Estadistica (página 2)

Enviado por Arianny

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En economía: suministra los valores que
ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples
parámetros macro y microeconómicos.

En las ciencias médicas: permite establecer
pautas sobre la evolución de las enfermedades y los
enfermos, los índices de mortalidad asociados a
procesos morbosos, el grado de eficacia de un medicamento,
etcétera.

Clasificación

El estudio de la estadística se divide
clásicamente en dos, la estadística descriptiva y
la estadística inferencial.

La estadística inferencial o
inductiva sirve extrapolar los resultados
obtenidos en el análisis de los datos y a partir
de ello predecir acerca de la población, con un
margen de confianza conocido.
La estadística descriptiva o
deductiva se construye a partir de los datos y la
inferencia sobre la población no se puede
realizar, al menos con una confianza determinada, la
representación de la información obtenida de
los datos se representa mediante el uso de unos cuantos
parámetros y algunas graficas planteadas de tal forma
que den importancia los mismos datos.

Población

El concepto de población
en estadística va más allá de lo que
comúnmente se conoce como tal. Una población se
precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos
que presentan características comunes.

"Una población es un conjunto de
todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales
intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin
(1996).

"Una población es un conjunto de
elementos que presentan una característica común".
Cadenas (1974).

Ejemplo:

Los miembros del Colegio de Ingenieros
del Estado Anzoátegui.

El tamaño que tiene una
población es un factor de suma importancia en
el proceso de investigación estadística,
y este tamaño vienen dado por el número de
elementos que constituyen la población, según el
número de elementos la población puede ser finita o
infinita. Cuando el número de elementos que integra la
población es muy grande, se puede considerar a esta como
una población infinita, por ejemplo; el conjunto de todos
los números positivos. Una población finita es
aquella que está formada por un limitado número de
elementos, por ejemplo; el número de estudiante del
Núcleo San Carlos de la Universidad Nacional
Experimental Simón Rodríguez.

Cuando la población es muy grande,
es obvio que la observación de todos los
elementos se dificulte en cuanto
al trabajo, tiempo y costos necesario
para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una
muestra estadística.

Es a menudo imposible o poco
práctico observar la totalidad de los individuos, sobre
todos si estos son muchos. En lugar de examinar
el grupo entero
llamado población o universo, se
examina una pequeña parte del grupo llamada
muestra.

Muestra

"Se llama muestra a una parte de la
población a estudiar que sirve para representarla". Murria
R. Spiegel (1991).

"Una muestra es una colección de algunos
elementos de la población, pero no de todos". Levin &
Rubin (1996).

"Una muestra debe ser definida en base de la
población determinada, y las conclusiones que se obtengan
de dicha muestra solo podrán referirse a la
población en referencia", Cadenas (1974).

Ejemplo;

El estudio realizado a 50 miembros del Colegio de
Ingenieros del Estado Cojedes.

El estudio de muestras es más sencillo que el
estudio de la población completa; cuesta menos y lleva
menos tiempo. Por último se aprobado que el examen de una
población entera todavía permite la
aceptación de elementos defectuosos, por tanto, en algunos
casos, el muestreo puede elevar el nivel
de calidad.

Una muestra representativa contiene las
características relevantes de la población en las
mismas proporciones que están incluidas en tal
población.

Los expertos en estadística recogen datos de una
muestra, utilizan esta información para hacer
referencias sobre la población que está
representada por la muestra. En consecuencia muestra y
población son conceptos relativos. Una población es
un todo y una muestra es una fracción o segmento de ese
todo.

Muestreo

Esto no es más que
el procedimiento empleado para obtener una o más
muestras de una población; el muestreo es una
técnica que sirve para obtener una o más muestras
de población.

Este se realiza una vez que se ha establecido un marco
muestral representativo de la población, se procede a
la selección de los elementos de la muestra
aunque hay muchos diseños de la muestra.

Al tomar varias muestras de una población,
las estadísticas que calculamos para cada
muestra no necesariamente serían iguales, y lo más
probable es que variaran de una muestra a otra.

Ejemplo;

Consideremos como una población a
los estudiantes de educación del
Núcleo San Carlos de la UNESR, determinando por lo menos
dos caracteres ser estudiados en dicha
población;

Religión de los estudiantes

Sexo.

Tipos de muestreo

Existen dos métodos para seleccionar muestras de
poblaciones; el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo
aleatorio o de probabilidad. En este último todos los
elementos de la población tienen la oportunidad de ser
escogidos en la muestra. Una muestra seleccionada por muestreo de
juicio se basa en la experiencia de alguien con la
población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como
guía o muestra tentativa para decidir como tomar una
muestra aleatoria más adelante. Las muestras de juicio
evitan el análisis estadístico necesario para hacer
muestras de probabilidad.

Ventajas y Desventajas de
Muestreo

Ventajas

Rapidez y facilidad de realizar el
estudio
Menor numero de sujetos a estudiar
Menor costo económico
Mayor validez del estudio.
Mayor numero de variable a estudiar
Controlar y ajustar posibles variables de
confusión.
Es muy útil cuando el Universo es muy grande
o Infinito.
Cuando algunos de los elementos observados se
destruye en la observación.
El producto sufre menos daño al haber menos
manipulación.

Desventajas

Muestra representativa: no existe una
definición formal que nos permita afirmar que una
muestra es o no representativa de la población objeto
de estudio.
Error de muestreo o error aleatorio: es el error que
se comete debido al hecho de sacar conclusiones sobre una
población a partir del estudio de una muestra de
ella.

