estadistica_1

ÁREA DE ESTADÍSTICA

¿Qué es la estadística?

Objetivos : Que deberían saber al terminar esta clase:

Que queremos significar por estadística

Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial.

Que es una población y que una muestra.

Que es una variable, el dato y los datos

Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una estadística

Distinguir cuando una variable es cualitativa y cuando cuantitativa.

Distinguir entre una variable discreta y continua.

Distinguir las distintas escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón

¿Qué es la estadística?

Estadística es la ciencia de:– Recolectar– Describir– Organizar– Interpretar

para transformarlos en información, para la toma mas eficiente de decisiones.

Datos

¿Quienes usan la estadística?

Organismos oficiales.Diarios y revistas.Políticos.Deportes.Marketing.Control de calidad.Administradores.Investigadores científicos.Médicosetc.

Tipos de EstadísticaEstadística Descriptiva: Método

de recolectar, organizar, resumir y presentar los datos en forma informativa.

Ejemplo 1: Los datos del Censo de población Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el

último mes en en el municipio.Ejemplo 3: La cantidad de pacientes

atendidos en el Hospital municipal el último año.

Estadística inferencial: Métodos usados para determinar algo acerca de la población, basado en una muestra.

Población(1) es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas.

Muestra es un subconjunto de la población de interés.

(1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimo

Tipos de Estadística

Población y Muestra

Población

Muestra

Parámetro: Valor numérico que resume todos los datos de una población completa. Se utilizan letras griegas para simbolizar un parámetro como y .

Ejemplos: La calificación “promedio” del de un examen de admisión de todos los estudiantes que han asistido alguna vez a la Universidad de ZZZ o la “proporción” de estudiantes cuyo lugar de origen es diferente a la ciudad de Cali.

Parámetro y Estadística

Estadística: Valor numérico que resume los datos de una muestra. Se utilizan letras del alfabeto español para simbolizarlas, por ejemplo x y s .

Ejemplo: La edad “promedio” registrada en una encuesta de 150 consumidores de las bebidas energéticas.

Parámetro y Estadística

Ejemplo 1: Una encuesta desarrollada por IBOPE, en marzo 2002, dice que el rating de radio en el Valle del cauca esta encabezado por FM 98.3 MEGA con un 1.5% seguido por FM 95.9 ROCK & POP con 1.18%

Ejemplo 2: De acuerdo con una encuesta desarrollada por Prince & Cook sobre telefonía residencial en el 2001, el gasto mensual promedio por cliente es de $9536. A nivel nacional.

Tipos de Estadística(ejemplos de estadística inferencial)

Ejemplo 3: El INDEC informó que la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del mes de mayo de 2002 reporto la tasa mas alta de desempleo que ascendió al 24.3% a nivel nacional

Tipos de Estadística(ejemplos de estadística inferencial)

Variable: Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o muestra.

Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo.

Variable

Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus ingresos mensuales son de “$1685000”, “2” son de sexo femenino y “2” masculino.

Variable

Variable (cont.)Datos: Conjunto de valores

recolectados para la variable de cada uno de los elementos que pertenecen a la población o muestra.

Ejemplo1: El conjunto de 54 “cantidad de miembros” recolectados de 54 familias residentes en el barrio la flora.

Variable (cont.)

Ejemplo2: El conjunto de las “calificaciones” de los 43 estudiantes de estadística de la carrera de Sistemas

Cualitativa o de Atributos Clasifica o describe un elemento de la población. Los valores que puede asumir no constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, no son significativas.

Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto, Grado de Satisfacción con la Universidad, etc..

1-7

Tipos de Variables

Tipos de Variables(cont.)

Cuantitativa o Numérica Cuantifica un elemento de la población. Los valores que puede asumir constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios,son significativas.

Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos, Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..

Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas.

Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir ciertos valores y normalmente hay huecos entre ellos. Son conteos normalmente.

Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3 ......)

Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...)

1-9


Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas.

Cuantitativas Continuas: puede asumir cualquier valor dentro del rango de medición. Normalmente se miden magnitudes como ser longitud, superficie, volumen, peso, tiempo, dinero

Ejemplo 1: Peso al nacer.Ejemplo 2: Salario de un empleadoEjemplo 3: Tiempo de viaje en ómnibus entre Escobar y

LujanC

1-9


1-12

Escalas de Medición

Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal.

