ESTADÍSTICA SOCIAL FUNDAMENTAL FACULTAD DE CIENCIAS SECCIÓN 6 Comenzamos: 11: 10 am Terminamos : 12: 50 am SECCIÓN 7 Comenzamos: 16: 10 Descanso : 17:

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1 ESTADÍSTICA SOCIAL FUNDAMENTAL FACULTAD DE CIENCIAS SECCIÓN 6 Comenzamos: 11: 10 am Terminamos : 12: 50 am SECCIÓN 7 Comenzamos: 16: 10 Descanso : 17: 00 – 17: 10 Terminamos : 18: 00

2 ¿PREGUNTAS? Tomemos lista de asistencia y miren si sus nombres están bien escritos o corríjanlos con lápiz ROJO. ¿Les funciono la página?¿Intentaron descargar algún archivo y les funcionó? Dejé las lecturas el miércoles al medio día, folder 33. ¿Conocen algún lugar donde les quede cómodo hacer el horario de atención? ¿Cómo se siente si les dejo lecturas en inglés? SECCIÓN 7 : Explicar regla supletorios, menor y mayor nota.

3 NO veremos 1.1 Pasos y tipos de investigación Para el día de hoy 1.2 Definiciones iniciales en Estadística 1.3 Clasificación de variables 1.4 Escalas de medida

4 BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6- 7(FEM – Fotocopias) Medio día, 14 de Agosto de 2013. UNIVERSO =? POBLACIÓN

5 BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6- 7(FEM – Fotocopias) UNIVERSO =? POBLACIÓN Población: Conjunto completo de individuos, objetos o medidas que tienen alguna característica común observable. (Grupo grande de personas de interés particular que deseamos estudiar y entender).

6 BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6- 7(FEM – Fotocopias) UNIVERSO =? POBLACIÓN Población: Conjunto completo de individuos, objetos o medidas que tienen alguna característica común observable. (Grupo grande de personas de interés particular que deseamos estudiar y entender). Muestra: Un subconjunto de la población o universo.

7 BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6- 7(FEM – Fotocopias) UNIVERSO =? POBLACIÓN Población: Conjunto completo de individuos, objetos o medidas que tienen alguna característica común observable. (Grupo grande de personas de interés particular que deseamos estudiar y entender). Muestra: Un subconjunto de la población o universo. NO es única. Muestra aleatoria: Un subconjunto de la población o universo seleccionado de forma tal que cada miembro de la población tenga igual oportunidad de ser elegido.

8 Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

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10 Pregrado Facultad de Ciencias EgresadosAspirantes

11 Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. Pregrado Facultad de Ciencias EgresadosAspirantes NOTA: Cuando vamos a estudiar los estudiantes de la UNAL, no contamos ni con los posibles ni con los que ya fueron. OJO

12 Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

13 Este salón de clases Facultad de Ingeniería

14 Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. Este salón de clases Facultad de Ingeniería Un estudiante (?)

15 Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. Este salón de clases Facultad de Ingeniería Un estudiante (?) Toda la Universidad (?)

16 Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. Este salón de clases Facultad de Ingeniería Un estudiante (?) Toda la Universidad (?) Personas que almuerzan en el FEM

17 Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. Este salón de clases Facultad de Ingeniería Un estudiante (?) Toda la Universidad (?) Personas que almuerzan en el FEM NOTA: Un subconjunto de un conjunto, es un subconjunto si tiene uno o más, o incluso todos los elementos del grupo. OJO No puede tener si quiera un elemento adicional que no tenga el conjunto (Población).

18 Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

19 Las personas que se encuentran en este salón(?) Los estudiantes que entran por la calle 26 de 7 a 8 am (?) Los estudiantes que no tienen clase después de medio día (?) Las personas que están en la Facultad de Ciencias en este momento (?) Los estudiantes que se emborrachan los viernes (?)

20 Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. Las personas que se encuentran en este salón(?) Los estudiantes que entran por la calle 26 de 7 a 8 am (?) Los estudiantes que no tienen clase después de medio día (?) Las personas que están en la Facultad de Ciencias en este momento (?) Los estudiantes que se emborrachan los viernes (?) NOTA: Tener o NO tener una muestra aleatoria depende muchas veces de sus argumentos como expositores, pero en la práctica tenerla es bastante costoso en dinero y tiempo.

