Estadistica Descriptiva

1.- CLASIFICACIÓN DE LAS ESTADISTICAS:

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA:

La estadística descriptiva es una gran parte de la estadística que se dedica a recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto de datos, con el fin de describir apropiadamente las características de ese conjunto. Este análisis es muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población, las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central, para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central. Esto es lo que podría ser un concepto aproximado.

ESTADÍSTICA DEDUCTIVA:

Tiene por objeto la recogida, recopilación, y reducción de datos, su organización en tablas y gráficos y el cálculo de unos valores que representen al conjunto de datos.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. La estadística inferencial comprende como aspectos importantes:

• La toma de muestras o muestreo.

• La estimación de parámetros o variables estadísticas.

• El contraste de hipótesis.

• El diseño experimental.

• La inferencia bayesiana.

• Los métodos no paramétricos

ESTADÍSTICA INDUCTIVA:

Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia estadística.

Según Berenson y Levine; Estadística Inferencial son procedimientos estadísticos que sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numéricos (población), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra).

El objetivo de la inferencia en investigación científica y tecnológica radica en conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeñas compuestas por los mismos elementos.

VARIABLES ESTADISTICAS:

Las variables estadísticas son las distintas características que se analizan y se estudian para los elementos que componen la muestra o la población objeto del estudio. Por ejemplo, la ‘Encuesta de condiciones de vida de las familias’ es una operación estadística que va dirigida a los hogares privados. De las personas que forman parte de los hogares seleccionados en la muestra se recoge gran cantidad de información socioeconómica: sexo, edad, nivel de estudios, estado civil, número de hijos, nacionalidad, ingresos (especificando si proceden de prestaciones, trabajo, rentas u otra tipología), etc. Además también se recoge información del hogar, como por ejemplo el gasto en alquiler e hipoteca y el grado de dificultad para llegar a fin de mes. Todas estas características que se recogen en el cuestionario son variables estadísticas.

2.- ESCALAS O NIVELES DE MEDICIÓN:

ESCALAS DE MEDICION

Una escala de medición es un instrumento de medida con el que se asignan valores a las unidades estadísticas

Las escalas de medición son el conjunto de los posibles valores que una cierta variable puede tomar. Por esta razón, los tipos de escalas de medición están íntimamente ligadas con los tipos de variables

Las escalas de medición son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico.

Clasificación de las escalas de medición

De acuerdo a la clasificación de Stevens, las escalas pueden clasificarse en:

• Nominal

• Ordinal

• Intervalo

• Razón

Escala Nominal

Esta escala comprende variables categóricas que se identifican por atributos o cualidades. Las variables de este tipo nombran e identifican distintas categorías sin seguir un orden.

Ejemplo: en un registro de personas los hombres pueden ser codificados como”0” y las mujeres con “1” el estado civil de un individuo puede ser codificado “1” como soltero y “2” como casado los números de teléfono

Escala Ordinal

Las variables de este tipo además de nombrar se consideran el asignar un orden a los datos.

Esto implica que un número de mayor cantidad tiene un más alto grado de atributo medido en comparación con un número menor, pero la diferencia entre rangos puede no ser igual.

Ejemplo: El nivel socioeconómico, orden de llegada de los corredores, entre otros.

Escala de Intervalo

Estas variables nombran, ordenan y presentan igualdad de magnitud. En estas variables el cero no significa ausencia de valor y existe una unidad de igualdad entre los valores.

Ejemplo: La temperatura, las puntuaciones de una prueba, la escala de actitudes, las puntuaciones de IQ, conjuntos de años.

Escala de Razón

Estas variables nombran, orden, presentan intervalos iguales y el cero significa ausencia de la característica.

Ejemplo: El ingreso; el cero representaría que no recibe ingreso en virtud de un trabajo, la velocidad; el cero significa ausencia de movimiento.

En otras palabras, la escala de razón comienza desde el cero y aumenta en números sucesivos iguales a cantidades del atributo que está siendo medido.

3.- FUENTES DE DATOS:

Los datos estadísticos necesarios para la comprensión de los hechos pueden obtenerse a través de fuentes primarias y fuentes secundarias.

Fuentes de datos primarias: es la persona o institución que ha recolectado directamente los datos.

Fuentes secundarias: son

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