Nominal: los elementos solo pueden ser clasificados en categorías pero no se da un orden o jerarquía

Ejemplo 1: Barrio de residencia de los alumnos .Ejemplo 2: Color de ojosEjemplo 3: Simpatizante de un club de futbol

1-12


Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal.

Ordinal: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores no se pueden realizar o no son significativas.

Ejemplo 1: Grado de satisfacción en el uso de un servicio público .

Ejemplo 2: Ocupación


Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón.

Intervalo: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas.La diferencia entre dos valores consecutivos es de tamaño constante y no existe el 0 absoluto.

Ejemplo: Temperatura en grados Celsius


Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón.

Razon: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas. Existe el 0 absoluto, es decir la ausencia de la variable medida.

Ejemplo 1: Tiempo de vuelo.Ejemplo 2: Ingresos familiares

Resumen de Tipos de variables y Escalas de Medición

N om in a l

O rd in a l

E sca la d e m ed ic ió n

C u a lita t iva o A trib u to

In te rva lo

R azó n

E sca la d e m ed ic ió n

D isc re ta

C on tin u a

C u an tita tiva o N ú m erica

V ariab les

PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN

La investigación es un proceso que requiere planificación

El plan de investigación se consigna en el PROYECTO de Investigación

Para elaborar el proyecto de Investigación se debe responder a una serie de preguntas

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EL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

LAS PREGUNTAS

¿Qué?¿Quiénes?¿A cerca de?¿Por qué?¿Para qué?

¿Cómo?¿Cuándo?¿Dónde?¿Con qué?¿Cuánto?


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¿Cómo?Definición del problema

Recursos


TituloAntecedent

esObjetivosHipótesis

MaterialesHumanosTiempo

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Los aspectos metodológicos dependen del tipo de Estudio.

EN ESTA CHARLA SE PRESENTARA

La taxonomía de los diferentes tipos de estudio con base en cuatro criterios de clasificación.

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Aspectos generales de la metodología estadística.

Aspectos particulares de metodología estadística para

los diferentes tipos de estudio.

Comentarios sobre Pensamiento Estadístico

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

El protocolo de investigación. Lineamientos para su elaboración y análisis. IGNACIO MENDEZ R. y otros.Trillas. México. 1984.

El Proyecto de Investigación. Metodología de la investigación holística. JACQUELINE HURTADO. Sypal. Caracas. 2001.

Análisis exploratorio de datos. Convirtiendo los datos en información. ROBERTO BEHAR G. Escuela de Ingeniería Industrial Y Estadística. Univalle. Cali. 2000.

Estadística un enfoque descriptivo. ROBERTO BEHAR y MARIO YEPES. Univalle. Cali. 1996.


19/04/23

CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN

Interferencia del investigador en el estudio

Periodo de captación de la información

Evolución del fenómeno estudiadoComparación de poblaciones


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ObservacionalExperimental

CRITERIO CLASIFICACIÓN1. Interferencia

2. PeriodoRetrospectivo (parcial)Prospectivo

3. EvoluciónLongitudinalTransversal

4. Comparación

ComparativoDescriptivo

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ESQUEMAS DE ESTUDIO

Pasado Presente Futuro


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Causa Efecto

InicioRetrospectivo de Causa- Efecto


Causa Efecto

Inicio

Prospectivo de Causa- Efecto


ESQUEMAS DE ESTUDIO


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Causa Efecto

Retrospectivo de Efecto- Causa

Inicio

MATRIZ DE CLASIFICACIÓN TIPOS DE ESTUDIO

INSTRUCTIVO CARACTERÍSTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE COMÚN P.

