Unidad tematica 1

Escuela Preparatoria del estado no.3




Estadística 1




Catedrático:
Manuel Dávila Ochoa




Alumnos(as):
Aguilar Ruiz Gabriela
Méndez Ramírez Alicia
Rodríguez Martínez Raquel
Vázquez Chun Carolina
Vázquez García Beatriz





5to semestre grupo “E”
Químico Biológico, turno Matutino.






Índice


1.1 Términos básicos de estadística

1.1.2 Definición de estadística y utilidad

1.1.3 Clasificación de la estadística

1.1.4 Definición de:
- Población
- Muestra
- Variable
- Datos
- Experimentos
- Muestreo
- Parámetro estadístico
- Tipos de variables



1.2 métodos de muestreo

1.2.1 definición de muestreo, censo, poblaciones finitas e infinitas

1.2.2 métodos de muestreo: aleatorio simple, sistemático, Estratificado por conglomerados.



Investigación: Unidad temática 1
1.1Definición de estadística y su utilidad

La estadística utiliza los métodos científicos para recopilar, organizar, resumir y analizar datos, tanto para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.
La estadística es una ciencia con base matemática referente a la recolección, análisis e interpretación de datos, que busca explicar condiciones regulares en fenómenos de tipo casual o incierto. Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad, y es usada para la toma de decisiones en áreas de negocios e instituciones gubernamentales.


Hoy el uso de la estadística se ha extendido más allá de sus orígenes como un servicio al Estado o al gobierno. Personas y organizaciones usan la estadística para entender datos y tomar decisiones en ciencias naturales y sociales, medicina, negocios y otras áreas. La estadística es entendida generalmente no como un sub-área de las matemáticas sino como una ciencia diferente “aliada”.

La estadística se utiliza en ciencias tales como psicologia ,educación y salud pública.
Al aplicar la estadística a un problema científico, industrial o social, se comienza como un proceso . Esta puede ser la población de un país, de granos cristalizados en una roca o de bienes manufacturados por una fábrica en particular durante un periodo dado. Por razones prácticas, en lugar de compilar datos de una población entera, usualmente se estudia un subconjunto seleccionado de la población, llamado muestra. Datos acerca de la muestra son recogidos de manera observacional o experimental. Los datos son entonces analizados estadísticamente lo cual sigue dos propósitos: descripción e inferencia.


Un problema mayor es el de determinar que tan representativa es la muestra extraída. La estadística ofrece medidas para estimar y corregir por aleatoriedad en la muestra y en el proceso de recolección de los datos, así como métodos para diseñar experimentos

Clasificación de estadística

La estadística descriptiva, que se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clúster, etc.
La inferencia estadística, que se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión).


1.1.4 definición de:

Población
El termino población de manera generalizada se refiere al conjunto de individuos que vive en un determinado espacio, pero de manera específica en estadística hace referencia
A el término de variable aleatoria, o magnitud numérica de naturaleza aleatoria, x, asociada a los objetos (individuos) sobre los que se desarrolla una experiencia. La repetición n veces, en idénticas condiciones, de la citada experiencia aleatoria, afectará a una muestra de n objetos u individuos de la población, y tendrá asociada una sucesión de n variables aleatorias, independientes.


Muestra
En estadística una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).
El número de elementos o sujetos que componen una población estadística es igual o mayor que el número de elementos que se obtienen de ella en una muestra (n).
Un ejemplo obvio de población y muestra surgiría al considerar una urna de bolas blancas y negras, con variabilidad de su número. Si la experiencia consistiera en extraer al azar una bola y nuestro interés se centra en el color de la bola, nuestra población, desde el punto de vista estadístico, es una variable dicotómica por que hace referencia a la existencia de 2 objetos, por ejemplo, una variable de Bernoulli, que toma dos únicos valores: x=1 si la bola extraída es blanca, x=0 si es negra. Una muestra de tamaño n, una vez extraída de la población, y observado el color de las correspondientes bolas, no será otra cosa que una secuencia de unos y ceros asegurarse reintroduciendo la bola después de cada extracción, o bien considerando que el tamaño de la muestra es pequeño respecto al "gran número" de bolas de la urna., (las idénticas condiciones a las que se habla anteriormente, pueden

Variable

Se trata de algo inestable, inconstante es decir que no tiene un valor propio, en otras palabras una variable es un símbolo que representa un elemento no identificado de un conjunto dado.


