variable Aleatoria, Población y Muestra Variable aleatoria: Es una función que asigna valores numéricos (enteros o reales) a cada evento o resultado posible de una observación. X: número de una cara del dado E = {1,2,3,4,5,6}.

10 Conceptos de Variable Aleatoria, Población y Muestra Refleja los valores posibles de un experimento u observación antes de que éstos sean realizados, o los valores potenciales de una cantidad cuyo valor exacto es incierto (información incompleta, medida imprecisa, etc.). Se pueden definir muchas variables aleatorias de interés para una misma colección de entidades. Definir y decidir cuáles son las variables pertinentes depende de los objetivos del estudio y ello No es parte de la estadística.

11 Conceptos de Variable Aleatoria, Población y Muestra Población: El mayor número de elementos (personas, vegetales, animales, objetos, etc.) por los cuales se tiene un cierto interés en un momento dado. Población de valores: Colección de todas las posibles mediciones u observaciones que pueden hacerse de una variable bajo estudio. Cada entidad (persona, objeto, etc.) en general posee un solo valor medible para cada variable aleatoria de interés.

12 Conceptos de Variable Aleatoria, Población y Muestra Las poblaciones se definen de acuerdo con la esfera de interés y pueden ser finitas (cuando constan de un número fijo de valores) o infinitas (sucesión sin fin de valores).

13 Conceptos de Variable Aleatoria, Población y Muestra Con frecuencia es casi imposible cuantificar todos los valores posibles de una variable aleatoria, pues ello requiere medir a TODOS los individuos de una población = CENSO

14 Conceptos de Variable Aleatoria, Población y Muestra Es por ello que se toma una MUESTRA o subconjunto de valores de una variable aleatoria (cada valor corresponde a una unidad experimental) con el objetivo de utilizarla para caracterizar la población estadística. Muestra: Es un conjunto de mediciones u observaciones tomadas a partir de una población. Es un subconjunto de la población.

15 Conceptos de Variable Aleatoria, Población y Muestra Inferencia estadística: proceso para deducir propiedades de una población estadística a partir de una pequeña parte de la misma (muestra). Aun cuando cada muestra es completamente circunstancial, bajo ciertas condiciones se puede(n) utilizarla(s) para caracterizar una población estadística.

16 Conceptos de Variable Aleatoria, Población y Muestra Muestra aleatoria: Se considera aleatoria siempre y cuando cada observación, medición o individuo de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.

17 Conceptos de Variable Aleatoria, Población y Muestra Usamos una muestra para conocer o estimar características de la población, denominamos: PARÁMETRO una medida resumen calculada sobre la población. ESTADÍSTICO una medida resumen calculada sobre la muestra. Las estimaciones estadísticas no son exactas y la calidad de la estimación puede ser muy variada. Los métodos estadísticos aplicados sobre datos obtenidos de muestras aleatorias permiten cuantificar el error que podemos cometer en nuestra estimación o calcular la probabilidad de cometer un error al tomar una decisión.

18 Tipos de datos y escalas de medida Unidad de Análisis o de Observación: objeto bajo estudio. El mismo puede ser una persona, una familia, un país, una región, una institución o en general, cualquier objeto. Variable: cualquier característica de la unidad de observación que interese registrar, la que en el momento de ser registrada puede ser transformada en un número. Valor de una variable, Observación o Medición, al número que describe a la característica de interés en una unidad de observación particular. Caso o Registro al conjunto de mediciones realizadas sobre una unidad de observación.

19 Tipos de datos y escalas de medida Un paso importante al comenzar a manejar un conjunto de datos es identificar cuántas variables se han registrado y cómo fueron registradas esas variables, lo que permitirá definir la estrategia de análisis.

