ESTADÍSTICA APLICADA PARA ADMINISTRADORES

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1 ESTADÍSTICA APLICADA PARA ADMINISTRADORES Octubre 2011 CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Teoría 2 H/S Práctica: 2 H/S Créditos: 6 II Año RELACIÓN CON OTRAS MATERIAS: Cálculo I, Cálculo II JUSTIFICACIÓN La asignatura Estadística Aplicada para Administradores es el primer curso de estadística de los tres cursos contemplados en la carrera de Administración en la Universidad Monteávila. El curso de Estadística Aplicada para Administradores contribuye de manera esencial para que los futuros profesionales adquieran competencias básicas, herramientas, técnicas y criterios analíticos orientados a la toma de decisiones administrativas. Los estudiantes, mediante el estudio y desarrollo de casos vinculados con las ciencias administrativas y la utilización de los programas Excel y OpenStat, tendrán la oportunidad de identificar y aplicar instrumentos estadísticos orientados a la descripción, evaluación y análisis de problemas administrativos. El estudio de esta asignatura, contribuirá además, a la maduración de competencias genéricas vinculadas a la detección temprana de estímulos y tendencias significativas del universo administrativo, pudiéndolos diferenciar de las variaciones casuales o aleatorias no significativas. Una vez completado el curso, los alumnos dispondrán de competencias terminales no solo necesarias para resolver técnicamente situaciones relacionadas con la administración sino para conceptualizar problemáticas diversas de la especialidad y su entorno. La misión de un administrador exige una precisión en la obtención de la información que necesita y en su toma de decisiones; para ello la Estadística y su metodología son, en muchos casos, recursos irrenunciables. De allí la necesidad de que un profesional de la administración posea una adecuada formación en esta disciplina. Uno de los factores que más han contribuido al progreso industrial y comercial de bienes y servicios en los países más adelantados ha sido la buena y oportuna utilización de la Estadística. Un administrador debe, por lo tanto, dominar los fundamentos y la práctica de esta materia para comprender, organizar y dirigir una empresa moderna. Por otra parte, el razonamiento estadístico como razonamiento matemático que es constituye un medio útil para desarrollar un aspecto importante de la capacidad intelectual de una persona. Por eso la Estadística no es sólo una asignatura necesaria para la formación profesional de un administrador, sino también un medio de formación humana integral. 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 precisas de sus términos y relaciones, las realidades a cuyo conocimiento los aplica el administrador no admiten sino un conocimiento probable, no por ello de escaso valor tanto más por cuanto con frecuencia es el único oportuno o posible pero cuya reflexión ha de favorecer una actitud humilde hacia la verdad a cuyo conocimiento sirve como instrumento la estadística utilizada de modo honesto y profesional, por lo que esta asignatura se enseña evitando sobrepasar sus limitaciones. Un administrador de formación universitaria no puede quedar satisfecho con sólo conocimientos estadísticos de ciertas realidades. OBJETIVO GENERAL Conocer los conceptos fundamentales de la estadística y sus métodos de aplicación para la toma de decisiones en el campo administrativo. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Comprender la utilidad, alcance y limitaciones de la estadística descriptiva, a través del estudio de casos. Dominar los conceptos básicos de la estadística, a través de la resolución de problemas administrativos y análogos. Comprender los fundamentos de la toma de decisiones en el campo administrativo utilizando métodos estadísticos. Uso de paquetes informáticos para estadísticas como Excel y OpenStat.

2 Semana Contenido Metodología didáctica 1 y Evaluación 2 Bibliografía 3 Sem. Capítulo 1: Importancia de la Estadística en la Administración de Empresas Lind, pp Comprender que es y por qué se estudia la estadística Anderson, pp Explicar lo que significa estadística descriptiva y estadística inferencial. Webster, pp Diferenciar entre una variable cualitativa y una variable cuantitativa Levin, pp Distinguir entre una variable discreta y una variable continua. - Diferenciar entre los niveles de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón - Diferenciar entre muestra y población - Comparar un parámetro poblacional y estadístico muestral 2 Capítulo 2: Organización de los datos: Distribución de frecuencias, representaciones gráficas y tabulares - Organiza los datos en una distribución de frecuencias. - Construye una distribución de frecuencia de datos absolutos y datos relativos a partir de datos no agrupados. - Presenta una distribución de frecuencias en un histograma, un polígono de frecuencias y un polígono de frecuencias acumuladas (Ojiva). - Elaborar e interpreta una representación de tallo y hoja. - Presenta datos utilizando técnicas de graficación como gráficas de líneas, gráficas de barras, gráficas circulares, nube de puntos. Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Clase magistral, participación activa de los alumnos.

