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TEMA 9. TRATAMIENTO ESTADÍSTICO II

PROFESOR. NONO UCEDA

IES CástuloAv. San Cristóbal23700 Linares

TÍTULO DE SECCIÓN

Técnicas de análisis univariantes. Cada variable de forma individual en relación con las respuestas obtenidas en la muestra seleccionada.-Técnicas estadísticas descriptivas. Medidas que resumen información de las variables de la muestra.-Técnicas análisis inferencial. Garantizar la capacidad de extrapolar conclusiones de la muestra a la población.Técnicas de análisis bivariantes. Se estudian dos variables. Existencia de relación o asociación entre dos variables (medir su intensidad) en caso de existencia.Técnicas de análisis multivariables. Se estudian más de dos variables. Se realiza un análisis de una o dos dependientes, con dos o más independientes o la interrelación entre todo el conjunto de variables.

INTRODUCCIÓN

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ceda

1. TÉCNICAS DE ANÁLISIS

TIPOLOGÍA DE TÉCNICAS DE ANALISIS

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TÍTULO DE SECCIÓN

SU FINALIDAD ES ESTABLECER UN PUNTO CENTRAL A PARTIR DE DISTINTAS OBSERVACIONES REALIZADAS SOBRE DICHA VARIABLE

MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MEDIA

No se debe utilizar:Cuando existen valores extremos, pues distorsionan el resultado.Cuando trabajemos con valores nominales u ordinales, ya que carecen de sentido.

ejemplillos

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MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MEDIA ejemplillo

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MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MEDIA ejemplillo

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EJERCICIO 1. Realiza en Excel el cálculo de la media con los datos siguientes. Interpreta el resultado.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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TÍTULO DE SECCIÓN

LA MODA, ES AQUEL DATO, AQUEL VALOR DE LA VARIABLE QUE MÁS SE REPITE; ES DECIR, AQUEL VALOR DE LA VARIABLE (QUE PUEDE NO SER UN ÚNICO VALOR) CON UNA FRECUENCIA MAYOR.

MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MODA

ejemplillos

INTERVALO

SIN INTERVALO MAYOR FRECUENCIA ABSOLUTA

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MODA ejemplillo

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MODA

ejemplillo

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EJERCICIO 2. Realiza en Excel el cálculo de la moda con los datos siguientes. Interpreta el resultado.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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TÍTULO DE SECCIÓN

LA MEDIANA ES EL VALOR DE LA VARIABLE QUE DIVIDE LA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS EN DOS, ES DECIR, AQUEL VALOR QUE DEJA POR DEBAJO DE ÉL LA MITAD DE LOS VALORES OBSERVADOS Y POR ENCIMA LA OTRA MITAD.

MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MEDIANA

DATOS SIMPLES

SE DENOMINA ORDINAL

SE DENOMINA ORDINAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MEDIANA

ejemplillo

DATOS SIMPLESNÚMERO DE OBSERVACIONES IMPAR

Me =N+1/2 =10/2= 5

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MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MEDIANA

ejemplillo

DATOS SIMPLESNÚMERO DE OBSERVACIONES PAR

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MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MEDIANA

DATOS EN INTERVALOS SE DENOMINA ORDINAL

CALCULAR LA POSICIÓN CENTRAL CON N/2 (IGUAL O SUPERIOR)

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MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MEDIANA

ejemplillo

DATOS INTERVALOS

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EJERCICIO 3. Realiza en Excel el cálculo de la mediana con los datos siguientes. Interpreta el resultado.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

3,2,3,2,5,3,3,4,3,4,5

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EJERCICIO 4. De una investigación se preguntó los ingresos anuales a 780 personas.A partir de los datos expuestos calcula la mediana e interprétala

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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EJERCICIO 5. A partir de los datos obtenidos de vuestro estudio de aula (tipo de comidas y horas de cena), ¿qué medidas de posición central tiene sentido calcular? ¿Qué conclusiones puedes obtener?

