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PROFESORES EST.( Mgs) RECCHIONI Liliana Laura EST. PIERFEDERICI Mauricio UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA RIOJA ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA CARRERAS: CARRERAS:CONTADOR.

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Presentación del tema: "PROFESORES EST.( Mgs) RECCHIONI Liliana Laura EST. PIERFEDERICI Mauricio UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA RIOJA ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA CARRERAS: CARRERAS:CONTADOR."— Transcripción de la presentación:

1 PROFESORES EST.( Mgs) RECCHIONI Liliana Laura EST. PIERFEDERICI Mauricio UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA RIOJA ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA CARRERAS: CARRERAS:CONTADOR LIC. EN ADMINISTRACION LIC. EN ECONOMIA LIC. EN ECONOMIA CARRERAS: CARRERAS:CONTADOR LIC. EN ADMINISTRACION LIC. EN ECONOMIA LIC. EN ECONOMIA AÑO 2010

2 COMO DAR SENTIDO A LOS DATOS

3 La década de los ochenta fue testigo de la creciente toma de conciencia de que el pensamiento estadístico es una de las claves para la buena administración en el mundo de los negocios y las empresas en general.- Cuando un grupo de gerentes tiene que decidir como elaborar un nuevo producto, por ejemplo, alimento congelado, puede guiarse por sus propios gustos e intuición u obtener datos tomados de una encuesta acerca de la preferencia de los consumidores.- La ESTADISTICA, como campo de estudio, es el arte y la ciencia de dar sentido a los datos numéricos.- Por ahora quedémonos con esta definición luego veremos una más completa.-

4 Cuando los cigüeñales para automóviles que produce una fundidora se rechazan debido a problemas con la calidad, los directores de los departamentos de diseño, ingeniería, compra y producción pueden discutir entre si tratando de culparse los unos a los otros, o pueden obtener datos para determinar que es lo que ocasiona el problema.- Cuando los gerentes de personal desean consultar a un asesor de inversiones, lo pueden elegir siguiendo la moda o tomando en consideración los datos relativos a la trayectoria de los candidatos.- El pensamiento estadístico es indispensable para todo gerente empresarial, tanto al tratar con las operaciones cotidianas como al buscar oportunidades para mejorar.- Obtener, utilizar, analizar datos en forma inteligente resuelve muchos problemas.- Esto es lo que veremos en esta cátedra.-

5 Podemos sintetizar esto en cuatro razones fundamentales: 1. 1.Para saber como presentar y describir la información en forma adecuada Para saber como obtener conclusiones sobre poblaciones grandes basándose solamente en la información obtenida de la muestra Para saber como mejorar los procesos, cualquiera sean estos Para saber como obtener pronósticos confiables.- El problema que enfrentan los profesionales hoy en día, no es la escasez de información, sino como utilizar la información disponible para tomar las decisiones más adecuadas.-

6 ESTOS CUATROS PUNTOS DAN ORIGEN AL MAPA CONCEPTUAL DE LA ASIGNATURA ESTOS CUATROS PUNTOS DAN ORIGEN AL MAPA CONCEPTUAL DE LA ASIGNATURA

7 Presentar y describir información Obtener conclusiones acerca de la población, basándose en las observaciones de la muestra Como mejorar los procesos Obtener pronósticos confiables sobre variables de interés Definiciones Básicas.- Recolección de Información Presentación de Tablas y Gráficos Medidas Descriptivas Probabilidad Básica Distribuciones Muestrales Pruebas de Hipótesis Aplicaciones estadísticas en la administración de la calidad y productividad.- Modelo de Regresión Lineal Simple y Correlación Modelos de Regresión Múltiple Análisis de Series de Tiempos Estimaciones Distribuciones de probabilidad

8 PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

9 1.- OBJETIVOS: Comprender los fundamentos de la Estadística y aplicar eficazmente sus procedimientos.- Comprender los fundamentos de la Estadística y aplicar eficazmente sus procedimientos.- Analizar la información relacionada con una variable aleatoria:Analizar la información relacionada con una variable aleatoria:. Describir adecuadamente los datos.-. Describir adecuadamente los datos.-. Elegir y aplicar los modelos de probabilidad. Elegir y aplicar los modelos de probabilidad más adecuados.- más adecuados.-. Aproximar las propiedades de una población,. Aproximar las propiedades de una población, estimar errores y verificar las suposiciones estimar errores y verificar las suposiciones realizadas.- realizadas.-

