La estadística se ocupa de los métodos científicos para “recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar los datos”; este término se emplea para referirse a los datos mismos o a valores asociados a estos datos, por ejemplo “los promedios”.

Población y Muestra Población: es cualquier colección entera de personas, animales, plantas o cosas de las cuales podríamos recolectar datos. Muestra: Un subconjunto de una población o universo. Muestreo: es la selección de una parte de un agregado o totalidad conocida como Población, de las cuales se basan las decisiones con respecto a la población. Ventajas y/o necesidades para el muestreo: Costos : puede proveer datos de suficiente exactitud y con mucho menor costo que un censo. Exactitud: mayor control sobre los errores. Menor Tiempo: provee resultados e información más rápida. Cantidad de Información: Información más detallada. Pruebas Deductivas: se usa para encontrar el tamaño óptimo de la muestra a un costo aceptable.

¿Por qué el muestreo estadístico? Métodos de muestreo Muestra: es un grupo de unidades seleccionadas de un grupo mayor (población). Mediante él se espera que proporcione conclusiones validadas sobre el grupo mayor. MUESTRA = OBJETO DE ESTUDIO= REPRESENTACIÓN DE LA POBLACIÓN= MUESTREO ES ALEATORIO *NOTA: antes de recolectar la muestra, se debe de tener la población sea definida cuidadosamente, incluyendo una descripción de los miembros que la conforman.

MUESTREO DE GRUPO Se puede utilizar siempre que la población sea homogénea, pero que a su vez puede ser particionada. En muchos casos las particiones son resultados de distancias físicas.

Muestreo Estratificado Puede ser utilizado siempre que la población pueda ser particionada (dividida) en sub poblaciones más pequeñas, cada uno de las cuales es homogénea según las características particulares de interés.

N individuos, en k subpoblaciones o estratos, atendiendo a criterios que puedan ser importantes en el estudio.

¿Cuál es la Técnica de Muestreo por Captura? Esta técnica consiste en tomar una muestra relativamente pequeña por un período de tiempo muy corto, donde los resultados son obtenidos generalmente de manera instantánea. Sin embargo, el muestreo pasivo es una técnica donde un instrumento de muestreo se utiliza por un periodo de tiempo más largo y manteniendo condiciones similares. Dependiendo de la investigación estadística deseable, el muestreo pasivo puede ser una alternativa útil o aún más apropiada que el muestreo por captura. Sin embargo, una técnica de muestreo pasiva necesita ser desarrollada y ser probada en el campo. No obstante, la técnica de muestreo pasivo necesita ser desarrollada y probada directamente en el campo de estudio.

Muestreo de selección cruzada Estudia las observaciones de una población definida en un momento determinado. Las muestras y los resultados son calculados al mismo tiempo. ¿Qué es un instrumento estadístico? Es cualquier proceso que tiene como objetivo describir fenómenos utilizando cuestionarios o encuestas. Son utilizados como muestras de control.

Muestreo Aleatorio *Probablemente el método de muestreo más usado en la toma de decisiones de hoy en día. *Un verdadero muestreo aleatorio debe ser alcanzado con la ayuda de una computadora o de una tabla de números aleatorios de los cuales sus valores son generados por generadores de números aleatorios.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Deben ser claros, consistentes (...) para los que deciden puedan obtener las caracterìsticas esenciales de los datos que contienen. la cantidad descriptiva es la MEDIA si la medida es demasiado grande o demasiada pequeña la medida es representada por la MEDIANA las cantidades usadas para medir la dispersiòn de la media es la varianza s2 y su raìz cuadrada, y la desviaciòn estandar . La varianza es calculada determinando la media y restàndole dicha media a cada uno de los valores de la muestra y despùes haciendo un cuadrado de estas desviaciones. la media y la desviaciòn estandar se utilizan como estimadores de las caracterìstcias correspondientes de todo el grupo del cual la muestra fue obtenida... aunque no describen totalmente la distribucuòn de los valores dentro de la muestra. las desviaciones pequeñas son mas comunes que las grandes.

La estadística inductiva La estadística deductiva se podía utilizar para explicar un fenómeno o para comprobar la validez de una proposición. En este caso, la estadística deductiva es llamada análisis exploratorio de datos o análisis confirmativo de datos, respectivamente.

ESTADÍSTICA INDUCTIVA La estadística inferencial no es más que un argumento. Un buen argumento hace creíble una afirmación. La estadística inferencial es necesaria cuando queremos hacer alguna afirmación sobre más elementos de los que vamos a medir.

vendrán expresados, pues, en lenguaje probabilístico. La estadística inferencial resulta de aplicar la probabilidad a los estadísticos que ya conocemos por la estadística descriptiva. Los resultados de esa aplicación vendrán expresados, pues, en lenguaje probabilístico. Si aplicamos los conceptos básicos de la probabilidad, y recordando que la probabilidad total es 1, tenemos que las probabilidades de que salga cara o cruz son: ( ) 0.5 CRUZ ( ) 0.5 CARA

MUESTREO Para extraer conclusiones de una población a partir de una muestra, es vital que la muestra sea representativa. PROBABILISTICO NO PROBABILISTICO

Cifras significativas A los dígitos exactos, aparte de los ceros necesarios para localizar el punto decimal, se les llama dígitos o cifras significativas del número. Ejemplos: 65.4 tiene tres cifras significativas 4.5300 tiene cinco cifras significativas 0.0018= .0018 = 1.8 x 10-3 tiene dos cifras significativas 0.001800 = .001800 = 1.800 x 10-3 tiene cuatro cifras significativas Los números asociados a enumeraciones (o conteos), en comparación con las mediciones, son, por supuesto, exactos, por lo que tienen un número ilimitado de cifras significativas. Sin embargo, en algunos de estos casos es difícil decidir, sin mayor información, cuales cifras son significativas.

Cálculos

Funciones Si a cada valor que puede tomar la variable X le corresponde uno o más valores de la variable Y, si se dice que Y es función de X y si se escribe así Y = F(X) (que se lee “Y es función de X”), para indicar la dependencia funcional. En lugar de F es posible usar letras (G, Φ, etc.) A la variable X se le llama variable independiente y a la variable Y, variable dependiente. Si a cada valor de X le corresponde sólo un valor de Y se dice que Y es una función univaluada de X; si no es así, se dice que Y es una función multivaluada de X. Ejemplos: Toda la población P de Estados Unidos es una función de tiempo t, y se escribe así; P = F (t) El estiramiento S de un resorte vertical es una función del peso W colocado en el extremo del resorte. Simbólicamente, S = G (W). Si Y=F(X), se acostumbra denotar con F (3) “el valor de Y cuando X = 3”, con F (10) “ valor de Y cuando X = 10”, etc. Así, si Y = F (X) = X(₂) , entonces F (3) = 3 (₂) = 9 es el valor de Y cuando X es igual a 3.