1 Observacion

al

Prospectivo ó

Retrospectivo

Transversa

l

Descriptivo

Comparativo

ENCUESTA DESCRIPTIVA

ENCUESTA COMPARATI

VA

1

2

2 Observacion

al

Retrospectiv

o

Longitudin

al

Descriptivo REVISIÓN DE CASOS 3

3 Observacion

al

Retrospectiv

o

Longitudin

al

Comparativo de

Efecto- Causa

CASOS Y CONTROLES 4

4 Observacion

al

Retrospectiv

o

Longitudin

al

Comparativo de

Causa- Efecto

PERSPECTIVA HISTÓRIC

A

5

5 Observacion

al

Prospectivo Longitudin

al

Descriptivo

Comparativ

o

ESTUDIO DE UNA CORHORTE

ESTUDIO DE VARIAS COHORTES

67

6 Experiment

al

Prospectivo Longitudin

al

Comparativ

o

EXPERIMENTO 8


INSTRUCTIVO PARA LA ELABORACIÓN DE PROTOCOLOS

Estructura del estudio


Definición de la(s) Población(es) Objetivo

Diseño estadístico

Especificación de variables

Proceso de captación de la Información

Análisis e Interpretación de la Información

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POBLACIÓN

OBJETIVO

Caracteristicas generales

Ubicación espacio- temporal

Criterios de InclusiónCriterios de EliminaciónCriterios de Exclusión


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Caracteristicas Generales

DISEÑO ESTADÍSTICO

Muestreo Comparabilidad


Diseño y tamaño de la muestra

Poblaciones

Muestras

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VALIDEZ DE UN ESTUDIO

PROCESO


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M.P. P.T

!!!CALIDAD!!!


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Proceso dePensamiento

AnálisisAnálisis

Proceso dePensamiento

AnálisisAnálisis

Materia primaMateria prima ProcesoProceso ProductoProducto

MuestraMuestraRepresentativaRepresentativaMedición válidaMedición válida

LógicaLógica

ComparabilidadComparabilidad++ == ValidezValidezConfianza

CredibilidadVALIDEZVALIDEZ EXTERNAEXTERNA ++

VALIDEZVALIDEZ INTERNAINTERNA

VALIDEZ DE UN ESTUDIO (Cont…)

La Base del ConocimientoLa Base del Conocimiento

Validez Externa

Validez del Constructo

Validez Interna

Validez Conclusión

Muestreo

Medición

Diseño

Análisis

Introduccióna la

Investigación

ConceptualizandoLa

Investigación


1. PROTOCOLO DE ENCUESTA DESCRIPTIVA

1. Definición del problema 1.1 Título

1.2 Antecedentes1.3 Objetivos

2. Definición de la población objetivo2.1 Características generales2.2 Ubicación espacio temporal

3. Diseño estadístico del Muestro4. Especificación de variables y escalas de

medición5. Proceso de captación de la Información6. Análisis e interpretación de la Información7. Recursos8. Logística9. Referencias


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2. PROTOCOLO DE ENCUESTA COMPARATIVA



1.2 Antecedentes1.3 Objetivos1.4 Hipótesis

2. Definición de las poblaciónes objetivo2.1 Características generales2.2 Ubicación espacio temporal

3. Diseño estadístico 3.1 Diseño del muestreo3.2 Comparabilidad

4. Especificación de variables y escalas de medición5. Proceso de captación de la Información6. Análisis e interpretación de la Información7. Recursos8. Logística9. Referencias

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3. PROTOCOLO DE REVISIÓN DE CASOS





3. Diseño estadístico del Muestro4. Especificación de variables y escalas de medición5. Proceso de captación de la Información6. Análisis e interpretación de la Información7. Recursos8. Logística9. Referencias

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4. PROTOCOLO DE CASOS Y CONTROLES







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5. PROTOCOLO DE PERSPECTIVA HISTÓRICA







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6. PROTOCOLO DE UNA COHORTE





3. Diseño estadístico del Muestro4. Especificación de variables y escalas de medición5. Proceso de captación de la Información6. Análisis e interpretación de la Información7. Recursos8. Logística9. Referencias

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7. PROTOCOLO DE VARIAS COHORTES







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8. PROTOCOLO DE EXPERIMENTO







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PENSAMIENTO ESTADÍSTICO


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AMERICAN SOCIETY QUALITY (ASA 1996)

Una filosofía de aprendizaje y acción basada en tres principios fundamentales

Todo trabajo ocurre en un sistema de procesos interconectados

La variación existe en todos los procesosEntender y redicir la variación es la clave

del éxito


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MALLOWS

El pensamiento estadístico, tiene que ver con la relación de datos cuantitativos a un problema del mundo real, a menudo en presencia de variabilidad e incertidumbre. Intenta hacer preciso y explícito lo que los datos dicen sobre el problema de interés.


