Datos o Variables

CUANTITATIVOS
Se refieren a información numérica, como cuánto o cuántos y se miden en una  escala numérica


CUALITATIVOS
Representan categoría o atributos que pueden clasificarse según un criterio o cualidad  ( no numéricos)


VARIABLE
Es una característica de interés de los elementos

Tipos de datos o variables

Variable cualitativa : es la que denota cualquier característica no numérica de los elementos en estudio.

EJEMPLOS: género, preferencia religiosa, tipo de automóvil, estado de  nacimiento, color de ojos.

Las variables cualitativas se clasifican como : nominales o jerarquizadas

Las variables nominales son todas aquellas palabras o símbolos que denotan  una característa específica por su nombre o tipo.

EJEMPLOS: preferencia electoral, deporte practicado, departamento de trabajo, zona de operación, color, etc.

Las variables jerarquizadas son aquellas palabras que denotan una posición y/o escala sin ser números.

EJEMPLOS:  superior, medio,Inferior; primero,segundo…sexto; etc.

DISCRETOS

Datos obtenidos en un proceso de conteo

CONTINUOS

Datos obtenidos en un proceso de medición

Variables discretas: sólo pueden representar algunos valores y en general existen “huecos” entre ellos.

EJEMPLO: el número de cuartos en una casa (1, 2 ,3,..., etc.). En  general, todos los conteos de algo, pues si contamos  personas  no   podríamos  decir  “15.834”, aunque la última estuviera chaparrita, serían 16, es decir, cualquier resultado  tendría que ser un número entero, sin fracciones.

Variables continuas: éstas pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo específico. Generalmente son derivadas de una medición.

EJEMPLO: el tiempo que se tarda un avión en volar de Madrid a New York; el consumo de energía por bimestre en una casa, etc..

Tipos de Estadistica

El estudio de la estadística por lo general se divide en dos categorías:

• ESTADISTICA DESCRIPTIVA

• ESTADISTICA INFERENCIAL

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Comprende aquellos métodos usados para organizar y describir la información recabada

Otra definición; organización, resumen y presentación de los datos de manera informativa.

EJEMPLO 1: Un estudio de la empresa Gallup encontró que el 49% de la población sabe el nombre del primer libro de la Biblia. El estadístico “49” describe el número de personas de cada 100 que conocieron la respuesta.

EJEMPLO 2: De acuerdo con un reporte de consumidores, los  dueños de  las  lavadoras Whirlpool reportaron  9% de problemas durante 1999. El estadístico “9”describe el número de lavadoras con problemas por cada 100 de ellas.

ESTADISTICA INFERENCIAL

Comprende aquellos métodos y técnicas usados para hacer  generalizaciones,   predicciones  o  estimaciones sobre poblaciones a partir de una muestra

Otra definición: es una decisión, estimación, predicción o generalizacion tomada sobre una población con base en una muestra

Otra definición: estimación de parámetros en base a la determinación de estadísticos.

Ejemplos de inferencia estadística

EJEMPLO 1. Las cadenas de TV monitorean la popularidad de sus programas de manera continua, para ello contratan los servicios de organizaciones que determinan la preferencia de los televidentes (población) entrevistando a un número relativamente pequeño de ellos (muestra).

EJEMPLO 2. El departamento de contabilidad de una empresa selecciona  una  muestra de las facturas para verificar los errores de todas las facturas de   la compañía.

INDUCCION

Consiste en razonar desde los ejemplos específicos al caso general

DEDUCCION

Consiste en razonar desde el caso general hasta ejemplos específicos

Conocer los términos: población, muestra, parámetro y estadístico

Población. Es el total de la información o de los objetos de interés para un estadístico en una investigación particular

Muestra. Es cualquier subconjunto de una población

Parámetro. Característica numérica de la población

Estadístico. Característica numérica de la muestra

Parámetro y Estadístico

Para estimar la población de estudiantes que fuman cigarrillos en un cierto  colegio, un administrador tomó una muestra de  200 estudiantes  y   determinó la proporción de estudiantes en la muestra que fuman cigarrillos

El parámetro es la proporción de todos los estudiantes en el colegio que fuman cigarrillos

El estadístico es la proporción de todos los estudiantes en la muestra de 200 fuman cigarrillos.

Significado de Estadistica

Estadistica. Es la ciencia de recolectar, organizar, analizar e interpretar información

Su nombre se deriva del Estado, ya que anteriormente era el estado, el  que manejaba información de la población y sus características generales.

Otros significados

Estadísticas: conjunto de información numérica sobre cierto tema.

Ejemplo: los resultados de las encuestas preelectorales el primero de enero  de 2006 eran: AMLO-49%, FCH-36%, RMP-14% y para el primero de marzo de  2006 eran: AMLO-35%, FCH-49%, RMP-16%.

¿Quién usa la estadistica?

Las técnicas estadísticas las usan ampliamente: comerciantes, contadores, controladores de calidad, consumidores, profesionales del deporte, administradores de hospitales, educadores, políticos, médicos, empleados de la CFE, etc.

¿Por qué estudiar estadística?

La estadística sirve para manejar información numérica y ésta se encuentra practicamente en todas partes.

Ejemplo: Alrededor del 77% de los jugadores de golf de los Estados Unidos asistió a la universidad, su ingreso familiar promedio es de más de $70,000 dólares anuales, 60% de ellos tiene computadora en casa, 45% tienen inversiones en acciones y bonos,etc. etc.

Las técnicas estadísticas se utilizan para tomar decisiones que afectan nuestra vida diaria.

Ejemplo: Las compañías de seguros emplean el análisis estadístico para determinar las tasas de seguros para casas, automóviles y la prima que debe pagar una persona por su seguro de vida de acuerdo a su edad y a sus hábitos.

El conocimiento de los métodos estadísticos nos ayuda a entender cómo se toman las decisiones y a comprender mejor de qué manera nos afectan.

Ejemplo: sin importar cuál sea su profesión, usted deberá saber sacar conclusiones y hacer deducciones al mismo tiempo que evalúa el riesgo de una conclusión incorrecta.