Estadística descriptiva

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Simulación Empresarial

Pablo Peñalver Alonso

@ppenalvera

1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS

3. TABLA DE FRECUENC.

6. INFORME



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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

1. CONCEPTO ESTADÍSTICA
2. RAMAS:
1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
2. INFERENCIA ESTADÍSTICA

se refiere a métodos de
obtención, descripción,
resumen y visualización
de datos que pueden ser
presentados de forma
numérica o gráfica

consiste en la generación de
modelos y predicciones
relacionadas con los
fenómenos estudiados
teniendo en cuenta el aspecto
aleatorio y la incertidumbre de
las observaciones



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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

1. ESTUDIO COMPLETO
2. MUESTRA REPRESENTATIVA
3. MÉTODOS DE OBTENCIÓN:
 ALEATORIO
• SIMPLE
• SISTEMÁTICO
• ESTRATIFICADO
 NO ALEATORIO


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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

4. TAMAÑO DE LA MUESTRA
 RELACIÓN TAMAÑO Y ERROR
 ERROR DE MUESTREO
 CÁLCULO DE TAMAÑO ÓPTIMO. Siendo:
N – tamaño de la población
n – tamaño de la muestra
P - % de N que tiene la característica objeto de estudio
Q - % de N que no tiene la característica objeto de estudio
K – nivel de confianza
K = 1 implica una confianza del 68,3%
K = 2 supone una confianza del 95,5%
K = 3 implica una confianza del 98,8%
E – error muestral, en %



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4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

4. TAMAÑO DE LA MUESTRA: óptimo

Población finita
N < 100.000
elementos

n = (K2 x P x Q x N) / ((E2 x (N-1)) + (K2 x P x Q))

m.a.s.
Población infinita
N > 100.000
elementos


n = (K2 x P x Q) / E2


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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

4. TAMAÑO DE LA MUESTRA: caso más habitual
E

10.000

1,5

4.444

2

2.500

2,5

1.600

3

1.111

3,5

816

4

625
494

5


1

4,5

1. N > 100.000 elementos (población infinita)
2. P y Q no se conocen, entonces se utiliza:
P = Q = 50
3. Hipótesis: K = 2, es decir,
un nivel de confianza del 95,5%
4. Tabla que relaciona error aceptable
y tamaño muestral óptimo:

n

400


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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

5. DATOS OBTENIDOS

Discretas: edad, nº miembros hogar, etc.
Variables

Continuas: renta

TIPOS DE
DATOS
Atributos


Nominales: sexo, religión, provincia de
nacimiento, etc.
Ordinales: Nivel de estudios, grados de
satisfacción, etc.


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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

6. PLANIFICACIÓN:

MOMENTO
LUGAR
RESPONSABLES



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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

TABLA DE FRECUENCIAS: resume la información de forma numérica y ordenada.
Una tabla de frecuencias recoge 2 tipos de información:
a) Modalidades de los elementos de la muestra
b) Nº de veces que aparece cada una de las modalidades de la muestra



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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

70
640-720
60
400-480
50

320-400
40
240-320
30
160-240
20
80-160
10
0-80

0
0-80

80-160

160-240

240-320

320-400

400-480

640-720

0

10

20

30

40

50

60

70

70
60
50
40
30
20
10
0
0-80
0-80

80-160

160-240

240-320

320-400


400-480

80-160

160-240

640-720


240-320

320-400

400-480

640-720

Series1

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4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

Las tablas de frecuencias y las representaciones gráficas representan un primer
resumen de la información que contienen nuestros datos, pero podríamos
necesitar resumirla aún más en una sola característica o valor.
Para ello se definen una serie de medidas que resumen dicha información, y que
pueden ser de varios tipos.

Medidas de
POSICIÓN


Medidas de
DISPERSIÓN


Medidas de
FORMA

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4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

TIPOS DE MEDIDAS (ESTADÍSTICOS):

A) MEDIDAS DE POSICIÓN: van a ser las más utilizadas y nos dan un valor
promedio o característica representativa de la muestra. Podemos distinguir
entre medidas de posición de tendencia central y no central.
B) MEDIDAS DE DISPERSIÓN: del conjunto de los datos respecto de las medidas
de posición central; nos sirven para medir el grado de representatividad de las
medidas de posición central respecto de los datos.
C) MEDIDAS DE FORMA: nos permiten comparar la distribución de los datos
respecto a distribuciones conocidas.



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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

De tendencia central
MEDIDAS DE
POSICIÓN
De tendencia no central


Media
Mediana
Moda
Cuartiles
Deciles
Percentiles


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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

Las más usuales
MEDIDAS DE
DISPERSIÓN

Varianza
Desviación típica
Coeficiente de variación de Pearson

Otras medidas de dispersión


Desviación absoluta media
respecto a la mediana


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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

MEDIDAS DE FORMA
Simetría

Asimétrica por la izquierda:
Mediana <= media <= moda
Ejemplo: Estudios (visto)

Coeficiente de
Asimetría de Fisher

Suma (X – media)3
Desv. Típica3


Simétrica:
Media = mediana = moda
Asimétrica por la derecha:
Moda <= media <= mediana
Ejemplo: Renta


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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

MEDIDAS DE FORMA
Apuntamiento

Normal
Más apuntada

Coeficiente de
Apuntamiento de Fisher

Suma (X –
media)4
Desv. Típica4
Más plana



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1. CONCEPTO

4. GRÁFICOS

2. DATOS

5. ESTADÍSTICOS


6. INFORME

1.
2.
3.
4.

APRENDER DE LOS CLIENTES
PIVOTAR/PERSEVERAR
EQUIPO DE DESARROLLO
4 FASES:
 DESCUBRIR
 VALIDAR
 CREAR
 CONSTITUIR



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Ctra. Urda, s/n
45700 Consuegra
Toledo
T 925 480 377
F 925 475 871
45000734.ies@edu.jccm.es

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