1.
1.1
•
•
•
•
•
2
CONCEPTOS BASICOS
Antes de iniciar el análisis estadístico de un conjunto de datos es necesario establecer
algunas precisiones conceptuales:
Estadística descriptiva y estadística inferencial
El nivel descriptivo está referido al estudio y análisis de los datos obtenidos en una
muestra (n) y como su nombre lo indica describen y resumen las observaciones
obtenidas sobre un fenómeno un suceso o un hecho.
Ejemplos :
El porcentaje de aprobados en el curso de economía ascendió a un 68%
El 35% de los visitantes del museo era de género femenino
La edad promedio de una muestra de compradores en el centro comercial es
de 38 años
En cambio la estadística inferencial esta referida al procedimiento mediante el cual los
resultados de la muestra se trata de hacerlos extensivos a toda la población o universo
(N). Procura mostrar relaciones de causa efecto o pruebas de hipótesis.
Ejemplos :
• Los ingresos de los turistas que vienen al país son de $ 35,000 en promedio
• Si las elecciones fueran hoy día el candidato del partido “ X “ obtendría un
45% de los votos
n
* *
N
*
* *
** * * *
* ** * *
*
*
*
*
*
Muestra
Población
1.2
Población y muestra
Población es el conjunto completo de individuos, objetos que posee una o más
características observables en un ámbito geográfico determinado y en un lapso de
tiempo .
Muestra : es un subconjunto representativo de la población, cuando hablamos de
representatividad nos referimos a que debe ser lo más parecido a posible a la población
desde el punto de vista cuantitativo y cualitativo.
El muestreo puede ser :
Muestreo al azar simple, cuando el azar es el criterio básico de elección de
las unidades de muestreo
Muestreo estatificado basado en la subdivisión de la población en
subconjuntos o estratos mutuamente excluyentes
Luis Flores Cebrián
•
•
de
3
Muestreo por áreas, cuando se trabaja en función de unidades geográficas o
conglomerados
Muestreo sistemático, cuando se sigue un patrón de elección basado en
números aleatorios elegidos al azar o un factor de elección, ejemplo se elige
aplicar la encuesta a cada quince visitantes al museo
En todos los casos se debe aplicar el criterio de probabilidad, es decir que cada elemento
de la población tenga la misma probabilidad de ser elegido en la muestra. Este es un
aspecto fundamental pues hacerlo de otra manera ( elección subjetiva) impediría medir
el nivel de confianza y / o de error de los resultados obtenidos.
1.3
Las variables
Las variables son las características, atributos o cualidades del objeto de investigación
se pueden clasificar de muchas maneras. Ejemplo
CRITERIO
Según el número de valores
que expresan
Según la capacidad
observación
Según la naturaleza del
valor que asumen
Según su función en la
hipótesis
CLASIFICACIÓN
Variables dicotómicas, expresan sólo dos
valores
Variables politómicas, expresan mas de
dos valores
Variables teóricas o no observables de
naturaleza conceptual
Variables empíricas observables se
pueden medir o cuantificar
Variables discretas asumen valores
absolutos
Variables continuas asumen valores
fraccionarios
Variables independientes
Variables dependientes
Variables intervinientes
Variables paramétricas
EJEMPLO
Genero : masculino o femenino
Grado de instrucción
Gusto, preferencia, opinión
Peso, temperatura, ingresos
Ingresos mensuales
Causas o antecedentes
Consecuencias o efectos
Influyen pero de manera
indirecta
Medioambientales, de entorno o
macro
Luis Flores Cebrián
4
1.4
La medición
Concepto : La medición es un proceso sistemático de asignación de números a
individuos , objetos o fenómenos , de tal manera que representen de una manera lógica
y racional las características de los mismos
Calidad de la información .
¿ Cómo podemos medir la calidad de la información ?
Calidad de la
información
CALIDAD
INTERNA
Validez
CALIDAD
EXTERNA
Confiabilidad
Representatividad
CONFIABILIDAD :
Es la consistencia de puntajes en mediciones sucesivas, es decir la menor presencia de
errores de medición.
Se expresa a través de la estabilidad que consiste en usar el mismo conjunto de
preguntas en dos o más momentos y comparar así las respuestas obtenidas.
Período 1
Período 2
Esta a favor del TLC
Esta en contra del TLC
No sabe / no opina
58%
22%
20%
62%
24%
14%
VALIDEZ :
Es el grado en que las mediciones empíricas representan o reflejan la dimensión
conceptual que se supone están tratando de medir
Tiene dos maneras de comprobación:
Luis Flores Cebrián
5
a) Validez predictiva es aquella que anticipa un comportamiento o una
correlación de respuestas congruente. Ejemplo :
POSICIÓN POLÍTICA DE IZQUIERDA
IZQUIERDA
DERECHA
Escala de actitudes
políticas
(
(
(
(
)
)
)
)
(
(
(
(
)
)
)
)
Suponiendo que hubiera un proceso electoral y se presentara un
conjunto de propuestas políticas , la validez predictiva se manifestaría
cuando la persona que exhibe una preferencia por posiciones políticas
de izquierda elige a candidatos de una opción política similar o afín.
b) Validez concurrente, se utiliza cuando nuevos indicadores del concepto se
correlacionan altamente con indicadores ya establecidos del mismo.
Ejemplo :
ESCALA A
Posición de
izquierda
9/10 =0.90
ESCALA B
Posición de
izquierda
17/20 =0.85
REPRESENTATIVIDAD
Tiene que ver con el gra
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