10 Analizar y representar posibles relaciones entre dos o más variables.- Analizar y representar posibles relaciones entre dos o más variables.- Aplicar los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas propios de la Administración, Contaduría, y de la Economía.- Aplicar los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas propios de la Administración, Contaduría, y de la Economía.- Trabajar en grupos pequeños, intercambiando conocimiento, resolviendo problemas y elaborando conclusiones prácticas.- Trabajar en grupos pequeños, intercambiando conocimiento, resolviendo problemas y elaborando conclusiones prácticas.- Utilizar la computadora como herramienta en la aplicación de los procedimientos estadísticos.- Utilizar la computadora como herramienta en la aplicación de los procedimientos estadísticos.- Valorar la importancia de la Estadística como herramienta de decisión bajo condición de incertidumbre.-Valorar la importancia de la Estadística como herramienta de decisión bajo condición de incertidumbre.-

11 Unidad Nº 1 : ESTADISTICA DESCRIPTIVA Contenidos: Definición de Estadística.- El papel de la estadística en la Administración y en la Ciencia Ramas de la estadística.- Población y muestra.- Variables. Tipos de variables.- Definición y Ejemplo Recopilación de datos.- La s computadoras y la estadística Presentación de datos categóricos en tablas y gráficos.- Tabla resumen y tablas de contingencia.- Análisis.- Gráficos estadísticos.- Tipos.- Uso de programa de computación Presentación de datos numéricos en tablas y gráficos.- Distribución de frecuencia.- Gráficos.- Análisis Diagrama de puntos y diagrama de tallo y hojas.- Comentarios Medidas descriptivas de una serie de datos Medidas de tendencia central: media, mediana y moda Medidas de dispersión: Rango.- Rango intercuartilico.- Variancia y Desviación estándar.- Coeficiente de variación Otras medidas: cuartiles y percentiles.- Rango de un percentil.- Coeficiente de asimetría Análisis de cinco datos.- Diagrama de caja.- Comentarios.- Análisis.- Valores atípicos Los métodos estadísticos descriptivos y la mejora de calidad.- Prácticos involucrados: Practico N° 1.- Actividad N°1

12 Unidad Nº 2 : ELEMENTOS DE PROBABILIDAD Contenidos: La teoría de conjuntos en la probabilidad.- Técnicas de conteo Espacio muestral y eventos Experimentos aleatorios Eventos Interpretación de la probabilidad.- Enfoques Axiomas Regla de la adicción Probabilidades condicionales Regla de la multiplicación Independencia Regla de la probabilidad total.- Usos Teorema de Bayes.- Su uso.- Comentarios.- Prácticos Involucrados: Practico N° 2.- Actividad N° 2.-

13 Unidad Nº 3: VARIABLE ALEATORIA DISCRETA Y DISTRIBUCIONES Contenidos: 3..- Variable aleatoria discreta Distribución y función de probabilidad Función de distribución acumulada Valor esperado, Variancia y Desviación estándar Distribución binomial.- Función de probabilidad.- Media, Variancia.- Formas. Aplicación Distribución hipergeométrica.- Función de probabilidad.- Supuestos.-Aplicación Distribución de Poisson.- Función.- Parámetros.- Formas.- Aplicación Comentarios sobre otras distribuciones.- Usos Cálculo de las distribuciones con Excel,Infostat y Minitab.- Práctico Involucrados: Práctico N° 3 Actividad N° 3.-

14 Unidad Nº 4 : VARIABLE ALEATORIA CONTINUA Y DISTRIBUCIONES Contenidos: 4.- Variable aleatoria continua Distribución de probabilidad y Funciones de densidad de probabilidad Valor esperado, Variancia y Desviación Estándar Distribución Normal.- Características Distribución Normal Estandarizada.- Uso de tabla.- Cálculo de probabilidades Aproximación binomial a la normal.- Aplicación Distribución Exponencial.- Aplicaciones Otras distribuciones de probabilidad.- Comentarios Cálculo de las distribuciones con Excel e Infostat.- Prácticos Involucrados: Práctico N° 4 Actividad N° 4

