UNIDAD 2: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

UNIDAD 2: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

La estadística como tal desde sus orígenes y a lo largo de la historia ha mostrado un prestigio en las estrategias de hacer uso de la información recopilada con la finalidad de analizar la información contenida en datos.

Pero tenemos que enfocarnos más a la estadística descriptiva, la cual es un método para describir numéricamente conjuntos muy numerosos. Pretende describir las características relevantes de un conjunto de datos. Utiliza técnicas para conocer los elementos de un conjunto a partir de los datos de un subconjunto del mismo.

Tenemos varios temas que engloba como tal la estadística descriptiva que nos ayudan para darle formo a la “estadística descriptiva”. Como ordenamiento de datos, medidas de estadística de tendencia central y de dispersión y distribución central.

Hablemos un poco mas centrado acerca de los subtemas que contiene la estadística descriptiva.

2.1 Ordenamiento de datos. 

Ordenar datos es simplemente colocar información de una manera especifica basándonos en un criterio de ordenamiento. El propósito principal de un ordenamiento es el de facilitar las búsquedas de los registros del conjunto ordenado. Un ordenamiento es conveniente realizarlos cuando se requiere hacer una cantidad considerable de búsqueda y es importante el factor tiempo.

Distribuciones de frecuencias.

Al realizar el ordenamiento de datos tenemos otro factor que ayuda al ordenamiento de datos son las distribuciones de frecuencia.

Dicho nombre es tabla de frecuencias; ahora vamos a manejarla para ordenar y agrupar la información o datos presentados. Lo principal que tenemos que hacer es darles forma a las tablas estadísticas, en las que va a aparecer toda la información de forma ordenada.

Le damos nombre tabla estadística o tabla de frecuencias a la disposición de forma ordenada y agrupada de los valores y frecuencias de una distribución.

Tenemos que tener en cuenta los métodos de recolección de datos.

Para realizar los métodos de recopilación de datos en una investigación se procede básicamente por observación, por encuesta o entrevistas a los sujetos de estudio y por experimentación.

Métodos de recopilación de datos.

La elección del método depende de la estrategia de recopilación de datos, el tipo de variable utilizada, la precisión necesaria, el centro de recopilación y la formación del encuestador de recopilación y la formación del encuestador.

Los principales métodos de recolección de datos son las encuestas.

La encuesta constituye el término medio entre la observación y la experimentación. En esta se pueden registrar situaciones que pueden ser observadas y nos brinda la ayuda para poder recrear un experimento se cuestiona a la persona participante sobre ello. Entonces, se dice que la encuesta es un método descriptivo con el que se pueden mostrar ideas, necesidades, preferencias, habito de uso entre otras cosas.

Describir los conceptos, tipos de gráficas y usos de: Histograma, y Polígonos de frecuencia.

Polígono de frecuencia.

Un polígono de frecuencias se forma uniendo los extremos de las barras de un diagrama de barras mediante segmentos.

También se puede realizar trazando los puntos que representan las frecuencias y uniéndolos mediante segmentos.

Uso:

Los polígonos de frecuencia se utilizan cuando se necesita graficar o resaltar distintas distribuciones conjuntas de una variable cuantitativa continua, junto con otra variable cualitativa o cuantitativa discreta, todo dentro de un mismo gráfico.

 Tipos de polígonos de frecuencia:

Polígono de frecuencia para datos no agrupados:

Se conoce como polígono de frecuencia para datos agrupados aquellos que se desarrollan mediante la marca de clase que tiene coincidencia con el punto medio de las distintas columnas del histograma.

Polígono de frecuencias acumuladas:

En el momento de la representación de todas las frecuencias que forman parte de una tabla de datos agrupados, se genera el histograma de frecuencias acumuladas que posibilidad la diagramación del polígono correspondiente.

Identificar las ventajas y desventajas de las gráficas de frecuencias.

Histograma:

Ventajas

Es un método visual se puede ver claramente la tendencia que acumula el mayor o menor porcentaje de datos.

