INTRODUCCIÓN Y CONCEPTUALIZACIÓN Unidad 1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTUALIZACIÓN

¿Qué es la estadística? Los métodos empleados para resumir y organizar datos se denominan estadística descriptiva; mientras que los métodos para tomar decisiones se denominan inferencia estadística.

Población y muestra El término población se refiere a los elementos del universo respecto al cual se quieren obtener conclusiones o tomar decisiones. A cada elemento se le puede asociar una medición que bien puede ser numérica o cualitativa dependiendo de la característica que se quiera estudiar. El término muestra se refiere al subconjunto de observaciones seleccionadas de la población de interés.

Variables A cada característica de los elementos de una población se le llama variables. Nos encontraremos con varios tipos de variables: cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas son aquellas que se refieren a categorías o atributos de los elementos (individuos) estudiados. Las variables cuantitativas son aquellas cuyos datos son de tipo numérico.

Variables cualitativas Dicotómicas: Sólo hay dos categorías, que son excluyentes una de la otra Ejemplo: enfermo-sano, muerto-vivo, mujer-hombre Nominal: tiene mas de dos categorías y no hay orden entre ellas. Ejemplo: color de los ojos, grupo sanguíneo Ordinal: tiene varias categorías y hay orden entre ellas. Ejemplo: grado tumoral, calificación del riesgo en anestesia.

Variables cuantitativas Continuas: números infinito no numerables de elementos. Tiene asociado el concepto de medida Ejemplo: presión arterial, edad, peso. Discretas: números finitos o infinitos numerables de elementos. Se asocia con el concepto de conteo. Ejemplo: N° de hijos, N° de casos de tuberculosis por estado.

Hay ocasiones en las que las medidas cuantitativas continuas son transformadas en ordinales mediante la utilización de uno o varios puntos de corte. Ejemplo: la variable peso es codificada en varias categorías y se utiliza en términos como: bajo-peso, peso-normal, sobrepeso, obesidad

Las descripciones numéricas de datos suelen ser importantes Las descripciones numéricas de datos suelen ser importantes. Dado un conjunto de n observaciones La estadística descriptiva nos puede ayudar mediante resúmenes numéricos, que son medidas de tendencia central, o también llamadas de posición y medidas de dispersión