15 Unidad Nº 5 : DISTRIBUCIONES MUESTRALES Contenidos: 5.- La Inferencia Estadística Muestreo aleatorio y otros Distribución de la media de las medias muestrales La variancia y el error estándar de las medias muestrales El impacto del tamaño de la muestra en el error estándar El Teorema Central del Límite.- Aplicaciones Distribución muestral t de Student.- Aplicación Distribución muestral Chi cuadrado.- Aplicaciones Comentarios sobre la distribución F Distribución muestral de la variancia Distribución muestral de la proporción Distribución muestral de la diferencia de dos medias Distribución muestral de la diferencia de proporciones.- Prácticos Involucrados: Práctico N° 5 Actividad N° 5

16 Unidad Nº 6 : METODOS DE ESTIMACION Contenidos: Estimación puntual Propiedad de los estimadores Intervalos de Confianza.- Fundamentos Intervalos de Confianza para la media, variancia conocida Intervalo de confianza para la diferencia de media, variancia conocida Intervalo de confianza para la media de una distribución normal, variancia desconocida Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos distribuciones normales.- Variancia desconocida Intervalos de confianza para la diferencia de medias, observaciones pareadas Intervalos de confianza para la variancia de una distribución normal Intervalos de confianza para la proporción Intervalos de confianza para la diferencia de dos proporciones Determinación de tamaño de muestra para media y proporción Intervalos de tolerancia.- Uso y aplicaciones.- Prácticos Involucrados: Practico N° 6 Actividad N° 6

17 Unidad Nº 7 : PRUEBAS DE HIPOTESIS ESTADISTICAS Contenidos: 7.1. El concepto de prueba de hipótesis Valores críticos de Z y zonas de rechazo El nivel de significancia y la probabilidad del error Prueba de dos colas para la media Prueba de una cola para la media Valor p.- Uso e interpretación Valor p para una prueba de dos colas Prueba para la media, muestra pequeñas Prueba para la proporción Prueba de hipótesis para dos media con muestras independientes Prueba con muestras grandes Prueba con muestras pequeñas Prueba para la diferencia entre proporciones Pruebas de bondad del ajuste.- La distribución chi cuadrada Pruebas con tablas de contingencia.- Prácticos Involucrados: Práctico N° 7 Actividad N° 7

18 Unidad Nº 8 : ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION LINEAL0 Contenidos Introducción Determinación del modelo de regresión lineal simple Método de mínimos cuadrado ordinario.- La recta de mejor ajuste Supuestos del modelo de regresión lineal simple Medidas de la bondad de ajustamiento.- Coeficiente de determinación y error estándar de la estimación Limitaciones del análisis de regresión El análisis de correlación Prueba para los parámetros poblacionales Prueba para β Prueba para el coeficiente de correlación poblacional ρ Intervalos de confianza en los estudios de regresión La media Y condicionada a un valor de X El intervalo de predicción para un valor único de Y Factores que influyen en el ancho del intervalo.- Prácticos Involucrados: Práctico N° 8 Actividad N° 8

19 Unidad Nº : SERIES DE TIEMPO Contenidos Introducción Componentes de una serie de tiempo Promedio móvil Promedio móvil ponderado Tendencia lineal Método de los mínimos cuadrado Tendencias no lineales Variación estacional Determinación de un índice estacional Datos desestacionalizados Uso de los datos desestacionalizados para proyección El estadístico de Durban Watson Uso de los paquetes estadísticos de computación para series de tiempo.- Prácticos Involucrados: Práctico N° Actividad N° 9

