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ASIGNATURA:ESTADÍSTICA
Lic. Msc. María Rosa de Schütt
DEL 21 DE ENERO AL 10 DE FEBRERO DE 2016 MAESTRIA EN EDUCACIÓN SUPERIOR CEPI - USFX
UNIDAD DIDÁCTICA UNO
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Del 21 de ENERO Al 10 de FEBRERO de 2016
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INDICE
1.- Características Generales Pág. 5
2.- Estadística Descriptiva o Deductiva Pág. 7
3.- Estadística Inferencial o Indutiva Pág. 9
4.- La estadística dentro de los métodos de investigación social Pág. 11
5.- Población y muestra: Tipos de muestreo, fórmulas de muestreo
Paramétricas y no paramétricas Pág. 15
6.- Tratamiento estadístico de variables Pág. 20
Comprender la importancia del estudio, para lo cual es
necesario un recorrido por sus conceptos, métodos e
importancia y más definiciones, con el fin de
acercarnos un poco más al tema de la Estadística.
Aplicar eficientemente los métodos estadísticos en la
recolección de información para que sustente el
desarrollo del trabajo de investigación en la maestría.
OBJETIVOS FORMATIVOS DE LA UNIDAD
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Historia de la Estadística
Desde 3.000 años antes de Cristo, se tienen noticias de los primeros censos hechos
a la población, en la antigua Babilonia, Persia, Egipto y China, se elaboraban censos
de las propiedades de los habitantes con fines impositivos.
El mismo Moisés, que existió en los siglos XV - XIV antes de Cristo, y que era
profeta y legislador hebreo, levantó un censo de su pueblo en el desierto, según lo
señala la Biblia.
Y en Grecia, el censo era algo muy usual en sus principales ciudades democráticas.
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Empleo de la Estadística en las antiguasCivilizaciones
1. En Egipto: La estadística comienza con la Dinastía I, en el año 3050 a.C..
Los faraones ordenaban la realización de censos con la finalidad de obtener
los datos sobre tierras y riquezas para poder planificar la construcción de las
pirámides. 2. En China: Año 2238 a.C. el emperador Yao elabora un censo general sobre
la actividad agrícola, industrial y comercial.
3. En la Antigua Grecia: Se realizaron censos para cuantificar la distribución y
posesión de la tierra y otras riquezas, organizar el servicio militar y
determinar el derecho al voto.
4. En la Antigua Roma: Durante el Imperio Romano se establecieron registros
de nacimientos y defunciones, y se elaboraron estudios sobre los
ciudadanos, sus tierras y sus riquezas.5. En México: Año 1116, durante la segunda migración de las tribus
chichimecas, el rey Xólotl ordenó que fueran censados los súbditos.
6. En el Oriente Medio, bajo el dominio sumerio, Babilonia tenía casi 6000
habitantes. Se encontraron en ella tablillas de arcilla que registraban los
negocios y asuntos legales de la ciudad.
7. El censo en el pueblo judío sirvió, además de propósitos militares, para
calcular el monto de los ingresos del templo.
