Estadi Stica1

1
Recolección de Datos

1-1

Objetivos


Describir métodos de recolección de datos.



Definiciones claves:
Población vs. Muestra
Datos Cuantitativos vs.
Cualitativos

Datos Transversales vs. Series

de Tiempo



Diferencia entre técnicas descriptivas e inferenciales.



Diferentes métodos de muestreo.



Niveles de medición de los datos.
Nominal, ordinal, intervalar y de ratio
1-2MÉTODOS
CUANTITATIVOS

Estadística

1-3

Estadística
Data
6

+

C

2

D

8

12

?
F

E

%

B
&
4

Estadística

#
A
10

Patrón Numérico
0, 2, 4, 6, 8, 10, 12,...

Ruido
?, %, +, &, #,…
Patrón Alfabético
A, B, C, D, E, F,……..

1-4

Estadística
Estadística Descriptiva
Estadística
Estadística Inferencial

1-5

Técnicas Estadísticas


Técnicas descriptivas




Recolección, presentación y descripciónde
datos

Técnicas inferenciales


Establecer conclusiones y/o tomar decisiones
concernientes a la población considerando
solamente los datos muestrales

Objetivo: ¡Convertir datos en información útil!
1-6

Estadística Descriptiva
Gráficos
Diagramas
Estadística Descriptiva
Tablas
Medidas numéricas

1-7

Técnicas Descriptivas


Recolección de datos


ej., Encuesta, Observación,
Experimento

Presentación de datos




ej., Cuadros y Gráficos

Caracterización de datos


ej., Media muestral=

x

i

n
1-8

Técnicas Inferenciales


Comprender el comportamiento de la
población a través del análisis de la muestra

Estadísticos muestrales
Parámetros Poblacionales
(conocidos)
Inferencia
desconocidos, pero
pueden ser estimados de la muestra ‘

1-9

Estimación
Estimación decaracterísticas de un
gran conjunto de datos, a partir de
un subconjunto pequeño de los
mismos.

Estadística Inferencial
Prueba de hipótesis
Comprobación de enunciados respecto
de grandes conjuntos de datos, en base
a un subconjunto pequeño de los
mismos.

1-10

Inferencia Estadística
Establecer conclusiones y/o tomar decisiones
concernientes a la población basados en
resultados muestrales.



Estimación


ej., Estimar el peso promedio
poblacional usando el peso
promedio muestral

Prueba de Hipótesis


ej., Usar la muestra para evaluar si
el peso promedio poblacional es120
libras.
1-11

Otros Ejemplos


Estimación
¿Cuánta gente vio el Superbowl, el último domingo?



Inferencia
Analizar la afirmación: “Los consumidores prefieren McDonald’s
antes que Burger King”

1-12

Métodos de Recolección deDatos
Métodos de Recolección de Datos

Experimentos
Encuestas
telefónicas

Cuestionarios
escritos
Observaciones directas
y entrevistas personales

1-13

Sesgos vs Errores Aleatorios


Sesgos
Efectos que alteran los resultados estadísticos
distorsionándolos sistemáticamente.



Errores aleatorios
Distorsiones generadas sin un patrón sistemático ni
definido, en promedio se compensan.

1-14Problemas en la Recolección de Datos







Sesgo del entrevistador
Sesgo de no respuesta
Sesgo de selección
Sesgo del observador
Error de medición
Validez interna/externa

¡El objetivo es recolectar datos precisos y confiables!

1-15

Población y Muestra

1-16

Población y Muestra


Una Población es el conjunto de todas las
unidades o individuos de interés




Ejemplos: Todos los posiblesvotantes en la siguiente elección.
Todas las partes producidas hoy.
Todos los comprobantes de venta de noviembre.

Una Muestra es un subconjunto de la población


Ejemplos: 1000 votantes seleccionados al azar para entrevista.
Algunas partes seleccionadas para pruebas de
destrucción.
Comprobantes de venta (seleccionar sistemáticamente uno cada cien).
1-17

Definiciones Claves




Una poblaciónes el conjunto completo de objetos en
consideración y referidos como el marco


La unidad muestral es cada objeto o individuo en el marco



Un parámetro es una medida de resumen que describe una
característica de la población

Una muestra es un subconjunto de la población,
seleccionado para ser analizado


Un estadístico es una medida de resumen, calculada de la
muestra para describir...