Dr. Abner Fonseca Livias. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 1

Transcripción

1 Dr. Abner Fonseca Livias 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 1

2 Estadística es la ciencia y técnica que tiene que ver con la recolección, procesamiento, análisis e interpretación de datos. Para Minguez es la ciencia que tiene por objeto aplicar las leyes de la cantidad a los hechos sociales para medir su intensidad, deducir las leyes que los rigen y hacer su predicción próxima. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 2

3 Incluye la tabulación, representación y descripción de conjuntos de datos. A partir de ellos se puede organizar, simplificar y resumir información básica. Los datos pueden ser de variables cuantitativas o categóricas. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 3

4 Proporciona métodos para estimar las características de un grupo (población) basándose en los datos de un conjunto pequeño (muestra). Muestra Población 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 4

5 Población (N) (1) : En términos estadísticos, población es un conjunto finito o infinito de personas, animales o cosas que presentan características comunes, sobre los cuales se quiere efectuar un estudio determinado. Está integrado por la totalidad de todas las unidades de análisis. Muestra (n): La muestra es un subconjunto de la población, seleccionado de tal forma, que sea representativo de la población en estudio, obteniéndose con el fin de investigar alguna o algunas de las propiedades de la población de la cual procede. En otras palabras es una parte de la población que sirve para representarla. (1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimo 29/09/ :55 p.m. 5 Dr. Abner A. Fonseca L.

6 Población Muestra 29/09/ :55 p.m. 6 Dr. Abner A. Fonseca L.

7 X Parámetros: Son cualquiera característica que se pueda medir y cuya medición se lleve a cabo sobre todos los elementos que integran una POBLACIÓN determinada, los mismos suelen representarse con letras griegas. El valor de un parámetro poblacional es un valor fijo en un momento dado. Ejemplo: Media Aritmética = (mu) Desviación Típica =, (Sigma) etc. 29/09/ :55 p.m. 7 Dr. Abner A. Fonseca L.

8 X Estadígrafos (Estadísticos o Estimadores): Son aquellas características medibles, cuya medición se realiza sobre los componentes de una MUESTRA, los mismos se representan con letras del alfabeto castellano. Los estadígrafos no tienen un valor único, sino que pueden tomar distintos valores al ser calculados a partir de muestras diferentes. Ejemplos: Media Aritmética = x Desviación Típica = S. El parámetro y el estadígrafo son conceptos muy similares. Su diferencia radica realmente en que el estadígrafo se calcula sobre una muestra y el parámetro se calcula con relación a una población. 29/09/ :55 p.m. 8 Dr. Abner A. Fonseca L.

9 DEFINICIONES Fuente primaria: Las que contienen información original no abreviada ni traducida: son las personas de quien se recoge la información, se llama también fuentes de información de primera mano. Fuente secundaria: Contienen datos o informaciones reelaborados o sintetizados o es la que interpreta y analiza las fuentes primarias e implican: historia clínica, fotografías, tesis, libros, monografías, artículos, revista, etc. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 9

10 Encuesta. Es una técnica que permite recolectar datos de la fuente primaria mediante un cuestionario. Cuestionario: instrumento con preguntas estructuradas o abiertas que se distribuye a un conjunto de personas para recolectar datos. Entrevista. Es una técnica para recolectar datos de la fuente primaria mediante una guía de entrevista. Guía de entrevista: instrumento con preguntas estructuradas o abiertas que recolecta datos de persona a persona. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 10

11 Observación. Técnica para recolectar datos de la fuente primaria mediante una guía de observación. Guía de observación: instrumento que verifica que el desempeño y actitudes relacionada a la ejecución de una actividad. Análisis. Técnica para recolectar datos de la fuente secundaria, descomponiendo un todo en partes para poder estudiar su estructura, sistemas operativos o funciones. Ficha de análisis: instrumento que permite recoger datos de documentos de interés del investigador 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 11

12 Variables. Son datos que tienden a variar. Estos pueden ser de naturaleza cualitativa y cuantitativa. Dimensiones. Es la separación de una variable en sub variables a fin de ordenar los indicadores por grupos. Indicadores. Es la medida cuantitativa o cualitativa que permite identificar cambios de un fenómeno. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 12

13 Unidad de análisis: Es el objeto o elemento indivisible que será estudiado en una población, sobre los cuales se van a obtener datos. Es el que genera el fenómeno estudiado y proporciona datos concretos Dato: Es el valor o respuesta que adquiere la variable en cada unidad de análisis. Es el resultado de la observación, entrevista o recopilación en general. Son la materia prima de la estadística. Es el elemento primario de toda observación o búsqueda. 29/09/ :55 p.m. 13 Dr. Abner A. Fonseca L.

14 Unidad de análisis Variable Dato Sexo Edad Peso Estatura Masculino 6 años 25 kg. 110 cm 29/09/ :55 p.m. 14 Dr. Abner A. Fonseca L.

