1. Estadística – Definicionesgenerales CORPORACIÓN UNIFICADA NACIONAL DE EDUCACIÓN SUPERIOR C.U.N Sede Ibagué Programa Contaduría Publica Modalidad Distancia John Jairo EscobarDocente

2. 2 Estadística Descriptiva

3. 3 Estadística – Definicionesgenerales ESTADÍSTICA: Rama de lasmatemáticas tan importantequeesconsideradaCiencia, estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la resolución de la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria

5. Organizar,

6. Tabular

7. Graficar e

8. Interpretar datosEs decir, Presenta los datos en forma informativa. Tomando toda la población estadística para esto y obteniendo parámetros.

9. 5 Estadística – Definicionesgenerales ESTADÍSTICA INFERENCIAL: Es la parte de la Estadísticaquetrata con unamuestrarepresentativa de la población y haceinferencias o generalizaciones en base a los resultadosobtenidos de la muestra. Los resultadosobtenidosreciben el nombre de estimadores

10. 6 POBLACIÓN OBJETO DE ESTUDIO: Es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas. POBLACIÓN ESTADÍSTICA Se llama así a la totalidad de los datos. Ejemplos: Las estaturas de estudiantes de determinadauniversidad; Calificacionesobtenidas en un examenparcial de Probabilidad y Estadística; Cualquierotroejemplo de medición y contabilidad en los ámbitos de educación, ingeniería, cienciassociales y administración. MUESTRA: Es un subconjunto de la Población. Debe ser Confiable (representativaaleatoria y tamaño)

11. 7 Población vs. Muestra: Población Muestra

12. 8 UNIDAD ESTADÍSTICA Es cualquier elemento que presente información sobre la característica o el fenómeno que se estudia. Por ejemplo: Si se estudia la altura de los niños de una clase, cada alumno es la unidad estadística; si se estudia el número de artícuylos defectuosos, estos serán la unidad estadística Variable: Fenómeno que puede tomar diversos valores. Las variables pueden ser de dos tipos: Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo). Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, estatura, precio de un producto, ingresos anuales,…) poseen una jerarquia heredada de los números

13. 9 Variables Cuantitativas: Se pueden clasificar en: Variables Discretas: Sólo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2, 3....,etc, pero, por ejemplo, nunca podrá ser 3,45). Variables Continuas: Pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h...etc. Un poquito más o menos

14. 10 Las Variables: También se pueden clasificar en: Variables unidimensionales: Sólo recogen información sobre una característica (por ejemplo: edad de los alumnos de una clase). Variables bidimensionales: Recogen información sobre dos características de la población (por ejemplo: edad y altura de los alumnos de una clase). Variables pluridimensionales: Recogen información sobre tres o más características (por ejemplo: edad, altura y sexo.

15. 11 DATOS: CONCEPTO Características o números que son recolectados por observación. Son el resultado de las observaciones efectuadas en las personas y objetos en los cuales se produce el fenómeno que queremos estudiar. CLASIFICACIÓN DE DATOS: Los datos estadísticos pueden ser clasificados en: Cualitativos, Cuantitativos, Cronológicos y Geográficos Atención.!

16. 12 DATOS CUALITATIVOS: Cuando los datos son cualitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad. Ejemplo: Si deseamos clasificar los estudiantes que cursan la materia de estadística por su estado civil, observamos que pueden existir: solteros, casados, divorciados, viudos. DATOS CUANTITATIVOS: Cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son datos cuantitativos. Ejemplo: Se clasifican los estudiantes de contabilidad y Finanazas de la CUN sede Ibagué de acuerdo a sus notas, observamos que los valores (nota) representan diferentes magnitudes.

17. 13 DATOS CRONOLÓGICOS: Cuando los valores de los datos varían en diferentes instantes o períodos de tiempo, los datos son reconocidos como cronológicos. Ejemplo: Al registrar los promedios de notas de los Alumnos de Contaduría de la CUN sede Ibagué DATOS GEOGRÁFICOS: Cuando los datos están referidos a una localidad geográfica se dicen que son datos geográficos. Ejemplo: El número de estudiantes de educación superior en las distintas regiones del país.

18. 14 NIVELES Y ESCALAS DE MEDICIÓN: Las escalas de medición pueden ser: Escala Nominal: cuando la medición se realiza en clases o categorías. Por ejemplo: Sea X la variable sexo, sus clases o categorías son: masculino – femenino. Sea X la variable color de los ojos, sus clases son: negro, marrón, verde, azul, etc.

19. 15 NIVELES Y ESCALAS DE MEDICIÓN: 2) Escala Ordinal:Se le llama también de rango, debido a que las clases o categorías guardan una relación de orden entre sí. Se ordena de acuerdo con la intensidad de las características que representan cada una de ellas. Por ejemplo: * Sea la variable rendimiento en un grupo de alumnos, para medir esta variable definimos las categorías: excelente, muy bueno, bueno, regular y deficiente. * Sea la variable estatura de un grupo de alumnos de la asignatura Estadística de la probabilidad agrupados en las siguientes categorías: muy alto, alto, bajo y muy bajo.

20. 16 NIVELES Y ESCALAS DE MEDICIÓN: 3) Escala de Intervalos: Esta escala guarda una relación de orden similar a la ordinal y además podemos conocer la variación existente entre dos números diferentes. Su uso se da principalmente en las ciencias naturales. Por ejemplo: La congelación del agua ocurre a los 0°C ó 32°F. La congelación del hidrógeno ocurre a 0°K (Kelvin)

21. 17 NIVELES Y ESCALAS DE MEDICIÓN: 4) Escala de Razón: Se da cuando una escala tiene las características de una escala de intervalos y tiene también un punto cero (0) real en el origen, podemos decir que el cero (0) es absoluto, y sí indica ausencia de la característica que se mide. Por ejemplo: Si medimos el peso de una escala de proporción, podemos utilizar la escala de onza, libra o gramos. En tal caso el cero (0) es un valor común para estas escalas de medida de peso.

