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Sbte Benavides Ramírez Richard
Sbte Berrones  Salazar Wagner
Sbte Bonilla Guamán William
Sbte Bernal Puedmag
Sbte Bastidas Quispe Byron

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Interrelación de conceptos (1)
Estadística y Matemáticas

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1. Recolección de datos: de la situación a observar se recopilan los datos necesarios para el análisis.

2. Organización y representación de datos: una vez obtenido los datos, se los debe organizar y representar.

3. Análisis de datos: con los datos ya organizados y representados se procede al análisis estadísticos de los mismos.

4. Obtención de conclusiones: ya analizado los datos, se derivan las conclusiones pertinentes al respecto.

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- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Estadística aplicada

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La estadística descriptiva es, junto con la inferencia estadística o estadística inferencial, una de las dos grandes ramas de la estadística. Su propio nombre lo indica, trata de describir algo. Pero no describirlo de cualquiera forma, sino de manera cuantitativa. Pensemos en el peso de una caja de verduras, en la altura de una persona o en la cantidad de dinero que gana una empresa. De estas variables podríamos decir muchas cosas. Por ejemplo, podríamos indicar que esta o aquella caja de tomates pesan mucho o pesan menos que otras. Siguiendo con otro ejemplo, podríamos decir que el ingreso de una empresa varía mucho a lo largo del tiempo o que una persona tiene una altura promedio.

Para dictar las afirmaciones anteriores, sobre mucho, poco, alto, bajo, muy variable o poco variable necesitamos variables de medidas. Esto es, necesitamos cuantificarlas, ofrecer un número. Con esto en mente, podríamos utilizar los gramos o los kilogramos como unidad de medida para saber el peso de tantas cajas de tomates como consideremos. Una vez pesemos treinta cajas, sabremos cuales pesan más, cuales pesan menos, que cuantía es la que más se repite o si existe mucha disparidad entre los pesos de las diferentes cajas.

Con esta idea nace la estadística descriptiva, con la de recoger datos, almacenarlos, realizar tablas o incluso gráficos que nos ofrezcan información sobre un determinado asunto. Adicionalmente, nos ofrecen medidas que resumen la información de una gran cantidad de datos.

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Dentro de la estadística descriptiva, podemos describir los datos de manera cualitativa o cuantitativa.

Variable cualitativa: Hace referencia a una cualidad. Ejemplos: el color de ojos de una persona o el color de pelo.

Variable cuantitativa: Hace referencia a una medida cuantitativa. Ejemplos: la altura de una persona en centímetros o el peso de una persona en kilogramos.

Así pues, sobre estas variables se pueden calcular ciertos parámetros. Especialmente sobre las variables cuantitativas. Ya que, por ejemplo, ¿cuál es el valor promedio del color de ojos? Si hay cinco personas con color de ojos azul y cinco con color de ojos verde, el promedio no será que tienen un color de ojos promedio de azul-verde. Por tanto, en ese caso no sería posible calcular algunos de los parámetros que veremos a continuación.

Con el objetivo de resumir la información, se idearon diversas fórmulas que ofrecían medidas de un determinado tipo. Así, están aquellas que nos ofrecen información sobre el centro, otras sobre la dispersión o variabilidad y otras sobre la posición de un valor.

Medidas de tendencia central: Denominadas así porque ofrecen información sobre el centro de conjunto de datos. Por ejemplo, la media es una medida de tendencia o posición central ya que el promedio nos ofrece un valor centrado del conjunto de datos. ¿Dónde podríamos decir que se encuentra el punto medio? En el centro, en la mitad aproximadamente. Otro ejemplo de medida de tendencia central es la mediana.

Medidas de dispersión: También son conocidas como medidas de variabilidad. Por ejemplo, la desviación típica es una medida de variabilidad ya que nos dice si los valores de un conjunto de datos son muy dispares o no. Dos ejemplos más sobre medidas de dispersión podrían ser la varianza y el rango estadístico.

Medidas de posición: No son las más conocidas, pero se utilizan frecuentemente. Un ejemplo de ello, se encuentra en los percentiles o los deciles. Cuando un dato en concreto se encuentra en el percentil 90, quiere decir que por debajo de ese dato se encuentran el 90% de datos. Existen otras medidas de posición como los cuartiles o algunas variantes como el primer cuartil.

