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Estadística Laboral




Enviado por Pablo Turmero



Partes: 1, 2


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    Objetivos del módulo 1:
    Estadística como ciencia y como ciencia auxiliar, resaltando su utilidad en los estudios empíricos de las relaciones laborales.
    Hacer una lectura global de los contenidos del curso, los alcances y límites del mismo, así como el fundamento de los temas que se van a tratar.
    Familiarizarse con algunos conceptos básicos de la estadística y la metodología cuya comprensión es fundamental para seguir el curso.
    Complementario: Repasar o incorporar algunos conocimientos matemáticos necesarios para una mejor comprensión de los contenidos del curso.

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    LA CIENCIA ESTADISTICA

    Ciencia que trata de la recopilación, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos (estadísticas) con el fin de realizar una toma de decisiones más efectiva.

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    EJEMPLO: ESTADISTICAS DE EMPLEO
    RECOPILACION DE DATOS:
    Referido a una POBLACION, defino CARACTERISITCAS (llamadas VARIABLES) relacionadas a la “situación de empleo” que posean los individuos (llamados UNIDADES).
    PRESENTACION DE DATOS:
    Siendo las VARIABLES características que pueden variar de un individuo a otro ( asumir diferente valor) puedo representar el peso de cada característica en la POBLACION en una tabla, en una gráfica (entre otros formatos), con el fin de DESCRIBIR y COMPARAR
    ANÁLSIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS:
    Puedo resumir esta información presentada en tablas en MEDIDAS ESTADISTICAS que me describan las tendencias ocultas en los datos debida a la variabilidad de los mismos. Podré decir cuáles son los valores más típicos, los promediales, los extremos, los que representan a distintos grupos de población clasificados de menor a mayor, etc. y SACAR CONCLUSIONES EN BASE A ELLO.

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    Para las ciencias sociales la estadística se ha convertido en una ciencia auxiliar fundamental, permitiendo:
    Encontrar relaciones y características no previstas en una población, que permiten pensar en nuevas teorías e hipótesis.
    Resumir los datos y extraer información relevante, esto es de las mediciones observadas
    Ayudar en la búsqueda y evaluación de los modelos y pautas que ofrecen los datos, pero que se encuentran ocultos por la inherente variabilidad de los mismos.
    Facilitar la comunicación entre los científicos, ya que siempre será más fácil comprender la referencia a un procedimiento estándar, sin necesidad de mayor detalle.

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    ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ESTADÍSTICA INFERENCIAL

    Estadística Descriptiva: Consiste en un conjunto de instrumentos y temas relacionados con la descripción de colecciones de observaciones estadísticas y su finalidad es “resumir” un conjunto de datos numéricos.
    Estadística Inferencial o Inductiva: Se ocupa de la lógica y el procedimiento para la inferencia y la inducción de propiedades de una población en bases a resultados obtenidos de una muestra conocida.

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    ¿CUÁLES INSTRUMENTOS VEREMOS EN EL CURSO? pp.5
    Población
    Unidad
    Variables
    Sistema de categorías
    Escalas de medición
    Matriz de datos originales

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    TERMINOS Y CONCEPTOSBÁSICOS

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    ESTADÍSTICA vs EstadisticaS
    Cuando hablamos de Estadística, nos estamos refiriendo a la disciplina científica.
    Los estadísticos, en cambio, son medidas de resumen calculadas sobre los datos provenientes de una muestra, que en estadística inferencial se utilizan para estimar los valores correspondientes a nivel de la población (parámetros). Es decir, son herramientas que asumen determinados valores, construidas en base a los datos de observaciones. También podemos encontrarlas mencionadas como estadísticas.
    En el curso aprenderemos a calcular varios estadísticos y eso es parte de la disciplina estadistica

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    POBLACIÓN o UNIVERSO:
    Es el conjunto de elementos sobre el que se realiza el estudio. Debe estar acotada en espacio y tiempo.
    Ejemplos de poblaciones en estudios de ciencias sociales: 1. habitantes de un barrio o un país, alumnos de una escuela, empresas, organizaciones, partidos políticos, ciudades, países, etc.
    Lo fundamental al definir una población es que sea acorde a los objetivos que nos planteamos en el estudio y que esté delimitada en el tiempo y en el espacio, de modo que sea identificable y podamos distinguir entre quienes componen la población y quienes no.

