ASIGNATURA: ESTADSTICA

ASIGNATURA: ESTADSTICA1

Del 21 de ENERO Al 10 de FEBRERO de 2016

ASIGNATURA: ESTADSTICALic. Msc. Mara Rosa de Schtt

Comprender la importancia del estudio, para lo cual es necesario un recorrido por sus conceptos, mtodos e importancia y ms definiciones, con el fin de acercarnos un poco ms al tema de la Estadstica. Aplicar eficientemente los mtodos estadsticos en la recoleccin de informacin para que sustente el desarrollo del trabajo de investigacin en la maestra.

OBJETIVOS FORMATIVOS DE LA UNIDAD

Indice1.- Caractersticas Generales Pg. 52.- Estadstica Descriptiva o DeductivaPg. 73.- Estadstica Inferencial o IndutivaPg. 94.- La estadstica dentro de los mtodos de investigacin socialPg. 115.- Poblacin y muestra: Tipos de muestreo, frmulas de muestreo Paramtricas y no paramtricasPg. 156.- Tratamiento estadstico de variablesPg. 20

1. Subttulos ms importantesPg. 5

Indice

Introduccin

La estadstica es una ciencia exacta cuyo objetivo fundamental es el estudio de diversas formas de comportamiento de la sociedad, para lo cual se fundamenta en el uso de diversos mtodos y procedimientos matemticamente demostrables de manera formal y rigurosa. Cndor E., Ilmer.P.12Tambin se refiere a la importancia, mtodos e importancia de la estadstica ya que est relacionada con el estudio de proceso cuyo resultado es ms o menos imprescindible y con la finalidad de obtener conclusiones para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales observaciones.

Historia de la Estadstica

Desde 3.000 aos antes de Cristo, se tienen noticias de los primeros censos hechos a la poblacin, en la antigua Babilonia, Persia, Egipto y China, se elaboraban censos de las propiedades de los habitantes con fines impositivos.El mismo Moiss, que existi en los siglos XV - XIV antes de Cristo, y que era profeta y legislador hebreo, levant un censo de su pueblo en el desierto, segn lo seala la Biblia.Y en Grecia, el censo era algo muy usual en sus principales ciudades democrticas.

Empleo de la Estadstica en las antiguas Civilizaciones

1. En Egipto: La estadstica comienza con la Dinasta I, en el ao 3050 a.C.. Los faraones ordenaban la realizacin de censos con la finalidad de obtener los datos sobre tierras y riquezas para poder planificar la construccin de las pirmides.2. En China: Ao 2238 a.C. el emperador Yao elabora un censo general sobre la actividad agrcola, industrial y comercial.3. En la Antigua Grecia: Se realizaron censos para cuantificar la distribucin y posesin de la tierra y otras riquezas, organizar el servicio militar y determinar el derecho al voto.4. En la Antigua Roma: Durante el Imperio Romano se establecieron registros de nacimientos y defunciones, y se elaboraron estudios sobre los ciudadanos, sus tierras y sus riquezas.5. En Mxico: Ao 1116, durante la segunda migracin de las tribus chichimecas, el rey Xlotl orden que fueran censados los sbditos.6. En el Oriente Medio, bajo el dominio sumerio, Babilonia tena casi 6000 habitantes. Se encontraron en ella tablillas de arcilla que registraban los negocios y asuntos legales de la ciudad.7. El censo en el pueblo judo sirvi, adems de propsitos militares, para calcular el monto de los ingresos del templo.

1.- Caractersticas GeneralesLa Estadstica es la ciencia que le facilita al hombre el estudio de datos masivos, pasa de esa manera a sacar conclusiones valederas y efectuar predicciones razonables de ellos; y as mostrar una visin de conjunto clara y de ms fcil apreciacin, as como para describirlos y compararlos.La cualidad de ciencia de la Estadstica se presta an a polmica; pero es un hecho indiscutible el que viene a constituir un auxiliar maravilloso e insustituible para la investigacin cientfica, al permitir que se aproveche el material cuantitativo que arrojan las observaciones.