20 METODOLOGIA DE TRABAJO

21 Howard Hugges, de la Universidad de Hardvard, opina que la escuela ideal es la que enseña a aprender Piaget dice que solo hay aprendizaje cuando el alumno percibe un problema para resolver, es decir, cuando reconoce el nuevo conocimiento como medio de respuesta a una pregunta.- Simón Rodríguez, maestro venezolano del siglo 18, dice que lo que no se hace sentir no se entiende y lo que no se entiende no interesa.- Perkins D. (1977) de la escuela de Hardvard, sostiene que el aprendizaje es una consecuencia del pensamiento.- Solo es posible retener, comprender y usar activamente el conocimiento mediante experiencia de aprendizaje en las que los alumnos reflexionan sobre lo que están aprendiendo y con lo que están aprendiendo.-

22 Teniendo en cuenta algunas de las reflexiones de estos señores, la cátedra de Estadística opina que hay mucho para hacer y mejorar la calidad de la enseñanza y por ello que la metodología de trabajo que se propone para abordar la cátedra en ese sentido, tiene como objetivo lograr un mayor protagonismo del alumno dentro del proceso de enseñanza aprendizaje.- Se contempla la Resolución de Problemas como eje de la modalidad, estimulando la exploración bibliográfica por parte del alumno, el trabajo en equipo y la discusión grupal de conclusiones.- Con este enfoque se pretende desarrollar la aptitud del estudiante para elaborar los conocimientos adquiridos y usarlos para resolver problemas, en lugar de manejar conceptos aislados tratando de recordarlos al momento de enfrentar problemas concretos.-

23 La metodología de trabajo propuesta contempla los siguientes pasos: Introducción de los temas en clase.- Introducción de los temas en clase.- Planteo de un problema concreto relacionado con cada una de las unidades temáticas.- Planteo de un problema concreto relacionado con cada una de las unidades temáticas.- Orientación de preguntas orientadoras y de ejercicios prácticos.- Orientación de preguntas orientadoras y de ejercicios prácticos.- Investigación bibliográfica sobre el tema a fin de adquirir los conocimientos necesarios para abordar la ejercitación y el problema planteado, tarea realizada fuera de los horarios de clase.- Investigación bibliográfica sobre el tema a fin de adquirir los conocimientos necesarios para abordar la ejercitación y el problema planteado, tarea realizada fuera de los horarios de clase.- Resolución del problema de equipo fuera de clase.- Resolución del problema de equipo fuera de clase.- Discusión grupal para presentar los resultados obtenidos y dar las conclusiones elaboradas.- Discusión grupal para presentar los resultados obtenidos y dar las conclusiones elaboradas.-

24 Puede observarse que la propuesta metodológica pone un fuerte acento en el compromiso del alumno hacia el estudio independiente y se orienta hacia la aplicación concreta de conocimientos para resolver un problema.- En el último paso se pretende que el alumno incorpore el pensamiento estadístico para la resolución de problemas que se le pueda presentar en su actividad profesional.-

25 MATERIAL NECESARIO: Además de los apuntes de clase (diapositivas), fotocopias que indicará el docente, el alumno contará con una guía de trabajos prácticos que le facilitara el docente de Práctica, etc.- BIBLIOGRAFIA

26 BIBLIOGRAFIA ESTADISTICA PARA ADMINISTRACIÓN.- Mark Berenson, Davis M. Levine, Timothy Krehbiel.- Editorial Prentice Hall ESTADISTICA APLICADA A LA ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA.- David K. Hildebrand y R Lyman Ott.- Editorial Addison Wesley Logman.- 3.-ESTADISTICA PARA ADMINISTRACION Y ECONOMIA.- Anderson; Sweeney; Williams.- Editorial Thomson ESTADISTICA Mario F. Troila Editorial Pearson.- Addison Wesley.-

27 5.- PROBABILIDAD Y ESTADISTICA, aplicaciones y métodos.- George C. Canavos Editorial Mc Graw Hill ESTADISTICA aplicada a la administración y a la economía.- Leonard Kazmier y Alfredo Diaz Mata.- Editorial Mc Graw Hill 7.- ESTADISTICA PARA ADMINISTRACION Y ECONOMIA.- Mason, Lind y Marchal Editorial Alfaomega ESTADISTICA PARA ADMINISTRADORES Levin y Rubin Editorial Prentice Hall.-

