Tratamientos Para Datos Agrupados

Áreas de Aplicación de la
Estadística
 El

uso de la Estadística es muy amplio. Resulta
difícil nombrar un área en la cual no se
emplee.
 Los métodos estadísticos han encontrado
aplicación en:








Tema 1. Introducción



Gobierno
Negocios
Ciencias Sociales
Ingeniería
Ciencias Física y Naturales
Control de Calidad
Procesos de Manufactura
Muchos otros campos de la actividadintelectual.

Áreas de Aplicación de la
Estadística
 Esto

se debe a la creciente facilidad con la
cual se pueden manejar grandes
cantidades de datos numéricos, debido al
uso de …
Tema 1. Introducción

Conceptos de Población y
Muestra
 Población:

es la colección de todas las
posibles mediciones u observaciones que
pueden hacerse de una variable bajo
estudio.
Tema 1. Introducción

Conceptos dePoblación y
Muestra
 Se


clasifica en dos categorías:

Tema 1. Introducción

Finita: es aquella que incluye una
cantidad limitada contable de
observaciones, individuos o medidas.
Siempre que sea posible alcanzar (contar)
el número total de todas las posibles
mediciones, se considera como finita la
población.

Conceptos de Población y
Muestra


Tema 1. Introducción

Infinita: es aquella que incluye ungran
conjunto de observaciones o mediciones
que no pueden alcanzarse por conteo. Al
menos, hipotéticamente, no existe límite
en cuanto al número de observaciones
que el experimento puede generar.

Conceptos de Población y
Muestra
 Muestra:




es un conjunto de mediciones u
observaciones tomadas a partir de una
población.
es un subconjunto de la población.
Tema 1. Introducción

Conceptos dePoblación y
Muestra
 Muestra

Tema 1. Introducción

aleatoria: se considera
aleatoria siempre y cuando cada
observación, medición o individuo de la
población tenga la misma probabilidad
de ser seleccionado.

Tipos de datos y escalas de
medida
 Variables:


 Datos:


son los valores que toma la variable en
cada caso.

Tema 1. Introducción

son las características o lo que se estudia
de cadaindividuo de la muestra. Ej: sexo,
edad, peso, estatura, color de ojos,
estado civil, temperatura, cantidad de
nacimientos, presión, grosor, diámetro, ...

Tipos de datos


Cualitativos: son datos que solo toman
valores asociados a las cualidades o
atributos, clasificándolos en una de varias
categorías, es decir, no son valores
numéricos. Ej:





Sexo: f/m.
Hábito de fumar: Fumador/Nofumador
Color de ojos: negro, azul, marrón, …
Religión: católica, evangélica, …
Estado civil: soltero, casado, divorciado,…

Tema 1. Introducción



Tipos de datos


Cuantitativos: provienen de variables que
pueden medirse, cuantificarse o
expresarse numéricamente. Ejemplos:








Tema 1. Introducción



Peso
Edad
Estatura
Presión
Humedad
Intensidad de un sismo
Cantidad de hermanos

Escalasde medida
 Tipos


Discretas: es aquella que solo puede
tomar un número finito o infinito
numerable de valores. Ejemplo: cantidad
de hermanos.
Continuas: es la variable que puede tomar
cualquier valor en una escala continua.
Ejemplo: cantidad de líquido contenido en
un recipiente.

Tema 1. Introducción



de variables cuantitativas:

Escalas de medida
 Escala
 Escala
 Escala
 Escala

Tema1. Introducción

 Escala

Nominal.
Variables Cualitativas
Ordinal.
de Intervalos.
de Razón o Proporción.
Variables
Cuantitativas
Absoluta.

Escalas de medida
 Escala

Tema 1. Introducción

nominal: los datos se pueden
agrupar en categorías que no mantienen
una relación de orden entre si, por lo tanto
no están definidas las operaciones lógicas
(>, <, , ) sino solo las de igualdad odiferencia.
 Ejemplos: color de ojos, sexo, profesión,
estado civil, religión.

Escalas de medida
 Escala

Tema 1. Introducción

ordinal: existe un cierto orden o
jerarquía entre las categorías (>, <, ,
).
 Ejemplos: grados militares, organigrama
de una empresa, escalafón de los
profesores universitarios, grados de
disnea, estadiaje de un tumor.

Escalas de medida
 Escala





Existe una unidad...