ESTADISTICA GENERAL
- 1. INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA “ANTONIO JOSÉ DE SUCRE” SEDE PUERTO LA CRUZ PROFESORA: BACHILLER: RANIELINA RONDÓN ANGENYS AMARICUA C.I: 27.485.218 PUERTO LA CRUZ, MAYO DE 2016 ESTADÍSTICAESTADÍSTICA
- 2. Es la característica que estamos midiendo. Se pueden definir como todo aquello que se va a medir, controlar y estudiar en una investigación o estudio. La capacidad de poder medir, controlar o estudiar una variable viene dado por el hecho de que ella varía, y esa variación se puede observar, medir y estudiar. Por lo tanto, es importante, antes de iniciar una investigación, que se sepa cuáles son las variables que se desean medir y la manera en que se hará. Es decir, las variables deben ser susceptibles de medición. De este modo una variable es todo aquello que puede asumir diferentes valores, desde el punto de vista cuantitativo o cualitativo. Las variables pueden ser definidas conceptual y operacionalmente.
- 3. 1,- Variable Cualitativa: Es aquella que expresa un atributo o característica, ejemplo: Rubio, moreno, etc. Las variables cualitativas son aquellos caracteres que para su definición precisan de palabras, es decir, no le podemos asignar un número. Por ejemplo: Sexo Profesión, Estado Civil, etc. Podemos distinguir dos tipos: 1.- Variable cualitativa nominal Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo. 2.- Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo: La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente. Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
- 4. 2.-Variable Cuantitativa: Es aquella que podemos expresar numéricamente: edad, peso, nº. de hijos, etc. Las variables cuantitativas son las que se describen por medio de números. Ejemplo: el peso, Altura, Edad, Número de Suspensos… Podemos distinguir dos tipos: Variable Cuantitativa Discreta y Continua. VARIABLES DISCRETAS Serán aquellas que pueden tomar solo un número limitado de valores separados y no continuos; son aquellas que solo toman un determinado números de valores, porque entre dos valores consecutivos no pueden tomar ningún otro. Ejemplo: el número de estudiantes de una clase es una variable discreta ya que solo tomará los valores1, 2, 3, 4... Nótese que no encontramos valor como 1,5 estudiantes. Aquellas a las que se les puede asociar un número entero, es decir, aquellas que por su naturaleza no admiten un fraccionamiento de la unidad, por ejemplo número de hermanos, páginas de un libro, etc. eda tomar cualquier valor intermedio, por ejemplo peso, tiempo. etc.
- 5. VARIABLES CONTINUAS Se caracterizan por el hecho de que para todo para de valores siempre se puede encontrar en valor intermedio, (el peso, la estatura, el tiempo empleado para realizar un trabajo, etc.) Una variable es continua, cuando puede tomar infinitos valores intermedios dentro de dos valores consecutivos. Por ejemplo, la estatura, el peso, la temperatura. Ejemplo: En el Preescolar Blanca de Pérez, ubicado en la urbanización Monseñor Padilla de esta ciudad se procedió a recoger las medidas de talla y peso de losniños que a este asisten. Niño Peso Talla José 18,300 1,15 Julio 20,500 1,20 Pedro 19,000 1,10 Luis 18,750 1,18
- 6. Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Esta queda delimitada por el problema y por los objetivos del estudio. POBLACION Y MUESTRA DONDE? CUANDO? TOTAL DEL UNIVERSO
- 8. CONCEPTO DE MUESTRA: La muestra es un conjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible. CONCEPTO DE MUESTRA REPRESENTATIVA: Es aquella que por su tamaño y características similares a las del conjunto, permiten hacer inferencias o generalizar los resultados al resto de la población con un margen de error conocido. TIPOS DE MUESTRAS REPRESENTATIVA (Ver que se cumpla en todo los sectores). NO REPRESENTATIVA
- 9. CLASIFICACION DEL TIPO DE MUESTREO PROBALISTICO O ALEATORIOS NO PROBALISTICOS (Deterministico) Casual o accidental Intencional Por cuotas Azar simple Azar sistemático Estratificado Conglomerados
- 10. NO PROBALISTICAS (CARÁCTER INFORMAL) SUJETOS VOLUNTARIOS MUESTRAS EXPERTOS SUJETOS TIPOS MUESTRAS POR CUOTAS MUESTRAS DIRIGIDAS CONVENIENCIA SELECTIVO JUICIO O CRITERIO Se dirige a un sector especifico Resultado subjetivo, sin criterio, por facilidad Subjetivo pero con criterio
- 12. xi fi xi · fi [10, 20) 15 1 15 [20, 30) 25 8 200 [30,40) 35 10 350 [40, 50) 45 9 405 [50, 60 55 8 440 [60,70) 65 4 260 [70, 80) 75 2 150 Σxi = 42 Σxi · fi = 1 820 En un test realizado a un grupo de 42 personas se han obtenido las puntuaciones que muestra la tabla. Calcula la media.
