La
estadística se vale, en gran medida, de la observación para la recolección de
datos que posteriormente serán analizados y comparados a fin de obtener un
resultado.
Asimismo,
la estadística se emplea para estudiar una población o muestra sobre el que se
pretende obtener una información en particular, de esta manera se puede ofrecer
una solución a un problema o ver cómo ha variado una situación en específico.
CLASIFICACIÓN
DE LA ESTADÍSTICA
La
estadística para su mejor estudio se ha dividido en dos ramas las cuales son:
estadística descriptiva y estadística inferencial.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Consiste en la
presentación de datos en forma de tablas y gráficas. Esta comprende cualquier
actividad para resumir o describir los mismos factores pertinentes adicionales,
esto se refiere a no intentar nada que vaya más allá de los datos.
ESTADISTICA
INFERENCIAL: Se deriva de las observaciones hechas solo a una parte de un
conjunto numeroso de elementos; implicando así que su análisis requiera de
generalizaciones que van más allá de los datos, como consecuencia la
característica más importante del crecimiento de la estadística ha sido un
cambio en el énfasis de los métodos que sirven para generalizarlas. En otras
palabras.
La
población en estadística es la recolección de un conjunto, elementos, artículos
o sujetos que gozan de características comunes con el fin de estudiarlos y de
esta forma se sacar conclusiones específicas para determinar sus resultados.
La
muestra estadística suele ser una representación de toda la población con el
fin de conocer y determinar los aspectos de esta.
Es
el método que se utiliza cuando en diferentes poblaciones o universos no se
puede aplicar un censo. Donde a través del muestreo se puede establecer la
porción de la realidad a estudiar.
Las
variables de un estudio.
La
variable es determinada característica o propiedad del objeto de estudio, a la
cual se observa y/o cuantifica en la investigación y que puede variar de un
elemento a otro del Universo, o en el mismo elemento si este es comparado
consigo mismo al transcurrir un tiempo determinado. En unas situaciones se
determina en qué cantidad está presente la característica, en otras, solo se
determina si está presente o no.
Una
variable estadística es una característica que puede fluctuar y cuya variación
es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u
observarse. Las variables adquieren valor cuando se relacionan con otras
variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría. En este
caso se las denomina constructos o construcciones hipotéticas.
Datos
u observaciones.
Son
números que pueden ser comparados, analizados e interpretados.
El
campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifica como población
o universo.
En
un estudio estadístico los métodos que se aplican son:
A)
RECOPILACION: De acuerdo con la localización de la información los datos
estadísticos pueden ser internos y externos.
Los
internos son los registros obtenidos dentro de la organización que hace un
estudio estadístico,
Los
externos se obtienen de datos publicados y encuestas.
B)
ORGANIZACIÓN: En la organización de los datos recopilados, el primer paso es
corregir cada uno de los elementos recopilados.
C)
REPRESENTACION: Hay 3 maneras de presentar un conjunto de datos mediante
enunciados tablas estadísticas y gráficas estadísticas.
D)
ANALISIS: Después de los datos anteriores los datos estadísticos están listos
para hacer analizados, para lo cual frecuentemente se emplean operaciones
matemáticas durante el proceso de análisis.
Si
una muestra es representativa de una población se pueden deducir importantes
deducciones acerca de esta a partir del análisis de la misma.
Una
muestra es un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una
población dada.
Un
parámetro de una
población es una medida que resume o describe el comportamiento general de
dicha población. En ocasiones, como en el caso de las poblaciones pequeñas, se
pueden observar todos los datos y, por tanto, su comportamiento, pero esto no
siempre es así. Es entonces cuando sobre todo nos interesan estas medidas ya
que nos permiten conocer cómo se distribuyen los datos sin necesidad de
conocerlos todos.
se
encuentra el Estadígrafo o Estadístico,
el cual puede ser definido como un tipo de función matemática, que se vale de
los datos recolectados, a fin de obtener como conclusión un número real, en
base a la estimación de parámetros. Igualmente, los estadígrafos pueden ser
usados como valores de distribuciones de probabilidad, sobre los cuales los
estadistas logran establecer inferencias estadísticas, a través del contraste
entre la hipótesis y los intervalos de confianza.
Población, muestra, individuo y carácter. Las
primeras definiciones necesarias para el inicio de cualquier estudio
estadístico son:
Población:
Conjunto de todos los elementos que verifican una característica que será
objeto de estudio.
Individuo:
Cada uno de los elementos de la población.
Muestra:
Cualquier subconjunto de la población. Este subconjunto es muy importante que
sea representativo de la población.
Carácter:
Cada una de las propiedades que poseen los individuos de la población y que
pueden ser objeto de estudio.
Variable
cuantitativa
Las
variables cuantitativas son aquellas que adoptan valores numéricos (es decir,
cifras). De este modo se diferencian de las variables cualitativas, que
expresan cualidades, atributos, categorías o características.
En
el conjunto de las variables cuantitativas, también podemos reconocer varios
tipos de variables. Las variables cuantitativas continuas pueden adoptar
cualquier valor en el marco de un determinado intervalo. De acuerdo a la
precisión del instrumento que realiza la medición, pueden existir otros valores
en el medio de dos valores.
ejemplo,
es una variable cuantitativa continua (pueden ser valores como 1,70 metros;
1,71 metros; 1,72 metros, etc.).
Las
variables cuantitativas son aquellas que adoptan valores numéricos (es decir,
cifras). De este modo se diferencian de las variables cualitativas, que
expresan cualidades, atributos, categorías o características.
Es
importante en este punto que procedamos a conocer el origen etimológico de las
dos palabras que dan forma al término que nos ocupa:
-Variable
procede del latín, en concreto deriva de “variabilis”, que puede traducirse
como “que puede cambiar de aspecto”. Es fruto de la suma de dos componentes: el
verbo “variare”, que es sinónimo de “cambiar de aspecto”, y el sufijo “-able”,
que se usa para indicar posibilidad.
En
lo que respecta a las variables cuantitativas continuas, podemos establecer que
otros sencillos ejemplos serían la masa de un objeto cualquiera o la altura que
tiene un edificio.
Las
variables cuantitativas discretas, en cambio, adquieren valores que están
separados entre sí en la escala. Dicho de otro modo: no existen otros valores
entre los valores específicos que la variable adquiere. La cantidad de mascotas
que tiene una persona es una variable cuantitativa discreta: una mujer puede
tener 2, 3 o 4 perros, pero nunca 2,5 o 3,25 perros. En este caso, 2 y 3 son
valores que la variable está en condiciones de adoptar, sin que exista ningún
otro valor posible en el medio de ambos., en cambio, adquieren valores que
están separados entre sí en
la
escala. Dicho de otro modo: no existen otros valores entre los valores
específicos que la variable adquiere. La cantidad de mascotas que tiene una
persona es una variable cuantitativa discreta: una mujer puede tener 2, 3 o 4
perros, pero nunca 2,5 o 3,25 perros. En este caso, 2 y 3 son valores que la
variable está en condiciones de adoptar, sin que exista ningún otro valor
posible en el medio de ambos.
2.
¿Qué diferencia existe entre población y muestra de un estudio estadístico?
Una
muestra es un subconjunto de individuos, eventos u objetos que se seleccionan
de una población más grande.
La
población es un conjunto mayor que no es seleccionada de forma aleatoria, pues
se seleccionan objetos, eventos y sujetos que presentan un fenómeno específico.
El
muestreo es la recolección de una muestra directamente de la población que se
desea estudiar. El muestreo debe ser aleatorio y permite estudiar en mejor
medida el fenómeno o evento.
¿Cómo
se calcula la muestra de un estudio estadístico, conociendo el tamaño de la
población y sin conocer el tamaño de la población?}
Si
deseas hacer el cálculo por tu cuenta, usa la siguiente fórmula:
N
= tamaño de la población • e = margen de error (porcentaje expresado con
decimales) • z = puntuación z
La
puntuación z es la cantidad de desviaciones estándar que una proporción
determinada se aleja de la media. Para encontrar la puntuación z adecuada,
Si
la población es finita, es decir conocemos el total de la población y
deseásemos saber cuántos del total tendremos que estudiar la respuesta sería:
donde:
N
= Total de la población
Za2
= 1.962 (si la seguridad es del 95%)
p
= proporción esperada (en este caso 5% = 0.05)
q
= 1 – p (en este caso 1-0.05 = 0.95)
d
= precisión (en este caso deseamos un 3%).
Los
datos agrupados en
frecuencia son los que se distribuyen u organizan en una tabla de frecuencia
(La frecuencia es igual al número de veces en que se repite cada valor en una
serie de datos.), así, Por medio de ella, es fácil identificar la cantidad de
respuestas repetidas.
Los
datos agrupados por intervalos son los que se organizan dentro de un rango y se
delimita su amplitud por límites establecidos. Así, por medio de esta, es fácil
identificar la cantidad de elementos en un determinado rango de valores.
Ejemplos:
Se
busca determinar el número de niños en cada uno de los grados escolares de una
primaria, (del 1 al 6 grado), por lo que se recolectan los datos y se organizan
y agrupan en una tabla de frecuencias.
Edad..........Frecuencia
1..................2
2..................4
3..................7
4..................4
5..................2
6..................1
Total............20
Agrupación
en intervalos, por ejemplo, de 2 años para este caso.
Edad..........Frecuencia
1-2...............6
3-4...............11
5-6...............3
Total.............20
Los
datos no agrupados son
el conjunto de datos que no se ha clasificado y se es presentada en su forma de
aparición en una tabla de datos donde cada valor se representa de forma
individual. Por lo general este conjunto comprende una cantidad de elementos
menor a 30 (n<30) con poca o nula repetición.
Estos
datos al distribuirse en tabla de frecuencia donde cada dato mantiene su propia
identidad después que la distribución de frecuencia se ha elaborado.
Vas
a investigar la edad a un grupo de 20 Niños en datos no agrupados (es decir,
vienen los 20 niños y así como te dan la edad así la anotas)
2,2,1,3,3,3,4,4,5,6,1,2,2,3,3,3,4,4,3,6
(Total 20 niños)
Estos
son datos no agrupados por qué no los has clasificado y
contado.1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,6 (Total 20 niños
En
mi punto de vista la estadística es muy importante en la rama industrial ya que
nos permite ver la cantidad de mejoría o en su defecto la disminución de
nuestra productividad, notar si estamos haciendo bien las cosas, si en realidad
estamos aprovechando nuestros recursos y si vamos por un buen camino dependiendo
el lugar donde nos encontremos laborando.
Además,
gracias a ella podemos hacer un análisis de todo mediante diagramas de datos
reales, tablas estadísticas esto dependiendo si la empresa necesita mejorar o
si nuestro proyecto implementado esta funcionando.
Pita, F. S. (2010, 1 diciembre).
Determinación del tamaño muestral. Recuperado 29 septiembre, 2019, de
https://www.fisterra.com/mbe/investiga/9muestras/9muestras2.asp
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Estadística. Recuperado 29 septiembre, 2019, de
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Llopis, J. (2010, 1 enero). Parámetros de
centralización y de dispersión. Recuperado 29 septiembre, 2019, de
https://www.matesfacil.com/ESO/estadistica/parametros/centralizacion-dispersion-moda-mediana-media-desviacion-estandar-tipica-varianza-ejemplos-formulas-interpretacion-significado-ejercicios-resueltos.html
PERALTA, P. (2014, 1 junio). Datos
estadísticos. Recuperado 29 septiembre, 2019, de
https://html.rincondelvago.com/datos-estadisticos.html
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