3 Semana Contenido Metodología didáctica 2 y Evaluación 2 Bibliografía 3 3 Capítulo 3: Estadística descriptiva: Medidas de tendencia central - Conoce la utilidad de las medidas de tendencia central como instrumentos para resumir datos y encontrar valores representativos de la población o muestra. - Calcula la media aritmética, la media ponderada, la media geométrica, la mediana y la moda. - Calcula medidas de tendencia central para datos agrupados y datos no agrupados. - Conoce las características, uso, ventajas y desventajas de cada medida de tendencia central e identifica las mediciones adecuadas para cada situación. 4-6 Capítulo 4: Estadística descriptiva: Medidas de dispersión - Valora la utilidad de las medidas de dispersión como instrumentos para conocer la variabilidad de los datos. - Calcula e interpreta la amplitud de variación, la desviación media, la varianza y la desviación estándar para datos no agrupados y datos agrupados. - Conoce las características, usos, ventajas y desventajas de cada medida. - Explica el teorema de Chebyshev y la regla normal o empírica, con relación a un conjunto de observaciones. - Analiza el concepto de asimetría y lo utiliza para describir poblaciones y muestras. - Calcula e interpreta cuartiles, deciles y percentiles y la amplitud intercuartílica - Elabora e interpreta los diagramas de caja - Compara la dispersión de grupos de datos mediante el coeficiente de variación Lind, pp Anderson, pp Webster, pp & Levin, pp Lind, pp Anderson, pp Webster, pp & Levin, pp Clase magistral, participación activa de los alumnos.

4 Semana Contenido Metodología didáctica 3 y Evaluación 2 Bibliografía 3 7 Capítulo 5: Números Indice - Describir el término índice - Entender la diferencia entre un índice ponderado y un índice no ponderado - Elaborar e interpretar un índice de precios de Laspeyres - Elaborar e interpretar un índice de precios de Paasche - Elaborar e interpretar un índice de valor - Explicar cómo se elabora y cómo se interpreta el Índice de Precios al Consumidor 8-9 Capítulo 6: Conceptos de probabilidad - Examina el uso de la teoría de la probabilidad en la toma de decisiones vinculadas con la administración de empresas. - Define lo que es probabilidad y su utilidad en el contexto de administración de empresas. - Describe los métodos para calcular probabilidades; clásico, frecuencias relativas y subjetivo. - Analiza las técnicas de conteo. - Diferencia permutación de combinación - Explica los términos: experimento, evento, resultado, eventos mutualmente excluyentes, eventos independientes, eventos dependientes, permutaciones y combinaciones. - Define los conceptos de probabilidad condicional, probabilidad conjunta y eventos complementarios - Calcula probabilidades aplicando las reglas de adición y las reglas de multiplicación - Utiliza un diagrama de árbol para organizar y evaluar probabilidades. - Calcula una probabilidad utilizando el teorema de Bayes Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Clase magistral, participación activa de los alumnos.

5 Semana Contenido Metodología didáctica 4 y Evaluación 2 Bibliografía 3 10 Capítulo 7: Introducción a la teoría de toma de decisiones - Define los términos estado de la naturaleza, evento, alternativa de decisón y ganancia. - Organiza la información en una tabla de ganancias o en un árbol de decisión. - Determina la ganancia esperada de una alternativa de decisión. - Calcula el costo de oportunidad en un proceso de toma de decisiones. - Evalúa el valor esperado de la información Capítulo 8: Distribuciones de probabilidad discretas - Analiza el concepto de distribución de probabilidad como aspecto fundamental de la inferencia estadística. - Define los términos distribución de probabilidad y variable aleatoria. - Distingue entre una distribución de probabilidad discreta y una distribución de probabilidad continua. - Calcula la media, la varianza y la desviación estándar de una distribución de probabilidad discreta. - Describe las características de la distribución de probabilidad binomial y calcula las probabilidades utilizando esa distribución. - Define las características de la distribución hipergeométrica y calcula probabilidades con aplicación a tal distribución. - Describe las características de la distribución de Poisson y calcula las probabilidades empleando esa distribución. Lind, pp Levin, pp Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Clase magistral, participación activa de los alumnos.

6 Semana Contenido Metodología didáctica 5 y Evaluación 2 Bibliografía Capítulo 9: Distribuciones de Probabilidad Continuas Distribución Normal - Valora la importancia de la normalidad en estadística - Explica, analiza y valora las características y aplicaciones de la distribución de probabilidad normal. - Define y calcula valores z (Distribución normal estándar) - Determina la probabilidad de que una observación esté entre dos valores de una distribución o sea mayor (o menor) que un valor determinado, utilizando la distribución normal estándar. - Compara dos o más observaciones que se hallen en distintas distribuciones de probabilidades. - Utiliza la distribución de probabilidad normal para aproximar la distribución de probabilidad binomial Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Clase magistral, participación activa de los alumnos.

