Apuntes Estadistica

TEMARIO

• Presentación

• Concepto de estadística

• Estadística Descriptiva Paramétrica

• Estadística Descriptiva Inferencial

• Estadística no Paramétrica

• Diseño Muestral

• Planteamiento de problema y Prueba de Hipótesis

• Probabilidad

• Probabilidad Conjunta Condicional

• Cociente t o t de student

• La prueba X²

• Análisis de Varianza en dos o más direcciones por rangos de Friedman

• Análisis de Varianza en una dirección por rangos de Kruskal Wallis

• Correlación

• Ecuación de regresión

• Cuestionario de estadística

PRESENTACIÓN

Para quienes estudian por primera vez estadística, incluso para aquellos que ya han tomado algún curso, deben saber que es una materia sin mayores dificultades para ser abordada. Él tener que aplicar ciertas fórmulas para lograr y presentar los resultados sobre los cuales se podrán hacer análisis más objetivos, es agradable y sencillo, porque es muy fácil referir sucesos (medibles), y expresarlos cuantitativamente.

La estadística en síntesis es un imprescindible instrumento de apoyo en la investigación, en donde esta debe estar anticipada por un adecuado diseño metodológico.

La estadística, como instrumento de apoyo metodológico tiene varias funciones: Después de haber elegido algún tema a investigar, de tener con claridad los conceptos, de contar con cierta y elemental información bibliográfica. Si se requiere hacer uso de ella para tener datos de campo directo entonces se utiliza.

Cualquiera que sea el universo, con la adecuada aplicación de la estadística se estará en la posibilidad de realizar un representativo diseño muestral, de acuerdo a los requerimientos de la investigación y los recursos de que se dispone, como los son el recurso del tiempo, el recurso humano, el material, el presupuesto, etc. (Tema especial donde analizaremos desde la adecuada elaboración de cuestionarios, lo mismo la aplicación de las encuestas, el tipo y tamaño de la muestra con su nivel o grado de confianza preestablecido). Para posteriormente hacer el acopio o la recolección de los datos, mismos que para su mejor análisis e interpretación se tienen que organizar, ordenándolos quizás en continuo ascendente y presentándolos en tablas o en gráficas estadísticas.

Plasmar numéricamente las investigaciones con el uso de la estadística es la forma más adecuada y fácil, tanto para presentar, como para leer, interpretar y analizar los fenómenos cuantificables y así con mayor facilidad, poder obtener ciertas conclusiones, observaciones, alternativas o propuestas, situación que depende más de la postura del investigador ante la realidad, que de la estadística ya que ésta no condiciona a la teoría sino que es un imprescindible instrumento que bien utilizado te sirve de mucho apoyo.

Aun resulta para ti más sencillo y fácil saber que no hablamos de la estadística en abstracto ni en términos muy generales, sino que haremos referencia a la estadística aplicada tanto a la psicología, como a la medicina, a la educación, etc. por lo que a través de ejemplos prácticos y comunes a estas carreras, las asignaturas de estadística serán más gratas y aceptables.

CONCEPTOS BASICOS

• Estadística- es un instrumento de apoyo a la teoría que sirve para recopilar los datos para plasmar los datos en una tabla o en gráficas estadísticas, mismas que facilitan los análisis y nos ayudan a obtener relativas conclusiones con bases más sólidas; además, sobre la base del conocimiento, de nuestra muestra podremos inferir comportamientos de la población con niveles o grados de confianza menores al 100%.

Pasos de la Estadística

1. Elección del tema.

2. Delimitar el tema

3. Justificación.

4. Planteamiento del problema ¿Qué quiero saber?.

5. Objetivos (tanto generales como particulares o específicos).

6. Marco teórico o antecedentes, a través de investigación bibliográfica.

7. Estudio de campo.

8. Diseño de muestra.

9. Elección del tipo de muestreo.

• Estadística paramétrica Es la que requiere que los elementos que integran las muestras contengan elementos parámetros o medibles ejemplo; (edad, peso, nivel de ingresos, grado educativo, etc.)

• Estadística Descriptiva Es un instrumento de apoyo para describir más claramente los sucesos o fenómenos del comportamiento de la población, o del universo de estudio, a través de gráficas o tablas.

