Estadística experimento

La estadística descriptiva es una ciencia que analiza series de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de estas variables.

Individuo: cualquier elemento que porte información sobre el fenómeno que se estudia. Así, si estudiamos la altura de los niños de una clase, cada alumno es un individuo; si estudiamos el precio de la vivienda, cada vivienda es un individuo.

Población: conjunto de todos los individuos (personas, objetos, animales, etc.) que porten información sobre el fenómeno que se estudia. Por ejemplo, si estudiamos el precio de la vivienda en una ciudad, la población será el total de las viviendas de dicha ciudad.

Muestra: subconjunto que seleccionamos de la población. Así, si se estudia el precio de la vivienda de una ciudad, lo normal será no recoger información sobre todas las viviendas de la ciudad (sería una labor muy compleja), sino que se suele seleccionar un subgrupo (muestra) que se entienda que es suficientemente representativo.

Las variables pueden ser de dos tipos:

Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo).

Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales).

Las variables también se pueden clasificar en:

Variables unidimensionales: sólo recogen información sobre una característica (por ejemplo: edad de los alumnos de una clase).

Variables bidimensionales: recogen información sobre dos características de la población (por ejemplo: edad y altura de los alumnos de una clase).

Variables pluridimensionales: recogen información sobre tres o más características (por ejemplo: edad, altura y peso de los alumnos de una clase).

Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar en discretas y continuas:

Discretas: sólo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2, 3....,etc, pero, por ejemplo, nunca podrá ser 3,45).

Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h...etc.

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

RECOPILACION CLASIFICACION PRESENTACION DESCRIPCION

Encuesta Alcance Diagramas Media

Cuestionario Rango Histogramas Mediana

Censo Intervalo Moda

Muestreo

Recopilación: población=Censo Barrio=Muestra

Clasificación:

Ejemplo: (datos no agrupados) Edades de un grupo de personas: 2,3,5,6,10,12,12,14,16,16,16,18,21,22,23,24,25,27,29,32.

Tamaño de la muestra: n = 20

Alcance: son los intervalos de los números (extremos) [2,32]

Rango o recorrido: numero mayor – numero menor R = 32 – 2 = 30

Numero de Intervalo de clase (K) K = 1 + 3.3Log(n) K = 1 + 3.3Log(20) K= 5

Intervalo de clase Ii

Ancho de clase o Amplitud W = R/K W = 30/5 W = 6

Tabla de datos de nuestro ejemplo: se coloca en intervalos cerrado a la derecha, abierto a la izquierda. Recuerde K = 5 W = 6

Ii fi

[ 2 , 8 > 4

[ 8 , 14 > 3

[ 14 , 20 > 5

[ 20 , 26 > 5

[ 26 , 32 > 3

Presentación:

Presentación tabular ( tablas )

Marca de Clase Xi Xi = ( Linf + Lsup ) / 2

Frecuencia Absoluta Simple ( fi ) ∑_(i=1)^K▒fi toda esta operación debe dar n.

Frecuencia Absoluta Acumulada ( Fi ) fK = n

Frecuencia Relativa ( hi ) hi = fi / n

Frecuencia Relativa Acumulada ( Hi ) Hi = Fi / n

Con los datos del ejercicio anterior realizamos el ejemplo de presentación:

Tabla de Distribucion de Frecuencias.

Ii Xi Fi Fi Hi Hi

[ 2 , 8 > 5 4 4 0,20 0,20

[ 8, 14 > 11 3 7 0,15 0,35

[ 14 , 20 > 17 5 12 0,25 0,60

[ 20 , 26 > 23 5 17 0,25 0,85

[ 26 , 32 > 29 3 20 0,15 1,0

Presentación Grafica:

Diagrama de barras: Para variables Cuantitativas Discretas

Ejemplo: notas de un grupo de 20 alumnos {0,0,1,1,1,2,3,3,4,5,6,6,6,7,7,8,8,8,8,9} Xi = notas

En el grafico la línea continua es el Polígono de Frecuencias

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