Prof. Juan R. Mejías Ortiz

1. UNIVERSIDAD CENTRAL DE BAYAMON DEPARTAMENTO DE CIENCIAS NATURALES Conceptos Básicos de la Estadísticas Prof. Juan R. Mejías Ortiz

2. Estadística El conjunto de técnicas o procesos matemáticos de recogida, descripción, organización, análisis e interpretación de datos numéricos. (Hernández, 1994). Es la ciencia que dirige los estudios (o investigaciones) para recoger, organizar, resumir, analizar y realizar conclusiones de los datos obtenidos. (Bluman, 1997). Prof. Juan R. Mejías Ortiz

3. Razones que promueven el estudio de las estadísticas en la preparación académica • Desarrollan la habilidad para leer y entender estudios estadísticos realizados en sus campos profesionales. Para entender tales estudios los estudiantes deben conocer sobre el vocabulario, los símbolos, los conceptos y los procesos estadísticos utilizados en los estudios. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

4. 2.) Algunos estudiantes o profesionales pueden ser llamados para realizar un estudio en sus campos de trabajo. Para ello deben poseer la habilidad para diseñar experimentos, recoger, organizar, analizar y resumir datos; y posiblemente hacer conjeturas, pronósticos o predicciones. Deben ser hábiles para comunicar los resultados de los estudios en sus propias palabras. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

5. 3.) Los estudiantes y profesionales pueden utilizar los conocimiento adquiridos en el estudio de la estadística para convertirse en mejores ciudadanos o mejores consumidores. Por ejemplo, pueden hacer mejores decisiones sobre que productos comprar basados en los estudios. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

6. La estadística se dividen en dos grandes áreas: • Estadística descriptiva– Consiste en la recopilación, organización, resumen y presentación de datos. Permite resumir y describir las observaciones o datos obtenidos. Ejemplo: Censo 2000 Prof. Juan R. Mejías Ortiz

7. Ejemplo: Tomado de: USA Today Prof. Juan R. Mejías Ortiz

8. Ejemplo: Tomado de: USA Today Prof. Juan R. Mejías Ortiz

9. Ejemplo: Tomado de: USA Today Prof. Juan R. Mejías Ortiz

10. Ejemplo: Tomado de: USA Today Prof. Juan R. Mejías Ortiz

11. Ejemplo: Tomado de: USA Today Prof. Juan R. Mejías Ortiz

12. Estadística inferencial– Consiste en la generalización de la muestra de la población, realizar pruebas de la hipótesis, determinar relaciones entre las variables y hacer predicciones. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

13. Estadística inferencial • Prueba de la hipótesis- es un proceso de toma de decisión para evaluar las demandas de la población basadas en la informaciones obtenidas de las muestras del estudio. • Relaciones entre las variables– Permite determinar si entre las variables del estudio existe algún tipo de correlación. Ejemplo: Fumar y el cáncer. • Predecir eventos– La estadística diferencial nos permite hacer prediciones de algún comportamiento basado las informaciones obtenidas. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

14. Población: Consiste en todos los sujetos (seres humanos o diversas situaciones) que son objetos de estudios. Muestras: Consiste en un subgrupo o parte de la población. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

15. Determina si la descripción de los participantes de los varios estudios son muestras o población • Identificar sección del Nuevo Día preferida por los lectores. 300 lectores del periódico el Nuevo Día entre las edades de 35 a 60 • Preferencia de los estudiantes de la UCB sobre la integración de la tecnología en las salas de clases. Estudiantes oficialmente matriculados en la Universidad Prof. Juan R. Mejías Ortiz

16. Preferencia vocacional de los estudiantes de Cuarto Año. Estudiantes de escuela superior que estudian el cuarto año en una escuela pública • Hábitos de lectura de los estudiantes del curso de Español 101. Estudiantes matriculados en Español 101 del Prof. Díaz Prof. Juan R. Mejías Ortiz

17. Ejemplo: En cuatro exámenes de español, unalumno obtuvo notas de 45, 73, 77 y 86.¿Cuáles de las siguientes conclusiones están relacionadas con la estadística descriptiva? 1. Sólo una de las puntuaciones pasa de 85. 2. La puntuaciones del alumno aumentaron de un examen a otro. 3. El alumno debió haber estudiado duro para cada examen en sucesión. 4. La diferencia entre la puntuación más alta y la más baja es 41. 5. Existe una relación entre el aburrimiento y las notas del estudiante. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

18. Variable: Es un atributo que refleja o expresa algún concepto o construcción y que admite diferentes valores. Ejemplos de Variables Estatura, clase social, sexo, cociente de inteligencia, puntuaciones de una prueba Prof. Juan R. Mejías Ortiz

19. Variables • Variables cualitativas – son variables que pueden ser agrupadas en diferentes categorías, de acuerdo a sus características o atributos. Ejemplos: Si los sujetos son clasificados de acuerdo al género, localización geográfica, preferencia religiosa, etc. Las variables se dividen en cualitativas y cuantitativas. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

20. Variables cuantitativas – son numéricas y pueden ser ordenadas y agrupadas. Ejemplo: Si los participantes del estudio pueden ser clasificados por la edad, peso, altura, temperatura del cuerpo, etc. Las variables cuantitativas se dividen en dos clases: variables discretas y variables continuas. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

21. Variables discretas: • Cuando la variable conforme a la cual se distribuye los datos toma valores enumerables, esto es, sin valores intermedios posibles entre dos valores consecutivos, se dice que es una variable discreta. Ej. Números de hijos, números de llamadas recibidas, miembros de la familia, etc. Variables continuas: • Esta variable puede asumir cualquier valor entre dos valores específicos. Se obtiene mediante la medición. Ej. Altura, peso, temperatura, etc. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

22. Nivel de Medición • Nivel de medición nominal – En este nivel se tienen dos o más categorías de la variable. Las categorías no tienen orden ni jerarquías, lo indican solamente diferencias respecto a una o más características. • Dicotómicas – incluyen dos categorías. • Categóricas – incluyen más de dos categorías. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

23. Nivel de medición ordinal – En este nivel se tienen varias categorías, pero además éstas se mantienen un orden de mayor a menor. Los símbolos o etiquetas de las categorías si tienen jerarquías. Las diferencias entre las categorías no existen. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

24. Nivel de medición por intervalos – Los datos son ordenados y existe entre las unidades (intervalos) de medición que existen. El cero es arbitrario, no es real. • Ejemplos: temperaturas, IQ • Nivel de medición por razón – posee todas las características del nivel de intervalos, además el cero es real, absoluto, no arbitrario. • Ejemplos: Peso, altura, tiempo, salario, edad Prof. Juan R. Mejías Ortiz

25. Tipos de Muestras • Muestra aleatoria – requiere la utilización de una tabla de números que implica un mecanismo de probabilidad muy bien diseñado. 5647 2435 8767 8723 2176 8232 3819 8211 7823 7889 6464 1271 Prof. Juan R. Mejías Ortiz

26. Muestra sistemática – K es un intervalo determinado por el tamaños de la población y de la muestra. De manera que tenemos que K = N/n, en donde K es un intervalo de selección sistemática. N = población n = muestra. Los sujetos de la muestra se seleccionan utilizando uno de cada K número. El primero sujeto (1 a K) puede ser seleccionado por números aleatorios. Prof. Juan R. Mejías Ortiz

27. Muestra estratificada – Los sujetos son divididos en grupos en relación a estratos o categorías y se selecciona una muestra aleatoria en cada subgrupo. • Muestreo por racimos – Los sujetos son seleccionados utilizando un grupo intacto que representa una población. Prof. Juan R. Mejías Ortiz