ÁREA DE ESTADÍSTICA. ¿Qué es la estadística? Objetivos : Que deberían saber al terminar esta clase: Que queremos significar por estadística Que entendemos.

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1 ÁREA DE ESTADÍSTICA

2 ¿Qué es la estadística? Objetivos : Que deberían saber al terminar esta clase: Que queremos significar por estadística Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial. Que es una población y que una muestra. Que es una variable, el dato y los datos Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una estadística Distinguir cuando una variable es cualitativa y cuando cuantitativa. Distinguir entre una variable discreta y continua. Distinguir las distintas escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón

3 ¿Qué es la estadística? Estadística es la ciencia de: –Recolectar –Describir –Organizar –Interpretar para transformarlos en información, para la toma mas eficiente de decisiones. Datos

4 ¿Quienes usan la estadística? Organismos oficiales. Diarios y revistas. Políticos. Deportes. Marketing. Control de calidad. Administradores. Investigadores científicos. Médicos etc.

5 Tipos de Estadística Estadística Descriptiva: Método de recolectar, organizar, resumir y presentar los datos en forma informativa. Ejemplo 1: Los datos del Censo de población Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en en el municipio. Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital municipal el último año.

6 Estadística inferencial: Métodos usados para determinar algo acerca de la población, basado en una muestra. Población (1) es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas. Muestra es un subconjunto de la población de interés. (1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimo Tipos de Estadística

7 Población y Muestra Población Muestra

8 Parámetro: Valor numérico que resume todos los datos de una población completa. Se utilizan letras griegas para simbolizar un parámetro como  y . Ejemplos: La calificación “promedio” del de un examen de admisión de todos los estudiantes que han asistido alguna vez a la Universidad de ZZZ o la “proporción” de estudiantes cuyo lugar de origen es diferente a la ciudad de Cali. Parámetro y Estadística

9 Estadística: Valor numérico que resume los datos de una muestra. Se utilizan letras del alfabeto español para simbolizarlas, por ejemplo x y s. Ejemplo: La edad “promedio” registrada en una encuesta de 150 consumidores de las bebidas energéticas. Parámetro y Estadística

10 Ejemplo 1: Una encuesta desarrollada por IBOPE, en marzo 2002, dice que el rating de radio en el Valle del cauca esta encabezado por FM 98.3 MEGA con un 1.5% seguido por FM 95.9 ROCK & POP con 1.18% Ejemplo 2: De acuerdo con una encuesta desarrollada por Prince & Cook sobre telefonía residencial en el 2001, el gasto mensual promedio por cliente es de $9536. A nivel nacional. Tipos de Estadística (ejemplos de estadística inferencial)

11 Ejemplo 3: El INDEC informó que la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del mes de mayo de 2002 reporto la tasa mas alta de desempleo que ascendió al 24.3% a nivel nacional Tipos de Estadística (ejemplos de estadística inferencial)

12 Variable: Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o muestra. Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo. Variable

13 Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus ingresos mensuales son de “$1685000”, “2” son de sexo femenino y “2” masculino. Variable

14 Variable (cont.) Datos: Conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los elementos que pertenecen a la población o muestra. Ejemplo1: El conjunto de 54 “cantidad de miembros” recolectados de 54 familias residentes en el barrio la flora.

15 Variable (cont.) Ejemplo2: El conjunto de las “calificaciones” de los 43 estudiantes de estadística de la carrera de Sistemas

16 Cualitativa o de Atributos Clasifica o describe un elemento de la población. Los valores que puede asumir no constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios, no son significativas. Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto, Grado de Satisfacción con la Universidad, etc.. 1-7 Tipos de Variables

17 Tipos de Variables(cont.) Cuantitativa o Numérica Cuantifica un elemento de la población. Los valores que puede asumir constituyen un espacio métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas, como sumar y obtener promedios,son significativas. Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos, Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..

18 Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas. Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir ciertos valores y normalmente hay huecos entre ellos. Son conteos normalmente. Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3......) Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...) 1-9 Tipos de Variables(cont.)