Datos
Es un documento que permite deducir una información o consecuencias de un hecho.
Ejemplo:
“hemos descubierto la probabilidad de acreditar estadística mediante testimonios que proporcionaron datos para el muestreo”
Experimento
Un experimento es un procedimiento mediante el cual se trata de comprobar (confirmar o verificar) una o varias hipótesis relacionadas con un determinado fenómeno, mediante la manipulación de la/s variables que presumiblemente son su causa.
La experimentación constituye uno de los elementos claves del método científico y es fundamental para ofrecer explicaciones causales.
Muestreo
El muestreo es una técnica usada en estadística que es indispensable en la investigación científica para seleccionar a los sujetos a los que les aplicaremos las técnicas de investigación elegidas, según el enfoque en que se trabaje (cuantitativo, cualitativo o mixto) en la mayoría de los proyectos de investigación utilizamos una muestra, y es importante reconocer aquellas definiciones que nos ayudarán a hacer un correcto proceso de muestreo, como también conocer los tipos de muestreo según la selección y el procedimiento.
Parámetro estadístico
En estadística se llama parámetro estadístico, medida estadística o parámetro poblacional a un valor representativo de una población, como la media aritmética, la proporción de individuos que presentan determinada característica, o la desviación típica.
Un parámetro es un número que resume la ingente cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.
Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística: modernizar la realidad.
Tipos de variables
Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.

Variables cualitativas:
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números, podemos distinguir dos tipos:
- Variable cualitativa nominal: una variable cualitativa nominal presentan modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden
- Variable cualitativa ordinal o variable cuasi cuantitativa: una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.
- Variable cuantitativa:
es la que se expresa mediante un número, por tanto se puede realizar operaciones aritméticas con ella, existen 2 tipos
Variable discreta:
Es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre 2 valores específicos
Variable continúa:
Es aquella que puede tomar valores comprendidos entre 2 números.



1.2 MÉTODOS DE MUESTREO

1.2.1 DEFINCION DE MUESTREO, CENSO, POBLACION FINITAS E INFINITAS


Censo
Conjunto de datos estadísticos que comprenden infinidad de asunto en un tiempo determinado. Comprende diferentes fenómenos de la vida de un país, estado, población, etc., tales como los demográficos, económicos y sociales.

Población finita
Es una población que consiste en un número fijo de individuos, objetos o medidas conocidos. Los ejemplos incluyen: el número de estudiantes en esta clase, el número de automóviles en el estacionamiento.

Población infinita
Cuando el número de elementos que la forman es infinito, o tan grande que pudiesen considerarse infinitos. Como por ejemplo si se realizase un estudio sobre los productos que hay en el mercado. Hay tantos y de tantas calidades que esta población podría considerarse infinita.


Métodos de muestreo:
Aleatoria simple
Sistemático
Estratificado
Por conglomerados

Aleatorio simple, es uno de los métodos menos complejos y más sencillos de utilizar.
Característica:
• Se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.
Ventajas:
• Sencillo y de fácil comprensión.
• Cálculos rápido de medias y varianzas.
• Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.
Sistemático, es otro de los métodos más simples, pero en esta ocasión este método no es necesaria una encuesta elaborada pues muy simple de aplicar en la práctica.
Características:
• Conseguir un listado de los N elementos de la población.
• Determinar tamaño muestral n.
• Definir un intervalo k=N/n.
• Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r=arranque aleatorio).
• Seleccionar los elementos de la lista.

Ventajas:
• Fácil de aplicar.
• No siempre es necesario tener un listado de toda la población.
• Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.
Estratificado, es un método en el cual se necesita tener una exactitud de alguna investigación.

Características:
• En ciertas ocasiones resultará conveniente estratificar la muestra según ciertas variables de interés. Para ello debemos conocer la composición estratificada de la población objetivo a muestrear. Una vez calculado el tamaño muestral apropiado, este se reparte de manera proporcional entre los distintos estratos definidos en la población usando una simple regla de tres.

Ventajas:
• Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.
• Se obtienen estimaciones más precisa
• Su objetivo es conseguir una muestra lo mas semejante posible a la población en lo que a la o las variables estratificadoras se refiere.
Conglomerados, este método se distribuye en grupos para llegar a un solo resultado.
Características:
• Se realizan varias fases de muestreo sucesivas (polietápico)
• La necesidad de listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.
Ventajas:
• Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa.
• No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.



















Direcciones y bibliografía:


Http://e-stadistica.bio.ucm.es/glosario/def_poblacion.html



- Estadística Descriptiva, José María Montero Lorenzo.



http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva.html


- Estadistica, Taro Yamane, editorial HARSA.


http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01c.html



- Estadística poblacional, Edit. Alfaguara