ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA   Definición: Diremos que la ESTADÍSTICA es una ciencia relacionada con el METODO CIENTIFICO en la colección y análisis de datos, muchas veces con el objeto de deducir o inferir conclusiones y tomar decisiones ante condiciones de incertidumbre. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA INFERENCIA ESTADÍSTICA  

Estadística Descriptiva: Se ocupa de la organización y presentación de los datos en forma convenientemente útil y de fácil comunicación además de hacer mediciones con esta información. Inferencia Estadística: Se orienta a lograr generalizaciones, es decir, a partir de los datos de la muestra obtener información sobre una población.

POBLACION O UNIVERSO Es el conjunto de todos los individuos u objetos que poseen alguna característica común observable. MUESTRA Es un subconjunto de la población. VARIABLE ESTADISTICA Es la característica o atributo a observar. DATO Es el conjunto de valores asignados a la variable.

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES   Los datos que deben manejarse en una investigación científica para describir los objetos de interés son, en general de naturaleza diversa. La consideración de estas diferencias es esencial para decidir el método de análisis estadístico adecuado. Los datos son valores o categorías especificas de las variables inherentes al problema. Se presentarán dos criterios diferentes (no excluyentes y complementarios) para clasificar variables.

Según nivel de Medición Variable Nominal Esta es una variable cualitativa y sólo permite distinguir entre clases. Ejemplo: Nacionalidad, Estado Civil, color de pelo, marca de las calculadoras, etc.

Variable Cuantitativa: Variable Ordinal: Esta es también una variable cualitativa, pero además existe una relación de orden en el recorrido de la variable. Ejemplo: Nivel Socioeconómico, Grado en la Fuerzas Armadas y de Orden, etc. Variable Cuantitativa: Esta es una variable propiamente cuantitativa. TIENE SENTIDO Y ES POSIBLE efectuar operaciones aritméticas con el recorrido de estas variables Ejemplo: Número de hijos, número de artefactos eléctricos que existen en el hogar, temperatura corporal, altura de los árboles, precio de las calculadoras, etc.

Según Tamaño de Recorrido: Variable Discreta: La variable tiene recorrido finito o a lo más numerable. Ejemplos: Número de hijos, número de artefactos eléctricos que existen en el hogar, estado civil, nivel socioeconómico, sexo, etc.  

Variable Continua: La variable tiene un recorrido infinito no numerable. Si una variable es continua, entre dos valores potencialmente observables siempre existe otro valor potencialmente observable. Ejemplos: Temperatura corporal, altura de los árboles, precio de las calculadoras, etc.

V. Nominal S.N.M. V. Ordinal Clasificación V. Cuantitativa de Variables S.T.R. V. Discreta V.Continua  

TABLAS DE FRECUENCIAS

¿Para qué se construyen las tablas de frecuencias ? ORDENAR AGRUPAR RESUMIR información

Recorrido de la variable Frecuencias Observadas TOTAL n El formato general de una tabla estadística , llamada también TABLA DE FRECUENCIAS O TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS es la siguiente: Nombre de la variable Frecuencia Categorías o Recorrido de la variable Frecuencias Observadas TOTAL n

En la siguiente tabla se presenta el motivo de la consulta en una consulta veterinaria, durante una semana. Motivo Consulta Número de pacientes Bronquitis 19 Otitis 13 Heridas 7 Fracturas 18 Vacunas 20

TIPOS DE FRECUENCIAS a) Frecuencia o Frecuencia Absoluta Es el número de veces que se presenta un valor o categoría de una variable. Se representa por fi.  b) Frecuencia Relativa La frecuencia relativa se puede expresar en términos de porcentaje o de proporción y se representa por pi . En general, es más claro e informativo indicar que proporción del total de los datos representa cada frecuencia fi . Así, si hay n datos en total, una frecuencia fi representa una proporción pi = fi/n del total.

c) Frecuencia Absoluta Acumulada Se representa por Fi. donde F 1 = f1 F2 = f1 + f2 F3 = f1 + f2 + f3 . Fk = f1 +f2 + f3 + … + fk = n

d) Frecuencia Relativa Acumulada Se representa por Pi Donde: P1 = p1 P2 = p1 + p2 P3 = p1 + p2 + p3 . Pk = p1 +p2 + p3 + … + pk = 1 ó 100%

EJEMPLO En una clase de 30 alumnos se ha preguntado el número de hermanos que tienen, el resultado ha sido el siguiente: 1 1 0 1 2 1 5 3 6 2 0 3 0 1 1 2 3 4 4 2 1 1 1 2 0 3 1 1

Si presentamos esta información en una tabla de frecuencias , queda como sigue: N ° de hermanos Frecuencia 1 2 3 4 5 6 12 Total 30

Observación: SI UNA VARIABLE ES NOMINAL NO TIENE SENTIDO CALCULAR LAS FRECUENCIAS ACUMULADAS.

Nivel de Colesterol (mg/100 ml) Nivel de colesterol en la sangre de una muestra de hombres estadounidenses que tienen entre 25 y 34 años de edad , que fueron atendidos en centros médicos de New York y sufren de hipertensión arterial , en el año 2001 Nivel de Colesterol (mg/100 ml) Cantidad de hombres 80-120 13 120-160 15 160-200 44 200-240 29 240-280 9 ¿Cuál es la variable de interés? ¿Qué se mide?

Si la variable se tabula en intervalos, como en el ejemplo anterior se debe considerar lo siguiente: [ LI –LS) donde : LI : es el límite inferior del intervalo i. LS : es el límite superior del intervalo i.

ai = LS – LI Amplitud de un Intervalo En general, la amplitud de cada intervalo se denota por ai y está dado por: ai = LS – LI En el ejemplo anterior: a1 = 120 - 80 = 40 a4 = 240 - 200 = 40

Se denota por Xi ,y se determina por: Marca de Clase: Se denota por Xi ,y se determina por: En el ejemplo anterior: X1 = ( 120 + 80) / 2 = 100 X4= ( 240+ 200 ) / 2 = 220

Nivel de Colesterol (mg/100 ml) Variables Nominales y Ordinales Sarcoma de Kaposi Número de individuos Si 246 No 2314 Variables Cuantitativas discretas o continuas tabuladas en intervalos Variables Cuantitativas Discretas Nivel de Colesterol (mg/100 ml) Cantidad de hombres 80-120 13 120-160 150 160-200 442 200-240 299 240-280 115 280-320 34 320-360 9 360-400 5 Número de hermanos Número de alumnos 4 1 6 2 8 3 10 7 5