7 Semana Contenido Metodología didáctica 6 y Evaluación 2 Bibliografía Capítulo 10: Métodos de Muestreo Teorema del Límite Central - Analiza las bondades del muestreo como técnica investigativa. - Selecciona muestras representativas y probabilísticas de una población y la utiliza para describir sus atributos. - Sensibilización sobre los costos asociados con la selección de muestras. - Establece las ventajas del muestreo en comparación con la enumeración completa de una población para conocer sus atributos. Describe los diversos métodos para seleccionar una muestra. - Selecciona una muestra aleatoria utilizando la tabla de números aleatorios - Define y elabora una distribución de muestreo de medias muestrales. - Explica el teorema del límite central - Usa el teorema del límite central para encontrar las probabilidades de obtener las distintas medias muestrales en una determinada población. - Describe las fases del diseño experimental Capítulo 11: Estimación puntual y mediante intervalos de confianza - Valora la toma de decisiones bajo riesgo. - Hace estimaciones de ciertas características de una población a partir de muestras representativas y probabilísticas. - Define una estimación puntual como aproximación a atributos poblacionales. - Interpreta el nivel de confianza en términos del Teorema del Límite Central. - Construye un intervalo de confianza para la media poblacional cuando se conoce la desviación estándar poblacional. - Valora, analiza las ventajas y desventajas de las estimaciones puntuales y las estimaciones mediante intervalos de confianza. - Construye un intervalo de confianza para la media poblacional cuando no se conoce la desviación estándar poblacional. Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Clase magistral, participación activa de los alumnos.

8 Semana Contenido Metodología didáctica 7 y Evaluación 2 Bibliografía 3 - Construye un intervalo de confianza para una proporción poblacional. - Utiliza la distribución z y la distribución t para obtener intervalos de confianza. - Determina el tamaño de la muestra apropiado para el muestreo por atributos y variables Capítulo 12: Prueba de Hipótesis Estadística - Valora la metodología de prueba de hipótesis como instrumento para la toma de decisiones bajo riesgo. - Define hipótesis y prueba de hipótesis estadística. - Describe el procedimiento de cinco pasos para realizar una prueba de hipótesis estadística. - Distingue entre una prueba de hipótesis de una cola y una prueba de hipótesis de dos colas. - Realiza una prueba de hipótesis para la media poblacional - Realiza una prueba de hipótesis para la proporción poblacional. - Define los errores de Tipo I y de Tipo II - Calcula la probabilidad de cometer un error Tipo II Capítulo 13: Prueba de hipótesis para dos muestras - Analiza y valora el diseño experimental como instrumento para diferenciar casos vinculados con las ciencias administrativas. - Establece las diferencias entre muestras dependientes e independientes. - Realiza una prueba de hipótesis acerca de la diferencia entre dos medias de poblaciones independientes cuando ambas muestras tienen 30 o más elementos. - Realiza una prueba de hipótesis acerca de la diferencia entre dos medias de poblaciones cuando por lo menos una de las muestras tiene menos de 30 elementos. Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Clase magistral, participación activa de los alumnos.

9 Semana Contenido Metodología didáctica 8 y Evaluación 2 Bibliografía 3 - Realiza una prueba de hipótesis acerca de la diferencia entre dos proporciones poblacionales. - Realiza una prueba de hipótesis acerca de la diferencia media entre observaciones apareadas o dependientes Capítulo 14: Análisis de la varianza - Valora el análisis factorial para identificar causas y efectos sobre problemas administrativos. - Analiza la noción general del análisis de la varianza. - Enuncia las características de la distribución F - Realiza una prueba de hipótesis para determinar si las varianzas de dos poblaciones son iguales. - Organiza datos en una tabla ANOVA de una y dos direcciones. - Define el significado de los términos tratamientos y bloques y analiza su significado. - Realiza una prueba de hipótesis entre tres o más medias de tratamiento. - Desarrolla intervalos de confianza para la diferencia entre medias de tratamiento - Realiza una prueba de hipótesis para determinar si existe alguna diferencia entre medias de bloques Capítulo 15: Pruebas de Hipótesis de Bondad de Ajuste e Independencia utilizando la Distribución Chi-Cuadrado - Diferenciar estadísticas paramétricas y estadísticas no paramétricas. - Enumerar las características de la distribución Chi Cuadrado. - Realizar una prueba de hipótesis comparando un conjunto observado de frecuencias y una distribución esperada - Efectuar una prueba de hipótesis de normalidad aplicando la distribución Chi Cuadrado. Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Lind, pp Anderson, Webster, Levin, pp Clase magistral, participación activa de los alumnos.

