CAPITULO I

ESTADISTICA PARA NEGOCIOS Y ECONOMIA

APLICACIONES EN NEGOCIOS Y ECONOMIA

A los datos numéricos se les llama estadísticas. Estadística se refiere a datos numéricos, como promedios, medianas, porcentajes y números índices los cuales nos ayudan a comprender situaciones económicas.

La estadística se define como el arte y la ciencia de reunir datos, analizarlos, presentarlos e interpretarlos. Proporciona información para la toma de decisiones y una mayor comprensión del entorno económico.

Capítulo 1 (Datos y estadísticas)Aplicaciones de la estadística en los negocios y la economía.

Capítulo 1.2Datos.Conjunto de datos.Variables.Observaciones.

Capítulo 1.3Obtener datos de fuentes ya existentes mediante encuestas y estudios experimentales.

Capítulo 1.4 y 1.5Descripción del uso de los datos en la estadística descriptiva y realizar inferencias estadística.

APLICACIONES DE LA ESTADISTICA

Contaduría (determinar si las cantidades de cuentas por cobrar que aparecen en la hoja de balance del cliente representa la verdadera cantidad en cuentas por cobrar)Finanzas (análisis de acciones en la bolsa, relación precio/ganancia)Marketing (datos en tiendas de abarrotes, actividades promocionales y ventas)Producción (llenado de botellas en una empresa de bebidas, ejemplo de grafica x-barra)Economía (pronóstico de tasas de inflación, precios del consumidor, tasa de desempleo y la utilización de la capacidad de producción.)

1.2 DATOS

Son hechos/informaciones y cifras que se recogen, analizan y resumen para su presentación e interpretación.

A todos los datos reunidos para un determinado estudio se les llama conjunto de datos para el estudio.

ELEMENTOS, VARIABLES y OBSERVACIONES

Elementos son las entidades de las que se obtienen los datos.Una variable es una característica de los elemento que es de interés.Los valores encontrados para cada variable en cada uno de los elementos constituye a los datos: Al conjunto de mediciones obtenidas para un determinado elemento se le llama observación.

ESCALAS DE MEDICION

La recolección de daos requiere alguna de las escalas de medición siguientes: nominal, ordinal, de intervalo o de razón. La escala de medición determina la cantidad de información contenida en el dato e indica la manera más apropiada de resumir y de analizar estadísticamente los datos.

Cuando el dato de una variable es una etiqueta o un nombre que identifica un atributo de un elemento, se considera que la escala de medición es una escala nominal. La escala de medición aun es nominal cuando los datos aparezcan como valores numéricos.

Una escala de medición para una variable es ordinal si los datos muestran las propiedades de los datos nominales y además tiene un sentido de orden o jerarquía de los datos (datos obtenidos en una encuesta con los datos obtenidos con las etiquetas de excelente, bueno, malo, esto contienen las propiedades de los datos nominales).

Una escala de medición para una variable es una escala de intervalo si los datos tienen las características de los datos ordinales y el intervalo entre valores se expresa en términos de una unidad de medida fija. Los datos de intervalo entre valores siempre son numéricos (las calificaciones es una prueba de aptitudes escolares son un ejemplo de datos de intervalo).

Una variable tiene una escala de razón si los datos tienen todas las propiedades de los datos de intervalo y la proporción entre dos valores tiene significado (variables como altura, distancia, peso y tiempo usan la escala de razón en la medición).

DATOS CATEGORICOS Y CUANTITATIVOS

Los datos se clasifican como categóricos o cuantitativos. Los que se agrupan por categorías específicas se conocen como datos categóricos. Este tipo de datos utiliza una escala de medición que puede ser nominal u ordinal. Los que utilizan valores numéricos para indicar cuanto o cuantos se conocen como datos cuantitativos: estos se obtienen usando la escala de medición ya sea de intervalo o de razón.

Una variable categórica incluye datos categóricos y una variable cuantitativa comprende datos cuantitativos. El análisis estadístico apropiado para una variable en particular depende de que esta sea categórica o cuantitativa. Si la variable es categórica, el análisis estadístico es muy limitado.

DATOS DE CORTE TRANSVERSAL Y DE SERIES DE TIEMPO

Para efectos del análisis estadístico es importante distinguir entre datos de corte transversal y datos de series de tiempo. Los datos de corte transversal son recabados en el mismo momento, o aproximadamente al mismo tiempo.

