Carlos A. Andújar Rojas, Ph.D. 1. Razonamiento estadístico  Es el proceso por el que se utiliza la lógica para tratar de describir, explicar, predecir.

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1 Carlos A. Andújar Rojas, Ph.D. 1

2 Razonamiento estadístico  Es el proceso por el que se utiliza la lógica para tratar de describir, explicar, predecir y entender un fenómeno.  La estadística se usa para cuantificar el fenómeno de observación.  Se estudia la probabilidad de que un evento ocurra  Sirve para evaluar una hipótesis 2

3 Pensamiento lógico racional  Es el tipo de pensamiento que utilizamos en la vida cotidiana, pero usando el rigor del método científico.  Comienza con el proceso de formulación de una hipótesis, de cómo uno piensa que ocurren las cosas.  El único problema es que la lógica no siempre nos lleva a que una hipótesis no sea rechazada. Ejemplo: la correlación entre satisfacción y la productividad. 3

4 Estadística  Ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares irregulares de algún fenómeno como estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. 4

5 Tipos de estadística  Descriptiva. Sirve para describir el comportamiento de una muestra de estudio en una o más variables.  Inferencial. Sirve para establecer inferencias a partir del comportamiento de una muestra en una o más variables. 5

6 Conceptos básicos  Datos. Cualquier información que se obtenga de una variable.  Variable. Es un elemento que se identifica, define y se mide tanto al nivel cualitativo como cuantitativo.  Variable cuantitativa. Es un elemento que se mide de forma numérica.  Variable cualitativa. Es un elemento de que mide a manera de categoría. 6

7 Conceptos básicos  Variable continua. Asume múltiples valores (230.5 lbs.)  Variable discreta. Asume valores enteros (230 lbs.)  Muestra. Conjunto de elementos que provienen de una población  Población. Es la totalidad de los elementos 7

8  Estadígrafo. Medida que se obtiene de una muestra  Parámetro. Medida que se obtiene de la población  Población finita. Es una población que se puede contabilizar en su totalidad  Población infinita. Es una población que por su tamaño tiene que ser estimada 8 Conceptos básicos

9 Categorías de las variables  Nominal. Sirve para nombrar a las variables  Ordinal. Lo que hace es que ayuda a nombrar y a ordenar la variable  Intervalo. Sirve para nombrar, ordenar, cuantificar, intervalos iguales y el cero es arbitrario (no es real)  Razón. Sirve para nombrar, ordenar, cuantificar, intervalos iguales y el cero es real 9

10 Distribución de frecuencias  Esla forma en que se organiza la información para tratar de darle sentido a ésta  Nos permite conocer la frecuencia o ocurrencia de los datos y el porcentaje de presencia de éstos  Se organiza de forma ascendente o descendente  Existen dos tipos de distribuciones de frecuencia  No agrupada. Se organiza usando los datos  Agrupada. Se organiza por categorias 10

11 Medidas de tendencia central  Son aquellas que describen cómo se comporta el medio de una distribución  Las medidas son:  Media  Mediana  Moda  Se afectan por las puntuaciones extremas 11

12 Medidas de variabilidad  Son aquellas que describen cómo se comportan unas variables en ambos extremos de la distribución de puntuaciones  Las medidas de variabilidad de mayor uso son:  Recorrido  Desviación estándar  Las medidas de variabilidad nos ayudan a ver cuanta dispersión existe en ambos lados de la distribución 12

13 Hipótesis  Es una explicación tentativa de la ocurrencia de un evento  Hipótesis nula. Es la hipótesis que se busca rechazar  Hipótesis alterna. Es aquella que contrasta con la Hipótesis nula  Las hipótesis usualmente se rechazan utilizando los niveles de significactividad 13

14 Gráficos  Los gráficos nos ayudan a darle sentido a la información  Deben ser lo más sencillas posibles para que un lector no especialista las pueda entender  Mucho diseño y combinación de colores puede confundir  El principio de simplicidad es la clave de un buen gráfico 14

15 Gráfico de barra Porcentajes

16 Gráfico de pastel

17 Polígono de frecuencias