Glosario

En una forma prctica, la estadstica nos proporciona los mtodos cientficos para la recopilacin, organizacin, resumen, representacin y anlisis de datos, o anlisis de hechos, que se presenten a una valuacin numrica; tales como son: Caractersticas biolgicas o sociolgicas, fenmenos fsicos, produccin, calidad, poblacin riqueza, impuestos, cosechas, etc.La estadstica es una ciencia que facilita la toma de decisiones mediante la presentacin ordenada de los datos observados en tablas y grficos estadsticos, reduciendo los datos observados a un pequeo nmero de medidas estadsticas que permitirn la comparacin entre diferentes series de datos y estimando la probabilidad de xito que tiene cada una de las decisiones posibles.1.1Definicin de EstadsticaLa Estadstica es la ciencia cuyo objetivo es reunir una informacin cuantitativa concerniente a individuos, grupos, series de hechos, etc. y deducir de ello gracias al anlisis de estos datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro.La estadstica, en general, es la ciencia que trata de la recopilacin, organizacin presentacin, anlisis e interpretacin de datos numricos con el fin de realizar una toma de decisin ms efectiva.Otros tambin tienen su teora como la ms aceptada, sin embargo, es la de Minguez, que define la Estadstica como "La ciencia que tiene por objeto aplicar las leyes de la cantidad a los hechos sociales para medir su intensidad, deducir las leyes que los rigen y hacer su prediccin prxima".http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLtLos estudiantes confunden comnmente los dems trminos asociados con las Estadsticas, una confusin que es conveniente aclarar debido a que esta palabra tiene tres significados: la palabra estadstica, en primer trmino se usa para referirse a la informacin estadstica; tambin se utiliza para referirse al conjunto de tcnicas y mtodos que se utilizan para analizar la informacin estadstica; y el trmino estadstico, en singular y en masculino, se refiere a una medida derivada de una muestra.1.2Importancia de la EstadsticaLos mtodos estadsticos tradicionalmente se utilizan para propsitos descriptivos, para organizar y resumir datos numricos. La estadstica descriptiva, por ejemplo trata de la tabulacin de datos, su presentacin en forma grfica o ilustrativa y el clculo de medidas descriptivas.Ahora bien, las tcnicas estadsticas se aplican de manera amplia en mercadotecnia, contabilidad, control de calidad y en otras actividades; estudios de consumidores; anlisis de resultados en deportes; administradores de instituciones; en la educacin; organismos polticos; mdicos; y por otras personas que intervienen en la toma de decisiones.1.3Aplicaciones de la EstadsticaLa estadstica es un potente auxiliar de muchas ciencias y actividades humanas: sociologa, sicologa, geografa humana, economa, etc.La estadstica est relacionada con el estudio de proceso cuyo resultado es ms o menos imprescindible y con la finalidad de obtener conclusiones para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales observaciones.El resultado de estudio de dichos procesos, denominados procesos aleatorios, puede ser de naturaleza cualitativa o cuantitativa y, en este ltimo caso, discreta o contina.Son muchas las predicciones de tipo socilogo, o econmico, que pueden hacerse a partir de la aplicacin exclusiva de razonamientos probabilsticos a conjuntos de datos objetivos como son, por ejemplo, los de naturaleza demogrfica.Las predicciones estadsticas, difcilmente hacen referencia a sucesos concretos, pero describen con considerable precisin en el comportamiento global de grandes conjuntos de sucesos particulares. Son predicciones que, en general, no acostumbran resultar tiles.Para saber quin, de entre los miembros de una poblacin importante, va a encontrar trabajo o a quedarse sin l; o en cuales miembros va a verse aumentada o disminuida una familia concreto en los prximos meses. Pero que, en cambio puede proporcionar estimaciones fiables del prximo aumento o disminucin de la tasa de desempleo referido al conjunto de la poblacin; o de la posible variacin de los ndices de natalidad o mortalidad.