- 13. Son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las variables. Estas escalas son: nominales, ordinales, intervalares o racionales. Según pasa de una escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Las escalas de medición ofrecen información sobre la clasificación de variables discretas o continuas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada. TIPOS:
- 14. La sumatoria o sumatorio se emplea para representar la suma de muchos o infinitos sumandos. La expresión se lee: "sumatoria de Xi, donde i toma los valores de 1 a n". La operación sumatoria se expresa con la letra griega sigma mayúscula Σ. i es el valor inicial llamado límite inferior. n es el valor final llamado límite superior. Si la sumatoria abarca la totalidad de los valores, su expresión se puede simplificar: Es frecuente el uso del operador sumatoria en Estadística.
- 15. Comunitario Nosocomial Total Casos Defuncio nes Casos Defuncion es Casos Defunciones 372 9 29 5 401 14 1. Legionelosis adquirida en la comunidad/legionelosis nosocomiales= 372/29= 12,8. Por cada caso de legionelosis nosocomial hay 12,8 casos comunitarios. 2. Defunciones por legionelosis adquirida en la comunidad/defunciones por legionelosis nosocomiales= 9/5= 1,8. Por cada defunción por legionelosis nosocomial hay 1,8 defunciones por legionelosis adquirida en la comunidad. La Razón es el cociente entre dos números, en el que ninguno o sólo algunos elementos del numerador están incluidos en el denominador. El rango es de 0 a infinito. Ejemplo: En el año 2002, según el Centro Nacional de Epidemiología se declararon los siguientes casos de legionelosis:
- 16. La proporción es una razón en la cual los elementos del numerador están incluidos en el denominador. Se utiliza como estimación de la probabilidad de un evento. El rango es de 0 a 1, o de 0 a 100%. Ejemplos (tomando los datos de la tabla de arriba): 1. Casos de legionelosis comunitarias en relación al total del año 2002= 372/401= 0,93* 100= 93%. El 93% de las legionelosis declaradas en España en 2002 fueron adquiridas en la comunidad. 2. Defunciones por legionelosis comunitarias en relación al total de las defunciones por legionelosis del año 2002= 9/14= 0,64* 100= 64%. El 64% de las defunciones por legionelosis declaradas en España en 2002 fueron por legionella adquirida en la comunidad.
- 17. La tasa es un tipo especial de razón o de proporción que incluye una medida de tiempo en el denominador. Está asociado con la rapidez de cambio de un fenómeno por unidad de una variable (tiempo, temperatura, presión). Los componentes de una tasa son el numerador, el denominador, el tiempo específico en el que el hecho ocurre, y usualmente un multiplicador, potencia de 10, que convierte una fracción o decimal en un número entero. Según el Instituto Nacional de Estadística, en el año 2002 se encontraba censada en España una población de 41.837.894 personas. Ejemplos (ver datos de la tabla): 1. Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5 (*100.000)= 0,96 personas padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000 habitantes. 2. Tasa de mortalidad por legionelosis en España en 2002= 14/41.837.894= 3,3*10-7 (*100.000)= 0,033 personas fallecieron por legionelosis en España en 2002 por cada 100.000 habitantes.
- 18. La distribución de frecuencias o tabla de frecuencias es una ordenación en forma de tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente. TIPOS DE FRECUENCIAS: •Frecuencia absoluta La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinadovalor en un estudio estadístico. Se representa por fi . La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N. Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.
- 19. EJEMPLO DE FRECUENCIAS: Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas máximas: 32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29. En la primera columna de la tabla colocamos la variable ordenada de menor a mayor, en la segunda hacemos el recuento y en la tercera anotamos la frecuencia absoluta. Este tipo de tablas de frecuencias se utiliza con variables discretas.
- 20. •Frecuencia relativa La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni . La suma de las frecuencias relativas es igual a 1. •Frecuencia acumulada La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. Se representa por Fi . •Frecuencia relativa acumulada La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento.