Estadística social fundamental Facultad de ciencias

¿Preguntas? Tomemos lista de asistencia Espero que hayan leído el libro de Darrell Huff (Cap. 2 5 6) Lecturas para esta clase Cap. 9, Haber, Runyon. El taller 2, parte 2 ya esta en la página. Recuerden que la segunda parte incluye los ejercicios de la sesión 5. Las notas del 5% de la materia con bonos ya están la página. Primera parte del taller 2, para el martes 15 de Octubre.

ADMINISTRATIVO - MONITORES En este semestre tendremos al menos ocho horas de monitorias para las asignaturas: Probabilidad y Estadística Fundamental Bioestadística Fundamental Estadística Social Fundamental Los encargados y los horarios de las monitorias son: Martes y jueves de 11:00-13:00. Salón 404-206.   Luisa Fernanda Parra Arboleda Miércoles y Viernes de 14:00-16:00. Salón 404-206.   Luis Guillermo Leal Ayala

¿QUÉ VEREMOS HOY? Tablas Gráficas Dos variables Correlación Mapas factoriales

SI NOS ALCANZA EL TIEMPO ¿QUÉ VEREMOS HOY? Dudas del taller 2 Repaso de temas para el parcial Algo de realidad – Paper sobre el maltrato infantil en Colombia

¿Qué veníamos haciendo? PRESENTACIÓN DE DATOS ¿Qué veníamos haciendo? DATO FRECUENCIA PORCENTAJE 𝑥 1 𝑛 1 𝑝 1 % 𝑥 2 𝑛 2 𝑝 2 % … 𝑥 𝑛 𝑛 𝑛 𝑝 𝑛 % - N 100%

¿Qué veníamos haciendo? PRESENTACIÓN DE DATOS ¿Qué veníamos haciendo? 𝑥 1 =𝐷𝑎𝑡𝑜 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 1 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛. 𝑥 𝑖 =𝐷𝑎𝑡𝑜 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑖 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 NOTA: Depende del proceso que vamos hacer los datos tienen que estar organizados de mayor a menor, ya se por el valor del dato o por su frecuencia. 𝑛 𝑖 =𝐹𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑜 𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛. N = El número total de datos, NO es la suma de los datos, es la suma de las frecuencias. 𝑝 𝑖 %=𝑃𝑜𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝑞𝑢𝑒 𝑑𝑒𝑛𝑜𝑡𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑎 𝑁.

¿Qué veníamos haciendo? PRESENTACIÓN DE DATOS ¿Qué veníamos haciendo? Una sola variable Tabulamos Graficamos Gráfico de barras Pie Histograma Polígono

DOS VARIABLES (al mismo tiempo) PRESENTACIÓN DE DATOS ¿Qué va a cambiar hoy? TRES O MÁS VARIABLES DOS VARIABLES (al mismo tiempo) UNA SOLA VARIABLE

PRESENTACIÓN DE DATOS Presentación Tabular Gráficos Tabla de frecuencias Gráficos Barra agrupada Barra apilada Barra apilada al 100%

PRESENTACIÓN TABULAR DE DOS DATOS TITULO CARACTERÍSTICA 1 CARACTERÍSTICA 2 *** Alta Media Baja TOTAL Pelirroja Mona Castaña Pie de página ¿De dónde vienen los datos?

PRESENTACIÓN TABULAR DE DOS DATOS EJEMPLO ¿Qué hay para cenar? PROTEINAS Acompañamiento *** Res Pollo Atún TOTAL Pasta 4 3 7 14 Frijoles 6 1 Lentejas 10 13 8 31 Día a día en la cocina del profe Willie

PRESENTACIÓN TABULAR DE TRES DATOS TÍTULO CARACTERÍSTICA 1 CARACTERÍSTICA 2 *** Alt@ Medi@ Baj@ TOTAL Pelirroj@ Mon@ Castañ@ Hombres Mujeres Pie de página ¿De dónde vienen los datos?