Los datos de series de tiempo o de series temporales son recabados a lo largo de vario periodos.Las gráficas de los datos de series de tiempo ayudan a los analistas a comprender lo que ocurrió en el pasado, identificar cualquier tendencia en el tiempo y proyectar niveles futuros para las series de tiempo.

1.3 FUENTES DE DATOS

Los datos se obtienen de fuentes existentes o de encuestas y estudios experimentales diseñados para recabar datos nuevos

Fuentes existentes

En algún caos los datos necesarios ya existen.

ESTUDIOS ESTADISTICOS

Se clasifican en experimentales u observacionales.

Cualquiera que quiera usar datos y análisis estadísticos como apoyo en la toma de decisiones debe considerar el tiempo y el costo requeridos para obtenerlos.

Si los datos importantes no se pueden recabar con facilidad de una fuente existente, debe tomarse el tiempo y el costo adicionales involucrados en su obtención.

El costo de la adquisición de los datos y el análisis estadístico subsiguiente no deben exceder los ahorros generados por el uso de la información para tomar una mejor decisión.

ERRORES EN LA ADQUISICION DE DATOS

Los gerentes deben estar siempre conscientes de la posibilidad de errores en los estudios estadísticos.El uso de datos erróneos es peor que no usar datos en lo absoluto. Una equivocación en la adquisición de los datos ocurre siempre que el valor de los datos obtenidos no es igual al valor verdadero o real que se obtendría con un procedimiento correcto.

EJEMPLO

Un entrevistador podría cometer el error cuando coloca la edad de una persona.

Los analistas también revisan los datos con valores inusualmente grandes o pequeños llamados atípicos, los cuales son candidatos a posibles errores.

Los errores ocurren con frecuencia durante la adquisición de los datos.

1.4 ESTADISTICA DESCRIPTIVA

La mayor parte de la información estadística en periódicos, revistas, informes de empresas y otras publicaciones consiste en datos que se resumen y presentan en una forma fácil de comprender para el lector. Estos resúmenes de datos, que pueden ser tablas, gráficas o números, se conocen como estadística descriptiva.

Los métodos de la estadística descriptiva se pueden usar para elaborar resúmenes de la información de este banco de datos.

Un resumen gráfico de los mismos datos, llamado gráfica de barras, sería un ejemplo. Estos tipos de resúmenes gráficos y tabulares facilitan la interpretación de los datos.

Un resumen gráfico de los datos también se conoce como histograma.

Además de las tablas y las gráficas, para resumir los datos se usa la estadística descriptiva numérica. La medida estadística descriptiva numérica más común es el promedio, o media.

1.5 INFERENCIA ESTADISTICA

El grupo de elementos más grande en un estudio en particular se llama población, y el grupo más pequeño se denomina muestra. Formalmente usamos las definiciones siguientes.

Población: Una población es el conjunto de todos los elementos de interés en un estudio en particular.

Muestra: una muestra es un subconjunto de la población.

El proceso de realizar una encuesta para recabar datos de toda una población se llama censo. El proceso de realizar una encuesta para recabar datos de una muestra se llama encuesta por muestreo. Como una de sus contribuciones importantes, la estadística usa datos de una muestra para hacer estimaciones y probar hipótesis sobre las características de una población mediante un proceso conocido como inferencia estadística.

EJEMPLO (fábrica de focos de alta luminosidad usando una variedad de productos eléctricos)

1.6 COMPUTADORAS Y ANALISIS ESTADISTICO

Los expertos en estadística usan con frecuencia el software de computadora para realizar los cálculos estadísticos requeridos para grandes cantidades de datos.

RESUMEN

La estadística es el arte y la ciencia de recabar, analizar, presentar e interpretar los datos.

Los datos consisten en los hechos y las cifras que se recaban y analizan. Las cuatro escalas de medición empleadas para obtener datos sobre una variable en particular son las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. La escala de una variable es nominal cuando los datos consisten en etiquetas o nombres que se usan para identificar un atributo de un elemento. La escala es ordinal si los datos presentan las propiedades de los datos nominales y su orden o clasificación es significativo. La escala es de intervalo si los datos tienen las propiedades de los datos ordinales y el intervalo entre los valores se expresa en términos de una unidad de medida fija. Por último, se tiene una escala de razón cuando los datos presentan todas las propiedades de los datos de intervalo y la razón de dos valores es significativa.