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Statistical Thinking in Empirical Enquiry

Intentan descubrir los procesos de pensamiento que tienen lugar en la solución de un problema estadístico en un sentido amplio, desde la formulación del problema hasta las conclusiones.


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Los autores dicen: “…el pensamiento estadístico es la encarnación del sentido común…”. “Nosotros lo reconocemos en cuanto lo vemos” o mejor “…su ausencia es a menudo claramente obvia” y “…para la mayoría de nosotros, ella es producto de la experiencia”


19/04/23

MOORE (1997)

Presenta una lista de elementos del pensamiento estadístico

Necesidad de los datosLa importancia de la producción de

datosLa omnipresencia de la variabilidadLa medición y el modelamiento de la

variabilidad


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SNEE (1990)

El proceso de pensamiento que reconoce la variación que existe alrededor de nosotros y presente en todo lo que hacemos, considerar que todo trabajo es una serie de procesos interconectados, identificar, caracterizar, cuantificar, controlar y reducir la variación para proveer oportunidades para el mejoramiento.


19/04/23

WALD Y PFANNKUCH (1990)

Intentan desarrollar un marco para los patrones de pensamiento considerados en la solución de problemas, estrategias y la integración de los elementos estadísticos con los de la solución de problemas.


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WALD Y PFANNKUCH (CONT...)

Identifican 4 dimensiones del pensamiento estadístico

La dimensión del ciclo de investigación


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Tipos de pensamientoCiclo de cuestionamientoDisposición o actitud

(a) Dimensión 1: El ciclo de investigación(a) Dimensión 1: El ciclo de investigación

Datos

Análisis

Conclusiones Problema

Plan

• Obtención• Manejo• Depuración

•Exploración•Análisis planeados•Análisis no planeados•Generación de hipótesis

•Interpretación•Conclusiones•Nuevas ideas•Comunicación

•Comprensión de sistemas dinámicos•Definir el problema

Planear:•Sistemas de medición•“Diseño de muestreo”•Manejo de datos•guiar y analizar

PPDAC


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(b)Dimensión 2: Tipos de pensamiento.(b)Dimensión 2: Tipos de pensamiento.

TIPOS GENERALES

Estratégicos– Planear, anticipar problemas.– Conciencia de restricciones

prácticas.

Búsqueda de explicaciones Modelación

– Construcción orientada por el uso.

Aplicación de técnicas.– Siguiendo precedentes– Reconocimiento y uso de

arquetipos.– Uso de herramientas para la

solución de problemas

TIPOS GENERALES

Estratégicos– Planear, anticipar problemas.– Conciencia de restricciones

prácticas.

Búsqueda de explicaciones Modelación

– Construcción orientada por el uso.

Aplicación de técnicas.– Siguiendo precedentes– Reconocimiento y uso de

arquetipos.– Uso de herramientas para la

solución de problemas

TIPOS FUNDAMENTALES DE PENSAMIENTO ESTADÍSTICO

Reconocimiento de la necesidad de los datos.

Transnumeración.

(Cambiar la representación para lograr entendimiento.)

– Capturando “medidas” del sistema real.– Cambiando la representación de los datos.– Mensajes de comunicación en los datos.

Consideración de la variación en los datos.

– notarlo y reconocerlo.– Medición y modelación para los propósitos

de predicción, explicación o control.– Explicación de acuerdo con...– Estrategias de investigación.

Razonamiento con modelos estadísticos. Integración de lo estadístico y lo

contextual.– Información, conocimiento, concepciones.

TIPOS FUNDAMENTALES DE PENSAMIENTO ESTADÍSTICO

Reconocimiento de la necesidad de los datos.

Transnumeración.

(Cambiar la representación para lograr entendimiento.)

– Capturando “medidas” del sistema real.– Cambiando la representación de los datos.– Mensajes de comunicación en los datos.

Consideración de la variación en los datos.

– notarlo y reconocerlo.– Medición y modelación para los propósitos

de predicción, explicación o control.– Explicación de acuerdo con...– Estrategias de investigación.

Razonamiento con modelos estadísticos. Integración de lo estadístico y lo

contextual.– Información, conocimiento, concepciones.


