Estadistica

Índice

Introducción

Objetivo

Desarrollo de la Unidad Temática I

Resumen de la Unidad Temática I

Conclusiones

Bibliografía

Caso Práctico

INTRODUCCIÓN

Este trabajo abordara completamente los temas de la unidad temática 1, que hace hincapié principalmente a temas referentes de la estadística descriptiva. Algunos de los temas que abarcamos y a su vez desarrollamos en nuestro trabajo son: los datos agrupados y los datos no agrupados, la ordenación y clasificación de los datos, las medidas de tendencia central (media, moda, mediana, media ponderada), las medidas de dispersión (rango, desviación media absoluta, varianza, desviación estándar), las medidas de sesgo y curtosis y las diferentes tipos de graficas. Consecuentemente estos temas son los que utilizaremos relevantemente, ya que serán de gran utilidad para el caso practico

Posteriormente añadiremos un resumen tocando los temas ya desarrollados a profundidad de la unidad 1, todo ello con la intención de demostrar y reafirmar los temas que nos ayudaran a lo largo de este proyecto.

Seguidamente añadiremos una conclusión general redactando los conocimientos y habilidades adquiridas, así como también enfatizar datos importantes o de gran relevancia que nos ayudaron a lo largo de este caso práctico.

Finalmente anexaremos cierto caso práctico, de la empresa “ERSA REFRIGERACIÓN”; desplegando lo adquirido durante la unidad 1, realizando la organización de los datos de la empresa para así en último lugar calcular las medidas de tendencia central, de dispersión y de curtosis. En definitiva todo este caso práctico se desarrollo y complemento con los conceptos y prácticas de soluciones de problemas realizados dentro del aula de clases.

OBJETIVO DEL TRABAJO

Emplear nuestros conocimientos previamente adquiridos en el aula de clases; llevándolos a la práctica a través de datos realistas y verídicos de una empresa en especifico, todo ello con el primordial propósito de analizar e interpretar determinada información de cierto fenómeno mercadológico relacionado estadísticamente. Finalmente comprobar mediante nuestras destrezas al resolver el caso práctico, que estamos adquiriendo los conocimientos adecuados y bien establecidos para nuestra preparación profesional y competitiva para nuestro desarrollo en el campo laboral.

DESARROLLO DE LA UNIDAD TEMÁTICA I

Estadística Descriptiva

Objetivos Particulares: Aplicar los conceptos de la estadística descriptiva en el área mercadológica para organizar datos y calcular medidas de tendencia central, de dispersión y curtosis en un caso práctico.

1.- Recopilación de Datos

1.1.- No Agrupados

Agrupados

RECOPILACIÓN DE DATOS. Los datos provienen de observaciones reales o de documentos que se usan de manera cotidiana, es la parte que consume mayor tiempo la cual la podemos obtener de:

a) Bancos de datos

b) Entrevistas o cuestionarios

c) Observación directa o mediciones experimentales

Dentro de un proceso de investigación una de las actividades que se realizan es la recopilación de datos, la cual es el acopio de información y se incluye desde elaborar fichas bibliográficas hasta la aplicación de cuestionarios con el empleo de técnicas de muestreo.

Existe una gran variedad de técnicas para realizar la investigación, que se deberán seleccionar de acuerdo a las necesidades del problema, así como a diferentes factores como son el tiempo, costo, tipo de actividades a realizar, recursos humanos, etc.

Descripción de Datos:

Los datos agrupados y no agrupados se refieren al hecho de que estén ordenados, clasificados y contados.

DATOS NO AGRUPADOS

Recolección simple o no organizada (datos no organizados): Es el listado de los datos representados en su forma primaria, es decir, tal como fueron obtenidos durante el proceso de observación o medición en la muestra o población. Se dice que los datos están organizados, pero no agrupados, cuando en las tablas de frecuencias ponen, organizados, todos y cada uno de los calores que toma la variable; esto es, se colocan los datos que recogen los distintos valores de la variable y las frecuencias (las veces) con que han aparecido tales valores.

DATOS AGRUPADOS

Recolección organizada o tabulación (datos organizados):

Es el ordenamiento de la información en tablas denominadas tablas de frecuencias o distribución de frecuencias, a partir de los datos primarios. Cuando los datos se tabulan, o se organizan en las tablas de frecuencias, pueden estar no agrupados, es decir, de manera que se leen directamente los valores observados, o agrupados, esto es, se construyen intervalos para resumir la información observada.

