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© 2001 Alfaomega Grupo Editor 1-1 Capítulo uno ¿Qué es la estadística? OBJETIVOS Al terminar este capítulo podrá: UNO Saber qué significa estadística.

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1 © 2001 Alfaomega Grupo Editor 1-1 Capítulo uno ¿Qué es la estadística? OBJETIVOS Al terminar este capítulo podrá: UNO Saber qué significa estadística. DOS Explicar qué es estadística descriptiva y estadística inferencial. TRES Diferenciar entre una variable cualiativa y una variable cuantitativa. CUATRO Distinguir entre una variable discreta y una variable continua. CINCO Diferenciar entre niveles de medición nominal, ordinal, por intervalo y de razón. SEIS Definir los términos mutuamente excluyentes y exhaustivos. © 2001 Alfaomega Grupo Editor

2 ¿Qué significa estadística? Estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos con el propósito de ayudar a una toma de decisiones más efectiva. 1-2

3 © 2001 Alfaomega Grupo Editor ¿Quién usa estdística? Las técnicas estadísticas se usan ampliamente por personas en áreas de comercialización, contabilidad, control de calidad, consumidores, deportes, administración de hospitales, educación, política, medicina, etcétera

4 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Tipos de estadísticas Estadística descriptiva: métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. EJEMPLO 1: un sondeo de opinión encontró que 49% de las personas en una encuesta sabían el nombre del primr libro en la Biblia. La estadística 49 describe el número de cada 100 personas que saben la respuesta. EXAMPLE 2: según el Consumer Reports, los dueños de lavadoras de ropa Whirlpool reportaron 9 problemas por cada 100 máquinas durante La estadística 9 describe el número de problemas por cada 100 máquinas. 1-4

5 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Tipos de estadísticas Estadística inferencial: una decisión, estimación, predicción o generalización sobre una población, con base en una muestra. Una población es un conjunto de todos los posibles individuos, objetos o medidas de interés. Una muestra es una porción, o parte, de la población de interés. 1-5

6 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Tipos de estadísticas (ejemplos de inferencia estadística) EJEMPLO 1: las cadenas de TV monitorean la popularidad de sus programas contratando a Nielsen y otras organizaciones para muestrear las preferencias de televidentes. EJEMPLO 2: el departmento de contabilidad de una empresa elegirá una muestra de facturas para verificar la exactitud de todas las facturas de la compañía. EJEMPLO 3: los catadores de vino prueban unas cuantas gotas para tomar la decisión de liberar todo el vino para la venta. 1-6

7 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Tipos de variables Variable cualitativa o de atributos: la característica o variable que se estudia no es numérica. EJEMPLOS: sexo, afiliación religiosa, tipo de automóvil que se posee, lugar de nacimiento, color de los ojos. 1-7

8 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Tipos de variables Variable cuantitativa: la variable se puede registrar numéricamente. EJEMPLO: saldo en una cuenta de cheques, minutos que faltan para que termine la clase, número de niños en una familia. 1-8

9 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Tipos de variables Las variables cuantitativas se pueden clasificar como discretas o continuas. Variables discretas: sólo pueden adquirir ciertos valores y casi siempre hay brechas entre esos valores. EJEMPLO: el número de habitaciones en una casa (1,2,3,..., etc.). 1-9

10 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Tipos de variables Las variables cuantitativas se pueden clasificar como discretas o continuas. Variables continuas: pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo específico. EJEMPLO: el tiempo que toma volar de Toledo a Nueva York. 1-10

11 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Resumen de tipos de variables 1-11

12 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Fuentes de datos estadísticos Los problemas de investigación suelen requerir datos publicados. Se pueden encontrar estadísticas relacionadas en artículos publicados, revistas y periódicos. No todos los temas disponen de datos publicados. En esos casos, la información deberá recolectarse y analizarse. Una manera de recolectar datos es mediante encuestas. 1-12

13 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Niveles de medición Nivel nominal: los datos sólo se puede clasificar en categorías, no se pueden ordenar. ELEMPLOS: color de los ojos, sexo, afiliación religiosa. 1-13

14 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Niveles de medición Mutuamente excluyente: un indivduo, objeto o artículo, al ser incluido en una categoría, debe excluirse de las demás. EJEMPLO: color de los ojos. Exhaustivo: cada persona, objecto o artículo debe clasificarse en al menos una categoría. ELEMPLO: afiliación religiosa. 1-14

15 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Niveles de medición Nivel ordinal: involucra datos que se pueden ordenar, pero no es posible determinar las diferencias entre los valores de los datos o no tienen significado. EJEMPLO: en una prueba de sabor de 4 refrescos de cola, el C se clasificó como número 1, el B como número 2, el A como 3 y el D como número

16 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Niveles de medición Nivel de intervalo: similar al nivel ordinal, con la propiedad adicional de que se pueden determinar cantidades significativas de las diferencias entre los valores. No existe un punto cero natural. EJEMPLO: temperatura en la escala de grados Fahrenheit. 1-16

17 © 2001 Alfaomega Grupo Editor Niveles de medición Nivel de razón: el nivel de intervalo con un punto cero inicial inherente. Las diferencias y razones son significativas para este nivel de medición. EJEMPLOS: dinero, altura de los jugadores de basquetbol de la NBA. 1-17


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