2.- Estadstica Descriptiva o DeductivaTiene por objeto fundamental describir y analizar las caractersticas de un conjunto de datos, obtenindose de esa manera conclusiones sobre las caractersticas de dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas. No obstante puede no solo referirse a la observacin de todos los elementos de una poblacin (observacin exhaustiva) sino tambin a la descripcin de los elementos de una muestra (observacin parcial).En relacin a la estadstica descriptiva, Ernesto Rivas Gonzles dice; "Para el estudio de estas muestras, la estadstica descriptiva nos provee de todas sus medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrn la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el universo vendr dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada para la muestra, en el oscilar dentro de cierto lmite de confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.Se puede definir como un mtodo para describir numricamente conjuntos numerosos. Por tratarse de un mtodo de descripcin numrica, utiliza el nmero como medio para describir un conjunto, que debe ser numeroso, ya que las permanencias estadsticas no se dan en los casos raros. No es posible sacar conclusiones concretas y precisas de los datos estadsticos.Vargas Sabadas, Antonio.Estadstica descriptiva e inferencial, Universidad de Castilla La Mancha, 1996. La estadstica descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una poblacin. Su finalidad es obtener informacin, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cmoda y rpidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee. El proceso que sigue la estadstica descriptiva para el estudio de una cierta poblacin consta de los siguientes pasos: Seleccin de caracteres dignos de ser estudiados. Mediante encuesta o medicin, obtencin del valor de cada individuo en los caracteres seleccionados. Elaboracin de tablas de frecuencias, mediante la adecuada clasificacin de los individuos dentro de cada carcter. Representacin grfica de los resultados (elaboracin de grficas estadsticas). Obtencin de parmetros estadsticos, nmeros que sintetizan los aspectos ms relevantes de una distribucin estadstica.2.1Objetivo de la estadstica descriptiva:La finalidad ltima de la estadstica descriptiva es resumir la informacin de conjuntos ms o menos numerosos de datos. Para ello se asienta en un concepto inmediato a la tarea de recuento: la frecuencia, medida emprica de la ocurrencia de los distintos estados que puede presentar una variable.3.- Estadstica Inferencial o InductivaEst fundamentada en los resultados obtenidos del anlisis de una muestra de poblacin, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o caracterstica de la poblacin, de donde procede, por lo que recibe tambin el nombre de Inferencia estadstica.Estudia la probabilidad de xito de las diferentes soluciones posibles a un problema en las diferentes ciencias en las que se aplica y para ello utiliza los datos observados en una o varias muestras de la poblacin. Mediante la creacin de un modelo matemtico infiere el comportamiento de la poblacin total partiendo de los resultados obtenidos en las observaciones de las muestras.(Fernndez et.al,p.17)Segn Berenson y Levine; Estadstica Inferencial son procedimientos estadsticos que sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numricos (poblacin), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra).El objetivo de la inferencia en investigacin cientfica y tecnolgica radica en conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeas compuestas por los mismos elementos.En relacin a la estadstica descriptiva y la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan los siguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos.Supngase que un profesor calcula la calificacin promedio de un grupo de historia. Como la estadstica describe el desempeo del grupo pero no hace ninguna generalizacin acerca de los diferentes grupos, podemos decir que el profesor est utilizando estadstica descriptiva. Grficas, tablas y diagramas que muestran los datos de manera que sea ms fcil su entendimiento con ejemplos de estadstica descriptiva.Supngase ahora que el profesor de historia decide utilizar el promedio de calificaciones obtenidos por uno de sus grupos para estimar la calificacin promedio de las diez unidades del mismo curso de historia. El proceso de estimacin de tal promedio sera un problema concerniente a la estadstica inferencial.Los estadsticos se refieren a esta rama como inferencia estadstica, esta implica generalizaciones y afirmaciones con respecto a la probabilidad de su validez. http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCILa estadstica descriptiva trabaja con todos los individuos de la poblacin. La estadstica inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por algunos individuos de la poblacin. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la poblacin. Cmo se selecciona la muestra, cmo se realiza la inferencia, y qu grado de confianza se puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadstica inferencial, para cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadstica, probabilidad y matemticas. 3.1Objetivo de la Estadstica inferencial:La inferencia estadstica intenta tomar decisiones basadas en la aceptacin o el rechazo de ciertas relaciones que se toman como hiptesis. Esta toma de decisiones va acompaada de un margen de error, cuya probabilidad est determinada.(Vargas,p.33) La estadstica inferencial tiene dos objetivos bsicos; a) obtener conclusiones vlidas acerca de una poblacin sobre la base de una muestra, es decir, que las conclusiones que obtengamos de una muestra se puedan extrapolar a la poblacin que dio origen a esa muestra y b) poder medir el grado de incertidumbre presente en dichas inferencias en trminos de probabilidad. (Daz, p.287) http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00

