Estadística, perfil personal y perfil académico

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Estadística II (4-4).

Villegas Flores Samuel de Jesús.

Resumen de conocimientos previos de Estadística, perfil personal y perfil académico.

Viernes, 1 de junio del 2022.

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¿Qué es la estadística?

La estadística es útil en muchas áreas de las ciencias naturales, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Además, se utiliza en las empresas o la administración pública para describir los datos obtenidos para la toma de decisiones o para hacer generalizaciones sobre las características observadas.

Hoy en día, en las ciencias reales, la estadística permite estudiar una determinada población mediante la recogida de información, el análisis de los datos y la interpretación de los resultados. También es una ciencia esencial para el estudio cuantitativo de fenómenos masivos o colectivos.

La estadística se divide en dos áreas principales:

Estadística descriptiva: se utiliza para describir, visualizar y resumir los datos resultantes de los fenómenos estudiados. Los datos pueden resumirse numérica o gráficamente. Su objetivo es organizar y describir las características de un conjunto de datos para facilitar su aplicación, generalmente mediante gráficos, tablas o medidas numéricas.

• Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar.
• Ejemplos de gráficos son: Histograma, pirámide poblacional, gráfico circular y otros.

Estadística Inferencial: Dedicada a realizar modelos, conclusiones y predicciones sobre los fenómenos considerados, teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones.Se utiliza para modelizar patrones en los datos y sacar conclusiones sobre la población estudiada. Estas inferencias pueden adoptar la forma de respuestas a preguntas de sí/no (pruebas de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), predicciones de observaciones futuras, descripciones de correlaciones (asociación) o modelización de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelización son el análisis de la varianza, las series temporales y la minería de datos. Su objetivo es sacar conclusiones sobre la totalidad de las observaciones realizadas a partir de la información numérica.

¿Cuáles modelos tiene?

• Estudios experimentales y de observación

Uno de los objetivos habituales de un proyecto de investigación es investigar la causalidad y, en concreto, sacar conclusiones sobre los efectos que determinados cambios en los valores de los predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variable dependiente. Hay dos tipos principales de estudios utilizados para investigar la causalidad: los estudios experimentales y los estudios de observación. Ambos tipos de estudios observan el efecto de una o más variables independientes sobre el comportamiento de una variable dependiente. La diferencia entre los dos tipos es la forma en que se realiza el estudio. Ambos pueden ser muy eficaces, y la estadística desempeña un papel importante en el análisis de la información.

• Niveles de medición

En estadística, existen cuatro tipos de medidas o escalas de medición: los niveles de medición (nominal, ordinal, de intervalo y proporcional). Se utilizan en distintos grados en la investigación estadística. Las medidas proporcionales, que tienen un valor cero y distancias definidas entre las diferentes medidas, proporcionan la mayor flexibilidad en los métodos estadísticos que pueden utilizarse para analizar los datos. Las medidas espaciales tienen distancias interpretables entre las medidas, pero un valor cero sin sentido (como las medidas de coeficiente intelectual o de temperatura en grados centígrados). Las medidas ordinales tienen diferencias imprecisas entre valores sucesivos, pero un rango interpretable en sus valores. Las medidas nominales no tienen un rango interpretable entre sus valores.

La escala de medición nominal puede considerarse como la escala de nivel más bajo. Implica la agrupación de objetos en clases. La escala ordinal, en cambio, utiliza la propiedad de "ordenar" los números. La escala de intervalo igual se caracteriza por una unidad de medida común y fija. Es importante señalar que el punto cero de las escalas de intervalo igual es arbitrario y no refleja en absoluto la ausencia de la cantidad medida. Esta escala, además de las características de la escala de orden, permite determinar el tamaño de los intervalos (distancia) entre todos los elementos de la escala. La escala de coeficiente o relación es el nivel más alto de medición y se diferencia de las escalas de los mismos intervalos únicamente en que tiene su propio punto cero como inicio, es decir, un valor cero en esta escala significa la ausencia de la cantidad medida. En caso de ausencia total de la propiedad, se dispone de una unidad de medida para este fin. Las diferencias iguales entre los números asignados corresponden a diferencias iguales en el grado de expresión de la característica en el objeto de estudio.

Técnicas aprendidas.

• Análisis de frecuencia acumulada.

La frecuencia acumulada o frecuencia acumulativa es la frecuencia de ocurrencia de valores de un fenómeno menor que un valor de referencia. El fenómeno puede ser una variable aleatoria que varia en el tiempo o en el espacio. La frecuencia acumulada se llama también frecuencia de no−excedencia. El análisis de la frecuencia acumulada se hace con el propósito de obtener una idea de cuantas veces ocurriría un cierto fenómeno lo que puede ser instrumental en describir o explicar una situación en la cual el fenómeno juega un papel importante, o en planificar intervenciones, por ejemplo, en el control de inundaciones

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