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7/25/2019 Definiciones_Conceptos_Importantes.pdf

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Diplomado: Métodos Estadísticos utilizados en la Investigación de Mercado

Daiver Cardona Salgado, MsC.

ANALISIS

EXPLORATORIO DE

DATOS

Dirección de ExtensiónDepartamento de Educación Continua



PoblaciónSe entiende por población, el conjunto de elementos deinterés, esta definición no es exclusiva de seres humanos.Una población debe de definirse claramente en el tiempo yen el espacio, para ilustrar tomemos el siguiente ejemplo:Todos los posibles compradores potenciales de entradas

al concierto de Juanes en la Ciudad de Cali el próximoDomingo.

ALGUNAS DEFINICIONES IMPORTANTES





Muestra

Se entiende por muestra un subconjunto de la población. El

tamaño de la muestra no depende exclusivamente del tamañode la población de donde se extraen los datos, sino también dela variabilidad de la característica bajo estudio y del nivel de

precisión deseado en la estimación. Para ver esto tomemos elsiguiente ejemplo: cuando se prepara el sancocho para 100

personas, la olla es mucho más grande que la utilizada parapreparar el sancocho para dos personas, sin embargo siestamos interesados en verificar si el sancocho tiene sal en

ambos casos con una sola cucharadita nos daremos cuenta siposee sal o no. Observe que el tamaño de la olla no influyo en

el tamaño de la muestra.




Muestra

Como segundo ejemplo, supongamos que estamos interesadosen calcular la estatura promedio de la población en china y

Estados unidos; observemos que al ser Estados Unidos un paísde inmigrantes la estatura como característica será muyvariable lo que obliga que el tamaño de la muestra paraalcanzar un determinado nivel de precisión deseado será muchomayor a la de china pues en este país la variabilidad de la

estatura no será tan fuerte.El tamaño de la muestra tampoco es un porcentaje

predeterminado de la población.






Muestra

Por razones de orden económico y rapidez, la mayoría delos estudios en la práctica se realizan por muestreo, espor esto, que la estadística ha desarrollado métodos demuestreo cuyo propósito central es alcanzar la mayorprecisión al menor costo posible. Dichos métodos sedesarrollan teniendo en cuenta la variabilidad de lacaracterística bajo estudio y el nivel de precisión deseado




Parámetro

Las características de una población se resumen para suestudio generalmente mediante lo que se denominanparámetros; éstos a su vez se toman o consideran comovalores verdaderos de la característica estudiada. Porejemplo la proporción de todos los clientes que declarancierta preferencia por una marca particular de un producto

dado, es un parámetro de la población de todos los clientes;es la verdadera proporción de la población. Igualmente, lamedia aritmética de las cuentas corrientes de los clientes deun banco determinado constituye un parámetro de la

población de las cuentas de los clientes de ese banco.






Estadígrafo – Estimador – Estadística

Cuando las características de la población estudiada se basaen una muestra el resumen de esa característica se hacemediante una estadística (medida) o estadígrafo. Así porejemplo, si se toman 100 de todos los posibles clientes y seles entrevista para ver si están a favor de una marcaparticular de un producto, estos 100 clientes constituyen unamuestra. Si hay 70 clientes que prefieren dicha marcaentonces la proporción muestral se 0.70 y constituirá una

estadística. De igual manera si se escogen 1000 cuentas del

total de las cuentas corrientes; las 1000 observacionesconforman una muestra y el promedio aritmético de estascuentas una estadística.




11 22 33 44 55VariableVariable

EstadisticaEstadistica

ParParáámetrometro

SalarioSalario

mediamedia = 3.72= 3.72

Media = 3.75Media = 3.75

MuestraMuestra

poblacipoblacióónn

Términos Estadísticos





Parámetro versus Estadística

4.44.24.03.83.63.43.23.0

Salario

543

salario

3.75



Ejercicio sobre estadísticas y parámetros

Identifique en cada caso si se trata de una estadística ode un parámetro:

El 50 % de los solteros Caleños mayores de 25 añosviven con sus padres.

De acuerdo con una encuesta de opinión, el 38% de

los 300 entrevistados son optimistas frente al futuro delpaís.

La edad media de los estudiantes Universitario es de23 años.





Variable Discreta

Se entenderá por variable discreta aquella que puede tomarsólo valores enteros, por ejemplo:

Número de clientes atendidos al día

Número de hijos por familia

Número de reclamos atendidos en un periodo de tiempo.

Número de personas que pasan al frente de nuestronegocio al día.




Variable Continua

Se entiende por variable continua aquella que puede tomarcualquier valor en un intervalo abierto (a, b), en otraspalabras y por razones de orden práctico serán aquellas quepueden tomar fracciones o decimales, por ejemplo:

La estatura de las personas. El peso de las personas. El tiempo que toma atender un cliente. Cuanto consume al mes en determinado producto.

Cuanto pago mensualmente por un determinado servicio






Variable Cualitativa – Categórica

Se entenderá por variable cualitativa aquella que representa unacualidad o atributo, por ejemplo:

El sexo El estado civilLa nacionalidad La raza

Color favorito Marca FavoritaNivel Educativo Estrato SocialNivel de Satisfacción

Las variables cualitativas presenta dos escalas de medición, su

conocimiento y comprensión es muy importante desde el puntode vista práctico porque ayuda a identificar qué medidasestadísticas es posible utilizar en los análisis.




Escala Nominal

En esta escala los diferentes valores que toma la variableCategórica no se les puede definir un orden natural. PorEjemplo:

El sexo Estado civil La raza Color favorito






Escala Ordinal

En esta escala los diferentes valores que toma lavariable Categórica se pueden clasificar de acuerdo aun orden natural predeterminado, pero las diferenciasque se presentan entre ellos no tienen sentidocuantitativo. Por ejemplo:

Nivel Educativo Estrato Social Nivel de Satisfacción


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