3.2Recomendaciones Es recomendable tomar en cuenta que la estadstica es muy importante en la vida social y laboral del hombre ya que generaliza informacin. Gracias a ello el anlisis de cualquier dato puede ser ms razonable y exacto. Es una herramienta indispensable para la toma de decisiones. Tambin es ampliamente empleada para mostrar los aspectos cuantitativos de una situacin. CTRL + clic para aprender

http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1http://es.slideshare.net/aumcjoe/estadstica-inferencial-2012

4.- La estadstica dentro de los Mtodos de Investigacin SocialLa investigacin social se define como el proceso que, utilizando el mtodo cientfico, permite obtener nuevos conocimientos en el campo de la realidad social (investigacin pura) o que permite estudiar una situacin social para diagnosticar necesidades y problemas a los efectos de aplicar los conocimientos con finalidades prcticas (investigacin aplicada). Los primeros en utilizar el mtodo cientfico en las ciencias sociales fueron los economistas del siglo XIX, como por ejemplo, Karl Marx, Cournot y Walras.

4.1DefinicinExisten dos precisiones importantes sobre la accin investigadora. En primer lugar, es sistemtica, es decir, est basada en relaciones lgicas fiables y no nicamente en creencias personales. Por otra parte, duda de si los resultados obtenidos son significativos y apunta las limitaciones inherentes a la investigacin. Esta bsqueda implica en primer lugar la fijacin de un objetivo, por tanto, dentro de la diversidad existe el propsito de describir un fenmeno y la bsqueda de respuestas y explicaciones que lo ataen. Qu es investigacin social? Es el proceso por el cual se llega al conocimiento en el campo de la realidad social o investigacin pura que permite diagnosticar problemas o necesidades sociales.Se pueden encontrar distintos tipos de investigaciones sociales que se clasifican:Segn la finalidad Bsica: tiene por objetivo principal diagnosticar y conocer ms los conocimientos de una determinada disciplina cientfica, a pesar de no ser prioritaria la aplicacin prctica. Aplicada: su objetivo principal es la aplicacin prctica de cierto tema.Segn el alcance temporal Sincrnica: busca conocer como es un fenmeno social en un momento determinado. Diacrnica: busca la evolucin de un fenmeno a lo largo del tiempo. Retrospectiva: pretende conocer la evolucin de un fenmeno desde el pasado. Prospectiva: busca conocer la evolucin posible de un fenmeno en el futuro. Dentro de las investigaciones prospectivas encontramos dos tipologas diferenciadas: la de pannel y la de tendencia.Segn la profundidad Descriptiva: trata de conocer un fenmeno social sin importar las causas. Explicativa: pretende conocer el fenmeno social y sus causas. Expositiva: no solo pretende medir variables sino estudiar las relaciones de influencia entre ellasSegn la amplitud Macro sociolgica: de corte clsico, enfocada a espacios de cierta relevancia universal. Suele trabajar con grandes universos poblacionales. Micro sociolgica: de corte postmoderno, enfocada a espacios de relevancia cotidiana. Suele trabajar con universos poblacionales locales.Segn el carcter Cuantitativa: trata de fenmenos susceptibles cuantificacin, haciendo un uso generalizado del anlisis estadstico y de los datos objetivos y numricos. Cualitativa: se orienta a la interpretacin de los actores, los propios sujetos que son objeto de investigacin.Segn las fuentes Primarias: utilizan datos o informacin de primera mano generada por los investigadores. Secundarias: utilizan informacin de segunda mano generadas con anterioridad o de forma ajena a la investigacin (registros, bases de datos y encuestas oficiales).Investigacin social es la aplicacin de mtodos y tcnicas cientficas al anlisis de la realidad social. Se basa en la aplicacin del mtodo cientfico como otras ciencias (qumica, fsica).4.2Fases del Mtodo cientfico: Recopilar o revisar toda la teora existente sobre un determinado tema y en base a las teoras formular un problema a resolver. Recopilar datos mediante la observacin ordenada y sistemtica de la realidad. Formulacin de la hiptesis Hiptesis formulacin de una solucin al problema a investigar que se establece al inicio de la investigacin y que ha de ser probado por los hechos. Comprobar sin la hiptesis se verifica con los datos y, si los datos verifican la hiptesis, esa hiptesis se convierte en una teora o en una ley.

