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Análisis Estadístico
La introducción y Recolección del Datos
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Temas
Por qué un Gerente necesita conocer sobre las estadísticas
El Crecimiento y Desarrollo de la Estadística Moderna
Algunas Definiciones Importantes Estadística Descriptiva Contra la inferencial
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Tópicos de la unidad
Porqué los datos son necesarios Los tipos de Datos y Sus Fuentes El diseño de la encuesta de la
investigación Tipos de Métodos de muestreo Los tipos de Errores de la Encuesta
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Por qué un gerente necesita saber sobre estadística
Para saber cómo presentar la información adecuadamente
Para extraer conclusiones sobre las poblaciones basados en la información de la muestra
Para poder mejorar los procesos Para poder pronósticos fiables
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Algunas Definiciones Importantes
Población (el universo) es la colección entera de objetos bajo la consideración
Una muestra es una porción de la población seleccionada para el análisis
Un parámetro es una medida de resumen que describe una característica de toda la población
Una estadística es una medida de resumen que describe una característica de una muestra
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Población y muestra
Población Muestra
Use parámetros para resumir las características
Use las estadísticas para resumir las características
Infiera para la población desde la muestra
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Los Métodos estadísticos
La Estadística Descriptiva Captura y describe los datos
La Estadística Inferencial Elabora conclusiones y/o toma decisiones
acerca de una población basandose sólo en los datos de la muestra
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La Estadística descriptiva
Colecciona los Datos Por ejemplo, una encuesta
Presenta los datos El ej., Tablas y gráficos
Caracterice los Datos Por ejemplo, la media muestral = iX
n
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Estadística Inferencial
Estimación Por ejemplo: estime el
peso promedio de la población utilizando la media muestral
Prueba de Hìpótesis Por ejemplo: Pruebe que
el peso promedio de la población es 120 ´libras
Chap 1-10
¿Por qué necesitamos datos
Para proporcionar entradas al estudio Para medir el desempeño en los
servicios o en el proceso de producción Para evaluar la conformidad con las
normas Para ayudar en la formulación de cursos
alternativos de acción Para satisfacer la curiosidad
Chap 1-11
Fuentes de Datos
Observaciones
Experimentación
Encuestas
Impresos o Electrónicos
Fuentes de Datos
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Tipos de Datos
Categorical(Qualitative)
Discrete Continuous
Numerical(Quantitative)
Data
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Diseño de las encuestas de investigación
Elija un modo apropiado de respuesta Modos Primarios confiables
Entrevista personal Entrevista telefónica E-mail
Menos fiables para la selección de los modos (no adecuado para realizar inferencias sobre la población)
Encuesta por televisión Encuesta por Internet Encuesta Impresa en periódicos y revistas Producto o servicios con cuestionarios
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Diseño de las encuestas de investigación
Identificar las grandes categorías Lista completa y no con superposición de
categorías que reflejan el tema Formular preguntas precisas
Clara e no ambigua utilice definiciones universalmente aceptadas
Prueba de la Encuesta Prueba piloto de un pequeño grupo de
participantes para evaluar la claridad y la longitud
(continued)
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Diseño de las encuestas de investigación
Escribir el formulario
Establecer el objetivo y el propósito de la
encuesta
Explicar la importancia de una respuesta
Ofrecer garantías de anonimato demandado
Ofrecer incentivos para la participación en la
encuesta
(continued)
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Razones para tomar una muestra
Menos tiempo que un censo
Menos costoso que un censo
Administrar un muestreo es menos engorroso
que un censo de la población beneficiaria
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Tipos de muestreo
Cuota
Muestreos
Muestreo No - Probabilístico (Conveniencia)
Por juicio Grupos naturales
Muestreo Probabilístico
Aleatorio simple
Sistemático
Estratificado
Conglomerados
Objetos de la muestra se eligen sobre la base de Probabilidades conocidas
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Muestreo Probabilístico
Muestreo Probabilístico
Aleatorio simple
Sistemático
Estratificado
Conglomerados
Chap 1-19
Muestreo Aleatorio Simple
Todo individuo o item del marco muestral tiene igual probabilidad de ser seleccionado
La selección puede ser con reemplazo o sin reemplazo
Se puede usar la tabla de números aleatorios, o la computadora para generar los números aleatorios para obtener muestras
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Muestreo Sistemático Decida el tamaño de muestra: n Divida el marco de N individuos en
grupos de k Individuos: k=N/n Aleatoriamente elija un individuo del 1er
grupo Seleccione Cada k-ésimo individuo
desde entoncesN = 64
n = 8
k = 8
First Group
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Muestreo Estratificado Dividida la población en 2 o más grupos de
acuerdo con alguna característica común Mediante un muestreo aleatorio simple
seleccione al azar de cada grupo Los dos o más muestras se combinarán en una
sola
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Muestreo por Conglomerados
Dividida la Población en varios “conglomerados", cada uno representativo de la Población
Haga un muestreo aleatorio entre las agrupaciones
Todos los elementos en las agrupaciones seleccionadas se estudian
Population divided into 4 clusters
Randomly selected 2 clusters
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Ventajas y Desventajas Muestreo aleatorio simple y muestreo sistemático
Fácil de usar Puede no ser una buena representación de la
población para las características buscadas Muestra estratificada
Garantiza la representación de los individuos de toda la población
Muestreo por conglomerado Más rentable Menos eficiente (necesidad de una muestra
grande para alcanzar el mismo nivel de precisión)
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Tipos de errores en las encuestas
Error de cobertura
Error de no respuesta
Error de muestreo
Error de medición
Excluded from frame
Follow up on nonresponses
Chance differences from sample to sample
Bad Question!