19/04/23

Transnumeración

¿Qué cosa es?


19/04/23

¿ Dromedario o Camello?PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN

19/04/23

Imagina posibilidadespara:•Planes de ataque•explicaciones /modelos•Requerimientos de información

Interpretar

Criticar

JuzgarGenerar

Buscar

•Leer/escuchar/ver•Traducir•resumir internamente•Comparar•Conectar

Verificar contra puntos de referencia•Internos•Externos.

Decidir que:•Creer•Descartar•Continuar

Información e ideas:•Internamente•Externamente

(c) Dimensión 3: El ciclo de Cuestionamiento

(c) Dimensión 3: El ciclo de Cuestionamiento


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(a) De los indicios al plan.(a) De los indicios al plan.

Conocimiento ESTADÍSTICO

Conocimiento del CONTEXTO.

IDEAS

PREGUNTAS

Generales

PREGUNTAS

Específicas.

PLAN

Para la colección de datos


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(b) Viajando entre esferas(b) Viajando entre esferas

Esfera de Contexto

Esfera de Contexto

Esfera Estadística

Esfera Estadística

Preguntas para los datos.

Hechos observados en los datos

HALLAZGOS

¿QUE SIGNIFICA ESTO?


19/04/23

Dimensión 4: Disposiciones (Actitudes y aptitudes).

Dimensión 4: Disposiciones (Actitudes y aptitudes).

Escepticismo. Imaginación. Curiosidad y conciencia

– Observar, notar.

Mentalidad abierta.– a ideas que reten sus preconcepciones.

Propensión a la búsqueda de significados profundos. Ser lógico. Compromiso Perseverancia


19/04/23

Informa

Interroga

Informa

MODELO MENTAL

CONTEXTOREALIDADFuentes Externas: -Información -Ideas.

CONTEXTOREALIDADFuentes Externas: -Información -Ideas.

Modelo ESTADISTICO de

los datos.

Modelo ESTADISTICO de

los datos.

CONOCIMIENTO ESTADISTICO y

Experiencia

CONOCIMIENTO ESTADISTICO y

Experiencia

InterrogaInterroga

Aprendiendo vía estadística Aprendiendo vía estadística PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN

19/04/23

Interpretarresultado

Reconocer La aplicabilidad

Aplicarun método

Usando una técnicaUsando una técnica


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INFORMACIÓN

IDEAS

DESTILAR Y Descartar

Destilación y EncapsulamientoDestilación y Encapsulamiento


19/04/23

VARIACIÓNEn los datos.

VARIACIÓNEn los datos.

INDUCIDA(al colectar los

datos)

INDUCIDA(al colectar los

datos)

REALCaracterísticas del sistema

REALCaracterísticas del sistema

MediciónMedición

“Muestreo”“Muestreo”

AccidenteAccidente

Al medirAl medir

AparatosAparatos

ColecciónColección

ProcesamientoProcesamiento

Fuentes de variación en los datosFuentes de variación en los datos


19/04/23

Respuestas prácticas a la variación

Respuestas prácticas a la variación

IgnorarlaIgnorarla Tomarla en consideración

Tomarla en consideración

Cambiar el patrón

Cambiar el patrón

Para anticiparse al diseño de sistema / procesos/ productos,

para hacerlos poco sensibles a..

Para anticiparse al diseño de sistema / procesos/ productos,

para hacerlos poco sensibles a..


19/04/23

Búsqueda de regularidadesBúsqueda de regularidades

Algunas

Causas?Causas?

ExplicaciónExplicación

¿Pueden manipularse

?

¿Pueden manipularse

?

Cambiar el sistema.Mejorar los patrones de la respuesta

Cambiar el sistema.Mejorar los patrones de la respuesta

Reaccionar a la variabilidad existente.Estimaciones localesMejorando la predicicón para los individuos.

Reaccionar a la variabilidad existente.Estimaciones localesMejorando la predicicón para los individuos.

Reaccionar a la variabilidad existente.Estimaciones GlobalesMala predicción para los individuos.

Reaccionar a la variabilidad existente.Estimaciones GlobalesMala predicción para los individuos.

Ninguna

NO

SI

NO

SI


19/04/23

GRACIAS

Date post:	25-Dec-2015
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