4.3Fases de la investigacin social: Determinacin del problema. Diseo de la investigacin: formulacin de objetivos Formulacin de hiptesis Operacionalizacin de variables Delimitacin del universo de estudio Tamao de la muestra Tcnica de recogida de datos Anlisis de datos. Determinacin del problema.Para que un fichero sea objeto de investigacin tiene que reunir una serie de condiciones:1. formulado lo ms exactamente posible (que no sea excesivamente genrica).1. Un problema no debe plantear juicios de valor sobre lo que es bueno o es malo.1. Dicho problema tiene que tener naturaleza emprica (que podamos obtener datos sobre l).1. Las tcnicas nos deben permitir recoger dichos datos1. El problema tiene que afectar a un n grande de personas o instituciones.1. El problema tiene que implicar alguna novedad.1. Diseo de la investigacin.2. Formulacin de objetivos: los objetivos han de formularse de forma concreta.3. Formulacin de hiptesis: intento de solucin al problema a investigar.(P.ej: en el nivel profesional alcanzado en el 1 empleo influye el nivel educativo y el origen)4. Operacionalizacin de variables: Variable cualquier caracterstica del objeto de investigacin que puede cambiar de valor o puede expresarse en diferentes categoras. Nivel profesional Nivel educativo Nivel socialLa operacin de variables consiste en pasar de variables no directamente medibles y observables a variables que llamamos indicadores. El problema de las operaciones variable es la medida.

Qu importancia tiene la Estadstica en el desarrollo de sus tesis de maestra? Considera que sirve de apoyo para realizar una investigacin que profundice la investigacin en la educacin superior? Reflexione...

5.- Poblacin y MuestraA continuacin se definen algunos de los trminos ms usados en estadstica: Poblacin. Es el conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un experimento o en un estudio. La hay de dos tipos Poblacin finita. Es aquella que indica que es posible alcanzarse o sobrepasarse al contar. Es aquella que posee o incluye un nmero limitado de medidas y observaciones. Poblacin infinita. Es infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo. Son poblaciones infinitas porque hipotticamente no existe lmite en cuanto al nmero de observaciones que cada uno de ellos puede generar.Muestra. Un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una poblacin dada. Es un subconjunto de la poblacin. Muestra representativa. Un subconjunto representativo seleccionado de una poblacin de la cual se obtuvo. Muestreo. Al estudio de la muestra representativa. Censo. Al estudio completo de la poblacin. Parmetro. Lo constituyen las caractersticas medibles en una poblacin completa. Se le asigna un smbolo representado por una letra griega. Estadstico o estadgrafo. Es la medida de una caracterstica relativa a una muestra. La mayora de los estadsticos muestrales se encuentran por medio de una frmula y suelen asignrseles nombres simblicos que son letras latinas. Datos estadsticos (Variables). Los datos son agrupaciones de cualquier nmero de observaciones relacionadas. Para que se considere un dato estadstico debe tener 2 caractersticas: a) Que sean comparables entre s. b) Que tengan alguna relacin. Variable. Una caracterstica que asume valores. Clases de datos Variable cuantitativa o escalar. Ser una variable cuando pueda asumir sus resultados en medidas numricas. Variable cuantitativa discreta. Es aquella que puede asumir slo ciertos valores, nmeros enteros. Ejemplo: El nmero de estudiantes (1,2,3,4) Variable cuantitativa continua. Es aquella que tericamente puede tomar cualquier valor en una escala de medidas, ya sea entero o fraccionario. Ejemplo, Estatura: 1.90 m Variables cualitativas nominales. Cuando no es posible hacer medidas numricas, son susceptibles de clasificacin. Ejemplo: Color de autos: rojo, verde, azul.Saba Ud.que?El uso de la Media, Mediana y Moda nos brindan una idea muy clara de la posicin de los parmetros dentro de una distribucin de datos? . La media tiene el uso ms frecuente y sencillo , tales como : talla media del mexicano, temperatura histrica promedio , etc. La mediana es representativa en poblaciones heterogneas , tales como : distribucin de salarios , peso medio, etc La moda literalmente tiene que ver con estar de moda o lo que ms se lleva.

