INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA TEMA 1: DATOS Y ESTADÍSTICA

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1 UNIDAD 1 INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA TEMA 1: DATOS Y ESTADÍSTICA Datos numéricos que ayudan a entender la información 1

2 Datos numéricos que ayudan a entender la información Promedios, medias, porcentajes e índices que nos ayudan a entender una variedad de situaciones de los negocios y la economía. Estadística: arte y ciencia de recolectar, analizar e interpretar datos para una adecuada toma de decisiones. 1.1 Aplicaciones en negocios y economía Contabilidad: procedimientos de muestreo estadístico al auditar a sus clientes. Finanzas: variedad de información estadística como guía para recomendaciones de inversión (promedios de razones precio/ganancias y de rendimiento de dividendos). Marketing: variedad de aplicaciones de investigación de mercados; útiles para establecer estrategias de marketing futuras. Economía: pronósticos acerca del futuro de la economía u otro aspecto relacionado utilizan una variedad de información estadística (tasas de inflación, desempleo, etc.) 2

3 1.1 Aplicaciones en negocios y economía Contabilidad: procedimientos de muestreo estadístico al auditar a sus clientes. Finanzas: variedad de información estadística como guía para recomendaciones de inversión (promedios de razones precio/ganancias y de rendimiento de dividendos). Marketing: variedad de aplicaciones de investigación de mercados; útiles para establecer estrategias de marketing futuras. Economía: pronósticos acerca del futuro de la economía u otro aspecto relacionado utilizan una variedad de información estadística (tasas de inflación, desempleo, etc.) 1.2 Datos Hechos y cifras recabados, analizados y resumidos para su presentación e interpretación (su conjunto en un estudio particular = banco de datos del estudio) 3

4 1.2.1 Elementos, variables y observaciones Elementos: entidades a partir de las cuales se reúnen los datos. Variable: una característica de interés para c/u los elementos. En un estudio, las mediciones recabadas para cada elemento en cada variable proporcionan los datos. Observación: conjunto de mediciones obtenido para un elemento en particular Escalas de medición La recolección de datos requiere una escala de medición que determine la cantidad de información contenida en los datos e indique la manera de resumirlos y analizarlos. a) Escala nominal: los datos de la variable se componen de etiquetas o nombres utilizados para identificar un atributo del elemento (aún incluso son #). b) Escala ordinal: los datos exhiben propiedades de datos nominales y su orden o clasificación es significativo. 4

5 1.2.2 Escalas de medición c) Escala de intervalo: datos con propiedades de datos ordinales; el intervalo entre los valores se expresa en términos de una unidad de medida fija (siempre numéricos). d) Escala de razón: datos con propiedades de datos de intervalo; la razón de dos valores es significativa (distancia, estatura, peso y tiempo). Requiere que se incluya un valor cero para indicar que en este punto no existe un valor para la variable Datos categóricos y cuantitativos Datos categóricos: se agrupan por categorías específicas (escala nominal u ordinal). Datos cuantitativos: usan valores numéricos (usando escala de intervalo o de razón). Una variable categórica incluye datos categóricos y una variable cuantitativa datos cuantitativos. El análisis estadístico apropiado para una variable depende de ello. Si es categórica, el análisis estadístico es limitado (conteo del # observaciones; cálculo de la proporción de las observaciones); si es cuantitativa se usan operaciones aritméticas con resultados significativos (valor promedio). 5

6 1.2.4 Datos de corte transversal y de series de tiempo Datos de corte transversal: son recabados en el mismo momento, o casi al mismo tiempo (encuesta de satisfacción en un banco). Datos de series de tiempo (series temporales): son recabados a lo largo de varios periodos (publicaciones de negocios y economía: ayudan a comprender lo que ocurrió en el pasado, identificar tendencia en el tiempo y proyectar niveles futuros) Datos de corte transversal y de series de tiempo Datos de corte transversal: son recabados en el mismo momento, o casi al mismo tiempo (encuesta de satisfacción en un banco). Datos de series de tiempo (series temporales): son recabados a lo largo de varios periodos (publicaciones de negocios y economía: ayudan a comprender lo que ocurrió en el pasado, identificar tendencia en el tiempo y proyectar niveles futuros). 6

