Material de apoyo.“Estadística” Guía de estudio

Material de apoyo.

“Estadística”

Guía de estudio:

1) Concepto de Estadística.

2) El método estadístico:

a) Recuento, relevamiento o compilación de datos.

b) Tabulación y agrupamiento de datos. Gráficos.

c) Medición de datos

d) Inferencia estadística. Predicción.

3) Para la parte a) del item 2, analizar los siguientes conceptos:

a) Universo o población

b) Atributos (cualitativos, cuantitativos), carácter, variable (discreta, contínua)

4) Para la parte b) dsel item 2, analizar los siguientes conceptos:

a) Serie simple

b) Amplitud de la variable

c) Agrupamiento de datos: Frecuencia, serie de frecuencias, intervalo de clase, frecuencia de un intervalo de clase, frecuencia relativa.

d) Gráficos: barra, sectores, histograma, polígono de frecuencia, curvas, mapas.

5) Para la parte c) del item 2, analizar:

a) Parámetros de posición: media aritmértica o promedio, mediana y moda.

b) Parámetro de dispersión: desviación o dispersión, desviación media o desviación promedio, desviación estándar y varianza.

c) Curva de Gauss.

6) Todo lo teorizado en los puntos anteriores deben aplicarse a un proyecto que vamos a resolver este año. Es a libre elección su temática. Elaborar encuestas, buscar datos en revistas, libros, periódicos, etc. que aporten noticias sobre el tema elegido.

1) La Estadística es el campo de la matemática que trata de encontrar las leyes que rigen el mundo del azar a fin de tomar las decisiones oportunas en aquellos aspectos de nuestro entorno que parecen estar dominados por lo aleatorio.

El nombre de Estadística alude al enorme interés de esta rama de la matemática para los asuntos del Estado, y su introducción en el mundo científico se debe a su importancia indiscutible para el desarrollo de las ciencias sociales y humanas.

La estadística trata, en primer lugar, de acumular la masa de datos numéricos provenientes de la observación de multitud de fenómenos, procesándolos de forma razonable. Mediante la teoría de la probabilidad analiza y explora la estructura matemática subyacente al fenómeno del que estos datos provienen y, mediante el conocimiento de tal estructura, trata de sacar conclusiones y predicciones que ayuden al mejor aprovechamiento del fenómeno para los fines que de él se pueden pretender.

2) A) La materia prima de la estadística consiste en conjuntos de números obtenidos al contar o medir elementos. Al recopilar datos estadísticos se ha de tener especial cuidado para garantizar que la información sea completa y correcta. El primer problema para los estadísticos reside en determinar qué información y en qué cantidad se ha de reunir. En realidad, la dificultad al compilar un censo está en obtener el número de habitantes de forma completa y exacta; de la misma manera que un físico que requiere contar el número de colisiones por segundo entre las moléculas de un gas debe empezar determinando con precisión la naturaleza de los objetos a contar. Los estadísticos se enfrentan a un complejo problema cuando, por ejemplo, toman una muestra para un sondeo de opinión o una encuesta electoral. El seleccionar una muestra capaz de representar con exactitud las preferencias del total de la población no es tarea fácil.

b) Los datos recogidos deben ser organizados, tabulados, y presentados para que su análisis e interpretación sean rápidos y útiles. Por ejemplo, para estudiar e interpretar la distribución de las notas de un examen en una clase con treinta alumnos, primero se ordenan las notas en orden creciente.

c) Una vez que los datos han sido reunidos y tabulados, comienza el análisis con el objeto de calcular un número único, que represente o resuma todos los datos.

d) Para establecer una ley física, biológica o social, el estadístico debe comenzar con un conjunto de datos y modificándolo basándose en la experiencia. Por ejemplo, en los primeros estudios sobre el crecimiento de la población, los cambios en el número de habitantes se predecían calculando la diferencia entre el número de nacimientos y el de fallecimientos en un determinado lapso. Los expertos en estudio de la población comprobaron que la tasa de crecimiento depende sólo de números de nacimiento sin que el número de defunciones tenga importancia. Por tanto, el futuro crecimiento de la poblaciones empezó a calcular basándose en el número anual de nacimientos por cada mil habitantes. Sin embargo, pronto se dieron cuenta que las predicciones obtenidas utilizándosete método no daban resultados correctos. Los estadísticos comprobaron que hay otros factores que limitan el crecimiento de la población. Dado que el número de posibles nacimientos depende del número de mujeres, y no del total de la población, y dado que las mujeres sólo tienen hijos durante parte de su vida, el dato más importante que se ha de utilizar para predecir la población es el número de niños nacidos vivos por cada mil mujeres en edad de procrear. El valor obtenido utilizando este dato mejora al combinarlo con el dato de porcentaje de mujeres sin descendencia. Por tanto, la diferencia entre nacimientos y fallecimientos sólo es útil para indicar el crecimiento de población en un determinado período de tiempo del pasado, el número de nacimientos por cada mil habitantes sólo expresa la tasa de crecimiento en el mismo período, y sólo el número de nacimientos por cada mil mujeres en edad de procrear sirve para predecir el número de habitantes en el futuro.