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    CENSO O MUESTRA
    MUESTRA: Al recoger datos relativos a las características de una población muchas veces es difícil, costoso o poco práctico observar todo el grupo, sobre todo cuando se trata de conjuntos grandes.
    En ese caso, se relevan los datos sólo para una parte de la población, a la cual se le llama MUESTRA.
    Una muestra sigue criterios de aleatoriedad puede considerarse representativa de la población y los estadísticos que construyamos a partir de ella permiten realizar estimaciones sobre lo que sucede con esas características en toda la población.
    Estas estimaciones corresponden a la estadística inferencial, que se basa en la teoría de las probabilidades. Existe un margen de incertidumbre sobre las conclusiones que se sacan para la población y se trabaja bajo determinados supuestos sobre la pertinencia de generalizar a la población a partir de la información obtenida en al muestra. En estos casos, la estadística descriptiva se encarga de resumir la información y analizar solamente la muestra, sin inferir conclusiones sobre la población.

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    CENSO: Es un relevamiento de todos los elementos de la población. Puede considerarse un caso especial de muestra,cuando el tamaño de la misma coincide con el de la población.
    Por ejemplo: para estudiar el mercado de trabajo en Uruguay periódicamente, no se entrevista a todos los habitantes del país sino que se toma una muestra de hogares e integrantes de los mismos, a los cuales se les aplica la Encuesta Continua de Hogares.
    En cambio, cuando se realiza un Censo de Población, se entrevista a todas las personas que se encuentran en el país ese día. Dentro de los temas que releva el Censo de Población se incluye el del mercado de trabajo.
    En el caso de la Encuesta de Hogares, obtenemos el número de desocupados de la muestra, el cual sirve para estimar la desocupación a nivel de toda la población (por lo cual hay una margen de error, una incertidumbre sobre en qué medida ese valor es el que corresponde a la población). En el caso del Censo, el número de desocupados nos indica (salvo errores de relevamiento) la desocupación en el país, sin esa “incertidumbre”.

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    La población está compuesta por las UNIDADES DE ANALISIS.
    La UNIDAD DE ANALISIS es el elemento mínimo de una población y de una muestra, en tanto se lo considera como poseedor de ciertas propiedades, atributos o características denominadas variables. Por ejemplo: los libros son unidades de análisis si consideramos su precio, su color o su estado como variables. En nuestros estudios, nos interesará relevar las características de la unidades de análisis y sacar conclusiones sobre la población en base a esta información.

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    UNIDAD DE RELEVAMIENTO
    Unidad que aporta la información para la construcción del dato estadístico. Muchas veces coincide con la unidad de análisis, pero en otros casos no. Por ejemplo, si estamos interesados en estudiar características de los hogares (por ejemplo: los ingresos del hogar, el número de miembros que trabajan, etc.) nuestro relevamiento lo haremos sobre los miembros del hogar (les preguntaremos por sus ingresos y su condición laboral). Pero cuando construyamos los datos, tomaremos esa información y caracterizaremos con ella al hogar. En este caso, la unidad de relevamiento son los miembros del hogar pero la unidad de análisis (que es la que queremos estudiar) son hogares.

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    VARIABLES
    Hemos visto que nos interesa caracterizar a nuestra unidades de análisis. De ahora en adelante hablaremos de VARIABLES, como los instrumentos que nos permiten hacer esa caracterización. Una VARIABLE es una propiedad, atributo o característica de una unidad de análisis, susceptible de adoptar diferentes valores o categorías.

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    Los valores o categorías que adopta una variable constituyen un SISTEMA DE CATEGORIAS. Este sistema tiene dos propiedades fundamentales: sus categorías deben ser MUTUAMENTE EXCLUYENTES y el sistema debe ser EXHAUSTIVO para la población en estudio.
    Sigamos con el ejemplo del estudio de los hogares de acuerdo a su nivel de ingresos y al número de miembros del hogar que trabajan.

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