Fundamentos de estadística básica: Introducción.

Presentación del tema: "Fundamentos de estadística básica: Introducción."— Transcripción de la presentación:

1 Fundamentos de estadística básica: Introducción.
La estadística no es más que metodologías que ayudan para la toma de decisiones o para intentar modelar ó predir cosas

2 Temas Importancia de la estadistica en los problemas de veterinaria y zootecnia. Relación entre la esdística y la medicina veterinaria y la zootecnia. Naturales aleatoria y determinística de los fenomenos biológicos. Tipos básicos de estudio en investigación

3 Estadística Es mucho más que números y graficas bonitas.
Es una ciencia con tanta antigüedad como la escritura y por si misma auxliar de todas las demás ciencias. La ausencia de esta lleva al caos por la ausencia de información “digerida” para tomar decisiones. La estadística trata de recopilar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos numéricos con el fin de realizar una toma de decisiones más efectiva ó hacer una previsión para el futuro.

4 Importancia global Se aplican de manera amplia en Mercadotecnia, contabilidad, control de calidad, estudio de consumidores, análisis de resultados en deporte, administradores de instituciones, en la educación, los organismoa políticos y por otras personas que intervienen en la toma de decisiones

5 Programas y redes neuronales
Algoritmos que se autoalimentan (BIG DATA) Motores de búsqueda Redes sociales: consumidores y mercadeo Reconocimiento facial

6 División de la estadística
Estadística descriptiva: Consiste en la presentación de datos en forma resumida (Tablas y gráficos) con la intención de describir pero sin querer inferir nada de ellos. Estadística inferencial: Se deriva de muestras de observaciones y su análisis requiere de generalizaciones que van más alla de los datos Video introducción

7 Errores estadísticos comunes
En la recopilación y digitación de los datos Sin embargo hay errores más profundos que pueden ser identificables: Sesgo: Es importante ser completamente objetivo y no tener ideas preconcebidas antés de empezar a estudiar un problema (Sesgo hacia la propia hipotesis). Datos comparables Proyección descuidada de tendencias: proyección simplista de tendencias sin el análisis profundo. Muestreo incorrecto: si la muestra es correctamente tomada deberá tener las mismas propiedades que la población, de lo contrario los resultados no indican nada.

8 ¿Por que es importante la esdística?

9 Principales funciones de la estadística
Resumir información (Mediante estadística descriptiva). Ayudar a tomar decisiones (mediante pruebas de hipotesis). Diseño e interpretación de resultados de experimentos (Diseño de experimentos y Modelación). Inferencia estadística Distribuciones: Binomial Normal Poison etc Prueba de hipotesis: Ho:Ux<0 Media, Sd, Cv, etc

10 Importancia de la esdística en la veterinaria y Zootecnia
Es una herramienta fundamental en la investigación de los fenomenos biológicos. Todas las decisiones son tomadas con base a alguna información estadistica. El cerebro funciona con prejuicios (experiencia), similar a la esdística, sólo que se pierde información a largo plazo. Ayuda en la toma de decisiones en todos los campos incluida la vida cotidiana. Sirve para sustentar las decisiones tomadas, permitiendo un apoyo adicional que evita futuros cuestionamientos por la decisión tomada.

11

12

13 Ejemplo La introducción de instalaciones de concreto para granjas porcinas hace algunas decadas, fueron promocionadas como un grana avance tecnológico que permitía mayor eficiencia en el control sanitario. Sin embargo, los resultados mostraban un aumento en la mortalidad antes de la semana diez. Los patologos dijeron que era un problema de hierro y se trataron los animales con hierro (anemia por privación). Pero después de esto se observó un aumento de enfermedades por bacterias oportunistas. Sin embargo, los animaless libres ó con acceso a tierra no tenían problemas, por lo que se pensó poner un poco de tierra en las instalaciones para ver si los lechones lo buscaban. Este ejemplo ilustra la metodología científica como un fenómeno puede ser estudiado, con la intervención estadística en todo el proceso.

14 Hipotesis Los niveles metabolicos de hierro fueron controlados por los propios cerdos cuando tenían acceso a la tierra. Además, el exceso de hierro circundante, provocado por la dosis suministrada, aumenta la frecuencia de las enfermedades bacterianas Para esto es necesario probar las diferencias en el hierro disponible usando los dos ambientes bajo las mismas condiciones en los demás factores y luego comparar. Sin embargo, la diferencia debe ser estadíticamente significativa

15 ¿Estadísticamente significativo?
Ejemplo

16 La estadística en las ciencias animales (Ejemplos)
Comprobar el efecto de adicionar una materia prima a un alimento (comparar) e identificar alimentos alternativos. Comprobar la eficiencia de un probiótico con el fin de incluir antibióticos en la alimentación animal. Encontrar diferencias entre la eficiencia productiva de diferentes cruces de ganado lechero. Determinar el efecto de un gen sobre una característica genotipica especifica. Comprobar el efecto de la vacunación en un población especifica. Determinar heredabilidades de carácterísticas especificas