5.1 Objetivos del Muestreo, Pueden considerarse los siguientes: Hacer notar la importancia de los beneficios del muestreo en el mbito empresarial. Analizar los diferentes tipos de muestreo Capacitar al lector para que aplique frmulas que le permitan determinar el tamao de la muestra. Describir ejemplos grfica y estadsticamente.

5.2 Estadstica paramtricaEs una rama de la estadstica inferencial que comprende los procedimientos estadsticos y de decisin que estn basados en las distribuciones de los datos reales. Estas son determinadas usando un nmero finito de parmetros. Esto es, por ejemplo, si conocemos que la altura de las personas sigue una distribucin normal, pero desconocemos cul es la media y la desviacin de dicha normal. La media y la desviacin tpica de la desviacin normal son los dos parmetros que queremos estimar. Cuando desconocemos totalmente que distribucin siguen nuestros datos entonces deberemos aplicar primero un test no paramtrico, que nos ayude a conocer primero la distribucin.La mayora de procedimientos paramtricos requiere conocer la forma de distribucin para las mediciones resultantes de la poblacin estudiada. Para la inferencia paramtrica es requerida como mnimo una escala de intervalo, esto quiere decir que nuestros datos deben tener un orden y una numeracin del intervalo. Es decir nuestros datos pueden estar categorizados en: menores de 20 aos, de 20 a 40 aos, de 40 a 60, de 60 a 80, etc, ya que hay nmeros con los cuales realizar clculos estadsticos. Sin embargo, datos categorizados en: nios, jvenes, adultos y ancianos no pueden ser interpretados mediante la estadstica paramtrica ya que no se puede hallar un parmetro numrico (como por ejemplo la media de edad) cuando los datos no son numricos.Es la que requiere que los elementos que integran las muestras contengan elementos parmetros o medibles. Puede resolver tres tipos de problemas: Estimacin puntual: En la que pretendemos darle un valor al parmetro a estimar. Estimacin por intervalos (buscamos un intervalo de confianza). Contraste de hiptesis, donde buscamos contrastar informacin acerca del parmetro.Para realizar un anlisis paramtricos debe partirse de los siguientes supuestos:1. La distribucin poblacional de la variable dependiente es normal: el universo tiene una distribucin normal.2. El nivel de medicin de la variable dependiente es por intervalos o razn3. Cuando dos o ms poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homognea 5.3Mtodos o pruebas estadsticas paramtricas ms utilizadasSon las siguientes: Coeficiente de correlacin de Pearson y regresin lineal Prueba t Prueba de contraste de la diferencia de proporciones Anlisis de varianza unidireccional Anlisis de varianza factorial Anlisis de covarianza