21 Población Muestra Muestra aleatoria UNA MUESTRA ALEATORIA es una muestra y parte de una población; por lo tanto, tiene que compartir una característica común, y no puede tener un elemento adicional que no se encuentre dentro de la población.

22 BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6- 7(FEM – Fotocopias) Parámetro: Cualquier característica medible de una población. En este texto seguiremos la práctica generalmente aceptada de emplear letras griegas (por ejemplo. μ σ). Nuestro Ejemplo: la edad promedio de los estudiantes de la UNAL.

23 BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6- 7(FEM – Fotocopias) Parámetro: Cualquier característica medible de una población. En este texto seguiremos la práctica generalmente aceptada de emplear letras griegas (por ejemplo. μ σ). Nuestro ejemplo: la edad promedio de los estudiantes de la UNAL. Estadígrafo (Estadístico): Número, no fórmula, no letras, NÚMERO; resultante de la manipulación de los datos de la muestra de acuerdo con ciertos procedimientos. Emplearemos letras cursivas (por ejemplo X y S). Nuestro Ejemplo: la edad promedio de los estudiantes que entran de 7 a 8 am por la 26.

24 Muchas veces por razones de costes monetarios, tiempo, paciencia o incluso pereza; no podemos sacar un parámetro poblacional y es así, como hacemos uso de los estadígrafos. ECONOMISTAS: Es mejor estar medianamente equivocados que exactamente incorrectos.

25 BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 10-11. Variable: Los fenómenos medibles que varían (cambian) a través del tiempo o que difieren de un lugar a otro o de un individuo a otro se denominan variables. Nuestro ejemplo: el peso de los estudiantes, ya que varía de un individuo a otro. Sujeto: Estudiantes, personas sin hogar, habitantes de St. Louis, ratas de laboratorio ; u objetos, edificios, árboles, inundaciones, bacterias, delitos. Todo esto que se encuentre bajo estudio. Nuestro ejemplo: los estudiantes.

26 NOTA: El concepto de variable es uno de los términos más complejos que encontramos en estos cursos introductorios, por lo tanto, haremos unos cuantos ejemplos. RECORDAR… Varían a través del tiempo o que difieren de un lugar a otro o de un individuo. TIEMPOLUGARINDIVIDUO Estatura de una persona durante su vida. Número de espermatozoides en cada fase del sexo. Sexo de los individuos en este salón de clase Número de habitantes de un país en su historia patria. Su peso en los diferentes planetas. Número de mascotas en cada familia A menos que se especifique el tiempo. A menos que se especifique el lugar A menos que se especifique el individuo

27 MITAD DE LA CLASE RECOPILANDO… 1.Población 2.Muestra 3.Muestra Aleatoria 4.Parámetro 5.Estadígrafo 6.Variable 7.Sujeto

28 Variable independiente Es aquella cuyo valor no depende de otra variable. Se representa en el eje de abscisas Su valor es obtenida por sí misma. Variable dependiente Es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable. Se representa en el eje de ordenadas.

29 BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2. Variable independienteVariable dependiente Causa AlcoholEfectoEmbriaguez

30 BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2. Variable independienteVariable dependiente Causa AlcoholEfectoEmbriaguez PredictorTemperaturaResultadoVentiscas

31 BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2. Variable independienteVariable dependiente Causa AlcoholEfectoEmbriaguez PredictorTemperaturaResultadoVentiscas EstímuloBrutalidad policiacaRespuestaDisturbios en la calle

32 BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2. Variable independienteVariable dependiente Causa AlcoholEfectoEmbriaguez PredictorTemperaturaResultadoVentiscas EstímuloBrutalidad policiacaRespuestaDisturbios en la calle IntervenciónCirugía (Éxito?)ResultadoSupervivencia

33 Clasificación de Variables Según nivel de medición NominalOrdinal IntervalarRazón Según naturaleza de la variables Discreta (Discontinua) Continua Según tipo de variable Cualitativa Cuantitativa

34 SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN Variable nominal: Esta es una variable cualitativa y sólo permite distinguir entre clases, es decir, permite nombrar y diferenciar, además se pueden utilizar frecuencias, porcentajes, gráficos y moda. Variables nominales ejemplos: Nacionalidad, estado civil, color de pelo, marca de las calculadoras. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Uno no es mejor que el otro, simplemente son categorías que existen y son Excluyentes.

