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Katherine Guerra 3-742-1407

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¿Qué es y para qué nos sirve la Estadística?

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2. Cómo se divide la estadística Y de qué se ocupa cada una.

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2. Cómo se divide la estadística Y de qué se ocupa cada una.

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Estadística descriptiva: te ayuda a organizar una gran cantidad de datos a través de métodos, tablas y gráficos que te permiten presentar los resultados de forma ordenada. En este curso te mostramos algunas de estas herramientas.

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2. Cómo se divide la estadística Y de qué se ocupa cada una.

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2. Cómo se divide la estadística Y de qué se ocupa cada una.

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La estadística inferencial: se encarga de realizar conclusiones y deducciones a partir de una muestra de datos. Es útil cuando necesitas tomar decisiones o establecer cuál es la tendencia en un grupo  de información.

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Los datos estadísticos, en este marco, son los valores que se obtienen al llevar a cabo un estudio de tipo estadístico. Se trata del producto de la observación de aquel fenómeno que se pretende analizar.

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Corresponde a cualquier conjunto, no necesariamente de personas, el cual constituye todo el universo de información necesario. En otras palabras, comprende a todos los elementos que comparten ciertas características de acuerdo al objetivo de estudio.

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Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población de datos. Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto número de observaciones que representen adecuadamente el total de los datos.

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Escalas de medidas de la variable (nominal, ordinales, de intervalo y de razón o cociente).

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Escalas de medidas de la variable (nominal, ordinales, de intervalo y de razón o cociente).

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Otra aproximación es que los datos pueden definirse también por la escala usada para la medición de las variables, distinguiéndose cuatro de ellas: nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Los cuatro niveles de medida determinan qué operaciones son posibles de usar y por consiguiente las pruebas estadísticas que son permisibles en cada nivel. Todas las escalas tienen algunas propiedades formales que proporcionan definiciones de las características de la escala con mayor exactitud que las que puede asignarse en términos verbales. Estas propiedades pueden expresarse más abstractamente especificando las operaciones aritméticas posibles y las relaciones entre los objetos que han sido clasificados.

1) La escala nominal. Comprende los datos nominales que no tienen un orden: los datos dicotómicos solo pueden tomar dos valores posibles (como vivo o muerto). Es el nivel de medición más débil. Los números u otros símbolos se usan simplemente para clasificar un objeto, persona o característica. Ejemplos: número de ficha clínica, de teléfono, de permiso de circulación, números en las camisetas de un equipo de fútbol. En una escala nominal, la operación consiste en dividir una clase determinada en un conjunto de subclases mutuamente excluyentes. La única relación envuelta es la de equivalencia, simbolizada por el signo =, o su ausencia, por el símbolo .
2) Escala ordinal o de rangos. Comprende los datos ordinales con un mínimo de tres valores posibles y con un número total limitado. Los objetos en una categoría no sólo son diferentes de los objetos en otras categorías de esa misma escala sino que tienen alguna relación con ellos. Relaciones típicas son: mayor, más alto, más difícil, más enfermo, menos grave.
3) La escala de intervalo. Comprende los datos continuos o datos discretos que contienen un elevado número de posibles valores. Las distancias entre cualquier par de números de la escala tienen una dimensión conocida y constante por lo que es posible conocer con certeza la magnitud de los intervalos. Se caracteriza por tener una unidad común de medida que asigna un número real a todos los pares de objetos en el conjunto ordenado.
4) Escala de razón. Además de todos los atributos de una escala de intervalos, ésta tiene en su origen un cero verdadero y en ella la razón entre dos puntos de la escala es independiente de la unidad de medida. La masa, el peso, la distancia, el tiempo se miden en esta escala. Por ejemplo, si medimos el peso de dos objetos en gramos o en onzas, la razón es constante, cosa que no sucede si se mide la temperatura de un cuerpo en grados Celsius o Fahrenheit.

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Rodríguez María    Coeficientes de correlación y confiabilidad estadística. 

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Rodríguez María    Coeficientes de correlación y confiabilidad estadística. 

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Coeficientes de correlación es la medida específica que cuantifica la intensidad de la relación lineal entre dos variables en un análisis de correlación. En los informes de correlación, este coeficiente se simboliza con la r.

confiabilidad estadística
•Esta referida al grado al que una escala produce resultados consistentes si se realizan mediciones repetidas.
•Las fuentes sistemáticas de error no tienen impacto adverso en la confiabilidad, porque afectan de manera constante y no llevan una inconsistencia. En contraste, el error aleatorio produce inconsistencia, lo que conduce a menor confiabilidad. •La confiabilidad se evalúa al determinar la proporción de la variación sistemática en una escala.