También es interesante ver cómo se distribuyen las frecuencias. Para ello, existen ciertos conceptos que debemos conocer:

Tablas y gráficos en estadística descriptiva

Aunque las tablas y los gráficos no son algo exclusivo de la estadística descriptiva, sí que la caracterizan. En informes, en estudios e investigaciones es muy frecuente el uso de gráficos. Nos ayudan a mostrar la información de manera más sencilla y acotada.

Eso sí, dentro de las tablas y gráficos existen una cantidad de tipos inmenso. A continuación pondremos algunos ejemplos de gráficos y tablas frecuentemente utilizados.

Ejemplos de estadística descriptiva

Un ejemplo de estadística descriptiva sería cuando queremos calcular la media de goles por partido de un futbolista. Se trata de estadística descriptiva, ya que tratamos de describir una variable (número de goles). En este caso, mediante el cálculo de una métrica.

Así pues, decir que Ronaldo metió 1,05 goles por partido durante los últimos 30 partidos, es una frase propia de estadística descriptiva.

También podríamos decir, por ejemplo, que el 30% de los compañeros de clase de Juan tienen los ojos azules, el 60% castaños y el 10% restante negros. Se trataría de una variable cualitativa (color de ojos), pero estamos describiendo la frecuencia con la que aparece.

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La estadística descriptiva es una disciplina que se encarga de recoger, almacenar, ordenar, realizar tablas o gráficos y calcular parámetros básicos sobre el conjunto de datos. La estadística descriptiva es, junto con la inferencia estadística o estadística inferencial, una de las dos grandes ramas de la estadística.

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0398 ¿Qué es la estadística inferencial?

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"La Estadística Aplicada es el área de la Estadística que se aplica en cualquier otra rama externa a ella, como la Medicina, la Economía, la Sociología, la Historia, la Biología, el Marketing, la Psicología, etc." (https://www.maximaformacion.es/blog-dat/estadistica-aplicada-que-es-y-para-que-sirve/)

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¿Qué es la Estadística Aplicada y por qué es crucial en el siglo XXI?

La Estadística Aplicada es el área de la Estadí stica que se aplica en cualquier otra rama externa a ella, como la Medicina, la Economía, la Sociología, la Historia, la Biología, el Marketing, la Psicología, etc.

Todas estas ramas de conocimiento dependen del análisis de datos para impulsar su evolución como disciplina, construir nuevo conocimiento, obtener ventajas competitivas y tomar decisiones ó ptimas.

La Era de los datos

La Estadística Aplicada tiene un rol primordial en los cambios que estamos viviendo.

Gracias al gran progreso informático que hemos experimentado y a la enorme cantidad de información que disponemos, hoy podemos responder a preguntas que antes no éramos capaces de resolver. Estamos justo al comienzo de este proceso de transformación impulsada por datos (véase por ejemplo el libro "Homo deus: a brief History of tomorrow" de Yuval Noah Harari). Nunca se han tomado tantas decisiones basadas en estadísticas como hoy en día.

¿Cómo puede ayudarme la Estadística Aplicada?
Los beneficios de conocer la Estad í stica Aplicada son incontables.
Algunos ejemplos:

Obtener una guía estadística durante tu doctorado.

Dar respuestas solventes a los revisores que están juzgando tu trabajo.

Analizar las muestras de datos que tanto esfuerzo te ha costado conseguir.

Mejorar la metodología estadística de tus nuevas investigaciones y ganar una propuesta de proyecto.

Tomar mejores decisiones en tu empresa

Ser un ciudadano/a competente con capacidad crítica para valorar la información de su entorno y hacerse las preguntas oportunas...

Para todo ello hace falta una buena formación en Estadística.

¿Qué es un Científico de Datos (Data Scientist)?

Un Científico de Datos es un profesional o académico que aprende de los datos, que:

Evalúa y compara las técnicas estadísticas de análisis de datos

Analiza e interpreta datos reales y complejos.

Extrae conocimiento de estos datos para responder a preguntas concretas y obtiene una mejor comprensión de los problemas.

Me gusta esta definición porque reconoce el rol del cientí fico.

Los científicos/as tenemos una gran ventaja en esta nueva profesión, conocemos la pregunta y el contexto de la investigación, así podemos crear diseños experimentales adecuados y distinguir luego mediante su análisis si un patrón detectado es relevante para contestar nuestra pregunta de investigación o si se debe a otro tipo de fenómenos (errores de medición u observación, o un error en el procesamiento de datos, por ejemplo).