15 DATOS 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 15

16 Materia prima de la estadística. Un dato es una representación simbólica de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa. Un dato estadístico es cada valor que se obtiene al realizar un estudio de investigación en el que se va utilizar la estadística. Los datos se toman de las diversas fuentes (primaria y secundaria). Cada una se identifican como población o universo. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 16

17 Ejemplo de datos : Características Edad Peso Tiempo de duración Temperatura corporal Profesión Datos 27 13, ,5 Economista Unidad de medida años Kg. días C --- Si un DATO es útil para tomar decisiones se convierte en INFORMACIÓN. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 17

18 DATOS Los datos permiten identificar las supuestas CAUSAS para precisar los posibles EFECTOS de ciertos fenómenos y hechos que tengan determinadas características en ciertas situaciones. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 18

19 Dr. Abner A. Fonseca Livias PROFESOR PRINCIPAL 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 19

20 TIPOS DE DATOS CONSTANTE: Si el registro de la característica toma un sólo valor en todas las unidades elementales. Son muchos datos, pero iguales. Ejemplo: Sexo de las pacientes en el Servicio de Ginecología Título profesional de los miembros del Colegio de Contadores del Perú Las constantes no son interés en Estadística porque son una misma característica. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 20

21 VARIABLES Si el registro de la característica toma diversos valores en las unidades elementales. Ejemplo: Edad, sexo y peso de los alumnos de una Academia Deportiva Las variables, se caracterizan porque sus datos tienden a variar. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 21

22 VARIABLES 1. Cualitativos: Dicotómicas: Registran un Politómicas: atributo. Producto Tienen de una 2 categorías. observación. LasTienen operaciones más de posibles 2 sonejemplo: el cálculo de la categorías. tasa porcentual Ejemplo: y de proporciones. Estado de salud: - Sano - Enfermo Sexo de cliente: - Masculino - Femenino Estado civil: Soltero, Casado, Conviviente, Viudo, Divorciado. Grado de instrucción: Primaria, secundaria y superior. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 22

23 VARIABLES 2. Cuantitativos: DISCRETA o Registro de unaejemplo: característica a través DISCONTINUA: de un conteo ocantidad una medición. de pacien-las de medicina. promedios y las - Toma operaciones valores enteros. posibles sonteslos - Proviene medidas de unde conteo. dispersión, entre otras. Número de hijos. CONTINUA: - Toma cualquier valor. - Obtenido por medición. Ejemplo: Duración de viaje a un lugar. Peso de un cliente. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 23

24 Dr. Abner A. Fonseca Livias PROFESOR PRINCIPAL 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 24

25 Conjunto de posibles valores que una variable puede tomar. Es una serie de graduaciones que permiten darle un valor a las características estudiadas. Nominal Intervalo 29/09/ :55 p.m. Ordinal Razón 25 Dr. Abner A. Fonseca L.

26 ESCALA NOMINAL Indica igualdad. Los números no tienen valor real, sirven para etiquetar objetos o clases que no implican orden. Pertenecen a una variable cualitativa. Ejemplos: color de ojos, estado civil, enfermedades, satisfacción, etc. 29/09/ :55 p.m. 26 Dr. Abner A. Fonseca L.

27 Propiedades de la Escala Nominal: No intervienen mediciones, ni escala, en vez de esto solo hay cuentas o conteos. Esta escala es considerada excluyente, es decir que la persona u objeto se incluye solamente en una categoría. No existe un orden específico para esta categoría. No presentan el cero. No se basa en diferencia cuantitativa. Los elementos de una categoría deben de ser equivalentes, idénticos. 29/09/ :55 p.m. 27 Dr. Abner A. Fonseca L.

28 ESCALA ORDINAL Determina mayor a menor. Los números diferencian el orden jerárquico. La diferencia entre dos números no tiene significado cuantitativo. Sólo indica que una es mejor que la otra. Ejemplos: Grado de instrucción Clases sociales Orden de mérito Grados militares, etc. 29/09/ :55 p.m. 28 Dr. Abner A. Fonseca L.

29 Propiedades de la Escala Ordinal: Las observaciones o elementos se les ordena en rangos o categorías diferentes. Cada categoría o rango mantiene una relación entre si, estas relaciones se expresan en términos algebraicos de desigualdades (mayor que o menor que). Las categorías son mayores o menores que otras categorías, es decir, que existe una clasificación de mayor a menor (jerarquía). Las categorías son mutuamente excluyentes y exhaustivas. No presentan el cero. 29/09/ :55 p.m. 29 Dr. Abner A. Fonseca L.

30 Es una escala numérica, resultante de una medición. Características: Tiene un cero (inicio) arbitrario. La distancia entre un dato y otro es igual. Es la única escala que puede expresarse en positivo y negativo. Ejemplos: temperatura, fechas del calendario, saldo bancario, etc. 29/09/ :55 p.m. 30 Dr. Abner A. Fonseca L.

