Estadistica

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Estadística descriptiva.

La estadística descriptiva comprende las técnicas que se emplean pararesumir y describir datos numéricos.Son sencillas desde el punto de vista matemático y su análisis se limita a losdatos coleccionados sin inferir en un grupo mayor.El estudio de los datos se realiza con representaciones gráficas, tablas,medidas de posición y dispersión.

1.2

Estadística inferencial.

El problema crucial de la estadística inferencial es llegar a proposicionesacerca de la población a partir de la observación efectuada en muestras bajocondiciones de incertidumbre. Ésta comprende las técnicas que aplicadas en unamuestra sometida a observación, permiten la toman de decisiones sobre unapoblación o proceso estadístico. En otras palabras, es el proceso de hacer predicciones acerca de un todo basado en la información de una muestra.

La inferencia se preocupa de la precisión de los estadígrafos descriptivos yaque estos se vinculan inductivamente con el valor poblacional.

2.

Definimos conceptos fundamentales: población, muestra y variable.

2.1

Población.Es el conjunto de todos los elementos que presentan una característicacomún determinada, observable y medible. Por ejemplo, si el elemento es unapersona, se puede estudiar las características edad, peso, nacionalidad, sexo, etc.Los elementos que integran una población pueden corresponder a personas,objetos o grupos (por ejemplo, familias, fábricas, emprersas, etc).Las características de la población se resumen en valores llamadosparámetros.

2.2

Muestra.La mayoría de los estudios estadísticos, se realizan no sobre la población,sino sobre un subconjunto o una parte de ella, llamado muestra, partiendo delsupuesto de que este subconjunto presenta el mismo comportamiento y

características que la población. En general el tamaño de la muestra es muchomenor al tamaño de la población.Los valores o índices que se concluyen de una muestra se llaman estadígrafos yestos mediante métodos inferenciales o probabilísticos, se aproximan a losparámetros poblacionales.

2.3

Variable.Se llama variable a una característica que se observa en una población omuestra, y a la cual se desea estudiar.La variable puede tomar diferentes valores dependiendo de cada individuo.Una variable se puede clasificar de la siguiente manera.ContinuaCuantitativaDiscretaVariableNominalCualitativaOrdinal

a)

Variable cuantitativa: es aquella que toma valores numéricos. Dentro de ella, sesubdividen en:Continua: son valores reales. Pueden tomar cualquier valor dentrode un intervalo. Ej. Peso, estatura, sueldos.Discreta: toma valores enteros. Ej. N° de hijos de una familia, n° dealumnos de un curso.

b)

Variable cualitativa: es aquella que describe cualidades. No son numéricas y sesubdividen en:Nominal: son cualidades sin orden. Ej. Estado civil, preferencia por una marca, sexo, lugar de residencia

Ordinal: son cualidades que representan un orden y jerarquía. Ej.Nivel educacional, días de la semana, calidad de la atención, nivelsocioeconómico.

3.

Obtención de los datosComo se ha puesto de manifiesto, gran parte del trabajo de un estadísticoprofesional se hace con muestras. Estas son necesarias porque las poblacionesson casi siempre demasiado grandes para estudiarlas en su totalidad. Exigiríademasiado tiempo y dinero estudiar la población entera, y tenemos queseleccionar una muestra de la misma, calcular el estadístico de esa muestra yutilizarlo para estimar el parámetro correspondiente de la población.La obtención de la información se puede realizar por diversos medios.Una forma es a través de una encuesta a un grupo de individuos, donde a cadauno se le hacen las mismas preguntas.Otra forma es a través de experimentos donde la respuesta a la variable esel resultado del experimento. Puede también recolectarse los datos en formadirecta, es decir, la información se extrae de alguna base de datos seleccionandouna muestra de ellos.En cualquiera de estos casos contamos con una selección de informaciónllamada muestra y que se procede a analizar.Existen diferentes técnicas para realizar el muestreo y que dependerán cadacaso, cual usar. Algunas de ellas son:

3.1

Muestreo aleatorios simple: todos los elementos de la población tieneigual posibilidad de ser escogido y se eligen al azar.

3.2

Muestreo sistemático: los elementos se seleccionan a un intervalouniforme en una lista ordenada. Una preocupación del muestreo sistemático es laexistencia de factores cíclicos en el listado que pudieran dar lugar a un error.

3.3

Muestreo estratificado: los elementos de la población son primeramenteclasificados en grupos o estratos según una característica importante. Luego, decada estrato se extrae una muestra aleatoria simple.

3.4

Muestreo por conglomerado: los elementos de la población estánsubdivididos en grupos y se extraen aleatoriamente algunos de estos gruposcompletos

III.

Actividad previa:

leer textos indicados en biblio

Carecer de datos estadísticos en cuanto a lo que acontece tanto interna como externamente, impide decidir sobre bases racionales, y adoptar las medidas preventivas y correctivas con el suficiente tiempo para evitar daños, en muchos casos irreparables, para la organización.

Peter Drucker hace dos afirmaciones básicas. Primero, afirma que pocos factores son tan importantes para la actuación de la organización como la medición. Segundo, lamenta el hecho de que la medición sea el área más débil de la gestión en muchas empresas.

Prácticamente todos los autores de libros de gestión han lamentado que la medición sea crítica para el éxito y que la mayoría de los directores no tengan habilidades cuantitativas adecuadas.

En otras épocas disponer de los datos y luego analizarlos resultaba una labor costosa

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