10 Semana Contenido Metodología didáctica 9 y Evaluación 2 Bibliografía 3 - Realizar una prueba de hipótesis para determinar si están relacionados dos criterios de clasificación Capítulo 16: Regresión Lineal y Correlación - Valora y analiza técnicas para la predicción sobre casos administrativos. - Traza un diagrama de dispersión para visualizar la relación entre dos variables. - Interpreta los términos variable dependiente y variable independiente. - Calcula y explica el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación, así como el error estándar de la estimación. - Realiza una prueba de hipótesis para establecer si el coeficiente de correlación de la población es significativamente distinto de cero. - Determina la línea (o recta) de regresión de mínimos cuadrados. - Elabora e interpreta intervalos de confianza e intervalos de predicción para la variable dependiente Capítulo 17: Análisis de correlación y regresión múltiple - Valora el análisis multifactorial para perfeccionar la capacidad predictiva de los modelos de regresión. - Describe la relación entre diversas variables independientes y una variable dependiente utilizando la ecuación de regresión múltiple. - Calcula e interpreta el error estándar de la estimación múltiple y el coeficiente de determinación. - Interpreta una matriz de correlación. - Realiza una prueba de hipótesis para determinar si los coeficientes de regresión son significativamente distintos de cero. - Realiza una prueba de hipótesis para cada uno de los coeficientes de regresión Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Clase magistral, participación activa de los alumnos.

11 Semana Contenido Metodología didáctica 10 y Evaluación 2 Bibliografía 3 31 Capítulo 18: Análisis de series de tiempo - Define las cuatro componentes de una serie de tiempo - Determina una ecuación de tendencia lineal - Calcula un promedio móvil - Calcula la ecuación de tendencia para una tendencia no lineal - Utiliza las ecuaciones de tendencia para realizar pronósticos ajustados estacionalmente - Establece e interpreta un conjunto de índices estacionales - Desestacionaliza datos empleando índices estacionales Lind, pp Anderson, pp Webster, pp Levin, pp Prueba Final: Capítulos Clase magistral, participación activa de los alumnos.

12 El profesor explicará los temas teóricos, conceptualizándolos en el ámbito administrativo y con ejemplos que coadyuven a su comprensión. Se enfatiza la identificación y resolución de problemas administrativos mediante la utilización de métodos estadísticos disponibles en aplicaciones computarizadas como Excel y OpenStat. Los alumnos presentarán los resultados de los trabajos asignados en informes orales y escritos. La evaluación del curso será de forma continua con 6 pruebas parciales y 6 tareas para la casa donde los alumnos deberán aplicar los conocimientos adquiridos en clase y resolver problemas utilizando las herramientas de informática Excel y OpenStat, mas un examen final. La calificación de cada uno de los seis cortes está compuesta por una prueba parcial que equivale al 60% de ese corte, 20% por las asignaciones especiales para la casa y 20% por la asistencia y participación en clase. Los alumnos con 25% o más de inasistencia perderán la materia sin posibilidad de presentar el examen final y con derecho a un examen de reparación oral, escrito y práctico elaborado especialmente para cada caso. La calificación previa se calcula promediando de manera simple los seis cortes. Los alumnos que no puedan presentar alguna de las pruebas parciales, realizarán una prueba oral, escrita y práctica de los temas correspondientes en fecha acordada con el profesor. Los alumnos con calificación previa de 19 y 20 puntos, eximirán la materia y no tendrán que presentar el examen final. Calificación previa entre 17 y 18 puntos, la nota previa valdrá 80% y la prueba final 20%; calificación previa entre 15 y 16 puntos, la nota previa valdrá 70% y la prueba final 30%; calificación previa entre 13 y 14 puntos, la nota previa valdrá 65% y la prueba final 35% y calificación previa entre 10 y 12 puntos, la nota previa valdrá 60% y la prueba final 40%. BIBLIOGRAFÍA LIND, Douglas, MARCHAL, William, MASON Robert; Estadística para Administración y Economía, Alfaomega, 2004, 11ª Edición, 830 páginas. ANDERSON, David R.; SWEENEY, Denis J.; WILLIAMS, Thomas A.; Estadística para Administración y Economía. International Thompson Editores, 1999, 909 páginas. WEBSTER, Allen; Estadística aplicada a los negocios y la economía. McGrawHill, 3ª Edición, 2000, 640 páginas. LEVIN, Richard, RUBIN, David; Estadística para Administradores, Prentice-Hall, PEARSON EDUCACION, Addinson Wesley, 1994, 6ª Edición, 1018 páginas Elaborado y Revisado por: Enrique A. Pagá (4 de Diciembre, 2007) Revisado por: Edison Mariño O, Daniel Morales