19 Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su vez en discretas or continuas. Cuantitativas Continuas: puede asumir cualquier valor dentro del rango de medición. Normalmente se miden magnitudes como ser longitud, superficie, volumen, peso, tiempo, dinero Ejemplo 1: Peso al nacer. Ejemplo 2: Salario de un empleado Ejemplo 3: Tiempo de viaje en ómnibus entre Escobar y LujanC 1-9 Tipos de Variables(cont.)

20 1-12 Escalas de Medición Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal. Nominal: los elementos solo pueden ser clasificados en categorías pero no se da un orden o jerarquía Ejemplo 1: Barrio de residencia de los alumnos. Ejemplo 2: Color de ojos Ejemplo 3: Simpatizante de un club de futbol

21 1-12 Escalas de Medición Las variables cualitativas se miden en escala nominal o ordinal. Ordinal: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores no se pueden realizar o no son significativas. Ejemplo 1: Grado de satisfacción en el uso de un servicio público. Ejemplo 2: Ocupación

22 Escalas de Medición Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón. Intervalo: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas.La diferencia entre dos valores consecutivos es de tamaño constante y no existe el 0 absoluto. Ejemplo: Temperatura en grados Celsius

23 Escalas de Medición Las variables cuantitativas se miden en escala de intervalo o razón. Razon: los elementos son clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre valores se pueden realizar y son significativas. Existe el 0 absoluto, es decir la ausencia de la variable medida. Ejemplo 1: Tiempo de vuelo. Ejemplo 2: Ingresos familiares

24 Resumen de Tipos de variables y Escalas de Medición

25 PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN La investigación es un proceso que requiere planificación El plan de investigación se consigna en el PROYECTO de Investigación Para elaborar el proyecto de Investigación se debe responder a una serie de preguntaspreguntas 02/06/2016 EL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

26 LAS PREGUNTAS ¿Qué? ¿Quiénes? ¿A cerca de? ¿Por qué? ¿Para qué? ¿Cómo?Cómo ¿Cuándo? ¿Dónde? ¿Con qué? ¿Cuánto? PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

27 ¿Cómo? Definición del problema Recursos PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN Titulo Antecedentes Objetivos Hipótesis Materiales Humanos Tiempo 02/06/2016 Los aspectos metodológicos dependen del tipo de Estudio.

28 EN ESTA CHARLA SE PRESENTARA La taxonomía de los diferentes tipos de estudio con base en cuatro criterios de clasificación. 02/06/2016 PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN Aspectos generales de la metodología estadística. Aspectos particulares de metodología estadística para los diferentes tipos de estudio. Comentarios sobre Pensamiento Estadístico

29 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS El protocolo de investigación. Lineamientos para su elaboración y análisis. IGNACIO MENDEZ R. y otros.Trillas. México. 1984. El Proyecto de Investigación. Metodología de la investigación holística. JACQUELINE HURTADO. Sypal. Caracas. 2001. Análisis exploratorio de datos. Convirtiendo los datos en información. ROBERTO BEHAR G. Escuela de Ingeniería Industrial Y Estadística. Univalle. Cali. 2000. Estadística un enfoque descriptivo. ROBERTO BEHAR y MARIO YEPES. Univalle. Cali. 1996. PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

30 CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN Interferencia del investigador en el estudio Periodo de captación de la información Evolución del fenómeno estudiado Comparación de poblaciones PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

31 Observacional Experimental CRITERIO CLASIFICACIÓN 1. Interferencia 2. Periodo Retrospectivo (parcial) Prospectivo 3. Evolución Longitudinal Transversal 4. Comparación Comparativo Descriptivo 02/06/2016

32 ESQUEMAS DE ESTUDIO Pasado Presente Futuro PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016 CausaEfecto Inicio Retrospectivo de Causa- Efecto Pasado Presente Futuro CausaEfecto Inicio Prospectivo de Causa- Efecto

33 PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN ESQUEMAS DE ESTUDIO Pasado Presente Futuro 02/06/2016 Causa Efecto Retrospectivo de Efecto- Causa Inicio

