Estadística Descriptiva. SESIÓN 2 Estadística Descriptiva

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Transcripción:

Estadística Descriptiva SESIÓN 2 Estadística Descriptiva

Contextualización de la sesión 2 En el proceso de uso de los métodos o estudios estadísticos se utilizan diversos tipos de datos, es importante el conocimiento de los diversos tipos de variables y de los cuales se puede hacer uso en el desarrollo de un estudio estadístico para el correcto uso de la información en el mismo. Al finalizar esta sesión deberá de conocer y reconocer los diversos tipos de datos que se utilizan en los estudios Estadísticos.

Introducción de la sesión 2 Por los altos costos, lo complejo de los procesos y el escaso tiempo, al realizar estudios de mercado resulta imposible analizar todos los elementos de una población.

Introducción de la sesión 2 Sin embargo, mediante un procedimiento adecuado puede seleccionarse sólo una porción de ese universo que, al ser razonablemente menor que la población total, se analizará con mayor facilidad para obtener los atributos que la describen y, mediante las técnicas respectivas, hacerlos extensivos al total de la población objeto de la investigación. A este tipo de método se le conoce como estadística descriptiva.

Introducción de la sesión 2 En la presente sesión, estudiarás los diferentes tipos de variables que intervienen en un estudio estadístico descriptivo.

Dentro de la estadística descriptiva, cada atributo de un elemento de una muestra corresponde a una variable. En consecuencia, el valor particular que adquiere una variable asociada a un elemento de una muestra recibe el nombre de dato.

Supongamos que tenemos una muestra de 100 personas. Sobre esta muestra, definimos variables asociadas a las características que describen a cada elemento de la muestra, las cuales se representan con literales simbólicas como X o Y. Si tomamos a un determinado elemento (persona) de la muestra y observamos que su estatura es de 1.80 metros y pesa 79 kg, estos valores que toman las variables se denominan datos.

Las variables se clasifican en dos grandes categorías: cuantitativas y cualitativas.

Una variable cuantitativa es aquella que describe una característica de cada elemento de la muestra mediante valores numéricos. En el caso de personas, estos son ejemplos de variables cuantitativas o numéricas: Estatura Peso Edad Ingresos mensuales Temperatura corporal Frecuencia cardiaca Impuestos que paga Número de autos que posee Número de horas que ve la televisión Dinero que gasta en ropa

Las variables cualitativas o categóricas, describen una característica no medible de cada elemento de una población mediante su clasificación de acuerdo a un atributo.

Algunos ejemplos de variables cualitativas son: El color de los ojos de una persona El color de la piel de una persona El color del pelo de una persona El nivel académico de una persona El nivel de satisfacción de una persona respecto a un cierto producto o servicio

A su vez, las variables cuantitativas y cualitativas se dividen en dos categorías propias:

Las variables discretas son aquellas que se emplean para procesos de conteo, por lo que estrictamente pueden tomar valores enteros. Ejemplos de variables discretas son: El número de miembros de una familia El número diario de personas que usan el transporte público Número de autos que posee una persona El número diario de autos que circula en la ciudad

Por su parte, las variables continuas son aquellas que pueden tomar valores tanto enteros como fraccionarios. Generalmente se emplean para medir magnitudes físicas. Los siguientes son ejemplos de variables continuas: La temperatura promedio en la ciudad El peso de una persona La distancia diaria que recorre un automóvil La altura promedio a la que vuela un avión

Las variables nominales son variables cualitativas que agrupan en categorías a los elementos de una muestra. Los valores de estas variables no pueden emplearse en cálculos numéricos ni tampoco pueden estar sujetas a ningún orden (ni ascendente ni descendente).

No obstante, es importante destacar que puede surgir un cierto carácter numérico si se procede al recuento de los elementos que caen en cada una de las categorías conformadas. Los siguientes son ejemplos de variables nominales: La ciudad en donde habita una El color de la piel de una persona persona Los deportes que practica una La nacionalidad de una persona persona La empresa en donde presta sus servicios

Al analizar la simpatía (aceptación) hacia cinco partidos políticos entre los habitantes de un país, notamos claramente que la variable (simpatía) es nominal. Esta variable puede organizarse en cinco categorías, correspondientes a cada uno de los partidos políticos.

Si disponemos de los porcentajes de aceptación nacional de cada uno de ellos, la variable simpatía halla expresión numérica en la siguiente tabla:

Las variables ordinales son aquellas variables cualitativas que admiten una clasificación, rango u ordenamiento. Algunos ejemplos de este tipo de variable son: El nivel de satisfacción de una persona respecto a su empleo (alto, medio o bajo) El nivel de destreza de un técnico (alto nivel, medio nivel, bajo nivel) La calidad del aire (satisfactorio, medianamente satisfactorio, no satisfactorio)

Por otra parte, una constante es un valor fijo predeterminado en una situación particular. Por ejemplo: La tasa de interés en una cierta operación La hora de cierre de un cierto proceso El plazo para la realización de un cierto trámite

Conclusión La Estadística hace uso de y diversos tipos de variables, estas nos permiten determinar las características con que cuenta un elemento de la población a estudiar; existen variables que nos permiten la medición numérica de una característica y además pueden hallarse también algunas que nos permiten delimitar las características no cuantificables de los elementos que conforman una muestra.

Conclusión Después de conocer las y la manera de usar y diferenciar las variables, abordaremos en la siguiente sesión los temas correspondientes a las muestras y frecuencias de un estudio estadístico, de esta manera ahondaras en los temas relacionados con la Estadística descriptiva.