ESTADISTICA

PRESENTACIÓN

La estadística es utilizada desde tiempos remotos para agrupar, organizar y analizar información en base a una característica común

Es necesario que los estudiantes sean creativos reflexivos investigadores que analicen y resuelvan problemas mediante una investigación que se aplique a su campo profesional.

REFLEXIÓN

Esta es una nueva etapa en tu destino, es una oportunidad que la vida te dio para que seas mejor. No hay mañana para empezar, es hoy.

OBJETIVO A ALCANZAR

ÍNDICE GENERAL

PRESENTACIÓN 2

REFLEXIÓN 2

OBJETIVO A ALCANZAR 3

ÍNDICE GENERAL 4

CAPITULO I 6

OBJETIVOS: 6

Evaluación 18

CAPITULO II 20

Objetivos: 20

2.1. Ejercicios Prácticos 21

EVALAUCIÓN 2 22

CAPITULO III 23

3. Explicar los conceptos básicos y procedimentales de la curva normal y sus aplicaciones 23

Objetivos: 23

3.1 Ejercicios Prácticos 24

EVALUACIÓN 3 25

CAPITULO IV 26

4. Analizar en ejemplos el marco conceptual sobre muestreo y utilizar los elementos teóricos y prácticos del contraste de hipótesis 26

Objetivos: 26

4.1 Ejercicios Prácticos 27

EVALAUCIÓN 4 28

CAPITULO V 29

5. Aplicar pruebas estadísticas básicas mediante la comprensión y utilización de la correlación y regresión de datos 29

Objetivos: 29

5.1. Ejercicios Prácticos 30

EVALAUCIÓN 5 31

CAPITULO I

FUNDAMENTAR EL MARCO CONCEPTUAL SOBRE LA ESTADÍSTICA PARA SU APLICACIÓN EN DIFERENTES ÁREAS VINCULADAS A LA PSICOLOGÍA

OBJETIVOS:

• Identificar los campos de aplicación de la estadística.

• Explicar algunos conceptos básicos de estadística.

• Elaborar e interpretar gráficos estadísticos.

• Manejar y utilizar las técnicas de agrupación de datos.

1.1 Introducción a la estadística

Estadística

Recoge y organiza datos con determinadas características que eran representarlos gráficamente para posteriormente interpretarlos, organizarlos, analizarlos para llegar a conclusiones con una determinada población

La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilados a partir de otros datos numéricos.

Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimación de parámetro de determinada población; es decir, una función de valores de muestra

La estadística se divide en dos ramas:

La estadística descriptiva.- Se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, etc.

La estadística inferencial.-Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.

Resumen

La estadística puede ser descriptiva o inferencial. La estadística descriptiva tabula, representa y describe una serie de datos que pueden ser cuantitativos o cualitativos, sin sacar conclusiones. La estadística inferencial infiere propiedades de gran número de datos recogidos de una muestra tomada de la población.

Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada.

Métodos estadísticos

Un objetivo común para un proyecto de investigación estadística es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios estadísticos para estudiar causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios, el efecto de las diferencias de una variable independiente (o variables) en el comportamiento de una variable dependiente es observado. La diferencia entre

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