34 MATRIZ DE CLASIFICACIÓN TIPOS DE ESTUDIO INSTRUCTIVO CARACTERÍSTICAS DEL ESTUDIONOMBRE COMÚNP. 1 Observacional Prospectivo ó Retrospectivo Transversal Descriptivo Comparativo ENCUESTA DESCRIPTIVA ENCUESTA COMPARATIVA 1212 2 Observacional Retrospectivo Longitudinal Descriptivo REVISIÓN DE CASOS 3 3 Observacional RetrospectivoLongitudinal Comparativo de Efecto- Causa CASOS Y CONTROLES 4 4 ObservacionalRetrospectivoLongitudinal Comparativo de Causa- Efecto PERSPECTIVA HISTÓRICA 5 5 Observacional Prospectivo Longitudinal Descriptivo Comparativo ESTUDIO DE UNA CORHORTE ESTUDIO DE VARIAS COHORTES 6767 6 ExperimentalProspectivoLongitudinalComparativo EXPERIMENTO 8 PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN

35 INSTRUCTIVO PARA LA ELABORACIÓN DE PROTOCOLOS Estructura del estudio PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN Definición de la(s) Población(es) ObjetivoPoblación(es) Objetivo Diseño estadístico Especificación de variables Proceso de captación de la Información Análisis e Interpretación de la Información 02/06/2016

36 POBLACIÓN OBJETIVO Caracteristicas generales Ubicación espacio- temporal Criterios de Inclusión Criterios de Eliminación Criterios de Exclusión PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016 Caracteristicas Generales

37 DISEÑO ESTADÍSTICO Muestreo Comparabilidad PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN Diseño y tamaño de la muestra Poblaciones Muestras 02/06/2016

38 VALIDEZ DE UN ESTUDIO PROCESO PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016 M.P.P.T !!!CALIDAD!!!

39 PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016 Proceso de PensamientoAnálisis Materia prima Proceso Producto MuestraRepresentativa Medición válida Lógica Comparabilidad + = Validez Confianza Credibilidad VALIDEZ EXTERNA EXTERNA + VALIDEZ INTERNA INTERNA VALIDEZ DE UN ESTUDIO (Cont…)

40 PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN

41 1. PROTOCOLO DE ENCUESTA DESCRIPTIVA 1.Definición del problema 1.1 Título 1.2 Antecedentes 1.3 Objetivos 2.Definición de la población objetivo 2.1 Características generales 2.2 Ubicación espacio temporal 3.Diseño estadístico del Muestro 4.Especificación de variables y escalas de medición 5.Proceso de captación de la Información 6.Análisis e interpretación de la Información 7.Recursos 8.Logística 9.Referencias PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

42 2. PROTOCOLO DE ENCUESTA COMPARATIVA PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 1.Definición del problema 1.1 Título 1.2 Antecedentes 1.3 Objetivos 1.4 Hipótesis 2.Definición de las poblaciónes objetivo 2.1 Características generales 2.2 Ubicación espacio temporal 3.Diseño estadístico 3.1 Diseño del muestreo 3.2 Comparabilidad 4.Especificación de variables y escalas de medición 5.Proceso de captación de la Información 6.Análisis e interpretación de la Información 7.Recursos 8.Logística 9.Referencias 02/06/2016

43 3. PROTOCOLO DE REVISIÓN DE CASOS PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 1.Definición del problema 1.1 Título 1.2 Antecedentes 1.3 Objetivos 2.Definición de la población objetivo 2.1 Características generales 2.2 Ubicación espacio temporal 3.Diseño estadístico del Muestro 4.Especificación de variables y escalas de medición 5.Proceso de captación de la Información 6.Análisis e interpretación de la Información 7.Recursos 8.Logística 9.Referencias 02/06/2016

44 4. PROTOCOLO DE CASOS Y CONTROLES PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 1.Definición del problema 1.1 Título 1.2 Antecedentes 1.3 Objetivos 1.4 Hipótesis 2.Definición de las poblaciónes objetivo 2.1 Características generales 2.2 Ubicación espacio temporal 3.Diseño estadístico 3.1 Diseño del muestreo 3.2 Comparabilidad 4.Especificación de variables y escalas de medición 5.Proceso de captación de la Información 6.Análisis e interpretación de la Información 7.Recursos 8.Logística 9.Referencias 02/06/2016