Estadística Descriptiva Paramétrica • Requiere, que los elementos que integran las muestras sean medibles, y a partir del conocimiento de la muestra inferimos el comportamiento de la totalidad del universo de estudio pero con niveles o grados de confianza menores al 100%.

NO Paramétrica

Es la que no requiere que los elementos que integran las muestras elementos medibles o parámetricos, solo requiere que los elementos que integran las muestras tengan alguna característica en común: hombres-mujeres, fumadores-No fumadores, universitarios no universitarios, liberales o conservadores, etc.

• ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA INFERENCIAL: Requiere que las muestras contengan elementos parámetricos, y a partir del conocimiento de la muestra inferimos comportamientos de la totalidad del universo de estudio o de la población, con niveles o grados de confianza menores al 100%

• PROBABILIDAD: Es una posibilidad medible que se basa en los sucesos esperados en relación a las observaciones de sucesos anteriores; o se basa también en sucesos esperados en relación a los sucesos posibles. Ejemplo: con una moneda puede caer águila o sello. Si esperamos que caiga águila el procedimiento es el siguiente:

Suceso esperado ¬¬¬¬¬¬¬¬¬ A .

Suceso posible A ó S ½ = .5 = 50 % (es como razonamos para saber la probabilidad de que caiga águila)

• DISEÑO MUESTRAL: Es el procedimiento que nos garantiza que una muestra es realmente representativa de la población y esta integrado por tamaño de la muestra, por el tipo de muestreo, por un diseño adecuado del cuestionario, la acertada capacitación de los encuestadores y los recursos, éstos son todos los elementos que se contemplan para obtener una muestra representativa evitando en lo posible sesgos (falso, mentira), mismo que está integrado por: Elementos de muestreo y elementos de no muestreo.

• Estadística no paramétrica. Es la que no requiere que quienes integran la muestra contengan elementos parametricos, solo requiere que los elementos contengan algunas características en común. Ejemplo fumadores universitarios y fumadores no universitarios, hombres o mujeres, etc.

• Correlación. Es una asociación existente entre dos variables donde una de las variables por lo general “X” es independiente y la otra por lo general “Y” es dependiente.

• VARIABLES

DEFINICIÓN: Es una propiedad o característica del sujeto, cosa o elemento que se estudia, el cual puede variar en la medición de un sujeto a otro.

Ejemplos: sexo, religión, escolaridad, edad, aprendizaje, inteligencia, etc.

La variable se aplica a un grupo de personas u objetos, los cuales pueden adquirir diversos valores respecto a la variable. Seta adquiere valor para la investigación científica cuando pueden ser relacionadas con otras (formar parte de una hipótesis o una teoría).

En investigación, la identificación de variables inicia desde el momento en que se define el problema a investigar y se formulan los objetivos. Este proceso continua cuando se trabaja en la construcción del marco teórico; momento en que se identifican las variables que se relacionan con el problema de estudio y en que se conceptualizan las mismas.

Por ejemplo: en una investigación sobre diabetes, “ hábitos de alimentación de los diabéticos que acuden a la UMF 89, del IMSS” el problema señala las variables principales ( concentración de glucosa en sangre, consumo de alimentos), mientras que otras variables pueden ser identificadas en los objetivos como son: conocimiento sobre la diabetes, sobre su tratamiento, autocuidado y actividad educativa.

La identificación de las variables de estudio es sumamente importante, tal vez tanto como haber hecho una buena identificación del problema; sin embargo, no basta con identificarlas; es necesario definir en forma más precisa que es lo que se va a estudiar y cómo se va a entender cada término a fin de evitar confusiones ó ambigüedades.

Operacionalización de variables.

La operacionalización de una variable consiste en llevar la variable de un nivel abstracto a un plano más concreto y su función básica es precisar al máximo el significado que se le otorga a una variable en un determinado estudio. Hermida plantea que operacionalizar las variables significa explicar como se van a medir. Seta operacionalización es una de las tareas más difíciles del proceso de investigación; sin embargo, es un momento de gran importancia pues tendrá repercusiones en todos los momentos siguientes, razón por la que se le debe de prestar mucha atención.

En algunos casos las variables que

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