No se les olvide explicar la convención PRESENTACIÓN TABULAR DE DOS DATOS TITULO CARACTERÍSTICA 1 CARACTERÍSTICA 2 *** Alt@ Medi@ Baj@ TOTAL Pelirroj@ Mon@ Castañ@ Hombres Mujeres No se les olvide explicar la convención

¿Quiénes son nuestros amigos? PRESENTACIÓN TABULAR DE TRES DATOS ¿Quiénes son nuestros amigos? ¿Dónde los conocimos? ¿Cuándo los conocimos? *** Barrio Familia Universidad o Colegio TOTAL Primaria 6 2 1 12 24 Secundaria 3 17 15 40 Universidad 8 7 59 81 Hombres Mujeres Datos obtenidos, Facebook 9 de Octubre de 2013

PRESENTACIÓN TABULAR DE CUATRO DATOS TALLER 2 – TERCERA PARTE Hallar la manera para representar 4 diferentes características en una tabla. (Califico diseño y practicidad) 2. Dar un ejemplo de su vida cotidiana.

BARRA AGRUPADA Barra agrupada: Este tipo de gráfico compara valores de distintas categorías. También está disponible con un efecto visual 3D. En el siguiente gráfico, las categorías se organizan verticalmente y los valores horizontalmente, con el objeto de destacar la comparación de valores.

BARRA AGRUPADA RECOMENDACIONES: USAR convenciones para cada categoría. USAR colores para cada categoría. Pie de página Título claro y conciso.

BARRA AGRUPADA - EJEMPLO ¿Qué hay para cenar? PROTEINAS Acompañamiento *** Res Pollo Atún TOTAL Pasta 4 3 7 14 Frijoles 6 1 Lentejas 10 13 8 31

BARRA AGRUPADA - EJEMPLO ¿Qué hay para cenar? ¿Todo está bien?

BARRA AGRUPADA - EJEMPLO EXCEL

BARRA APILADA Barra apilada: Este tipo de gráfico muestra la relación de los elementos individuales con el todo. También se encuentra disponible con un efecto visual 3D. En el siguiente gráfico, las categorías se organizan horizontalmente y las diferentes subcategorías tienen el tamaño en proporción a la categoría principal.

BARRA APILADA RECOMENDACIONES: USAR convenciones para cada categoría. USAR colores para cada categoría. Pie de página Título claro y conciso.

BARRA APILADA-ejemplos ¿Quiénes son nuestros amigos? ¿Dónde los conocimos? ¿Cuándo los conocimos? *** Barrio Familia Universidad o Colegio TOTAL Primaria 8 3 13 24 Secundaria 6 2 32 40 Universidad 1 14 17 15 7 59 81 Datos obtenidos, Facebook 9 de Octubre de 2013

BARRA APILADA-ejemplos Datos obtenidos, Facebook 9 de Octubre de 2013

BARRA APILADA-ejemplos EXCEL

BARRA APILADA AL 100% TALLER 2 – TERCERA PARTE Definir «Barra apilada al 100%» Darme un ejemplo de su vida cotidiana. COMPUTADOR- EXCEL- ENTREGA FÍSICO

COVARIANZA BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. Página 123. Covarianza: Es un calor que indica el grado de variación de dos variables, Es el dato básico para determinar si existe una dependencia entre ambas variables y además es el dato necesario para saber si la relación es positiva o negativa.

COVARIANZA BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. Página 123. Covarianza: Es un calor que indica el grado de variación de dos variables, Es el dato básico para determinar si existe una dependencia entre ambas variables y además es el dato necesario para saber si la relación es positiva o negativa.

Examen de ingreso Univ. (X) Prueba de compresión verbal (Y) COVARIANZA - EJEMPLO Estudiante Examen de ingreso Univ. (X) Prueba de compresión verbal (Y) 1 52 49 7 70 45 13 40 2 8 32 14 43 41 3 26 17 9 29 15 30 4 28 34 10 51 16 65 50 5 63 11 64 53 35 6 44 12 18 60 55

COVARIANZA - EJEMPLO COVARIANZA: 149.1852 OJO: No le demos importancia a la magnitud solamente fijémonos en si es positivo o negativo. Covarianza >0,  hay dependencia directa (positiva), es decir, a grandes valores de x corresponden grandes valores de y. Covarianza <0, hay dependencia inversa o negativa, es decir, a grandes valores de x corresponden pequeños valores de y. Covarianza = 0,  Una covarianza 0 se interpreta como la no existencia de una relación lineal entre las dos variables estudiadas.