https://es.wikipedia.org/wiki/Antiguo_Egiptohttps://es.wikipedia.org/wiki/Dinast%C3%ADa_Ihttps://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XXXI_a._C.https://es.wikipedia.org/wiki/Faraoneshttps://es.wikipedia.org/wiki/Pir%C3%A1mideshttps://es.wikipedia.org/wiki/Chinahttps://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XXIII_a._C.https://es.wikipedia.org/wiki/Antigua_Greciahttps://es.wikipedia.org/wiki/Antigua_Romahttps://es.wikipedia.org/wiki/Imperio_Romanohttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9xicohttps://es.wikipedia.org/wiki/1116https://es.wikipedia.org/wiki/Chichimecahttps://es.wikipedia.org/wiki/X%C3%B3lotlhttps://es.wikipedia.org/wiki/Oriente_Mediohttps://es.wikipedia.org/wiki/Sumeriohttps://es.wikipedia.org/wiki/Babiloniahttps://es.wikipedia.org/wiki/Hebreoshttps://es.wikipedia.org/wiki/Hebreoshttps://es.wikipedia.org/wiki/Babiloniahttps://es.wikipedia.org/wiki/Sumeriohttps://es.wikipedia.org/wiki/Oriente_Mediohttps://es.wikipedia.org/wiki/X%C3%B3lotlhttps://es.wikipedia.org/wiki/Chichimecahttps://es.wikipedia.org/wiki/1116https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9xicohttps://es.wikipedia.org/wiki/Imperio_Romanohttps://es.wikipedia.org/wiki/Antigua_Romahttps://es.wikipedia.org/wiki/Antigua_Greciahttps://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XXIII_a._C.https://es.wikipedia.org/wiki/Chinahttps://es.wikipedia.org/wiki/Pir%C3%A1mideshttps://es.wikipedia.org/wiki/Faraoneshttps://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XXXI_a._C.https://es.wikipedia.org/wiki/Dinast%C3%ADa_Ihttps://es.wikipedia.org/wiki/Antiguo_Egipto
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La estadística, en general, es la ciencia que trata de la recopilación, organización
presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con el fin de realizar una
toma de decisión más efectiva.
Otros también tienen su teoría como la más aceptada, sin embargo, es la de Minguez,
que define la Estadística como "La ciencia que tiene por objeto aplicar las leyes de la
cantidad a los hechos sociales para medir su intensidad, deducir las leyes que los rigen
y hacer su predicción próxima".http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-
estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLt
Los estudiantes confunden comúnmente los demás términos asociados con las
Estadísticas, una confusión que es conveniente aclarar debido a que esta palabra tiene
tres significados: la palabra estadística, en primer término se usa para referirse a la
información estadística; también se utiliza para referirse al conjunto de técnicas y
métodos que se utilizan para analizar la información estadística; y el término
estadístico, en singular y en masculino, se refiere a una medida derivada de una
muestra.
1.2 Importancia de la Estadística
Los métodos estadísticos tradicionalmente se utilizan para propósitos descriptivos,
para organizar y resumir datos numéricos. La estadística descriptiva, por ejemplo trata
de la tabulación de datos, su presentación en forma gráfica o ilustrativa y el cálculo demedidas descriptivas.
Ahora bien, las técnicas estadísticas se aplican de manera amplia en mercadotecnia,
contabilidad, control de calidad y en otras actividades; estudios de consumidores;
análisis de resultados en deportes; administradores de instituciones; en la educación;
organismos políticos; médicos; y por otras personas que intervienen en la toma de
decisiones.
1.3 Aplicaciones de la Estadística
La estadística es un potente auxiliar de muchas ciencias y actividades humanas:
sociología, sicología, geografía humana, economía, etc.
http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLt
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La estadística está relacionada con el estudio de proceso cuyo resultado es más o
menos imprescindible y con la finalidad de obtener conclusiones para tomar decisiones
razonables de acuerdo con tales observaciones.
El resultado de estudio de dichos procesos, denominados procesos aleatorios, puede
ser de naturaleza cualitativa o cuantitativa y, en este último caso, discreta o continúa.
Son muchas las predicciones de tipo sociólogo, o económico, que pueden hacerse a
partir de la aplicación exclusiva de razonamientos probabilísticos a conjuntos de datos
objetivos como son, por ejemplo, los de naturaleza demográfica.
Las predicciones estadísticas, difícilmente hacen referencia a sucesos concretos, pero
describen con considerable precisión en el comportamiento global de grandes
conjuntos de sucesos particulares. Son predicciones que, en general, no acostumbran
resultar útiles.
Para saber quién, de entre los miembros de una población importante, va a encontrar
trabajo o a quedarse sin él; o en cuales miembros va a verse aumentada o disminuida
una familia concreto en los próximos meses. Pero que, en cambio puede proporcionar
estimaciones fiables del próximo aumento o disminución de la tasa de desempleo
referido al conjunto de la población; o de la posible variación de los índices de
natalidad o mortalidad.