45 5. PROTOCOLO DE PERSPECTIVA HISTÓRICA PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 1.Definición del problema 1.1 Título 1.2 Antecedentes 1.3 Objetivos 1.4 Hipótesis 2.Definición de las poblaciónes objetivo 2.1 Características generales 2.2 Ubicación espacio temporal 3.Diseño estadístico 3.1 Diseño del muestreo 3.2 Comparabilidad 4.Especificación de variables y escalas de medición 5.Proceso de captación de la Información 6.Análisis e interpretación de la Información 7.Recursos 8.Logística 9.Referencias 02/06/2016

46 6. PROTOCOLO DE UNA COHORTE PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 1.Definición del problema 1.1 Título 1.2 Antecedentes 1.3 Objetivos 2.Definición de la población objetivo 2.1 Características generales 2.2 Ubicación espacio temporal 3.Diseño estadístico del Muestro 4.Especificación de variables y escalas de medición 5.Proceso de captación de la Información 6.Análisis e interpretación de la Información 7.Recursos 8.Logística 9.Referencias 02/06/2016

47 7. PROTOCOLO DE VARIAS COHORTES PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 1.Definición del problema 1.1 Título 1.2 Antecedentes 1.3 Objetivos 1.4 Hipótesis 2.Definición de las poblaciónes objetivo 2.1 Características generales 2.2 Ubicación espacio temporal 3.Diseño estadístico 3.1 Diseño del muestreo 3.2 Comparabilidad 4.Especificación de variables y escalas de medición 5.Proceso de captación de la Información 6.Análisis e interpretación de la Información 7.Recursos 8.Logística 9.Referencias 02/06/2016

48 8. PROTOCOLO DE EXPERIMENTO PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 1.Definición del problema 1.1 Título 1.2 Antecedentes 1.3 Objetivos 1.4 Hipótesis 2.Definición de las poblaciónes objetivo 2.1 Características generales 2.2 Ubicación espacio temporal 3.Diseño estadístico 3.1 Diseño del muestreo 3.2 Comparabilidad 4.Especificación de variables y escalas de medición 5.Proceso de captación de la Información 6.Análisis e interpretación de la Información 7.Recursos 8.Logística 9.Referencias 02/06/2016

49 PENSAMIENTO ESTADÍSTICO PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

50 AMERICAN SOCIETY QUALITY (ASA 1996) Una filosofía de aprendizaje y acción basada en tres principios fundamentales Todo trabajo ocurre en un sistema de procesos interconectados La variación existe en todos los procesos Entender y redicir la variación es la clave del éxito PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

51 MALLOWS El pensamiento estadístico, tiene que ver con la relación de datos cuantitativos a un problema del mundo real, a menudo en presencia de variabilidad e incertidumbre. Intenta hacer preciso y explícito lo que los datos dicen sobre el problema de interés. PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

52 Statistical Thinking in Empirical Enquiry Intentan descubrir los procesos de pensamiento que tienen lugar en la solución de un problema estadístico en un sentido amplio, desde la formulación del problema hasta las conclusiones. PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

53 Los autores dicen: “…el pensamiento estadístico es la encarnación del sentido común…”. “Nosotros lo reconocemos en cuanto lo vemos” o mejor “…su ausencia es a menudo claramente obvia” y “…para la mayoría de nosotros, ella es producto de la experiencia” PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

54 MOORE (1997) Presenta una lista de elementos del pensamiento estadístico Necesidad de los datos La importancia de la producción de datos La omnipresencia de la variabilidad La medición y el modelamiento de la variabilidad PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

55 SNEE (1990) El proceso de pensamiento que reconoce la variación que existe alrededor de nosotros y presente en todo lo que hacemos, considerar que todo trabajo es una serie de procesos interconectados, identificar, caracterizar, cuantificar, controlar y reducir la variación para proveer oportunidades para el mejoramiento. PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

56 WALD Y PFANNKUCH (1990) Intentan desarrollar un marco para los patrones de pensamiento considerados en la solución de problemas, estrategias y la integración de los elementos estadísticos con los de la solución de problemas. PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

57 WALD Y PFANNKUCH (CONT...) Identifican 4 dimensiones del pensamiento estadístico La dimensión del ciclo de investigaciónLa dimensión del ciclo de investigación PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016 Tipos de pensamiento Ciclo de cuestionamiento Disposición o actitud