28 9.- ESTADISTICA PARA LAS CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Lincoln L. Chao Editorial Mac Graw Hill 10.- INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD Y ESTADISTICA William Mendenhall, Robert y Bárbara Beaver.- Editorial Thomson ESTADISTICA APLICADA PARA ADMINISTRACIÓN.- Rosalinda Flores García y Héctor Lozano de los Santos.- Editorial Iberoamericana 12.- ESTADISTICA PARA NEGOCIOS.- John E. Hanke y Arthur G. Reitsch.- Editorial Mac Graw Hill.-

29 GRUPOS DE TRABAJO

30 Como ya hemos mencionado, el trabajo en equipo es el ingrediente fundamental dentro de la modalidad propuesta y tiene como finalidad estimular la discusión y el intercambio de opiniones entre los integrantes del grupo y entre los grupos más tarde, de esta manera se enriquece el proceso de aprendizaje de la asignatura.- Los grupos no deben superar los cuatro integrantes, a fin de garantizar la participación de todos y no complicar su operatividad.- Cada grupo acordara su forma de trabajo y deberá confeccionar una carpeta donde archivará los ejercicios propuestos resueltos, los trabajos especiales y cualquier otra consigna que se establezca en la cátedra.-

31 ROL DEL DOCENTE: Dentro de la metodología propuesta el docente no es el protagonista excluyente de la clase, ni tampoco el que sabe más y se lo cuenta a los demás.- Es el que orienta, apoya el estudio independiente del alumno, estimula su curiosidad y promueve las actividades necesarias para facilitar la incorporación de los conocimientos.- Su función es introducir los temas a tratar a los alumnos,apoyar el trabajo en equipo y realizar una síntesis al final de cada unidad temática, tratando de transferir toda su experiencia y conocimientos prácticos sobre el tema considerado, para que el estudiante sea capaz de valorar su importancia y sus posibilidades de aplicación.-

32 EVALUACION DE LA ASIGNATURA: Con el fin de valorar el grado de cumplimiento de los objetivos propuestos, están previstas una serie de instancias de evaluación más o menos formales: 1. Presentación de los trabajos grupales en forma oral y escrita.- 2. Participación del alumno en clase.- 3. Examenes parciales.-

33 EVALUACION DE LOS TRABAJOS GRUPALES

34 Los trabajos grupales deben ser presentados en forma impresa, un ejemplar por cada equipo de trabajo.- A su vez, estos trabajos deben ser presentados en forma oral durante un plenario realizado en clase, en forma alternativa por los diferentes grupos de trabajo.- La forma de exposición será acordada por el grupo, pero el docente podrá solicitar información adicional a cualquiera de sus integrantes para corroborar sus conocimientos.- La evaluación que haga el docente de estas exposiciones y de las presentaciones impresas serán considerados al momento de elaborar la calificación final de la asignatura.-

35 Criterios de evaluación de los trabajos grupales La correcta aplicación de los métodos a las situaciones planteadas Adecuado enunciado de las respuestas con estilo coherente y organizado Coherencia en la selección de los conceptos teóricos para fundamentar las respuestas Esfuerzo evidenciado en la investigación de los métodos Presentación formal del trabajo.-

36 EVALUACIONES PARCIALES Son instrumentos escritos individuales, teórico práctico y de tipo semiestructurado, a través de los cuales se busca evaluar no solo la incorporación de los conceptos más relevantes de la materia, sino también evaluar la capacidad del alumno para abordar un problema concreto, definir sus alcances, elegir las herramientas apropiadas para su resolución, aplicarlas e interpretar los resultados obtenidos, generando información de utilidad e importancia en términos del problema considerado.-