Por otra parte, se dice que los datos están organizados y agrupados cuando en la tabla se presentan éstos no con sus valores individuales, sino en agrupaciones parciales del recorrido de la variable, denominadas “clases” o “intervalos de clases”

2.- Ordenación y Clasificación

2.1.- Números de Intervalos de clase

2.2.- Tamaño de intervalo

2.3.- Distribución de frecuencias

ORDENACIÓN Y CLASIFICACIÓN

La elaboración de datos es un proceso estadístico que permite la ordenación, presentación y resumen de los datos de manera de hacerlos inteligibles y manejables. La elaboración de los datos recolectados permite hacer una descripción de naturaleza estadística de los hechos observados. La masa de datos obtenida no permite interpretarlos. Entonces se ordena sistemáticamente, clasificándolos y haciendo un recuento del número de unidades de observación que pertenecen a cada clase propuesta. En seguida se presenta esta situación en tablas o gráficas, que permiten destacar los hechos fundamentales, con lo cual ya es posible la interpretación y manejo de los datos. Sin embargo, este conocimiento se puede hacer más preciso al resumir toda la masa de datos a un par de valores característicos, fácilmente manejables y comprensibles, que reflejan las propiedades principales del hecho observacional en estudio. Las etapas de la elaboración de datos estadísticos se pueden sintetizar en un simple esquema.

La clasificación de los datos es una operación estadística tendiente a permitir el agrupamiento de las unidades de observación en clases (categorías, intervalos numéricos, modalidades). Estas clases deben ser mutuamente excluyentes, es decir, una unidad de observación no puede ser clasificada simultáneamente en dos clases, con la misma escala. El conjunto de clases debe ser exhaustivo, es decir, no puede quedar ninguna unidad de observación sin tener una clase donde ser clasificada. Según el número de caracteres considerados en la clasificación, ésta puede ser simple o combinada.

Se llama clasificación simple, cuando las clases son determinadas por la variación de un sólo carácter. Se llama clasificación combinada cuando las clases son determinadas por la variación de dos o más caracteres simultáneamente. Ejemplo de la clasificación combinada: (dos entradas): raza y sexo de los cerdos de un municipio. La clasificación también depende del tipo de dato, según se trate de atributos, cuantitativos discretos o cuantitativos continuos. Silos datos son atributos, puede ser que cada modalidad de ocurrencia constituya una clase. Sin embargo, cuando el número de modalidades posibles, es alto, entonces conviene agrupar éstas de acuerdo a su analogía, sin vulnerar la condición de que dentro de una clase deben quedar individuos de similares características con respecto al carácter estudiado. Ej.: a partir del registro de una clínica veterinaria de perros, se quiere clasificar los enfermos por causa. Resultaría una cantidad excesiva de clases (enfermedades). Se puede reunir en una sola clase aquellos cuadros clínicos que presentan cierta analogía. Se podría considerar como clases grandes grupos de enfermedades como son: microbianas, metabólicas, traumáticas, etc. Si los datos son discretos, generalmente, cada clase está determinada por la unidad. Ej.: Número de hijos por familia. En algunos casos, por ser muy extensa la diversidad de clase, también puede ser conveniente agrupar varias unidades en una sola clase, teniendo en cuenta los objetivos del estudio. Ej.: La clasificación de los rebaños según su población. Una clasificación, en que cada unidad fuese una clase, sería muy extensa, de ahí la necesidad de agrupar en una clase varias unidades. Si los datos son continuos, los valores que presentan las unidades de observación pueden ser de cualquier magnitud entre ciertos límites. Por ejemplo; la estatura, la edad, el peso corporal, etc. Por muy grande que fuese la coincidencia de valores, ocurre una gran cantidad de valores diferentes. Imaginemos que en un grupo de 300 novillos tuviéramos 240 valores diferentes de peso corporal. Si cada valor diferente se considera como una clase, tendríamos 240 clases. Aun cuando estas clases fueran ordenadas de menor a mayor, tendríamos una tabla con 240 clases, lo que no permitiría hacer comprensible este conjunto de valores, por muy hábil que una persona fuera para interpretar datos. De ahí que se haga necesario “agrupar” valores próximos en intervalos de clases.

NÚMERO DE INTERVALOS DE CLASE

Es el espacio comprendido entre 2 limites (superior e inferior) esta magnitud es obtenida como.

Una consideración muy importante es el número

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