22. 18 ¿QUE DEBE CUMPLIR PARA QUE LA MUESTRA SEA CONFIABLE?: Una muestra es un conjunto de casos o individuos procedente de una población estadística que cumple las siguientes características: La muestra debe ser representativa de la población de estudio. El número de sujetos que componen la muestra suele ser inferior que el de la población, pero suficientes para que la estimación de los parámetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado. Mínimo debe ser de 30 Debe ser aleatoria, que todos los individuos de la población tengan la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra

23. 19 CLASES DE MUESTREO: El muestreo Probabilísticopuede ser de diferentes clases: Muestreo Aleatorio Simple:Se seleccionan las unidades muestréales de forma aleatoria y pueden ser: con o sin reemplazo. Muestreo Estratificado:Consiste en dividir a la poblaciones en estratos con el objeto de reducir la variabilidad, para buscar mayor homogeneidad dentro de cada estrato. Muestreo por Conglomerados: Consiste en seleccionar las muestras de conglomerados sociales. Muestreo Sistemático: Cuando se toman los elementos de la muestra en forma sistemática, de K en K a partir de un elemento tomado al azar. Donde K es una constante de medida que se usa para dividir a la población y extraer los elementos de la muestra. Muestreo Polietápico:Se selecciona la muestra en varias etapas.

24. 20 VENTAJAS DE LA ELECCION DE UNA MUESTRA: Reducción de costos: Al estudiar una pequeña parte de la población, los gastos de recogida y tratamiento serán menores que si los obtenemos del total de la población. Rapidez: Al reducir el tiempo de recogida y tratamiento de los datos se consigue mayor rapidez. Viabilidad:La elección de una muestra permite la realización de estudios que serían imposible hacerlo sobre el total de la población. Condiciones geográficas: En ocasiones la población objeto de estudio incluye regiones o zonas de difícil acceso.

25. 21 TÉCNICAS E INSTRUMENTOS PARA RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN El proceso de recolección de datos consiste en la obtención de datos relevantes de objetos, de situaciones, etc. Este proceso es uno de los más importantes de una investigación y depende de los objetivos que se persiguen. Algunos métodos son: Observación directa simple: Es la inspección y estudio realizado mediante el empleo de los órganos de los sentidos, con o sin, ayuda de la tecnología. Por ejemplo: el crecimiento de una planta. Observación experimental: La observación experimental es más completa que la observación directa simple, ya que en ella hay control, por parte del investigador, del objeto o situación que se estudia. El objetivo es establecer relaciones entre los objetos o situaciones estudiadas. Por ejemplo, al elaborar una vacuna, estas se someten a diversos ensayos antes de aplicarlas a una población.

26. 22 TÉCNICAS E INSTRUMENTOS PARA RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN Otros métodos comunes son: Observación documental: Es el testimonio dejado por escrito a lo largo del tiempo, para que el investigador de hoy, en su búsqueda, requiera de esas contribuciones. La entrevista: Es una técnica de investigación en la que dos sujetos se ponen de acuerdo para sostener una conversación cara a cara, por vía telefónica o por internet acerca de un tema o problema de interés para ambos. El cuestionario: Es una técnica de recolección de información a partir de un formato previamente elaborado, el cual deberá ser respondido en forma escrita por el informante. Puede ser de forma de preguntas abiertas pero preferiblemente preguntas cerradas. Lo conforma una lista de preguntas, previamente organizadas, que deben de satisfacer los objetivos de la investigación

27. 23 CLASIFICACIÓN DE LOS DATOS: Para poder lograr un análisis estadístico de los datos, es necesario ordenarlos en una forma lógica; es decir, clasificarlos. Para ello es necesario efectuar las siguientes operaciones: Revisión Agrupamiento Clasificación manual, mecánica o informática.

28. 24 PASOS A SEGUIR EN LA INVESTIGACIÑON ESTADÍSTICA: Los pasos están de acuerdo al fenómeno que se estudia. Abarca los siguientes puntos: 1) Formulación del Problema específico de la investigación: Este paso encierra la definición del temay la finalidad de la investigación. 2) Desarrollo de un método para la obtención de los datos: Tiene esta fase un carácter subjetivo, ya que en él se necesita el esfuerzo creativo y constructivo del grupo de trabajo. 3) Recolección de datos: Es el punto más importante dentro de la investigación estadística, ya que ella nos provee de los datos necesarios para llegar a conclusiones sobre el fenómeno investigado.

29. 25 PASOS A SEGUIR EN LA INVESTIGACIÑON ESTADÍSTICA: Continuación… 4) Clasificación de los datos: Después que los datos han sido recolectados, estos se presentan en su forma primaria, por lo tanto se hace necesario clasificarlos a través de la revisión, el agrupamiento y la tabulación de los datos. 5) Análisis estadístico: En este paso el conjunto de datos obtenidos a través de la recolección se condensan, se usa Excel para obtener las medidas de tendencia central ,dispersión y gráficos. 6) Interpretación de los resultados: Consiste en traducir las medidas estadísticas obtenidas en el lenguaje relativo al fenómeno o hecho estudiado, de allí que necesite el grupo de poner en práctica toda la teoría aprendida durante este curso 7) Presentación de los resultados (Informe Final): Debe incluir objetivos, antecedentes, metodología, bibliografía o web grafía Incluyendo las tablas graficas y resultados obtenidos con sus respectivas conclusiones acerca de las variables analizadas, recordar que deben incluir al menos una de tipo numérico y una categórica.