¿Cómo convertirse en Científico de Datos?

El Científico de Datos requiere combinar habilidades multidisciplinares que le permitan:

Establecer y redefinir las preguntas de investigación.

Seleccionar las herramientas estadísticas para manipular, gestionar y explorar los datos.

Construir modelos estadísticos.

Interpretar, comunicar los resultados y tomar de decisiones a partir de ellos.

Para convertirse en datascience además es imprescindible tener un buen dominio de software estadístico especializado, como R Software.

¿Qué es R? ¿Por qué es la herramienta estadística líder a nivel mundial?

el lenguaje estadístico de referencia mundial, la herramienta más potente del mercado para el análisis estadístico y gráfico.

R es inigualable en su campo, es un lenguaje estadístico potente, versátil, colaborativo, abierto y gratuito. Una de sus grandes ventajas es que mejora dí a a d ía con las últimas novedades en técnicas estadísticas gracias a la implicación de una extensa comunidad internacional de desarrolladores centrados en su evolución.
El lenguaje R no es la típica caja negra que sí son otros software estadí sticos comerciales.
Con el lenguaje R tomas el control total de tus datos y eres má s eficiente:

Para realizar análisis de manera reproducible y así evitar errores en tus proyectos (e.g. utilizando RMarkdown).

Para simplificar tus tareas con un único entorno de trabajo que conecte con otros programas (Excel, SPSS, SAS, Spark, Hadoop, etc.),

Para publicar tus resultados en forma de aplicaciones con Shiny.

R transformó para siempre la práctica del análisis de datos al crear un lenguaje estándar que los diferentes analistas pueden usar para comunicarse, compartir algoritmos y flujos de trabajo.

¿Por qué aprender R Software y no otras herramientas?

En el mercado hay disponibles otros lenguajes excelentes para la programación y la gestión de datos (como Python). Pero R es un lenguaje estadístico, creado por estadísticos que discreparon con la forma en la que trabajaban otros programas. Otras herramientas estadísticas comerciales, como SPSS o SAS, suelen ser cajas negras donde es difícil conocer los pormenores de los cálculos y por tanto, su interpretación y reproducción (véase por ejemplo una comparación con SAS).

R no es solo una herramienta estadística é tica, sino tambi é n rentable, eficiente y productiva.

R tiene una comunidad de usuarios muy activa que comparte opiniones, ideas y ayuda de manera altruista. Esto permite estar actualizado en las últimas técnicas estadísticas y resolver problemas reales de datos complejos.

Si aprendo a utilizar el lenguaje R, ¿qué problemas puedo solucionar en mi actividad?

R Software es control total

Los software comerciales ofrecen la falsa sensación de trabajo intuitivo y casi automá tico, gracias a su barra de herramientas interactiva.

Sin embargo, cuando queremos ir un poco más allá y conocer con exactitud las tareas que está ejecutando el software para controlar e interpretar los resultados, los software comerciales como SPSS son opacos, y no permiten acceder a esta información.

El lenguaje R promueve el "empoderamiento" del usuario, que puede controlar todo el proceso del análisis de sus datos. Esto en muchas ocasiones, marca la diferencia entre un buen y un mal análisis.

R Software como herramienta escalable

R permite crecer y adaptarte a las necesidades crecientes de tu puesto de trabajo o empresa. Cuando necesitas aplicar las técnicas más actuales para promover tu desarrollo, como las técnicas de Big Data, Machine Learning yData Mining, los softwares comerciales se vuelven obsoletos, no permiten la aplicación de estas técnicas.

Big Data y Estadística Aplicada

Los fundamentos científicos del Big Data residen en la Estadística Aplicada.

El Big Data trata del almacenamiento y tratamiento de datos que poseen unas características muy concretas, las 7 Vs:

1. Volumen: la cantidad de datos (implican de 30-50 terabytes a petabytes de datos)

2. Velocidad: se caracterizan por la velocidad con la que se generan y fluye la información en la empresa.

3. Variedad: el tipo de datos disponible es muy variado, puede incluir datos estructurados (como las bases de datos que solemos trabajar con datos numéricos) o no estructurado (como los documentos, emails, vídeos, audios, tickets, transacciones financieras).