7 1.2.4 Datos de corte transversal y de series de tiempo Datos de corte transversal y de series de tiempo 7

8 1.2.4 Datos de corte transversal y de series de tiempo Datos de corte transversal y de series de tiempo 8

9 1.2.4 Datos de corte transversal y de series de tiempo 1.3 Fuentes de datos a) Fuentes existentes: las empresas mantienen una variedad de bases de datos sobre sus empleados, clientes y operaciones de negocios (registros internos). Organizaciones se especializan en la recolección y el mantenimiento de datos. Diversas asociaciones de la industria, otras de interés especial también proveen datos Internet es una fuente de datos e información estadística de gran potencial. Las agencias gubernamentales son otra fuente importante de datos existentes. 9

10 1.3 Fuentes de datos b) Estudios estadísticos: clasificados en experimentales y observacionales. Un estudio experimental identifica primero la variable de interés. Luego se toman una o más variables y se controlan para obtener datos de cómo influyen en la primera. Un estudio observacional nunca intenta controlar las variables de interés: encuesta = identificar pgtas de investigación, diseñar cuestionario y administrar a una muestra. El uso de datos y análisis estadísticos en la toma de decisiones debe considerar el tiempo y el costo requeridos para obtenerlos. 1.3 Fuentes de datos c) Errores en la adquisición de datos estadísticos: siempre existe la posibilidad. El uso de datos erróneos es peor que no usar datos en lo absoluto. Error en adquisición de datos: el valor de los datos obtenidos no es igual al valor verdadero o real que se obtendría con un procedimiento correcto (Ej: falla de registro). Los analistas de datos con experiencia tienen gran cuidado en recabar y registrar los datos. Para verificar su consistencia interna se usan procedimientos especiales. 10

11 1.4 Estadística descriptiva Resúmenes de datos, que pueden ser tablas, gráficas o números. La medida estadística descriptiva numérica más común es el promedio, o media. El interés en métodos eficaces para su desarrollo y presentación es cada vez mayor. 1.5 Inferencia estadística Situaciones varias requieren información sobre un grupo grande de elementos; pero por tiempo, costo y otras razones sólo se recaban datos de una pequeña porción. Población: conjunto de todos los elementos de interés en un estudio en particular. Muestra: subconjunto de la población. Censo: proceso de encuesta para recabar datos de toda una población. Encuesta por muestreo: proceso de encuesta para recabar datos de una muestra. 11

12 1.5 Inferencia estadística Proceso que usa datos de una muestra para hacer estimaciones (puntuales y/o de intervalo) y probar hipótesis sobre las características de una población. 1.6 Computadoras y análisis estadístico Los expertos en estadística usan con frecuencia el software de computadora para realizar los cálculos estadísticos requeridos para grandes cantidades de datos. 12

13 1.7 Minería de datos Almacenamiento de datos: proceso de captura (lectores de magnéticos, escáneres de código de barras y terminales), almacenamiento y mantenimiento. Su análisis resultan en decisiones para estrategias nuevas y mayores beneficios. Minería de datos: métodos relacionados con el desarrollo de información para la toma de decisiones útil de bases de datos grandes (combinación de procedimientos de estadística, matemáticas y ciencias de la computación = modelos). Empresas con un fuerte enfoque en el consumidor, como los negocios minoristas, las organizaciones financieras y las compañías de comunicación. 1.8 Lineamientos éticos para la práctica estadística Sea justo, meticuloso, objetivo y neutral al recabar datos, realice los análisis, haga presentaciones orales y presente informes escritos con información desarrollada no tendenciosa. Se debe evitar cualquier tendencia a sesgar su trabajo hacia resultados predeterminados (múltiples pruebas hasta obtener los resultados deseados). Pautas éticas que son apropiadas no sólo para un experto en estadística, sino también para los consumidores de información de este tipo. 13

14 GRACIAS POR SU ATENCIÓN.. 14