Definición de estadística y estadística descriptiva
Enviado por viridiana102021 • 1 de Febrero de 2021 • Tareas • 1.437 Palabras (6 Páginas) • 103 Visitas
Definición de estadística y estadística descriptiva
La estadística (también llamada la ciencia de los datos) es una rama de las matemáticas que parte de observaciones registradas (datos) para producir información que ayuda a la toma de decisiones, reduciendo riesgos.
Por su parte, la estadística descriptiva (inductiva) recopila, organiza, procesa, analiza e interpreta datos con el objetivo de deducir las características de una población.
Por otro lado, la estadística inferencial (deductiva) estudia las probabilidades de éxito de las posibles soluciones a un problema, y para ello, utiliza los datos observados en una o varias muestras de una población.
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La estadística descriptiva gráfica se enfoca en representar los datos de manera resumida en algún tipo de gráfico estadístico como son los histogramas, gráficos circulares, de barras, etc., de forma tal que sean fácilmente comprendidos por el público, y demuestren claramente la relación que guardan éstos con los datos.
En cambio, la estadística descriptiva numérica se centra en comunicar al público las relaciones que existen de entre los datos, de forma no gráfica, empleando para ello parámetros estadísticos como son las medidas de tendencia central, las de variabilidad, las de posición, entre otras.
La estadística inferencial paramétrica es utilizada cuando los datos analizados presentan ciertas características (principalmente la media y la desviación estándar) que pueden ser procesadas por distribuciones comunes, como la distribución normal.
Por el contrario, la estadística inferencial no paramétrica, emplea distribuciones que no se ajustan a los criterios paramétricos, debido a que los datos con los que trata no poseen las características para ser procesados por distribuciones comunes.
Las variables, los datos y sus tipos
Los datos (del latín datum, “origen”) son representaciones simbólicas que describen valores, la situación o el estado de una característica o atributo, que pertenece a una entidad objeto de estudio. Son considerados la materia prima de la estadística y pueden originarse de fuentes muy diversas; inclusive podrían generarse de manera automática o a petición. Por ejemplo:
Los sensores de datos atmosféricos colocados en los centros meteorológicos se encuentran generando datos de lecturas de temperatura, presión barométrica, humedad, etc., en intervalos de tiempo regulares.
Por otro lado, podríamos pensar en una entrevista realizada a un cliente en la cual el entrevistador desea conocer la preferencia del entrevistado por una determinada marca de soda.
En los ejemplos anteriores podemos notar que los datos no son del mismo tipo para cada caso.
En estadística, una variable es una característica o atributo de interés que posee un individuo (puede extenderse a la población) objeto de estudio, que tiende a adquirir diferentes valores (datos) y que se desea medir y analizar. En este sentido, la naturaleza de los datos que son utilizados en una variable, determina el tipo de ésta.
Las variables almacenan datos.
Variables cualitativas (categóricas). Poseen valores que sólo pueden colocarse en categorías, permitiendo organizar y distinguir a los individuos según ciertas características, y se enfocan en la cantidad o la proporción de cada categoría. Se pueden clasificar en dicotómicas y politómicas. Se caracterizan por:
Identificar categorías no numéricas
No es posible comparar la distancia entre los valores
Entre dos valores no hay puntos intermedios
La variable bajo estudio es contable
Las variables dicotómicas sólo ofrecen dos posibles valores, mientras que las politómicas brindan varias posibilidades resultando ser ordenables (ordinales) o no (nominales). Ejemplos:
¿Es propietario de un automóvil? Posibles valores: Sí, No
¿Qué le pareció el servicio? Posibles valores: Malo, regular, bueno
Variables cuantitativas (numéricas). Sus valores son exclusivamente números, es decir, representan cantidades. A su vez son clasificadas en discretas y continuas. Se destacan por:
Identificar categorías numéricas
Es posible comparar la distancia entre los valores
Entre dos valores hay puntos intermedios
La variable bajo estudio es medible
Las variables discretas (discontinuas) toman valores puntuales que por lo regular son finitos y preestablecidos, sin tomar en cuenta los posibles valores entre ellos. Ejemplos:
El número de colaboradores que tiene un departamento en la empresa
La cantidad de ruedas posee un vehículo
¿Cuántos libros ha leído esta semana?
Por el contrario, las variables continuas por lo regular toman sus valores a partir de procesos demedición, que tienden a no repetirse y pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo. Ejemplos:
Lectura de la temperatura por un termómetro a lo largo del día Posibles valores: 20.22, 21.03, 25.073, 27.152, 30.002, 30.50, 29.788, 25.96, 22.222, 20, 19.63
El tiempo en minutos que tarda una cisterna en ser llenada Posibles valores: 23.44, 25.03, 21.99, 22.032, 24.494, 25, 24.211, 20.122, 22.343
¿Cuánto tiempo (en segundos) tardó hoy en desplazarse desde su casa a su centro de trabajo?
Tipos de variables estadísticas
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Población, muestra y muestreo
Población y muestra
En estadística una población (simbolizada por la letra N), también llamada Universo, es el conjunto más grande de entidades (personas, animales o cosas) de interés en un estudio estadístico. De manera más práctica, también podemos afirmar que es la totalidad de entidades que son contempladas dentro de dicho estudio. En este sentido, las poblaciones pueden resultar finitas, cuando podemos contar a los elementos que la integran, pero también podrían resultar infinitas, esto es, cuando no es posible determinar la totalidad de sus integrantes. En contraste, una muestra (denotada por la letra n) es un subconjunto representativo de la población de interés.
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