31 Propiedades de la Escala de Intervalos Esta escala implica la cuantificación de los datos En estás medidas se utilizan unidades constantes de medición (capacidad, peso, grados Fahrenheit o Celcius) los cuales producen intervalos iguales entre puntos de la escala. Proporcionan números que manifiestan diferencias palpables entre individuos, objetos o cosas. El punto cero (0) y la unidad de medida es arbitrario. Se pueden aplicar todas las medidas estadísticas más conocidas, con excepción del coeficiente de variación. Son mutuamente exclusivas y exhaustivas. 29/09/ :55 p.m. 31 Dr. Abner A. Fonseca L.

32 ESCALA DE RAZÓN Ejemplo: peso, talla, edad, ingresos monetarios, etc. Los números indican valores concretos de la propiedad que sé esta midiendo. El cero es absoluto, con significado real. Nivel más alto de medición, tiene todas las características de las escalas anteriores. 29/09/ :55 p.m. 32 Dr. Abner A. Fonseca L.

33 Propiedades de la Escala de Razón: La distancia entre los números es un tamaño conocido y constante. Los datos tienen un punto cero significativo. Puede utilizarse cualquier prueba de tipo estadístico, incluyendo el coeficiente de variación. Permite hacer comparaciones entre los números verdaderos con un cero aritmético siendo arbitrario únicamente la unidad de medida. 29/09/ :55 p.m. 33 Dr. Abner A. Fonseca L.

34 DATOS CONSTANTES VARIABLES CUALITATIVAS CUANTITATIVAS DICOTÓMICA POLITÓMICA DISCRETA CONTINUA NOMINAL ORDINAL INTERVALO RAZÓN 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 34

35 Dr. Abner A. Fonseca Livias PROFESOR PRINCIPAL 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 35

36 1. Variables nominales dicotómicos a) Caso único 2. Variables nominales politómicas a) Cerradas b) Semicerradas c) Abiertas d) Mixtas e) No excluyentes 3. Variables Ordinales a) Caso único 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 36

37 Son variables que sólo pueden presentar dos categorías y no hay opción para otra categoría. Ejemplo: Sexo: Varón Mujer Situación académica del estudiante Aprobado Desaprobado 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 37

38 Son variables que tienen más de dos categorías, éstas pueden ser: Cerradas, Semicerradas, Abiertas, Mixtas No excluyentes. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 38

39 Cerradas: Variables que deben ser respondidas solo marcando una categoría. Ejemplo: Cuál es el estado civil de tus padres? a) Casado b) Conviviente c) Divorciado d) Soltero e) Viudo 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 39

40 Semicerradas: Variables que permiten marcar cualquier categoría enunciada del ítem pero da opción a agregar aquella que no fue considerada. En qué lugar naciste? a) Huánuco b) Ambo c) Amarilis d) Huamalíes e) Otro. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 40

41 Abiertas: Variables que no presentan alternativa a una pregunta, el cual permite responder al informante con libertad. Ejemplo: Cuál es tu pasatiempo favorito? 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 41

42 Mixtas: Variables que permiten responder a la pregunta afirmativa o negativamente, pero en caso de responder cualquiera de ellas permite hacer una repregunta abierta. Ejemplo: Participaste en las últimas elecciones presidenciales? a) No b) Sí Porqué candidato sufragaste? 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 42

43 No excluyentes: Variables que pueden tener más de una respuesta e incluso pueden tener preguntas abiertas. Ejemplo: Qué alimentos consumes a diario? a) Papa b) Carne c) Huevos d) Legumbres e) Otro. 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 43

44 Las variables ordinales tienen varias categorías pero se sólo puede responder marcando cualquiera de ellas. Ejemplo: Cuál es el estado nutricional del niño? a) Desnutrido b) Riesgo de desnutrición c) Normal d) Sobrepeso e) Obeso 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 44

45 Ejemplo: Niveles de estrés de los estudiantes: a) Leve b) Moderado c) Severo

46 Dr. Abner A. Fonseca Livias PROFESOR PRINCIPAL 29/09/ :55 p.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 46

47 Es reunir datos de las variables de un instrumento, para luego ordenarlos mediante una base de datos. La base de datos se elabora considerando el nombre, etiqueta y valores de cada variable, donde es importante la codificación de las variables categóricas. 9/29/2017 6:55 PM Dr. Abner Fonseca Livias 47

48 Codificación de datos categóricos Sexo: 1. Varón 2. Mujer Estado nutricional: 1. Desnutrido 2. Normal 3. Sobrepeso 4. Obeso Quemadura: 1. Leve 2. Moderada 3. Severa Actitud: 1. Positiva 2. Negativa Procastinación: 1. Si 2. No NO se codifican datos numéricos 9/29/2017 6:55 PM Dr. Abner Fonseca Livias 48

49 9/29/2017 6:55 PM Aquí introducimos los datos Aquí definimos las variables Dr. Abner Fonseca Livias 49