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La estadística tiene como función brindar métodos y técnicas de fenómenos cotidianos cuantitativos (Todo lo que se puede contar). Llamadas, variables de forma general.

Se divide en dos ramas.

La descriptiva que recopila, organiza y presenta.

La inferencial, que analiza, interpreta y llega a una conclusión sobre la población. Donde la población se conoce como la característica común y la muestra una parte representativa de la población.

Ambas con el fin de tomar decisiones informadas y con credibilidad.

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Una variable es todo lo que se puede analizar, desde personas, cosas y animales.

Hay dos tipos.

La cualitativa que como vimos en el concepto de estadística son los que se pueden contar. (Ejemplo es la cantidad de hermanos) a su vez se dividen en dos partes.

La variables discretas solo incluyen valores enteros( 2, 4, etc.) y las variables continuas toman valores de rango continuo (Tiempo o altura, etc.)

La cualitativa son aquellas que no se pueden contar. (Un ejemplo es la religión).

Las variables ordinales mantienen un orden, como la jerarquía o categorías. Las nominales no siguen un orden como justo mencionamos con la religión.

Como pudimos ver el método estadístico es un procedimiento que maneja los dos tipos de variables para recolección, recuento que nos ayuda a la descripción y su análisis de comprobar hipótesis.

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Por otra parte, para entender la teoría del muestreo. Conocemos a los individuos son cada uno de los elementos de la población, que dijimos, comparten una característica común. El parámetro es toda la medida descriptiva de una población.

Con el fin de analizar una muestra del individuo o elemento y recopilar datos.

El muestreo probabilístico elige elementos de acuerdo con su probabilidad de ocurrencia bajo una trabajo estadístico.}

El muestreo no probabilístico funcionan por un proceso de selección bajo función de accesibilidad o criterio personal e intencional.

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Muestreo aleatorio simple: Toda la población tiene probabilidad de selección.

Muestreo aleatorio sistemático: Para obtener la muestra la población se divide el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra que se desea. El resultado se redondea al entero mas cercano. Para finalizar con elegir al azar el primer elemento y los subsiguientes.

Muestreo aleatorio estratificado: La palabra estratos hace referencia a la muestra cuando esta dividida en grupos por cierta característica. Debe haber homogeneidad en el estrato y heterogeneidad entre los estratos.

Muestreo por conglomerados: Es dividir la población em grupos o conglomerados con un cierto tipo de limite como el geográfico, se selecciona al zar un conglomerado y se recolecta la muestra de forma aleatoria a los elementos.

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Muestreo por juicio: Se selecciona la muestra por el criterio del investigador.

Muestreo por conveniencia: Se selecciona la comunidad del investigador.

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Distribución de frecuencias para datos simples o no agrupados

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Distribución de frecuencias para datos simples o no agrupados

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En una herramienta para organizar y resumir un conjunto de datos, de cuantas veces el valor aparece.

Como vemos en la imagen de ejercicio se presenta una tabla que separa los valores.

Los valores de la variable, son el total de valores únicos, (Se presentan resaltados en color azul por la parte izquierda, se presenta como n=24)

Frecuencia acumulada(Fa):Es el numero de veces que aparece cada valor en el conjunto de datos. Dato: cuando se suma (Fa) se obtiene el total de los datos(n=24)

La frecuencia absoluta acumulada (Faa): Es la suma acumulada de las frecuencias absolutas hasta cada valor.(Se recorre el primer dato de (fa) a (Faa) y a ese valor se le suma el segundo termino de (Fa) y así consecutivamente hasta que al final nos da el total de datos(n=24)

La frecuencia relativa(Fr%): es la proporción de la frecuencia absoluta(Fa) respecto al total de datos. Se calcula con la formula Fa/n donde (n) es el numero total de datos. Dato: cuando se suman lo datos en (Fr%) se debe obtener 100 o un numero proximo a 100.

La frecuencia relativa acumulada(Fra%): Es la suma acumulativa de las frecuencias relativas de cada valor (Se recorre el primer dato de (Fr%) a (Fra%) y a ese valor se le suma el segundo termino de (Fr%) y así consecutivamente hasta que el ultimo coincida con la suma total de datos de (Fr%).