17 En las ciencias La estadística ayuda al investigador en varias etapas del diseño, desde el plan para la recolección de datos, pasando por el resumen de los datos recolectados, el análisis de resultados, la inferencia y la evaluación de la incertidumbre de la inferencia. Es importante manejar las diferentes herramientas informaticas que facilitan el procedimiento de datos

18 Importancia de la estadística en veterinaria y zootecnia
En genética? En mercadeo? En gerencia o Administración? (informes) Para la toma de decisiones? El Medicina? En investigación? En reproducción? Planeación ó proyección? En nutrición? etc

19 Estadística

20 Estadística

21 Naturaleza aleatoria y deterministica de los procesos biológicos

22 Estadística-variable
Carácterísticas de las unidades muestrales, que varía o cambia de una unidad a otra. Si todas las unidades muestrales son homogéneas para una carácterística especifica, entonces hablamos de una constante y no una variable. Ejemplos: espesor de la grasa dorsal, área del ojo del lomo, % de grasa de la leche, etc ¿Y cual sería una constante? Los parámetros

23 Principios básicos de la experimentación
Algunos principios se deben cumplir para garantizar estimaciones correctas: Repetición de unidades experimentales. N, y R dependen de la varios factores (ética, economia, etc). Distribución aleatoria de las unidades experimentales (Casualización). Uniformidad de los animales experimentales (Edad, peso, raza, sexo, etc) Uniformidad en la aplicación de los tratamientos Uniformidad del medio

24 Fenomeno aleatorio o determinista
Suceso o fenomeno aleatorio: son fenomenos que pueden dar varios resultados, es decir que no son previsibles aunque se realice bajo las mismas condiciones (Obedecen al azar). Ejemplo: cartas que le tocarán a un jugador de poker, producción de leche diaria, etc Suceso o fenomeno determinista: Son fenómenos o sucesos que podemos saber lo que va a suceder cuando las condiciones iniciales son conocidas, el sistema esta en uno de los estados de un subconjunto (no azar). Ejemplo: El número de días que faltan para la luna llena, si llueve y salgo me mojo, el sexo de un perro.

25 Definiciones Experimento: Es observar el resultado de un fenomeno bien definido (Aleatorio o determinista). Se puede repetir cuantas veces se quiera. Cuando se repite un número suficiente de veces un experimento aleatorio, es posible predecir un número aproximado de ocurrencias del resultado. Es posible obtener una frecuencia relativa de acuerdo al número de ocurrencias de un resultado sobre el número de repeticiones del experimento, cuando se aproxima a un valor estable la llamamos probabilidad del resultado.

26 definiciones: Espacio muestral (Ω): es el conjunto de todos los resultados posibles de un proceso experimental. Ejemplo: Una semilla puede estar sana (+) ó enferma (-), si miramos 3 semillas, el espacio muestral será: Ω = {+++, ++-, +--, --+, +-+, -+-, -++, ---} El punto muestral (ω): es cada uno de los elemntos del espacio muestra. Ejemplo: +++ Unidad experimental: Es la unidad base del material experimental sobre el que se aplicara un tratamiento. Ejemplo: La semilla, una vaca, una parela, etc.

27 Carácterísticas: poblacion
Ejemplo de población: Todos los individuos de una raza, una raza en una región, una especie, los animales de una zona, de un país, etc

28 Población Población: Conjunto de individuos o elementos que tienen una ó más características comunes (caraterísticas físicas, espaciales o temporales). Muestra: Es cualquier subconjunto de una población Parámetros: constante que caracterizan una población finita (letras griegas). Estadísticos: son medidas de resumen que se usan como estimadores de los parámetros (letras latinas)

29 Uso de muestras Las muestras pretenden sacar conclusiones generales para toda la población, por lo que debe ser representativa. La población está caracterizada por parámetros y por distribuciones de probabilidad (Normal). Generalmente queremos conocer los parámetros (Medias, varianzas, correlaciones, regresiones, etc). Normalmente no se trabaja con toda la población, por lo que se debe hacer un muestreo que debe ser aleatorio y representativo. A partir de una muestra de tamaño N se calculan los estadísticos (promedio, desviación estandar, coeficiente de correlación, regresión, etc), que son las estimaciones de los parámetros de la población. A partir de estos se realizan pruebas de hipotesis (Ejemplo: diferencia entre medias) La etapa final es la inferencia estadística, o sea, extrapolar los resultados a la población base (Importante en mejorameinto genético, Heredabilidad para toda la población).

30 Distribución de los datos
Por ejemplo: mirar las tallas en el grupo para ver como se comportan, Sin embargo a mayor N, mayor tendencia a la normalidad.

31 Etapas de la investigación estadística

32 Gracias