35 SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN Variable ordinal: Esta también es una variable cualitativa, pero además existe una relación de orden en el recorrido de la variable, es decir, nombra, ordena, diferencia y jerarquiza, de aquí se pueden calcular frecuencias, porcentajes, gráficos de torta y moda. Variables nominales ejemplos: Nivel Socioeconómico, Grado en la Fuerzas Armadas, cargos, niveles, jerárquicos. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Uno es mejor que el otro y lo podemos organizar jerárquicamente. Un MACHISTA dice que el sexo es una variable ORDINAL, ¿Qué opinan?

36 SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN Variable intervalar: Esta es una variable cuantitativa, que permite sumar, restar multiplicar y dividir, el cero en estas variables no es absoluto, es decir, no hay ausencia de atributo y de aquí se puede calcular las medidas de tendencia central y dispersión. Variables nominales ejemplos: Temperatura, puntajes de CI. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Uno no puede decir que 20° es el doble de calor de 10°; también uno no puede decir que una persona con CI 180 es el doble de inteligente que una persona de CI 90.

37 SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN Variable de razón: Esta también es una variable cuantitativa que permite sumar, restar, multiplicar y dividir, el cero en estas variables es absoluto, es decir, hay ausencia de atributo y de aquí se puede calcular las medidas de tendencia central, medidas de posición y dispersión. Variables nominales ejemplos: Número de hijos, número de artefactos eléctricos, peso. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Podemos sumar, restar, entre otras; y podemos decir que 2 hijos en una familia es el doble de hijos que una familia que tiene 1 hijo.

38 Clasificación de Variables Según nivel de medición NominalOrdinal IntervalarRazón Según naturaleza de la variables Discreta (Discontinua) Continua Según tipo de variable Cualitativa Cuantitativa

39 SEGÚN NATURALEZA DE VARIABLES Variable discreta o discontinua: La variable tiene recorrido finito o a lo más numerable. Variables nominales ejemplos: Número de hijos, número de artefactos eléctricos. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Dos casos: 1). Si la variable es de letras claramente es discreta o discontinua. 2). Si tiene números, intentemos usar la técnica del decimal, es decir, ¿Tiene sentido decir que una familia tiene 1.5 hijos?

40 SEGÚN NATURALEZA DE VARIABLES Variable continua: La variable tiene recorrido infinito no numerable. Si una variable es continua, entre dos valores potencialmente observables siempre existe otro valor potencialmente observable. Variables nominales ejemplos: Temperatura corporal, altura de los arboles, sus notas. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Intentemos usar la técnica del decimal, es decir, ¿Tiene sentido decir que una la altura de una persona es 1.5 metros?

41 Clasificación de Variables Según nivel de medición NominalOrdinal IntervalarRazón Según naturaleza de la variables Discreta (Discontinua) Continua Según tipo de variable Cualitativa Cuantitativa

42 SEGÚN TIPO DE VARIABLE Variable cualitativa: Es aquella que expresa un atributo, cualidad o característica y puede ser dicotómica y policotómica. Variables nominales ejemplos: Nacionalidad, sexo, estado civil, color de ojos. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Característica o cualidad que se expresa en letras, pueden ser alfanuméricas.

43 SEGÚN TIPO DE VARIABLE Variable cuantitativa: Es aquella que podemos expresar numéricamente. Variables nominales ejemplos: Número de hijos, edad, altura, etc.

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45 PRÓXIMA CLASE (SEMANA) Temas 2.1 Presentación tabular y gráfica de una variable. 2.2 Medidas descriptivas de centro, localización, dispersión y forma. Lecturas (Fotocopiadora-FEM) Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Capitulo 3,4,5.