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Medidas de tendencia central para datos simples o no agrupados

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Medidas de tendencia central para datos simples o no agrupados

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Se conoce como las principales medidas de tendencial central que resume un conjunto de datos, como punto central.

Las medidas de tendencia central que mas se utilizan son la media, mediana y moda.

La media se conoce como valor promedio.

La mediana es el valor que se encuentra dentro de los valores ordenados de menor a mayor( 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

Para determinar el valor de la mediana primero se obtiene el arreglo ordenado de los datos para identificar la mediana: Que es sumar el numero total de valore y sumarle uno, y dividir el resultado entre dos, para después ubicar el resultado en los datos que fueron ordenados de menor a mayor. Dato: De ser el resultado un numero impar se utiliza una formula y de ser par, otra. Como se muestra en el ejemplo.

Por ultimo, la moda es el valor que mas se repite de la lista de datos, cuata con mayor frecuencia.

De repetirse el numero una vez, es unimodal.

De repetirse dos veces, es bimodal.

De repetirse 3 veces o mas, es multimodal.

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Distribución de frecuencias para datos agrupados y medidas de tendencia central para datos agrupados. pt1

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Distribución de frecuencias para datos agrupados y medidas de tendencia central para datos agrupados. pt1

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Como vimos en ejemplo anterior, organizamos lo datos en intervalos,

Conocemos el tallo y hoja que representa gráficamente la distribución de datos. De la parte izquierda se trabajan la unidad, decena, centena y unidades de millar. De la derecha se integra el ultimo digito. (En el ejemplo se muestra el numero 12, la unidad 1 en el tallo, y en la hoja el ultimo digito 2.

Además que en este método conocemos el numero de clase que se determina con la regla de Sturges:

K=1+3.3 log (n) Recordemos que (n) es el numero total de datos.

Lo siguiente el rango se obtiene de la siguiente manera:

Rango=Dato mayor-Dato menor (En el ejemplo podemos ver que es numero 89 es el dato mayor y 12 el dato menor)

El ancho de la clase, se obtiene de la siguiente manera:

Ancho de la clase= Rango / Numero de clase (El dato se redondea al numero mas cercano).

Ya conocemos tabla de distribución de frecuencias, pero añadimos las medidas de tendencia central para datos agrupados.

Donde (M)media es el promedio de los datos, se obtiene sumando los intervalos y así el resultado se divide entre dos.

Por ultimo Fa*M, sabemos que son ambos términos, solo se multiplican.

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Distribución de frecuencias para datos agrupados y medidas de tendencial central para datos agrupados pt.2

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Distribución de frecuencias para datos agrupados y medidas de tendencial central para datos agrupados pt.2

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Tarea de distribución de frecuencias para datos agrupados, y medidas de tendencia central para datos agrupados. pt1

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Tarea de distribución de frecuencias para datos agrupados, y medidas de tendencia central para datos agrupados. pt1

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Tarea de distribución de frecuencias para datos agrupados, y medidas de tendencia central para datos agrupados. pt2

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Tarea de distribución de frecuencias para datos agrupados, y medidas de tendencia central para datos agrupados. pt2

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Medidas de dispersión o variabilidad para datos agrupados. 

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Medidas de dispersión o variabilidad para datos agrupados. 

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A lo largo sabemos como obtener la distribución de frecuencias para datos agrupados. Lo que nos ayuda a obtener la variabilidad que es cuanto son diferentes los valores de nuestro conjunto.

En el ejercicio se presenta la varianza(S^2), usando datos como (M^2), que se obtiene con (M) elevado al segunda. Es

suma total de (M^2*Fa.) cuando se suma la frecuencia absoluta y (M) en nuestra tabla de distribución de frecuencias.

Así como el valor de la media y (n) el numero total de datos.

Por ultimo la desviación estándar, que es sacar la raíz de (S^2).

También se presenta otro método llamado medidas de dispersión o variabilidad para datos simples o no agrupados.

Donde la varianza (S^2) que es elevar a la segunda potencia cada dato con el que trabajamos mientras se resta la media y multiplicar por su valor de frecuencia acumulada (fa). Y dividir por el numero total de datos (N) menos 1

La desviación estándar se obtiene de la misma manera que la de datos agrupados

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Segunda parte de la desviación estándar y varianza

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Segunda parte de la desviación estándar y varianza