4. Veracidad: qué tan confiable es la información define la importancia del big data.

5. Viabilidad: la capacidad de utilizar los datos de manera eficaz.

6. Visualizació n: la representación gráfica de los datos para detectar patrones ocultos.

7. Valor: qué representa para la empresa

La moda del Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) y el Internet of Things (IoT). ¿En qué consisten en realidad?

Artificial Intelligence (AI)

Implica código, técnicas o algoritmos que permite a las máquinas realizar tareas o comportamientos que son característicos de la inteligencia humana. Incluye herramientas para la planificación, la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de objetos y sonidos, el aprendizaje y la resolución de problemas.

Machine Learning (ML)

Es una forma de lograr el AI, las técnicas y procesos que ayudan a las máquinas en este esfuerzo.

Deep Learning (DL)

Es un enfoque del ML, utilizan redes neuronales (ANN) que imitan las respuestas de las redes neuronales biológicas en los humanos. Como podemos ver en el gráfico, el DL es un subconjunto de técnicas del ML, que a su vez es un subconjunto de técnicas de la AI.

Internet of Things (IoT)

Hace referencia a la interconexión digital de los objetos cotidianos con internet, brinda datos sin procesar de lo que está sucediendo en el mundo, de manera similar a los sensores de nuestro cuerpo. En este símil, el AI actúa como nuestro cerebro, da sentido a los datos y decide qué acciones realizar.

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Estadística Aplicada, salidas, qué es y para qué sirve - Máxima Formación

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La Estadística Aplicada es el área de la Estadí stica que se aplica en cualquier otra rama externa a ella, como la Medicina, la Economía, la Sociología, la Historia, la Biología, el Marketing, la Psicología, etc. Todas estas ramas de conocimiento dependen del análisis de datos para impulsar su evolución como disciplina, construir nuevo conocimiento, obtener ventajas competitivas y tomar decisiones ó ptimas.

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Entre los conceptos referentes a la clasificación de la estadística, existe un vínculo en común para los tres tipos de estadísticas, puesto que tanto en la estadística descriptiva, inferencial y aplicada, se necesita de la recopilación, organización y análisis de datos, para con ello poder obtener conclusiones objetivas, ya sea del universo o de la muestra observada.

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Según García (2009) “Una población es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico” mientras que “Un individuo o unidad estadística es cada uno de los elementos que componen la población”.  (Tomado de recursostic.educacion.es)

Interrelación de conceptos (3)

Los conceptos de población e individuo se encuentran estrechamente ligados uno del otro, puesto que el individuo como objeto unitario proviene de una población compuesta por un conjunto de individuos.  Sin embargo, cabe resaltar la posibilidad de la existencia de una población unitaria, esto referente a especies de estudio que solo son conformadas por un objeto de acuerdo al campo de estudio.

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Según López P. (2004) la muestra "es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación." mientras que el muestreo "es el método utilizado para seleccionar a los componentes de la muestra del total de la población " (Tomado de Scielo.org)

Interrelación de conceptos (4)

La muestra resulta ser una parte representativa de la población total, a la cual se le relaciona el concepto de muestreo, puesto que éste resulta ser el conjunto de reglas y procedimientos aplicados a la población para poder seleccionar a los elementos representativos, es decir, el método para escoger la muestra. Viéndose entonces que no puede haber una muestra sin antes haberse dado un muestreo.

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El valor se refiere a todos los resultados que se pueden dar dentro de un estudio estadístico, por ejemplo, si se estudia respecto del género humano, obtendremos dos valores: hombre y mujer, mientras que el dato es el número de valores obtenidos dentro del estudio estadístico, es decir, si se estudia la cantidad de hombres y mujeres en un salón de clases, obtendremos los siguientes datos: hombre, hombre, mujer, hombre, mujer, mujer, etc... teniendo la existencia de (N) número de hombres y (N) número de mujeres.

Interrelación de conceptos (5)
Es evidente que el valor estadístico hace referencia a la parte cualitativa del objeto a estudiar, mientras que el dato estadístico hace referencia a la parte cuantitativa de los estudiado, puesto que en el valor se describe el objeto, y en el dato se contabiliza el numérico de objetos hallados.

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Macías R. (2016), en su publicación "Estadística descriptiva", menciona que las variables estadísticas son las características que pueden adoptar los objetos poblacionales, muestrales o individuales estudiados.