COVARIANZA - EJEMPLO Covarianza >0 Covarianza <0 Covarianza = 0 Puntaje del ICFES – Puntaje del examen UNAL Número de materias inscritas – P.A.P.A. Estatura de una persona – CI Ingreso económico – Número de viajes al extranjero Horas en Facebook – Nota en Estadística Social Edad del profesor – Promedio de la clase Temperatura promedio – Número de cultivos Tráfico (medido en número de carros) – Felicidad Altitud de la ciudad –riqueza de la ciudad

COVARIANZA TALLER 2 – TERCERA PARTE Yo tengo la teoría de que entre más alta es la persona, menor es su índice de masa corporal. DEMUESTREN por medio de un encuesta a sus amigos y un análisis de covarianza. Mínimo 30 datos.

MITAD DE LA CLASE Presentación tabular Barra agrupada Barra apilada Recopilando… Presentación tabular Barra agrupada Barra apilada Barra apilada al 100% (Tarea) Covarianza

CORRELACIÓN BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. Página 123. Correlación: La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

CORRELACIÓN BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. Página 123. Correlación: La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. NOTA: A diferencia de la covarianza, la correlación se mueve en el intervalo cerrado. [-1,1]

CORRELACIÓN BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. Página 123. Correlación: La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. NOTA: A diferencia de la covarianza, la correlación se mueve en el intervalo cerrado. [-1,1]

CORRELACIÓN-EJEMPLO MES PRECIO Enero 25 0.50 Julio 13 0.80 Febrero 10 DEMANDA PRECIO Enero 25 0.50 Julio 13 0.80 Febrero 10 0.90 Agosto 19 0.70 Marzo 12 Septiembre 18 0.72 Abril 0.75 Octubre 16 0.74 Mayo 11 0.85 Noviembre 15 Junio 20 Diciembre

CORRELACIÓN-EJEMPLO CORRELACIÓN: -0.95 OJO: demos importancia a la magnitud. Correlación >0,25,  hay dependencia directa (positiva), es decir, a grandes valores de x corresponden grandes valores de y. Covarianza <-0.25, hay dependencia inversa o negativa, es decir, a grandes valores de x corresponden pequeños valores de y. Covarianza = [-0.25,0.25],  Una covarianza 0 se interpreta como la no existencia de una relación lineal entre las dos variables estudiadas.

CORRELACIÓN - GRÁFICOS

CORRELACIÓN - OJO Fuerza Humana OJO: Ciertas correlaciones nos pueden dar cero, pero no necesariamente podemos concluir que no hay relación entre las variables. TALLER 3 Hallar dos variables que tengan una correlación cercana a cero, pero que tengan una clara relación como nuestro ejemplo. Fuerza Humana EDAD

CORRELACIÓN - EJEMPLO EXCEL

TALLER 2 – TERCERA PARTE EL TALLER 2 – TERCERA PARTE ES SOLAMENTE LOS EJERCICIOS QUE TIENEN ESTA DIAPOSITIVA. FECHA DE ENTREGA: 24 DE OCTUBRE

PARCIAL 1 ¿Qué incluye? Capítulos 3, 4 y 5 del libro guía. Darrell Huff capítulos 2, 5 y 6. Sesión 2,3,4,5 Diapositivas de la clase. Taller 1, taller 2 (parte 1 y parte 2). Recomendaciones: Estudien este fin de semana y moléstenme cuando tengan dudas. Hagan el taller-parcial. Vayan a mi horario de atención «especial» el miércoles. Traigan si así lo desean, una calculadora PANADERA el día del parcial.

¿PREGUNTAS?

Próxima clase (semana) Temas Medidas de asociación Mapas Factoriales Regresión lineal