5.4Estadstica no paramtricaEs una rama de la estadstica que estudia las pruebas y modelos estadsticos cuya distribucin subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramtricos. Su distribucin no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que la determinan. La utilizacin de estos mtodos se hace recomendable cuando no se puede asumir que los datos se ajusten a una distribucin conocida, cuando el nivel de medida empleado no sea, como mnimo, de intervalo.5.5Estadstica no paramtricaLas principales pruebas no paramtricas son las siguientes: Prueba de Pearson Prueba binomial Prueba de Anderson-Darling Prueba de Fisher Prueba de Friedman Prueba de Kendall Prueba de Mann-Whitney o prueba de Wilcoxon Prueba de los signos Coeficiente de correlacin de Spearman Prueba de los rangos con signo de WilcoxonLa mayora de estos test estadsticos estn programados en los paquetes estadsticos ms frecuentes, quedando para el investigador, simplemente, la tarea de decidir por cul de todos ellos guiarse o qu hacer en caso de que dos test nos den resultados opuestos. Hay que decir que, para poder aplicar cada uno existen diversas hiptesis nulas y condiciones que deben cumplir nuestros datos para que los resultados de aplicar el test sean fiables. Esto es, no se puede aplicar todos los test y quedarse con el que mejor convenga para la investigacin sin verificar si se cumplen las hiptesis y condiciones necesarias pues, si se violan, invalidan cualquier resultado posterior y son una de las causas ms frecuentes de que un estudio sea estadsticamente incorrecto. Esto ocurre sobre todo cuando el investigador desconoce la naturaleza interna de los test y se limita a aplicarlos sistemticamente.Es importante mencionar que si la distribucin de los datos se ajusta a un tipo de distribucin conocida, existen otras [pruebas] que, en la prctica, son ms aconsejables pero que as mismo requieren otros supuestos. En este caso, la estadstica a emplear es la estadstica paramtrica, dentro de la cual muchas veces podemos encontrar equivalencias entre pruebas pero con diferencias en la potencia entre ambas siendo siempre la potencia de las pruebas no paramtricas menor que la potencia de las pruebas paramtricas equivalentes. Aun as, el uso adecuado de los tamaos muestrales disminuye la posibilidad de cometer un [error tipo II], puesto que aumenta al mismo tiempo la eficacia de la prueba . Es decir, a medida que se aumenta el tamao de la muestra, disminuye la posibilidad de cometer un error tipo II (un falso negativo: No rechazar la hiptesis nula cuando sta en realidad es falsa).6.- Tratamiento estadstico de variablesTipos de tratamiento estadstico segn el tipo de variable

1. Los datos se expresan como media aritmtica y desviacin estndar, o como mediana y rangos intercuartiles en aquellas variables cuantitativas que no siguen una distribucin normal.

2. Para la comparacin de las medias de dos variables cuantitativas se utiliza el test de Student o el test de Mann-Whitney, segn si las variables tienen una distribucin normal o no, respectivamente.

3. Para la comparacin de las medias de ms de dos variables cuantitativas que no siguen una distribucin normal se utiliza el test no paramtrico de Kruskal-Wallis.

4. Para la comparacin entre proporciones de variables cualitativas se utiliza el test Chi-cuadrado.

TAREA

Relato de VidaDescriba los datos ms representativos, que muestren la aplicacin de la estadstica en una investigacin de su vida profesional.

FORO1: cules son las fases de una investigacin cientfica que se deben seguir para la aplicacin de la estadstica, en el desarrollo de trabajos investigativos en la educacin superior boliviana?PREGUNTAS DE AUTO APRENDIZAJE

Consigna: A partir de los contenidos desarrollados en esta unidad didctica, responda las siguientes preguntas y envelas a la Plataforma, adjunta a su Tarea para la semana.1.- Conceptualice la investigacin social, y explique Qu relacin tiene con la investigacin Aplicada y su correspondiente clasificacin2.- Defina y explique la principal diferencia entre estadstica descriptiva y estadstica inferencial, los objetivos de cada una de ellas y en qu casos se las aplica.3.- Nombre las variables cualitativas y cuantitativas y sus respectivos ejemplos de cada una.4.- Cules son las principales pruebas usadas por la estadstica paramtrica y por la no paramtrica.5.- Explique la utilidad de las medidas de dispersin.

BIBLIOGRAFIA

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