Es decir, si nos referimos al color de ojos de una persona, se habla de la variable "color de ojos", misma que adopta un valor cualitativo puesto que pueden ser "cafés, verdes, azules, etc", así como también si hablamos de la altura de una persona, se habla de la variable "altura", misma que adopta un valor cuantitativo puesto que una medida se la da con valores numéricos.

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- Univariantes o unidimensaionales.
- Bivariantes o bidimensionales.
- Multivariantes o pluridimensionales.

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Univariado o univariante es igual a una variable.
Univariado significa "una variable" (un solo tipo de datos).

Ejemplo: tiempo de viaje (minutos): 15, 29, 8, 42, 35, 21, 18, 42, 26

La variable es tiempo de viaje.

Con este tipo de datos podemos ncontrar un valor central usando la media, mediana, moda; a su vez se puede calcular qué tan esparcidos están los datos rango y desviación estándar, así como hacer diagramas como distintos tipos de gráficos.

Fuente: http://www.disfrutalasmatematicas.com/datos/univariado-bivariado.html

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Bivariado o bivariante es igual a dos variables
Bivariado significa "dos variables", en otras palabras, hay dos tipos de datos.

Con los datos bivariados tenemos dos conjuntos de datos relacionados que podemos comparar:

Ejemplo: Una heladería realiza un seguimiento de la cantidad de helado que venden en comparación con la temperatura de ese día.

Las variables son Ventas de Helados y Temperatura.

Entonces, con los datos bivariados, se pretende realizar una comparación con los dos conjuntos de datos y encontrar la relación entre ellos.

Fuente: http://www.disfrutalasmatematicas.com/datos/univariado-bivariado.html

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1.4.3. Datos Multivariantes o pluridimensionales

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1.4.3. Datos Multivariantes o pluridimensionales

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Pluridimensional o multivariante significa "tres variables o más", en otras palabras, hay varios tipos de datos.

Con los datos pluridimensionales tenemos varios conjuntos de datos relacionados que podemos comparar:

Ejemplo: La policía ecuatoriana realiza un análisis del delito de homicidio, identificando entre los datos: tipo de arma utilizada, sexo de la víctima, día y hora; para establecer estrategias.

Las variables son tipo de arma, sexo de la víctima, día y hora.

Del mismo modo los datos multivariantes, permiten encontrar una relación.

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Interrelación de conceptos (6)

Tanto los datos unidimensionales, bidimensionales o multidimensionales, facilitan una recolección de información ordenada y permite identificar patrones, similitudes, establecer diferencias; permiten además encontrar la relación existente entre los datos recabados en pro del fin del estudio estadístico planteado.

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Los datos pueden ser Cualitativos y Cuantitativos,

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Pues bien, estos datos son los relativos a las "cualidades", este tipo de información relacionada con los adjetivos. Por ejemplo, si te pidieran que describieras tu más reciente experiencia de compra en un importante punto de venta, es posible utilizar los términos rápido, práctico, agradable, caro o inútil.

Todos estos son ejemplos de la información cualitativa.

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Se trata de números. Se requiere imaginar la información cuantitativa como referente de una determinada "cantidad".

Por ejemplo: altura en centímetros, peso, o el tiempo que te lleva ir de un lugar a otro..

Interrelación de conceptos (7)

Sin duda alguna, tanto los datos cualitativos como los cuantitativos son fundamentales para entender cómo se comporta una población, bien sea en el ámbito de la seguridad o  en el aspecto netamente social, y no solo eso, también nos hace un llamado al plan de acción para poder subsanar o llegar al objetivo que nos proponemos.

Puesto que nos ayuda a dilucidar nuestras interrogantes acerca de un problema social o a nivel de consumo o de cualquier otro tipo de variable relacionada.

Fuente:
https://www.euroinnova.ec/blog/que-son-datos-cualitativos-y-cuantitativos#importancia-de-lo-que-son-los-datos-cualitativos-y-cuantitativos

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La variable es un valor que puede cambiar, esta sujeto a modificaciones.

- Variables Cuantitativas
- Variables Cualitativas

Las variables cualitativas básicamente se refiere a las características de un objeto de estudio estadístico, es decir, tiene un fin descriptivo y no puede representarse con números.

- Cualitativa nominal: no requiere orden.
- Cualitativa ordinal: requiere orden.

Mientras que las variables cuantitativas son aquellas variables que se pueden expresar mediante un número.

