Introduccion A La Estadistica

ÍNDICE

Índice

Introducción

Símbolos Estadísticos…………………………………………………………...….4-6

Medidas y Escala………………………………………………………………..……6

Tipos de Escala de Medición………………………………………………….…...6-9

Tipos de Investigación……………………………………………………….…...9-11

Diferencia Entre la Investigación Básica y Activa………………………….…..11-14

Selección del Problema……………………………………………………….…14-19

Conclusión…………………………………………………………………..……….20

Bibliografía……………………………………………………………………..……21

INTRODUCCIÓN

Al comenzar a desarrollar esta investigación comprendemos más sobre el dominio del tema, que es importante para nosotros ya que nos ayuda a identificar los símbolos estadísticos como también sus medidas y escalas en unidad durante el proceso de enseñanza y aprendizaje. Es importante ya que mejora nuestro conocimiento, en su forma particular de expresarnos a través de símbolos o palabras puede aplicarse a cualquier ámbito de la realidad, y por ello es utilizada en física, química, biología, medicina, astronomía, psicología, sociología, lingüística, demografía, etc. Y es importante en todos los contextos desde el estudiantil, de trabajo y profesional porque se aplica en la vida diaria de cada uno de estos en el estudiantil por ejemplo para sacar tu promedio de una calificación o para saber la media o cuanto necesitas para ciertas materias. En algunos aspectos que facilitan el proceso de selección y formulación del problema de investigación. En esta parte se describe el concepto del problema de investigación, se enuncian algunas condiciones o pasos que se deben tener en cuenta para poder seleccionar un problema a investigar cuya realización sea factible.

SÍMBOLOS ESTADÍSTICOS

La estadística como toda ciencia tiene su forma particular de expresarse, a través de símbolos o palabras que denotan un determinado concepto, y es común que se vuelva un lenguaje o una jerga (según definición de la RAE, jerga significa un lenguaje especial y familiar que usan entre sí los individuos de ciertas profesiones y oficios, como los toreros, los estudiantes, etc.) y hasta parece que fuera otro idioma.

Los símbolos utilizados, permiten abreviar y universalizar la comunicación y por tanto se vuelve un elemento esencial y poderoso en la ciencia estadística, por ejemplo si se desea mencionar que en una población una variable “X” se distribuye como una distribución normal con media µ = 50 y variancia s2 = 6, bastara expresarlo de la siguiente manera: X ~ N (50,6).

Sin embargo, algunas abreviaturas utilizadas dependen del idioma en que se usa, por ejemplo si en castellano se quiere dar a entender “grados de libertad”, se utilizará “g.l.”, pero en inglés se le designará “d.f.” por “degrees of freedom”; detalles que hay que tener en cuenta cuando se revisa bibliografía en otro idioma diferente al español.

En realidad, la notación estadística utiliza de manera combinada la notación algebraica, aritmética y matricial, en resumen notación matemática y que por esta razón se necesita conocer los símbolos matemáticos, los cuales en forma particular van adquiriendo una denominación específica según el tema estadístico que se trate.

Uso de los símbolos estadísticos

El proceso simple de uso de los símbolos que se usa en estadística y en matemáticas, requiere de una preparación, cuya persona no debe pasar por alto, y muchas veces comenzamos a crear fobia entre nosotros los estudiantes en los temas de estadística, sobre todo en aquellos cuya base en matemáticas no es la idónea.

Incluso se ocupa de reunir, organizar y analizar datos numéricos que ayudan a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones.

Los símbolos estadísticos son, en efecto griegos. Cada símbolo (letra) significa un proceso en particular y es por esto que se deben conocer para poder efectuar un análisis de datos eficiente.

Las letras griegas generalmente se usan para denotar parámetros desconocidos, un parámetro estimado generalmente se denota al colocar un curso sobre el símbolo correspondiente, lo que se conoce como “theta sombrero”. Algunos símbolos estadísticos básicos utilizados comúnmente son:

• : La media muestral, que se refiere a la muestra media o media empírica así como a la covarianza de la muestra con las estadísticas que se calculan con base en una colección de datos en una o más variables de tipo aleatorio. Se refiere a cada uno de los valores que se observan en las variables.

• S2: Se refiere a la varianza simple.

• r: Simboliza la simple correlación de coeficientes.

• kr: Simboliza el cúmulo de las muestras.

Los símbolos utilizados con mayor frecuencia para referirse a los parámetros de población son:

• μ: Se refiere a la población como tal.

• σ2: Simboliza la varianza de la población.

• ρ: Simboliza la correlación de la población

• κr: Simboliza los cúmulos de población.

• n: Simboliza el número de elementos en una distribución de la muestra.

• α: La letra griega alpha simboliza la intercepción o un error de tipo I.

• β: La letra griega beta simboliza vertiente o un error de tipo II.

• σ: La letra griega sigma simboliza la desviación estándar de la población.

• s: La letra s significa la desviación estándar de la muestra.

• s2: La letra s al cuadrado simboliza la varianza de la muestra.

Otro conjunto de símbolos estadísticos usados con mayor frecuencia son:

• C: Simboliza la distribución, y también es conocida como la distribución para una variable independiente:

• U: Se refiere a la distribución que no es lo mismo que y también es conocida como variable dependiente.

• SC: Simboliza todos los elementos (generalmente números) en una distribución.

• N: Simboliza el número de elementos una distribución poblacional.

MEDIDAS Y ESCALA

Escalas de medición son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las variables. Estas escalas son: nominales, ordinales, intervalo o proporcionales. Según pasa de una escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Las escalas de medición ofrecen información sobre la clasificación de variables discretas o continuas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada.

TIPOS DE ESCALA DE MEDICIÓN

La escala de medida de una característica tiene consecuencias en la manera de presentación de la información y el resumen. La escala de medición -grado de precisión de la medida de la característica- también determina los métodos estadísticos que se usan para analizar los datos. Por lo tanto, es importante definir las características por medir. Las escalas de medición más frecuentes son las siguientes:

Escala Nominal

No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar las clases. Los datos empleados con las escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los valores o de la tabulación de número de casos en cada clase, según la variable que se está estudiando. El nivel nominal permite mencionar similitudes y diferencias entre los casos particulares. Los datos evaluados en una escala nominal se llaman también "observaciones cualitativas", debido a que describen la calidad de una persona o cosa estudiada, u "observaciones categóricas" porque los valores se agrupan en categorías. Por lo regular, los datos nominales o cualitativos se describen en términos de porcentaje o proporciones. Para exhibir este tipo de información se usan con mayor frecuencia tablas de contingencia y gráficas de barras.

Escala Nominal, Por ejemplo, podemos estar interesados en clasificar los estudiantes de la UNESR extensión Elorza a la carrera que cursan.

Carrera Número asignada a la categoría

Educación 1

Administración 2

Escala Ordinal

Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras (característica que define a las escalas nominales) sino que mantiene una especie de relación entre sí. También permite asignar un lugar específico a cada objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la intensidad, fuerza, etc.; presentes en el momento de la medición. Una característica importante de la escala ordinal es el hecho de que, aunque hay orden entre las categorías, la diferencia entre dos categorías adyacentes no es la misma en toda la extensión de la escala. Algunas escalas consisten en calificaciones de múltiples factores que se agregan después para llegar a un índice general.

Debe mencionarse brevemente una clase espacial de escala ordinal llamada "escala de posición", donde las observaciones se clasifican de mayor a menor (o viceversa). Al igual que en las escalas nominales, se emplean a menudo porcentajes

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