Para fines prácticos del análisis estadístico, los datos pueden clasificarse como categóricos o cuantitativos. Los datos categóricos utilizan etiquetas o nombres para identificar un atributo de cada elemento. Asimismo, usan las escalas de medición, ya sea nominal u ordinal, y pueden ser numéricos o no numéricos. Los datos cuantitativos son valores numéricos que indican cuánto o cuántos, y utilizan las escalas de medición de intervalo o de razón. Las operaciones aritméticas ordinarias sólo tienen sentido si los datos son cuantitativos. De ahí que los cálculos estadísticos utilizados para los datos cuantitativos no siempre sean apropiados para los categóricos.

La estadística descriptiva abarca los métodos tabular, gráfico y numérico usados para resumir los datos. El proceso de inferencia estadística usa los datos obtenidos de una muestra para realizar estimaciones o probar hipótesis acerca de las características de una población.

GLOSARIO

Banco de datos Todos los datos recabados en un estudio en particular.Censo Una encuesta para recabar datos sobre toda la población.Datos Hechos y cifras recabados, analizados y resumidos para su presentación e interpretación.Datos categóricos Etiquetas o nombres usados para identificar un atributo de cada elemento.Los datos categóricos usan las escalas de medición nominal u ordinal y pueden ser numéricos o no numéricos.Datos cuantitativos Valores numéricos que indican cuánto o cuántos de algo. Los datos cuantitativos se obtienen usando las escalas de medición de intervalo o de razón.Datos de corte transversal Datos recabados en el mismo o aproximadamente el mismo punto en el tiempo.Datos de series de tiempo Datos recabados durante varios periodos.Elemento Entidades sobre las cuales se recaban los datos.Encuesta de muestreo Una encuesta para recabar datos sobre una muestra.Escala de intervalo Escala de medición para una variable si los datos demuestran las propiedades de los datos ordinales y el intervalo entre los valores se expresa en términos de una unidad de medida fija. Los datos de intervalo son siempre numéricos.Escala de razón Escala de medición para una variable si los datos demuestran todas las propiedades de los datos de intervalo y la razón de dos valores es significativa. Los datos de razón son siempre numéricos.Escala nominal Escala de medición para una variable cuando los datos son etiquetas o nombres usados para identificar un atributo de un elemento. Los datos nominales pueden ser numéricos o no numéricos.Escala ordinal Escala de medición para una variable si los datos exhiben las propiedades de los datos nominales, y su orden o clasificación es significativo.Estadística El arte y la ciencia de recabar, analizar, presentar e interpretar datos.Estadística descriptiva Resúmenes de datos en forma de tabla, gráfica y números.Inferencia estadística Proceso de usar datos obtenidos de una muestra para efectuar estimaciones o probar hipótesis acerca de las características de una población.Minería de datos Proceso de utilizar procedimientos de la estadística y las ciencias de la computación para extraer información útil de bases de datos sumamente grandes.Muestra Un subconjunto de la población.Observación Conjunto de mediciones obtenido para un elemento en particular.Población Conjunto de todos los elementos de interés en un estudio en particular.Variable Una característica de interés para los elementos.Variable categórica Variable con datos categóricos.Variable cuantitativa Variable con datos cuantitativos.

CAPITULO II

Los datos se clasifican en cualitativos o cuantitativos. Los datos cualitativos utilizan etiquetas o nombres para identificar las categorías de elementos similares.Los datos cuantitativos son valores numéricos que indican cuánto o cuántos.

2.1 RESUMEN DE DATOS CUALITATIVOS

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

Una distribución de frecuencia es un resumen tabular de datos que muestra el número (frecuencia) de elementos en cada una de varias clases que no se superponen.

GRAFICAS DE BARRAS Y CIRCULARES

Una gráfica de barras es un dispositivo gráfico que se usa para representar los datos cualitativos resumidos en una distribución de frecuencia, de frecuencia relativa o de frecuencia porcentual.

La gráfica circular o de pastel es otro dispositivo gráfico que presenta las distribuciones de frecuencia relativa y de frecuencia porcentual para datos cualitativos.

2.2 RESUMEN DE DATOS CAUNTITATIVOS

Una distribución de frecuencia es un resumen tabular de los datos que muestra el número (frecuencia) de elementos en cada una de varias clases que no se superponen. Esta definición es válida para los datos tanto cuantitativos como cualitativos.

Número de clases Las clases se forman mediante la especificación de los rangos que se usarán para agrupar los datos.

El punto medio de clase es el valor medio entre los límites de clase inferior y superior.

Uno de los resúmenes gráficos de datos más sencillos es el diagrama de puntos. El eje horizontal muestra el rango de los datos.

El histograma es una presentación gráfica común de los datos cuantitativos