- Cuantitativa discreta: números enteros.
- Cuantitativa continua: admite decimales.

# data[].attributes.attachment_link.title
Tipos de variables estadísticas | Cuantitativas Cualitativas

# data[].attributes.body
Interrelación de conceptos (8)

Todos los datos recopilados en una investigación son gestionados en bases. Estos datos están estructurados en forma de variables (cualitativa o cuantitativa). Conocer la naturaleza de las variables es importante a la hora de trabajar con datos estadísticos ya que nos permitirá: seleccionar las gráficas adecuadas para cada tipo de variable, elegir los test inferenciales más adecuados, etc.

Fuente:
https://www.cursoestadisticaonline.com/blog/33-por-que-es-importante-identificar-el-tipo-de-variable

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Describen una determinada cualidad del sujeto, como podría ser: sexo, si juega a videojuegos, si usa gafas, etc. En ningún momento estos números representan ningún valor, sino que son tan solo una traducción de un texto a través de un código numérico. Por ejemplo: Podríamos asignar a los Hombres = 1 y Mujeres = 2. O en el caso de querer saber si el niño juega o no a videojuegos, podríamos utilizar un 1 cuando juega y 0 cuando no juega.

En las variables categóricas nominales, hablaremos de Dicotómicas o Binarias cuando tan solo dispongan que dos opciones posibles (SI/NO) y Politómicas cuando existan un número de opciones mayor a 2.

Hasta ahora hemos representado las variables categóricas en una escala "nominal" en las que el número tan solo representa una codificación del atributo. Sin embargo, las variables categóricas también pueden ser representadas en escala "ordinal". Por ejemplo, si en lugar de querer saber exclusivamente si el niño juega o no a videojuegos deseásemos conocer un grado de tiempo podríamos ofrecerle las siguientes posibilidades de elección: nunca, rara ocasión, a veces, mucho, demasiado. En este segundo caso podríamos codificar las respuestas como 1,2,3,4,5 para cada una de las respuestas anteriores. Esta escala deja de ser "nominal" y pasa a ser "ordinal" puesto que el 1 representa una menor actividad que el dos y así de forma sucesiva.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Por qué es importante identificar el tipo de variable?

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Conocer la naturaleza de las variables es extremadamente importante a la hora de trabajar con datos estadísticos ya que nos permitirá: seleccionar las gráficas adecuadas para cada tipo de variable, elegir los test inferenciales más adecuados, etc.

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1.7 INDICADORES DE CUADRO DE MANDO INTEGRAL

Cuadro de Mando Integral de la Policía Nacional (CMI-PN) es una herramienta de rendición de cuentas y medición de resultados respecto de los niveles delictuales que permite evaluar la gestión policial en el territorio. Su diseño toma en consideración los siete delitos de mayor connotación social y permite medir mes a mes su comportamiento.

1.7.1 Robo a personas
1.7.2 Robo a carros
1.7.3 Robo a motos
1.7.4 Robo de bienes, accesorios y autopartes de vehículos
1.7.5 Robo a domicilio
1.7.6 Robo a Unidades económicas
1.7.7 Robo en ejes viales

https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://www.policia.gob.ec/wp-content/plugins/download-monitor/download.php?id=73&force=0#:~:text=CONCEPTO.,un%20criterio%20claro%20de%20planificaci%C3%B3n.&ved=2ahUKEwjIxPuE1PT4AhXPTDABHa6iAXoQFnoECAgQBg&usg=AOvVaw1IYcqh1X1oLato4juoFnO4

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https://youtu.be/Dqnrg08sf1I

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Es aquella que ocurre como consecuencia de la acción de un agente externo y que responde a motivos como(homicida, suicida o accidental).

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FUENTE:CODIGO ORGANICO INTEGRAL PENAL, COIP

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A continuación para poder tener conocimiento del nivel de homicidios intencionales o muertes violentas en el Ecuador los vamos a estudiar desde estos dos indicadores.

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Fuente de datos: Grupo de fortalecimiento estadístico Fecha de corte: 31 de mayo de 2022

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En la línea de tiempo en relación al año pasado con el actual en lo que refiere a meses que se producen muertes violentas o muertes intencionales como se detalla en el CMI(cuadro de mando integral) se puede observar que las muertes intencionales han aumentado en cada uno de los meses hasta el corte del mes de mayo.