Variables y
Atributos

Las variables,
también suelen ser llamados caracteres cuantitativos, son
aquellos que pueden ser expresados mediante números. Son
caracteres susceptibles de medición. Como por
ejemplo, la estatura, el peso, el salario, la edad,
etc.

Según, Murray R. Spiegel, (1992) "una variable es
un símbolo, tal como X, Y, Hx, que puede tomar un valor
cualquiera de un conjunto determinado de ellos,
llamado dominio de la variable. Si la variable puede
tomar solamente un valor, se llama constante."

Todos los elementos de la población poseen los
mismos tipos de caracteres, pero como estos en general no suelen
representarse con la misma intensidad, es obvio que las variables
toman distintos valores. Por lo tanto estos distintos
números o medidas que toman los caracteres son los
"valores de la variable". Todos ellos juntos constituyen una
variable.

Los atributos también llamados caracteres
cualitativos, son aquellos que no son susceptibles de
medición, es decir que no se pueden expresar mediante un
número.

IUTIN (1997). "Reciben el nombre de variables
cualitativas o atributos, aquellas características que
pueden presentarse en individuos que constituyen un
conjunto.

La forma de expresar los atributos es mediante palabras,
por ejemplo; profesión, estado
civil, sexo, nacionalidad, etc. Puede notar que los
atributos no se presentan en la misma forma en todos los
elementos. Estas distintas formas en que se presentan los
atributos reciben el nombre de "modalidades".

Ejemplo;

El estado civil de cada uno de los estudiantes del curso
de estadísticas I, no se presenta en la misma modalidad en
todos.

Tipos de variable
estadísticas

Variable
cualitativa

Las variables cualitativas se refieren
a características o
cualidades que no pueden ser medidas
con números.

Podemos distinguir dos tipos:

****Variable cualitativa
nominal

Una variable cualitativa
nominal presenta modalidades no
numéricas que no admiten un criterio de
orden. Por ejemplo:

El estado civil, con las siguientes modalidades:
soltero, casado, separado, divorciado y viudo.

****Variable cualitativa ordinal o variable
cuasicuantitativa

Una variable cualitativa
ordinal presenta modalidades no númericas, en
las que existe un orden. Por ejemplo:

La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable,
sobresaliente.

Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º,
2º, 3º, …

Medallas de una prueba deportiva: oro, plata,
bronce.

Variable
cuantitativa

Una variable cuantitativa es la que se expresa
mediante un número, por tanto se pueden realizar
operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir
dos tipos:

****Variable discreta

Una variable discreta es aquella que
toma valores aislados, es decir no admite valores
intermedios entre dos valores específicos. Por
ejemplo:

El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1,
3.

****Variable continua

Una variable continua es aquella que puede
tomar valores comprendidos entre dos números.
Por ejemplo:

La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69,
1.75.

En la práctica medimos la altura con dos
decimales, pero también se podría dar con tres
decimales.

Conclusión

El ser humano es curioso y controlador por naturaleza;
ejercer ese control sobre su entorno le presenta un
problema serio; por ello la Estadística le es tan
útil en su vida diaria.

El hombre acumula información, luego la
clasifica y la analiza para poder entenderla, de ese
modo podrá controlarla; después la traduce a
cifras, cálculos y datos que le ayudan a tomar decisiones
sobre cosas tan cotidianas como la compra de un vehículo,
el lugar más seguro para vivir, la
variación del clima en una zona o cosas tan
indispensables como la compra y venta de
un producto en una empresa o la
matrícula de una institución educativa.

Pero para que el hombre pueda hacer todo esto, debe
tener un método, una forma de recolectar e
interpretar esos datos; este método es a lo que llamamos
estadística.

Las primeras aplicaciones de la estadística se limitan
únicamente a determinar el punto donde la tendencia
general era evidente (si es que existía), de una gran
cantidad de datos observados. Al mismo tiempo, en
muchas ciencias se hizo énfasis de que en lugar
de hacer estudios individuales, deberías hacerse estudios
de comportamiento de grupos de individuos.
Los métodos de estadística satisficieron
admirablemente tal necesidad pues, los grupos concuerdan
consistentemente con
el concepto de población.

El mayor desenvolvimiento de la Estadística
surgió al presentarse la necesidad de mejorar la
herramienta analítica en ciencias agrícolas y
biológicas. Se requería mejores herramientas
analíticas para mejorar el proceso de
interpretación de datos muestra y la
generalización, que a partir de ellas, podría
hacerse. Por ejemplo: el agricultor siempre está
enfrentando el problema de mantener un alto nivel
de productividad en sus cosechas.

La estadística analiza o procesa conjuntos de datos
numéricos, estudia las funciones decisorias
estadísticas, fenómenos conjuntos para revelar
las leyes de su desarrollo y para tal estudio se
sirve de índices generalizadores (valores, medios,
relaciones, porcentajes, etc). Entre las áreas principales
de aplicación está:

Colección y compendios de datos.
Diseño de experimentos y
reconocimientos.
Medición de la valoración, tanto de
datos experimentales como de reconocimientos,
detección de causas.
Control de la calidad de
la producción.
Estimación de parámetros de
población y suministro de varias medidas de la
exactitud y precisión de esas estimaciones.
Estimación de cualidades humanas.
Investigación de mercados, incluyendo
escrutinios de opiniones emitidas.
Ensayo de hipótesis respecto a
poblaciones.
Estudio de la relación entre dos o
más variables.

Bibliografía

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Terra.1962.
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2000
Mc Graw Hill / Interamericana de España /
IRWIN Madrid, España 1997.