37 CONDICIONES PARA REGULARIZAR LA ASIGNATURA Las exigencias son las formales fijadas por ordenanzas de la UNLAR.- Asistencia del 80 % a las clase como mínimo.- Asistencia del 80 % a las clase como mínimo.- Presencia y participación en las actividades plenarias de los trabajos grupales.- Presencia y participación en las actividades plenarias de los trabajos grupales.- Aprobación de tres evaluaciones: Aprobación de tres evaluaciones:. Dos parciales individuales que se aprueban con un mínimo de 70 puntos ( de 0 a 100), de los cuales se puede recuperar solamente uno, por aplazo o inasistencia.-. Dos parciales individuales que se aprueban con un mínimo de 70 puntos ( de 0 a 100), de los cuales se puede recuperar solamente uno, por aplazo o inasistencia.-. La nota de la tercera evaluación surge como promedio de la presentación de las actividades grupales, calificación entre 0 a 10, siendo necesario un mínimo de 7 para aprobar.-. La nota de la tercera evaluación surge como promedio de la presentación de las actividades grupales, calificación entre 0 a 10, siendo necesario un mínimo de 7 para aprobar.- La calificación final se obtiene sumando las tres acciones antes descripta, necesitando un mínimo de 4 para quedar regular.- La calificación final se obtiene sumando las tres acciones antes descripta, necesitando un mínimo de 4 para quedar regular.-

38 ORIENTACION PARA EL ESTUDIO PARA EL ESTUDIO

39 Muchos alumnos se preguntaran porque en la currícula de su carrera se encuentra la asignatura ESTADÍSTICA y al respecto podemos mencionar tres puntos que a nuestro criterio son importantes.-

40 1.- Entender la estadística es crucial para poder leer publicaciones científicas y del ámbito de los negocios.- Todos los estudios científicos que lleguen a sus manos, la mayoría hace hincapié en el uso de las estadísticas.- Entonces si el alumno no entiende o no conoce la lógica básica de la estadística, nunca podrá entender ni leer estos trabajos más que superficialmente en cuanto a sus resultados.-

41 2.- Comprender la estadística es crucial para poder realizar investigaciones científicas.- Cuando usted ya como profesional decida realizar estudios de postgrado, sea en el ámbito de la Administración, Comercio, Economía, etc, o de asesoramiento, se dará cuenta que aprender a realizar investigación es uno de los puntos centrales del postgrado y realizar investigaciones científicas casi siempre incluye el empleo de estadística.- Con esta cátedra se trata de proporcionar al alumno una base sólida de parte de los conocimientos estadísticos necesarios para realizar investigaciones y más aún, dominando la lógica básica y el razonamiento estadístico estará preparado para realizar cursos avanzados que se concentran en las partes más concretas de la investigación científicas.-

42 3.- Comprender la estadística desarrolla el pensamiento analítico y crítico del alumno.- El hecho de haber decidido estudiar Contador, Administración y afines del área de las Ciencias Sociales, hace pensar que a usted le interesa todo lo relacionado con las empresas, el comercio y las finanzas, en particular hacer tomar decisiones acertadas, y en mejorar su entorno real.- De todas las materias que el alumno posiblemente estudie en la carrera, es probable que esta sea la que más lo ayude a aprender a pensar en forma precisa, a evaluar información y a aplicar el análisis lógico a alto nivel.-

43 Después de muchos años enseñando Estadística en estas carreras, podemos sugerir algunos consejos a los alumnos de esta cátedra, y ellos son:

44 a) Concentrarse en los conceptos.- Considere esta cátedra no como una de matemáticas sino como una de lógica.- Cuando se ponga a leer este apunte trate de concentrar su atención en captar los principios.- Al realizar los ejercicios piense en las razones por las que realiza cada paso, si intenta memorizar los mismos es casi seguro que va a tener malos resultados en el futuro y es difícil que le vaya bien en los exámenes.-

45 a)Asegúrese de comprender cada concepto antes de pasar al siguiente.- La estadística es acumulativa.- Cada nuevo concepto se construye sobre el anterior.- Cuando usted lea la unidad si no la a comprendido totalmente, deténgase, no siga porque lo que venga va ser menos entendible.- Si es necesario lea la unidad varias veces.- Avance ha medida que usted crea que tiene todos los conceptos comprendidos.-

46 a) No se retrasé.- Como ya se dijo la estadística es acumulativa, y si se retrasa en la lectura, como en fijar los concepto elementales, cuando asista a la próxima clase no va entender nada.-

47 a) Ayúdense entre ustedes.- No existe mejor forma de afianzar y profundizar los conocimientos de estadística que comentarlos con otra persona que tal vez entienda menos o más que usted.- Trate de estudiar en grupo y si es posible en el que haya alguien que tenga los conceptos en claro, de esa manera se beneficiará usted y todo el grupo.-