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Fuente de datos: Grupo de fortalecimiento estadístico Fecha de corte: 31 de mayo de 2022

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En el siguiente cuadro se puede observar que la provincia con más muertes intencionales es la provincia del Guayas con (– 433) eventos en relación al año anterior.

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Fuente de datos: Grupo de fortalecimiento estadístico Fecha de corte: 31 de mayo de 2022

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El siguiente cuadro demuestra que los fines de semana(sábado y domingo) e inicio de semana (lunes) se producen la mayoría de homicidios intencionales.

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Fuente de datos: Grupo de fortalecimiento estadístico Fecha de corte: 31 de mayo de 2022

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El rango de horario donde se producen homicidios intencionales inicia en horas de la tarde, se mantiene durante la noche y termina en el amanecer.

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Fuente de datos: Grupo de fortalecimiento estadístico Fecha de corte: 31 de mayo de 2022

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La mayoría de homicidios intencionales lo producen personas del género masculino.

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Fuente de datos: Grupo de fortalecimiento estadístico Fecha de corte: 31 de mayo de 2022

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Homicidios intencionales por tipo de arma

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Homicidios intencionales por tipo de arma

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El tipo de arma con  que se producen los homicidios intencionales se puede observar que es el arma de fuego seguido por armas blancas.

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Fuente de datos: Grupo de fortalecimiento estadístico Fecha de corte: 31 de mayo de 2022

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Las personas que cometen homicidios intencionales tienen edad en el rango de 20 a 34 años.

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Los homicidios intencionales por tipo que más se producen en el Ecuador son el asesinato, homicidios y femicidios.

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Para consultas o comentarios sobre la información publicada enviar mail a see@ministeriodegobierno.gob.ec

© Ministerio de Gobierno 2019.

MDG

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Para consultas o comentarios sobre la información publicada enviar mail a see@ministeriodegobierno.gob.ec

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https://youtu.be/ITNqw5p7HuQ
2.1. FUENTES DE INFORMACIÓN

Las fuentes son hechos o documentos a las que acude el investigador y que le permite obtener la información.

En el mundo contemporáneo, la información fluye y está al alcance de la mano gracias a Internet y a las tecnologías computarizadas. Sin embargo, se encuentra poco ordenada y poco jerarquizada, haciendo que mucho de ella se pierda entre información “basura” o de poco valor, que de tanto repetirse ha ido perdiendo necesario contexto o se ha ido transformando en lo que no es.

¿Qué es información?

Como información denominamos al conjunto de datos, ya procesados y ordenados para su comprensión, que aportan nuevos conocimientos a un individuo o sistema sobre un asunto, materia, fenómeno o ente determinado. La palabra, como tal, proviene del latín informatĭo, informatiōnis, que significa ‘acción y efecto de informar’

CLASES DE FUENTES.

Fuentes primarias: contienen información original que ha sido publicada por primera vez y que no ha sido filtrada, interpretada o evaluada por nadie más. Son producto de una investigación o de una actividad eminentemente creativa. Componen la colección básica de una biblioteca y pueden encontrarse en soporte impreso o digital.

Fuentes secundarias: contienen información primaria, sintetizada y reorganizada. Están diseñadas para facilitar y maximizar el acceso a las fuentes primarias o a sus contenidos. Componen la colección de referencia de una biblioteca. Se utilizan cuando no se tiene acceso a la fuente primaria por una razón específica, cuando los recursos son limitados y cuando la fuente no es confiable. Permiten confirmar los hallazgos en una investigación y ampliar el contenido de la información de una fuente primaria.

Fuente:

https://concepto.de/fuentes-de-informacion/#ixzz7ZDNaNAB6

https://www.significados.com/informacion/

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¿Qué es Técnica?

Una técnica es el concepto universal del procedimiento que se realiza para ejecutar una determinada tarea.

Las técnicas de investigación

Las técnicas de investigación son los procesos e instrumentos utilizados en el abordaje y estudio de un determinado fenómeno, hecho, persona o grupo social. Con estos métodos, los investigadores pueden recopilar, examinar, analizar y exponer la información con la que se han encontrado.

Fuente:

https://www.significados.com/tecnica/

https://concepto.de/tecnicas-de-investigacion/

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Las técnicas para recolectar las fuentes de información

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Las técnicas para recolectar las fuentes de información

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Las técnicas para recolectar las fuentes primarias

El método elegido por el investigador depende de la pregunta de investigación que se formule

Observación, entrevista, encuestas, cuestionarios y sondeo.

