Unidad 1: Generalidades sobre estadística

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1 Unidad 1: Generalidades sobre estadística

2 Importancia de estadística
Actualmente, puede afirmarse que no existe actividad dentro de la sociedad moderna para la cual no se lleven al menos registros de históricos de datos. Muchos de estos registros, ya elaborados, aparecen a diario en los periódicos o revistas especializadas en forma de tablas, graficas, indicadores numéricos, etc.…, señalando tendencias, promedios, estimaciones, sobre temas tan diversos como: economía, educación, deporte, medio ambiente, pronósticos meteorológicos y el de nuestro interés en salud.

3 Algunos ejemplos del mundo de la estadística.
DESARROLLO HUMANO Tres indicadores combinados: esperanza de vida, educación y producto interno bruto forman el índice de desarrollo humano. El Salvador ocupa la posición 101 en el mundo en IDH(ONU 2007). COMUNICACIONES En El Salvador por cada 100 habitantes hay 108 teléfonos móviles. Según informe de la SIGET 2007.

4 Algunos ejemplos del mundo de la estadística.
CONTAMINACION AMBIENTAL Las emisiones de CO2 a la atmosfera aumentaron 30% en solo 15 años ( ) según la ONU 2008 POBREZA En el mundo 1200 millones de personas subsisten con menos de un dólar al día y 1300 millones no tienen acceso a agua potable según la ONU 2007 SEXUALIDAD La edad mediana a la primera relación sexual entre las mujeres que tiene 10 ó más años de escolaridad es 5.1 años mayor que entre quienes no tienen educación formal. Según FESAL 2003.

5 CONCEPTOS BÁSICOS ESTADÍSTICA Es una disciplina, que hace parte de la matemática aplicada, que provee métodos y procedimientos para colectar, clasificar, resumir y analizar información (datos) proveniente de una población.

6 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Es la rama de la estadística que se dedica a la presentación, organización y resumen de los datos, usando tablas, gráficos y “medidas de resumen” que son aquéllas que representan las características esenciales de los datos en términos fáciles de interpretar.

7 ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Esta es la parte de la estadística que permite generalizar los resultados obtenidos a partir de los datos de una muestra, a un número más grande de individuos. En otras palabras, hacer inferencia estadística es sacar conclusiones válidas acerca de una población de elementos o medidas, con base en información contenida en una muestra de dicha población. Se hace a través de dos actividades relacionadas: estimación y prueba de hipótesis.

8 UNIVERSO, POBLACIÓN Y MUESTRA
POBLACIÓN: Es cualquier conjunto de individuos o elementos que tienen una o más características comunes. Las características comunes no son sólo físicas, pueden ser espaciales o temporales Ejemplos: estudiantes matriculados en Bioestadística (característica temporal) ; Peso, Altura (característica físicas)

9 La estadística matemática define una población como el conjunto de todos los valores que puede tomar una variable, en este caso se hablaría de población de pesos, etcétera, lo que pasa es que desde el punto de vista del investigador, se define como el conjunto de individuos poseedores de la característica.

10 MUESTRA: Es cualquier subconjunto de elementos seleccionado de una población, lo ideal es que sea un subconjunto representativo de toda la población, o sea que refleje las características esenciales de la misma, de manera que se puedan realizar generalizaciones sobre la población.

11 TIPOS DE MUESTRA Básicamente categorizamos las muestras en dos grandes ramas: Las muestras no probabilísticas Las muestras probabilísticas En las muestras probabilísticas todos los elementos de la muestra tienen la misma posibilidad de ser escogidos, mientras que en la muestra no probabilística la elección depende de las causas relacionadas con las características del investigador.

12 Las razones para trabajar con muestras son:
Ahorro de tiempo, ahorro de dinero, facilidades operativas y conservación de la población.

13 Esquema general de la Estadística

14 PARÁMETRO Y ESTADÍSTICO
PARÁMETRO: Es una medida que caracteriza a una población, por lo cual se necesitaría tener acceso a todos los elementos de la población para su cálculo. Se representa por medio de letras griegas.

15 Desviación típica o estandar etc.
ESTADÍSTICO: Es cualquier medida de resumen calculada a partir de los datos de la muestra. Sirve como estimador del respectivo parámetro poblacional. Se representa por medio de letras latinas. Media aritmética Varianza Desviación típica o estandar etc.

16 DEFINICIÓN DE VARIABLE
VARIABLE: Es una característica que interesa evaluar ya sea en un individuo o en un objeto, y que, como su nombre lo dice, varía o cambia de un individuo a otro. Si todos los individuos observados son homogéneos para la característica en cuestión, ya no se habla de una variable, sino de una constante. Otra definición más corta: variable es lo que está siendo observado o medido.

17 CLASIFICACION DE UNA VARIABLE

18 Las variables cualitativas o atributos son aquellas que no se pueden medir numéricamente sino que nos proporcionan una caracteristica (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo). Ejemplos: Cualitativas • Color de los ojos • Raza • Tipo de sangre Sexo

19 Las variables cuantitativas son aquellas que toman cualquier valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales). Cuantitativas • Peso • Numero de pulsaciones • Altura • Número de hijos

20 Discretas: Una variable es discreta si entre dos valores contiguos no existe ningún otro valor posible, es decir, hay “saltos” entre los valores que toma la variable. Discretas • Número de pulsaciones • Numero de hijos de una familia • Número de dientes de un paciente

21 Continuas : Una variable es continua, si entre cualquier par de valores observables siempre hay infinitos valores posibles de ser observados. Ejemplos :Continuas Peso (kg) Altura (mts) Colesterol total (mg/dl) Glucemia (mg/dl)

22 Nominal. Es la escala de medición más débil, los valores de la variable simplemente indican diferentes categorías y no existe un orden entre ellas. Ejemplo: Color de ojos Sexo Raza Nombre Materia.

23 Ordinal. En este tipo de escala se halla un poco más de información que en la anterior. Existe un orden o jerarquía entre los objetos del grupo, de tal forma que se sabe cuál es el primero, el segundo,... con relación a una característica particular. No puede afirmarse, sin embargo, que la diferencia o distancia entre las categorías sea la misma.

24 Ejemplo: Nivel de azúcar (Alta, media o baja) Orden de llegada en una carrera (primero, segundo, tercero) Evaluación nutricional Calificación (excelente, bueno, regular, malo)

25 DIFERENCIA ENTRE DATO Y VARIABLE
DATO : Se consideran como los valores que se pueden obtenerse de la observación para formar la muestra. Como sabemos una variable es una característica que remos medir de alguna manera y el dato son los diferentes valores que toma la variable Ejemplo: Estatura de un paciente Variable: estatura Dato: 1.69 mts, 170 mts, 2.0 mts, etc

26 GRACIAS POR SU ATENCIÓN