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Pumayali Diaz Carlos Alberto Ramirez Cornejo Natalia

Sanchez Muñoz Emily Carolina

Sandoval Cordova Janine

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Definición de estadistica descriptiva:

Consta de resumir y organizar los datos numéricos obtenidos en un estudio o análisis en particular. Describe las características principales de los datos reunidos.

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Población (parametro):

Conjunto ( finito o infinito) de personas, objetos o medidas que tienen una característica común observable. En este proyecto se considera la matricula total de estudiantes en la PFLC

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N= tamaño de la población o Universo                                                     z= parámetro estadístico que depende el nivel de confianza (NC)      e= error estimación máximo aceptado                                                  p= probabilidad de que ocurra el evento estudiado (exito)                              q= (1-p)= probabilidad de que no ocurra el evento estudiado                      n= tamaño de la muestra buscado 

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Muestra ( estadistico):

Es la parte representativa (subconjunto) de la población. Se calcula el tamaño de la muestra para una población finito ( estadístico)

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Tecnica de recoleccion de datos:

Se aplicara la tecnica de recolecion de datos por observación (es la técnica de recolección de datos que consiste en el registro sistematico del comportamiento que se quiera inspeccionar sin interferir y manteniéndose al margen de la conducta que se está observando).

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Técnicas de muestreo:

Es necesario elegir una muestra correctamente y que sea representativa de la población.

Clasificación

Probabilístico: se realiza de manera aleatoria, todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser elegidos

1. Muestreo aleatorio simple: se seleccionan n elementos de un N total, todos los elementos tienen misma posibilidad de ser elegidos

2. Muestreo sistemático: se elige sistemáticamente los elementos de la muestra; se calcula el intervalo de selección (k) y se divide entre el tamaño de la muestra (m), siendo N el tamaño de población y n de la muestra

3. Muestreo estratificado: consiste en subdividir en estratos a la población de manera homogénea. De cada estrato se obtiene una parte de la muestra deseada

4. Muestreo por conglomerado: consiste en subdividir en grupos o conglomerados la población de manera heterogénea. Se elige al azar R conglomerados y se analizan todos los elementos que lo conforman

No probabilístico: la muestra no es aleatoria, no depende del azar.

1. Muestreo por convivencia: los elementos son elegidos de forma intencional, generalmente por fácil acceso a los mismos.

2. Muestreo Bola de nieve: un elemento seleccionado conduce a otro y así sucesivamente hasta tener los necesarios para el estudio

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Dato (variable):

Se determina en dato, el tipo de variable que se emplea en la estadistica, el cual puede ser uno de los siguientes:

Variable cualitativa: Característica común observable donde los posibles valores que puede tomar señalan

algún atributo.

Variable cuantitativa: Característica común observable cuyos posibles valores son numéricos. Esta, a su vez,

puede dividirse en discreta o continua.

Variable discreta: Característica común observable cuyos posibles valores son

numéricos y además provienen de un conteo.

Variable continua: Característica común observable cuyos posibles valores

son numéricos y además provienen de una medición.

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Representación de datos:

En este paso se representaran con datos la cantidad basandose en la variable seleccionada. Puede ser acomodada en forma de tabla, renglones y columnas acomodandolos en el orden que se obtuvieron.

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Ordenar los datos de menor a mayor en columnas y renglones:

En este paso, los datos representados se deben ordenar de la cantidad menor a la cantidad mayor, ordenandolas en columnas y renglones, teniendo de una manera mas organizada la informacion necesaria para proceder con los demas pasos.

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Indicar en grupos con Marcas de los datos que se repiten:

En este paso se debe de indicar por grupos con marcas de los datos repetidos, por ejemplo en un cuadro de columnas y renglones, separar datos y marcas, indicando la cantidad de cada uno con las “marcas”.

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Calcular su dispersión con el Rango:

este paso se debe de calcular la dispersion con el rango, siendo la formula:

Rango = Dato mayor - Dato menor

Siendo el resultado el valor de la dispersion del rango.

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Calcular el número de intervalos de clases

Para calcular el número de intervalos de clases es necesario emplear la formula de STURGES.

En dicha formula, N representa el número de personas o cosas de la muestra

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Determina el intervalo aproximado de la clase (IAC)

Para determinar el Intervalo Aproximado de Clase, se aplicaría el mismo procedimiento con la formula de STURGES, simplemente con la diferencia de que el resultado de ésta, se dividiría entre el Rango calculado.

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Ejemplo de tabla de distribución de frecuencias, intervalos de clase y frecuencia 

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Construir la Tabla de Distribución de Frecuencias (Intervalos de Clases y Frecuencias Absolutas)

Cada intervalo de clase tiene un Limite Inferior y un Limite Superior.

El primero intervalo es el limite inferior, el dato menor

El Limite superior es el dato menor + el IAC.

El LI sería el LS anterior + 1.

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Ejemplo de la diferencia entre Límites de clase y Límites reales de clase.

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Determinar los Límites Reales o Fronteras de clases (ICR):

Los límites reales de clase son los valores exactos que definen el rango completo de cada clase en una distribución de datos, ajustados para incluir todos los posibles valores.

Para calcularlos A los límites inferiores se les resta 0.5 para obtener los límites inferiores reales y a los Límites superiores se les suma 0.5 obteniendo los Límites Superiores Reales

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Calcular el Punto Medio (X) de cada uno de los Intervalos de Clases:

El punto medio es el valor que se encuentra en el centro de cada intervalo de clase, por lo tanto, este se calcula sumando el (LI + LS)/2 de la clase, en este punto tambien se puede usar (LRI + LRS)/2 de la clase.

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Ejemplo de Frecuencia Relativa ya aplicado.

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Calcular la Frecuencia Relativa (fr) de cada uno de los intervalos de Clases:

La frecuencia relativa es una medida que indica la proporción de veces que ocurre un evento en relación al total de eventos observados.

Se calcula al dividir la f de la primera clase y la Σf y asi sucesivamente hasta llegar al ultimo intervalo de clase.

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Ejemplo del incremento de la f% en la tabla de frecuencias.

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Calcular la Frecuencia Porcentual (f%) de cada uno de los intervalos de Clases:

La frecuencia porcentual es una forma de expresar la frecuencia relativa en términos de porcentaje.

Se calcula multiplicando la Frecuencia Relativa por cien (fr · 100) en cada una de las clases.

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Calcular la Frecuencia Acumulada (fa) de cada uno de los intervalos de clase.

La frecuencia acumulada es una medida que indica el número total de observaciones que están por debajo o en un determinado intervalo de clase.

Su formula general es:

fa= f de la clase anterior + f de la clase actual

En otras palabras, se obtiene en la suma de la f con la f anterior y asi sucesivamente hasta la última de clase de f.