Observaciones

Las observaciones son registros tomados que no requieren participación. Estos registros se hacen mientras los participantes están involucrados en conductas rutinarias y se utilizan como un indicador de lo que los participantes hacen, en lugar de apoyarse completamente en los relatos de participantes sobre su propia conducta. Un ejemplo sería un investigador observando los planes educativos usados en un aula por un maestro de escuela pública.

Entrevista

Una entrevista es una interacción que involucra al investigador y a un(os) participante(s) en que las preguntas se formulan en persona, por teléfono o incluso de manera electrónica (correo electrónico o Internet). Durante una entrevista, se hacen preguntas para obtener información detallada sobre el participante acerca del tema de estudio. Las preguntas pueden ser similares a las formuladas en una encuesta.

Encuesta

Una encuesta es una serie de preguntas dirigidas a los participantes en la investigación. Las encuestas pueden ser administradas en persona, por correo, teléfono o electrónicamente (como correo electrónico o en Internet). También pueden administrarse a un individuo o a un grupo. Las encuestas son utilizadas para tener información sobre muchas personas y pueden incluir opción múltiple o preguntas abiertas (como información demográfica, salud, conocimiento, opiniones, creencias, actitudes o habilidades)

Cuestionario

Se define como un instrumento de investigación que consiste en un conjunto de preguntas u otros tipos de indicaciones con el objetivo de recopilar información de un encuestado. Éstas son típicamente una mezcla de preguntas cerradas y abiertas. Esta herramienta se utiliza con fines de investigación que pueden ser tanto cualitativas como cuantitativas.

Sondeo

Un sondeo de opinión es una técnica de estudio, por la cual se espera conocer las preferencias de un grupo de personas sobre un tema o asunto determinado

Las técnicas para recolectar las fuentes primarias

Las técnicas para recolectar las fuentes secundarias que más se utilizan son: Internet, textos, revistas, documentos, prensa y otros.

Fuente:

https://ori.hhs.gov/m%C3%B3dulo-4-m%C3%A9todos-de-recaudaci%C3%B3n-de-informaci%C3%B3n-secci%C3%B3n-1

https://concepto.de/tecnicas-de-investigacion/

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tecnicas para recolectar fuentes de informacion

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En conclusión, la estadística resulta fundamental para el análisis de datos numéricos de una manera ordenada y organizada, en la que se puede apreciar la recurrencia de un hecho dentro de una situación en específico, hallándose inmersa ya en todos los ámbitos, puesto que en la mayoría de veces las decisiones son tomadas en base a estudios estadísticos, por lo que ésta metodología para organizar y analizar datos es aplicada a cualquier tipo de evento o fenómeno que se desee estudiar, es por ello que:

- Las fases de la estadística son un paso primordial para dar inicio al estudio estadístico, siguiendo dichas fases de manera secuencial para así poder obtener los resultados deseados y las conclusiones exactas.

- La estadística es una sola, pero consta de cierta clasificación que se hace necesaria al momento de ordenar y analizar los datos, según la naturaleza del estudio que se vaya a aplicar.

- Las variables estadísticas denotan un papel sumamente importante, puesto que discernir entre datos cuantitativos y cualitativos es fundamental para comenzar con el estudio estadístico y direccionarlo de una mejor manera hacia los fines que se requieran.

- Para el estudio estadístico es fundamental tener claro las fuentes de información a usarse, puesto que de allí parte el estudio y la recopilación de información, ya que sin datos no se podría realizar ningún análisis.

- Las técnicas de obtención de datos están estrechamente ligadas con las fuentes de datos, ya que estas son los métodos que se implementarán para conseguir los datos, dependiendo de lo que el investigador desee conocer para así poder realizar el estudio estadístico.

La estadística requiere de exactitud para así poder evidenciar en sus resultados los posibles efectos negativos que acontezcan en la situación estudiada, de modo que el investigador pueda plantear estrategias que mitiguen dichos efectos negativos, así como también sirvan los datos analizados como predicciones de posibles probabilidades, esto viene a ser una herramienta de gran ayuda en el caso de la Policía Nacional del Ecuador dentro del análisis delictual y las estrategias para mejorar la seguridad ciudadana.