48 Esta cátedra no pretende ser una pérdida de tiempo, la utilidad de esta cátedra radica en la necesidad de comprender la estadística para leer los trabajos realizados por otros profesionales, también para realizar sus propias investigaciones y para pulir tanto su capacidad de razonamiento como su intuición.- Esta cátedra no pretende ser una pérdida de tiempo, la utilidad de esta cátedra radica en la necesidad de comprender la estadística para leer los trabajos realizados por otros profesionales, también para realizar sus propias investigaciones y para pulir tanto su capacidad de razonamiento como su intuición.- El Administrador, el Economista, como otro profesional del área de las Ciencias Sociales, utilizan métodos estadísticos para dar sentido a los números que reúnen al investigar.- El problema de cómo diseñar una investigación adecuada es todo un tema en si mismo, y que, ustedes verán en otra cátedra, por lo tanto nosotros veremos la aplicación de la Estadística a partir de que los datos ya fueron recolectados para la investigación o para la toma de decisiones.- RECUERDE QUE

49 EL PAPEL DE LA COMPUTADORA

50 El dar sentido a los datos se ha hecho mucho más fácil con el advenimiento de las computadoras.- Para realizar los cálculos que veremos en este curso, incluso los más tediosos, se han escrito programas de computadoras.- Algunos métodos estadísticos requieren tal volumen de cálculos que sería absolutamente imposibles realizarlos sin ellas.- Lo que es tal vez más importante, las computadoras pueden hacer gráficas de los datos con sencillez y claridad.- De esta manera, los gerentes, administradores y empresarios tienen abierta la oportunidad de explorar los datos en vez de apoyarse en fórmulas complicadas, y es posible comunicar los resultados con claridad y efectividad por medio de gráficas y diagramas.-

51 Todo método estadístico implica hipótesis, con un programa adecuado para la computadora es posible comprobar lo razonable que son tales hipótesis.- Las computadoras reducen el tedio en el análisis de los datos y permiten que éste sea más eficiente.- El hecho de que el análisis de datos se haga con una computadora no garantiza que este sea un buen análisis.- Los datos pueden ser malos (en el sentido de que las variables son irrelevantes), la recopilación de datos puede estar sesgada o pueden haberse violado las hipótesis.- La elección del método para analizar los datos puede no haber sido la adecuada.- Aunque los resultados se hayan calculado correctamente, su interpretación puede ser errónea.- Es un ser humano quién decide que datos utilizar, elegir los métodos de análisis, comprueba las hipótesis e interpreta los resultados razonablemente.-

52 Mientras la inteligencia artificial no haga avances considerables, la inteligencia humana seguirá siendo indispensable.- Hay literalmente cientos de paquetes de software estadístico para analizar los datos.- Algunos como SAS, Minitab, SPSS, fueron desarrollados originalmente para macrocomputadoras y posteriormente adaptados para las computadoras personales, hoy Infostat es también un paquete estadístico muy usado, etc.- Para utilizar un paquete estadístico, no es necesario saber programación, ni tampoco que aprenda todo de el, para empezar, solo necesita saber sobre los pasos que le permitan obtener los resultados particulares que usted necesita.- Típicamente usted necesitará dar entrada a los datos y luego ir seleccionando todo lo que desee calcular e interpretar la pantalla de su monitor.-

53 SE DESTACA QUE LOS CONTENIDOS DE LAS DIAPOSITIVAS SE HAN ELABORADO SOBRE LA BASE DE LA BIBLIOGRAFIA QUE SE MENCIONO OPORTUNAMENTE PARA LA CATEDRA.- SE INFORMA ESTO, YA QUE ALGUNAS PARTES DE ELLAS PUEDEN SER COPIAS TEXTUALES DE LAS BIBLIOGRAFIAS MENCIONADA, OTRAS DE ELABORACION PROPIA, TRABAJADAS EN DIAPOSITIVAS PARA UNA MEJOR PRESENTACION DE LA CATEDRA Y DESARROLLO DE LAS UNIDADES TEMATICAS.- EST. PIERFEDERICI, MAURICIO EST. PIERFEDERICI, MAURICIO


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