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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MEDIDAS DE DISPERSIÓN

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

CONCEPTO LAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL NOS PERMITEN RESUMIR EL COMPORTAMIENTO DE TODOS LOS ELEMENTOS DE LA MUESTRA A TRAVÉS DE UN VALOR ÚNICO

YOTU

LAS MEDIDAS DE DISPERSIÓN NOS MUESTRAN:- COMO DE HOMOGÉNEA ES LA MUESTRA

- CUANTO MENOR SEA EL VALOR DE LAS MEDIDAS DE DISPERSIÓN MAYOR SERÁ LA PREPRESENTATIVIDAD DE LAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

MEDIDAS

Recorrido O RANGO. Distancia del valor más pequeño y más grande.Rango = Valor máximo – Valor Mínimo.

DESVIACIÓN TÍPICA. Cálculo de la distancia de los valores respecto a la media.

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

CONSIDERACIONES DESVIACIÓN TÍPICA

REPRESENTA LA VARIACIÓN DE LOS VALORES RESPECTO A LA MEDIA

SU UTILIDAD, ADEMÁS, ES:SI TENGO DOS DISTRIBUCIONES CON, POR EJEMPLO, LA MISMA MEDIA, PERO UNA TIENE UNA DESVIACIÓN TÍPICA MAYOR LA MEJOR DISTRIBUCIÓN SERÁ LA QUE TENGA MENOR DESVIACIÓN TÍPICA.

Ofrece un nivel de homogeneidad ó heterogeneidad de los datos.Si los valores de la distribución fuesen iguales, es decir no existiera dispersión de los datos, la desviación típica seria igual a cero.La desviación típica es siempre positiva.

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

VARIANZA

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2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

COEFICIENTE DE VARIACIÓN (PEARSON)

MIDE LA DISPERSIÓN DE LA DISTRIBUCIÓNValores: > 0,25. Datos dispersos< 0,25 Datos no dispersos.

Cuanto mayor sea la dispersión de la distribución, mayor será el coeficiente de variación

AUNQUE SU UTILIDAD RADICA EN LA COMPARACIÓN DE DOS DISTRIBUCIONES (EJEMPLO) Ejemplillo 8

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Ejemplillo 8. ESTUDIO CONSUMO DE KILOS DE PAPILLAS EN UN PERÍODO EN UNA MUESTRA DE 50 NIÑ@S

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

PAPILLAS (Xi) Niñ@S (ni)

9 1

10 4

11 9

12 16

13 11

14 8

15 1

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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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EJERCICIO 6.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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EJERCICIO 7.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Dada la siguiente distribución calcula la desviación típica y el coeficiente de variación interpretando el resultado

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ANÁLISIS BIDIMENSIONAL

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2. ANÁLISIS BIDIMENSIONAL

INTRO

VAMOS A OBSERVAR DOS VARIABLES A LA VEZ.VEREMOS SU RELACIÓN, INTENSIDAD Y REGRESIÓN

LA CORRELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES SE REFIERE AL ESTUDIO DE LA VARIACIÓN CONJUNTA DE DOS VARIABLES, SU INTENSIDAD Y DIRECCIÓN

CORRELACIÓN

REGRESIÓN

PREDICCIÓN DE LOS RESULTADOS DE UNA DE LAS DOS VARIABLES CONOCIENDO LOS DATOS DE LA OTRA.

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TÍTULO DE SECCIÓN

ANÁLISIS BIDIMENSIONAL

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2. ANÁLISIS BIDIMENSIONAL

COVARIANZA

ANTES DE VER LA CORRELACIÓN Y REGRESIÓN VEREMOS LA COVARIANZA

NOS DICE SI HAY RELACIÓN Y EL

SENTIDO DE ESTA ENTRE DOS

VARIABLES (+ O –)

NO NOS DICE LA INTENSIDAD (ESTO

NOS LO DICE EL COEFICIENTE DE

CORRELACIÓN SIMPLE)

POSITIVA (>0) NEGATIVA (<0) y NULA (=0)

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ANÁLISIS BIDIMENSIONAL

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2. ANÁLISIS BIDIMENSIONAL

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN SIMPLE

NOS OFRECE INFORMACIÓN SOBRE

LA INTENSIDAD DE LA RELACIÓN

ENTRE LAS VARIABLES

POSITIVA (> 0,7 Y PRÓXIMO A 1)NEGATIVA (<0,7 Y PRÓXIMO A -1)NULA (=0) NO HAY ASOCIACIÓN

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EJERCICIO 8.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

DETERMINA SI EXISTE CORRELACIÓN, EL SENTIDO DE ESTA Y LA INTENSIDAD. INTERPRETA LOS RESULTADOS