3) a) Universo o Población:

Es un conjunto de datos referentes a determinadas características de un grupo de individuos u objetos, tales como la edad y el sexo de los estudiantes de una Universidad o el número de bolígrafos defectuosos y no defectuosos producidos por una fábrica en un día determinado, a veces resulta imposible o nada práctico observar al total de los individuos, especialmente si son muy numerosos. Este inconveniente s soluciona tomando una muestra representativa de la población.

Población es el conjunto de todos los individuos y objetos en estudio. En nuestro caso la población esta formada por el total de los estudiantes y el total de bolígrafos, respectivamente

Ejemplo:

La pirámide de población española se ajusta al modelo regresivo.

Dibujo cortado pegar

b)

Variables cuantitativas. Son las variables que pueden medirse, cuantificarse o expresarse numéricamente. Las variables cuantitativas pueden ser de dos tipos:

Variables cuantitativas continuas, si admiten tomar cualquier valor dentro de un rango numérico determinado (edad, peso, talla).

Variables cuantitativas discretas, si no admiten todos los valores intermedios en un rango. Suelen tomar solamente valores enteros (número de hijos, número de partos, número de hermanos, etc).

Variables cualitativas. Este tipo de variables representan una cualidad o atributo que clasifica a cada caso en una de varias categorías. La situación más sencilla es aquella en la que se clasifica cada caso en uno de dos grupos (hombre/mujer, enfermo/sano, fumador/no fumador). Son datos dicotómicos o binarios. Como resulta obvio, en muchas ocasiones este tipo de clasificación no es suficiente y se requiere de un mayor número de categorías (color de los ojos, grupo sanguíneo, profesión, etcétera).

Carácter:

Para el conocimiento de una población estadística se debe analizar cada uno de sus individuos (o a cada individuo de una muestra). Pero ese análisis no puede ser exhaustivo: se debe seleccionar uno o varios detalles (caracteres) y ver como se manifiesta ese carácter en cada uno de los individuos. Por ejemplo, de una población de mazorcas de maíz, los caracteres dignos de estudio pueden ser: color, número de granos, longitud, peso, etc.

Pueden ser:

cualitativos: que se presentan bajo varias cualidades no medibles. Ejemplo: color.

cuantitativos: cuando son medibles. Ejemplo: longitud de una mazorca, su peso, número de granos, etc.

4) c) La frecuencia de un valor de una variable estadística es el número de veces que se observa dicho valor, o el número de casos clasificados en la clase definida por él.

Para agrupar los datos por su frecuencia:

- se ordenan los datos en orden creciente

- se cuenta la frecuencia absoluta de cada valor

Cuando un conjunto de datos estadísticos corresponde a muchas observaciones de los valores de una variable, el manejo de todos ellos puede resultar engorroso; por eso se recurre a menudo a agrupar los datos en clases o categorías, cada una de ellas correspondiente a un grupo de valores de la variable; se determina entonces la frecuencia con la que se presentan datos incluidos en cada una de las clases y se habla de frecuencia de clase.

Intervalos de clase: para las variables cuantitativas, la agrupación de frecuencias se hace dividiendo el rango de la variable en intervalos consecutivos que se acostumbran tomar de la misma amplitud

Frecuencia de un intervalo de clase: cuando la variable es continua, o es discreta pero toma una gran cantidad de valores, conviene dividir el rango de la variable en unos pocos intervalos (entre 6 y 12) y repartir los valores en ellos. El resultado será una tabla de frecuencias en la cual la variable, en lugar de tomar valores numéricos concretos, varía dentro de intervalos.

Cuando se necesita (por ejemplo para el cálculo de parámetros) que cada intervalo quede representado por un único número, se toma su punto medio, a que se llama marca de clase.

Frecuencias relativas: en un valor observado es el cociente entre la

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