Permite representar de forma grafica y muy visual el comportamiento de variables cuantitativos. Normalmente se coloca en barras y rectángulos.

Desventajas

Para identificar la forma de la distribución se requieren de muchos datos.

No es el gráfico más apropiado para representar el cambio de una variable estadística a través del tiempo, el más apropiado para esto es son los gráficos o diagramas de líneas.

Polígono de frecuencia:

Ventajas

Bosqueja con mayor claridad el perfil del patrón de comportamiento de los datos.

El polígono se vuelve cada vez más suave y parecido a una curva conforme aumentamos el número de clases y el número de observaciones.

desventajas

Los datos en su la mayoría de las veces no están agrupados.

Si son demasiados datos entonces pierde mucha exactitud.

Se ajusta solamente a una variable de selección de dato, por cada variable se debe hacer un polígono.

Recopilación datos conforme al método establecido

en este punto donde se realiza la recopilación según el método establecido, trata de asegurar que se obtengan datos confiables y ricos en información para el análisis estadística, de manera que se pueda tomar decisiones basadas en datos para investigación. Nuestro equipo tomo el método de recolección encuesta web/ online por motivos de sanidad por la pandemia de covid-19.

Una de las ventajas que tuvimos a realizar fue el coste ya que fue algo que no se tuvo que pagar, pero la desventaja de esto fue que algunas personas no tenia internet o tuvieron fallas al realizar nuestra encuesta.

Construcción de tablas de distribución de frecuencia.

al construir la tabla de distribución de frecuencias se tomaron varios pasos a seguir, para pode representar los diferentes tipos de frecuencias, ordenadas en columnas.

Es una gran herramienta que permite la realización de los gráficos o diagramas estadísticos de una forma más fácil.

2.2 Medidas estadísticas de tendencia central y de dispersión.

Describir los conceptos, fórmulas y características de

medidas de tendencia central y de dispersión.

Medidas de tendencia central:

Las medidas de tendencia central son medidas estadísticas que intentan resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Figuran un foco en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos. Las medidas de tendencia central más utilizadas son: media, mediana y moda.

Medidas de tendencia de dispersión:

Las medidas de dispersión en cambio miden el grado de dispersión de los valores de la variable. Expresado en otros términos las medidas de dispersión pretenden evaluar en qué medida los datos difieren entre sí. De esta forma, ambos tipos de medidas usadas en conjunto permiten describir un conjunto de datos entregando información acerca de su posición y su dispersión.

Características de las medidas de tendencia central.

Permiten apreciar qué tanto se parecen lo grupos entre sí.

Son valores que se calculan para un grupo de datos y que se utiliza para describirlos de alguna manera.

Es el valor más representativo o típico de un grupo de datos, no es el valor más pequeño o el más grande, sino un valor que está en algún punto intermedio del grupo, más exactamente, se acerca a estar al centro de todos los valores, por ello se les llama medidas de tendencia central.

Se utilizan como mecanismo para resumir una característica de un grupo de datos en particular.

También para comparar un grupo de datos contra otro.

FORMULAS

[pic 1]

Calcular las medidas de tendencia central (media, mediana y

moda) y de dispersión (rango, desviación estándar, varianza y

coeficiente de variación).

Medidas de tendencia central

MEDIA ARITMETICA

1.- Es una medida totalmente numérica o sea sólo puede calcularse en datos de características cuantitativas.

2.- En su cálculo se toman en cuenta todos los valores de la variable.

3.- Es lógica desde el punto de vista algebraico.

4.- La media aritmética es altamente afectada por valores extremos.

5.- No puede ser calculada en distribuciones de frecuencia que tengan clases abiertas.

MEDIANA

1.- En su cálculo no se incluyen todos los valores de la variable.

2.- La Mediana no es afectada por valores extremos.

3.- Puede ser calculada en distribuciones de frecuencia con clases abiertas.

MODA

1.- En su cálculo no se incluyen todos los valores de la variable.

2.- El valor de la moda puede ser afectado grandemente por el método de designación de los intervalos de clases

Medidas de tendencia de dispersión

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