1

Análisis Estadístico

La introducción y Recolección del Datos

2

Temas

Por qué un Gerente necesita conocer sobre las estadísticas

El Crecimiento y Desarrollo de la Estadística Moderna

Algunas Definiciones Importantes Estadística Descriptiva Contra la inferencial

3

Tópicos de la unidad

Porqué los datos son necesarios Los tipos de Datos y Sus Fuentes El diseño de la encuesta de la

investigación Tipos de Métodos de muestreo Los tipos de Errores de la Encuesta

4

Por qué un gerente necesita saber sobre estadística

Para saber cómo presentar la información adecuadamente

Para extraer conclusiones sobre las poblaciones basados en la información de la muestra

Para poder mejorar los procesos Para poder pronósticos fiables

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Algunas Definiciones Importantes

Población (el universo) es la colección entera de objetos bajo la consideración

Una muestra es una porción de la población seleccionada para el análisis

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

Una estadística es una medida de resumen que describe una característica de una muestra

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Población y muestra

Población Muestra

Use parámetros para resumir las características

Use las estadísticas para resumir las características

Infiera para la población desde la muestra

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Los Métodos estadísticos

La Estadística Descriptiva Captura y describe los datos

La Estadística Inferencial Elabora conclusiones y/o toma decisiones

acerca de una población basandose sólo en los datos de la muestra

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La Estadística descriptiva

Colecciona los Datos Por ejemplo, una encuesta

Presenta los datos El ej., Tablas y gráficos

Caracterice los Datos Por ejemplo, la media muestral = iX

n

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Estadística Inferencial

Estimación Por ejemplo: estime el

peso promedio de la población utilizando la media muestral

Prueba de Hìpótesis Por ejemplo: Pruebe que

el peso promedio de la población es 120 ´libras

Chap 1-10

¿Por qué necesitamos datos

Para proporcionar entradas al estudio Para medir el desempeño en los

servicios o en el proceso de producción Para evaluar la conformidad con las

normas Para ayudar en la formulación de cursos

alternativos de acción Para satisfacer la curiosidad

Chap 1-11

Fuentes de Datos

Observaciones

Experimentación

Encuestas

Impresos o Electrónicos

Fuentes de Datos

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Tipos de Datos

Categorical(Qualitative)

Discrete Continuous

Numerical(Quantitative)

Data

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Diseño de las encuestas de investigación

Elija un modo apropiado de respuesta Modos Primarios confiables

Entrevista personal Entrevista telefónica E-mail

Menos fiables para la selección de los modos (no adecuado para realizar inferencias sobre la población)

Encuesta por televisión Encuesta por Internet Encuesta Impresa en periódicos y revistas Producto o servicios con cuestionarios

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Diseño de las encuestas de investigación

Identificar las grandes categorías Lista completa y no con superposición de

categorías que reflejan el tema Formular preguntas precisas

Clara e no ambigua utilice definiciones universalmente aceptadas

Prueba de la Encuesta Prueba piloto de un pequeño grupo de

participantes para evaluar la claridad y la longitud

(continued)

15

Diseño de las encuestas de investigación

Escribir el formulario

Establecer el objetivo y el propósito de la

encuesta

Explicar la importancia de una respuesta

Ofrecer garantías de anonimato demandado

Ofrecer incentivos para la participación en la

encuesta

(continued)

16

Razones para tomar una muestra

Menos tiempo que un censo

Menos costoso que un censo

Administrar un muestreo es menos engorroso

que un censo de la población beneficiaria

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Tipos de muestreo

Cuota

Muestreos

Muestreo No - Probabilístico (Conveniencia)

Por juicio Grupos naturales

Muestreo Probabilístico

Aleatorio simple

Sistemático

Estratificado

Conglomerados

Objetos de la muestra se eligen sobre la base de Probabilidades conocidas

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Muestreo Probabilístico

Muestreo Probabilístico

Aleatorio simple

Sistemático

Estratificado

Conglomerados

Chap 1-19

Muestreo Aleatorio Simple

Todo individuo o item del marco muestral tiene igual probabilidad de ser seleccionado

La selección puede ser con reemplazo o sin reemplazo

Se puede usar la tabla de números aleatorios, o la computadora para generar los números aleatorios para obtener muestras

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Muestreo Sistemático Decida el tamaño de muestra: n Divida el marco de N individuos en

grupos de k Individuos: k=N/n Aleatoriamente elija un individuo del 1er

grupo Seleccione Cada k-ésimo individuo

desde entoncesN = 64

n = 8

k = 8

First Group

21

Muestreo Estratificado Dividida la población en 2 o más grupos de

acuerdo con alguna característica común Mediante un muestreo aleatorio simple

seleccione al azar de cada grupo Los dos o más muestras se combinarán en una

sola

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Muestreo por Conglomerados

Dividida la Población en varios “conglomerados", cada uno representativo de la Población

Haga un muestreo aleatorio entre las agrupaciones

Todos los elementos en las agrupaciones seleccionadas se estudian

Population divided into 4 clusters

Randomly selected 2 clusters

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Ventajas y Desventajas Muestreo aleatorio simple y muestreo sistemático

Fácil de usar Puede no ser una buena representación de la

población para las características buscadas Muestra estratificada

Garantiza la representación de los individuos de toda la población

Muestreo por conglomerado Más rentable Menos eficiente (necesidad de una muestra

grande para alcanzar el mismo nivel de precisión)

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Tipos de errores en las encuestas

Error de cobertura

Error de no respuesta

Error de muestreo

Error de medición

Excluded from frame

Follow up on nonresponses

Chance differences from sample to sample

Bad Question!