58 (a) Dimensión 1: El ciclo de investigación Datos Análisis Conclusiones Problema Plan Obtención Manejo Depuración Exploración Análisis planeados Análisis no planeados Generación de hipótesis Interpretación Conclusiones Nuevas ideas Comunicación Comprensión de sistemas dinámicos Definir el problema Planear: Sistemas de medición “Diseño de muestreo” Manejo de datos guiar y analizar PPDAC PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

59 (b)Dimensión 2: Tipos de pensamiento. TIPOS GENERALES Estratégicos –Planear, anticipar problemas. –Conciencia de restricciones prácticas. Búsqueda de explicaciones Modelación –Construcción orientada por el uso. Aplicación de técnicas. –Siguiendo precedentes –Reconocimiento y uso de arquetipos. –Uso de herramientas para la solución de problemas TIPOS FUNDAMENTALES DE PENSAMIENTO ESTADÍSTICO Reconocimiento de la necesidad de los datos. Transnumeración. (Cambiar la representación para lograr entendimiento.) –Capturando “medidas” del sistema real. –Cambiando la representación de los datos. –Mensajes de comunicación en los datos. Consideración de la variación en los datos. –notarlo y reconocerlo. –Medición y modelación para los propósitos de predicción, explicación o control. –Explicación de acuerdo con... –Estrategias de investigación. Razonamiento con modelos estadísticos. Integración de lo estadístico y lo contextual. –Información, conocimiento, concepciones. PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

60 Transnumeración ¿Qué cosa es? PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

61 ¿ Dromedario o Camello? PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

62 Imagina posibilidades para: Planes de ataque explicaciones /modelos Requerimientos de información Interpretar Criticar Juzgar Generar Buscar Leer/escuchar/ver Traducir resumir internamente Comparar Conectar Verificar contra puntos de referencia Internos Externos. Decidir que: Creer Descartar Continuar Información e ideas: Internamente Externamente (c) Dimensión 3: El ciclo de Cuestionamiento PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

63 (a) De los indicios al plan. Conocimiento ESTADÍSTICO Conocimiento del CONTEXTO. IDEAS PREGUNTAS Generales PREGUNTAS Específicas. PLAN Para la colección de datos PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

64 (b) Viajando entre esferas Esfera de Contexto Esfera Estadística Preguntas para los datos. Hechos observados en los datos HALLAZGOS ¿QUE SIGNIFICA ESTO? PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

65 Dimensión 4: Disposiciones (Actitudes y aptitudes). Escepticismo. Imaginación. Curiosidad y conciencia –Observar, notar. Mentalidad abierta. –a ideas que reten sus preconcepciones. Propensión a la búsqueda de significados profundos. Ser lógico. Compromiso Perseverancia PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

66 Informa Interroga Informa MODELO MENTAL CONTEXTO REALIDAD Fuentes Externas: -Información -Ideas. Modelo ESTADISTICO de los datos. CONOCIMIENTO ESTADISTICO y Experiencia Interroga Aprendiendo vía estadística PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

67 Interpretar resultado Reconocer La aplicabilidad Aplicar un método Usando una técnica PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

68 INFORMACIÓN IDEAS DESTILAR Y Descartar Destilación y Encapsulamiento PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

69 VARIACIÓN En los datos. INDUCIDA (al colectar los datos) REAL Características del sistema Medición “Muestreo” Accidente Al medir Aparatos Colección Procesamiento Fuentes de variación en los datos PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

70 Respuestas prácticas a la variación Ignorarla Tomarla en consideración Cambiar el patrón Para anticiparse al diseño de sistema / procesos/ productos, para hacerlos poco sensibles a.. PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

71 Búsqueda de regularidades Algunas Causas? Explicación ¿Pueden manipularse? Cambiar el sistema. Mejorar los patrones de la respuesta Reaccionar a la variabilidad existente.  Estimaciones locales  Mejorando la predicicón para los individuos. Reaccionar a la variabilidad existente.  Estimaciones Globales  Mala predicción para los individuos. Ninguna NO SI NO SI PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN 02/06/2016

72 GRACIAS