20 Datos categóricos o cualitativos Las variables categóricas resultan de registrar la presencia de un atributo: Sexo: f/m. Habito de Fumar: Fumador/No fumador Color de ojos: negro, azul, marrón, Religión: católica, evangélica, Estado civil: soltero, casado, divorciado, Las categorías de una variable cualitativa deben ser definidas claramente durante la etapa de diseño de la investigación y deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivas. Esto significa que cada unidad de observación debe ser clasificada sin ambigüedad en una y solo una de las categorías posibles y que existe una categoría para clasificar a todo individuo.

21 Datos categóricos o cualitativos Los datos categóricos se clasifican en dicotómicos, nominales y ordinales. Dos categorías: DICOTÓMICAS El individuo o la unidad de observación puede ser asignada a solo una de dos categorías. En general, se trata de presencia - ausencia del atributo y es ventajoso asignar código 0 a la ausencia y 1 a la presencia. Ejemplos: 1) varón mujer 2) embarazada - no embarazada 3) fumador - no fumador 4) hipertenso normotenso

22 Datos categóricos o cualitativos Más de dos categorías: CATEGORÍAS NOMINALES No existe orden obvio entre las categorías. Ejemplos: país de origen, localidad de muestreo, etc. CATEGORÍAS ORDINALES Existe un orden natural entre las categorías. Ejemplos: 1) Tabaquismo: No fuma / ex-fumador / fuma 10 cigarrillos diarios / fuma > 10 cigarrillos diarios 2) Severidad de la patología: Ausente / leve / moderado / severo. 3) Intensidad de la corriente: 1 / 2 / 3 / 4.

23 Datos cuantitativos o numéricos Una variable es numérica cuando el resultado de la observación o medición es un número. Se clasifican en: Discretas: La variable sólo puede tomar un cierto conjunto de valores posibles. En general, aparecen por conteo. Continuas: Generalmente son el resultado de una medición que se expresa en unidades. Las mediciones pueden tomar teóricamente un conjunto infinito de valores posibles dentro de un rango. En la práctica los valores posibles de la variable están limitados por la precisión del método de medición o por el modo de registro.

24 Escalas de medida Escala Nominal. Escala Ordinal. Variables Cualitativas Escala de Intervalos. Escala de Razón o Proporción. Escala Absoluta. Variables Cuantitativas

25 Escalas de medida Escala nominal: Los datos se pueden agrupar en categorías que no mantienen una relación de orden entre si, por lo tanto no están definidas las operaciones lógicas (>, <,, ) sino solo las de igualdad o diferencia. Ejemplos: color de ojos, sexo, profesión, estado civil, religión.

26 Escalas de medida Escala ordinal: Existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías (>, <,, ). Ejemplos: grados militares, organigrama de una empresa, escalafón de los profesores universitarios, grados de disnea, estadios de un tumor.

27 Escalas de medida Escala de Intervalos: Los valores numéricos de las variables y además de las relaciones de orden (>, <,, ) se pueden establecer distancias, es decir, tienen sentido las operaciones de suma y resta. Tiene dos propiedades: Existe una unidad de medida que se mantiene constante para todos los valores que toma la variable. Existe un valor patrón u origen relativo que no significa la ausencia de valor en la variable. Ejemplo: nivel de ruido, movimientos sísmicos.

28 Escalas de medida Escala de razón o proporción: Es la más completa y general de todas las escalas. Se caracteriza porque los valores de la variable son números entre los cuales, además de las relaciones de orden (>, <,, ) y distancia (+,-), se pueden establecer múltiplos y proporciones. Ejemplos: peso, altura, volumen

29 Escalas de medida Escala Absoluta: Se caracteriza porque los valores que toma la variable son el resultado de contar y por lo tanto, está constituida por los enteros positivos y el cero. Ejemplos: número de especies de árboles del arroyo Rocha, número de aves migratorias registradas en la Laguna de Rocha, número de hermanos, cantidad de autos vendidos, cantidad de accidentes en una intersección, cantidad de hijos, números de folíolos, etc.

30 Referencias Daniel, Wayne W Bioestadística: Base Para El Análisis de Las Ciencias de la Salud. Edición 4. Editorial Limusa Wiley. 755 páginas.

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