Resumen Estadística

Capítulo 1

• Variables: Características de los objetos o los individuos que es de interés. Deben tener una definición operacional, un significado universalmente aceptado
• Población: Los miembros de un grupo sobre los cuales se desea obtener una conclusión
• Muestra: Parte de la población seleccionada para análisis
• Parámetro: Medida numérica que describe una característica de la población• Estadístico: Medida numérica que describe una característica de la muestra
• Estadística Descriptiva: recolección, resumen y presentación de un conjunto de datos
• Estadística Inferencial: utiliza datos de las muestras para obtener conclusiones sobre una población

Recolección de datos
La técnica más común para asegurar una representación adecuada es usar una muestra aleatoria.

Fuentesde datos
• Los que proporciona una organización o un individuo
• Un experimento diseñado
• Una encuesta
• Un estudio observacional
Fuentes primarias: el recolector de datos los utiliza para el análisis
Fuentes secundarias: el individuo u organización compila datos para ser utilizados por otros

Tipos de datos
Datos cualitativos: comprenden etiquetas o nombres que se usan paraidentificar un atributo de cada elemento. Los datos cualitativos emplean la escala nominal o la ordinal y pueden ser numéricos o no.

Datos cuantitativos: requieren valores numéricos que indiquen cuánto o cuántos. Los datos cuantitativos se obtienen usando las escalas de medición de intervalo o de razón.





Escalas de medición Determina la cantidad de informacióncontenida en el dato e indica la manera más apropiada de resumir y de analizar estadísticamente los datos

Nominal: Cuando el dato de una variable es una etiqueta o un nombre que identifica un atributo de un elemento. Cuando la escala de medición es nominal, se usa un código o una etiqueta no numérica.
Por ejemplo, para facilitar la recolección de los datos y para guardarlos en una base dedatos en una computadora puede emplearse un código numérico en el que 1 denote la Bolsa de Nueva
York y 2 el Mercado Nacional Nasdaq. En este caso los números 1 y 2 son las etiquetas empleadas para identificar dónde cotizan las acciones. La escala de medición es nominal aun cuando los datos aparezcan como valores numéricos.

Ordinal: Cuando los datos muestran las propiedades de los datos nominalesy además tiene sentido el orden o jerarquía de los datos

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 medición fija. Por ejemplo, las calificaciones obtenidas por tres alumnos en la prueba de matemáticas con 620, 550 y 470, pueden ser ordenadas en orden de mejor a peor. Además las diferenciasentre las calificaciones tienen significado. Por ejemplo, el estudiante 1 obtuvo 620 _ 550 _ 70 puntos más que el estudiante 2 mientras que el estudiante 2 obtuvo 550 _ 470 _ 80 puntos más que el estudiante tres.

De Razón: si los datos tienen todas las propiedades de los datos de intervalo y la proporción entre dos valores tiene significado. Esta escala requiere que se tenga el valor cero paraindicar que en este punto no existe la variable.






Capítulo 2


Distribución de frecuencia

Resumen tabular que muestra el número (frecuencia) de elementos en cada una de las diferentes clases disyuntas.











La suma de las frecuencias en una distribución de frecuencia es siempre igual al número de observaciones.
La suma de las frecuencias relativas en unadistribución de frecuencia relativa es siempre igual a 1.00, y la suma de los porcentajes en una distribución de frecuencia porcentual es siempre igual a 100.
Resumen de datos cuantitativos




Cuando se trata de datos cuantitativos se debe tener más cuidado al definir las clases disyuntas que se van a usar en la distribución de frecuencia. Los tres pasos necesarios para definir las clases...