2.- Estadística Descriptiva o Deductiva
Tiene por objeto fundamental describir y analizar las características de un conjunto de
datos, obteniéndose de esa manera conclusiones sobre las características de dicho
conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas.
No obstante puede no solo referirse a la observación de todos los elementos de una
población (observación exhaustiva) sino también a la descripción de los elementos de
una muestra (observación parcial).
En relación a la estadística descriptiva, Ernesto Rivas Gonzáles dice; "Para el estudio
de estas muestras, la estadística descriptiva nos provee de todas sus medidas;
http://monografias.com/trabajos10/anali/anali.shtmlhttp://monografias.com/trabajos10/anali/anali.shtml
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medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrán la misma
exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el universo vendrá
dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada
para la muestra, en el oscilará dentro de cierto límite de confianza, que casi siempre esde un 95 a 99% de los casos.
“Se puede definir como un método para describir numéricamente conjuntos
numerosos. Por tratarse de un método de descripción numérica, utiliza el número
como medio para describir un conjunto, que debe ser numeroso, ya que las
permanencias estadísticas no se dan en los casos raros. No es posible sacar
conclusiones concretas y precisas de los datos estadísticos”. Vargas Sabadías, Antonio. Estadística
descriptiva e inferencial, Universidad de Castilla La Mancha, 1996.
La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una
población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo
necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda
utilizarse eficazmente para el fin que se desee. El proceso que sigue la estadística
descriptiva para el estudio de una cierta población consta de los siguientes pasos:
Selección de caracteres dignos de ser estudiados.
Mediante encuesta o medición, obtención del valor de cada individuo en los
caracteres seleccionados. Elaboración de tablas de frecuencias, mediante la adecuada clasificación de los
individuos dentro de cada carácter.
Representación gráfica de los resultados (elaboración de gráficas estadísticas).
Obtención de parámetros estadísticos, números que sintetizan los aspectos más
relevantes de una distribución estadística.
2.1 Objetivo de la estadística descriptiva:
La finalidad última de la estadística descriptiva es resumir la información de conjuntos
más o menos numerosos de datos. Para ello se asienta en un concepto inmediato a la
tarea de recuento: la frecuencia, medida empírica de la ocurrencia de los distintos
estados que puede presentar una variable.
http://www.monografias.com/trabajos7/creun/creun.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/creun/creun.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos37/la-moda/la-moda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos37/la-moda/la-moda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/creun/creun.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/creun/creun.shtml
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3.- Estadística Inferencial o Inductiva
Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de
población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o característica de la
población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia
estadística.
“Estudia la probabilidad de éxito de las diferentes soluciones posibles a un problema en
las diferentes ciencias en las que se aplica y para ello utiliza los datos observados en
una o varias muestras de la población. Mediante la creación de un modelo matemático
infiere el comportamiento de la población total partiendo de los resultados obtenidos
en las observaciones de las muestras”.(Fernández et.al, p.17)
Según Berenson y Levine; Estadística Inferencial son procedimientos estadísticos que
sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numéricos
(población), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra).
El objetivo de la inferencia en investigación científica y tecnológica radica en conocer
clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente
pequeñas compuestas por los mismos elementos.
En relación a la estadística descriptiva y la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan lossiguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos.
Supóngase que un profesor calcula la calificación promedio de un grupo de historia.
Como la estadística describe el desempeño del grupo pero no hace ninguna
generalización acerca de los diferentes grupos, podemos decir que el profesor está
utilizando estadística descriptiva. Gráficas, tablas y diagramas que muestran los datos
de manera que sea más fácil su entendimiento con ejemplos de estadística descriptiva.
Supóngase ahora que el profesor de historia decide utilizar el promedio decalificaciones obtenidos por uno de sus grupos para estimar la calificación promedio de
las diez unidades del mismo curso de historia. El proceso de estimación de tal
promedio sería un problema concerniente a la estadística inferencial.
http://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/objetivos-educacion/objetivos-educacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/invest-cientifica/invest-cientifica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/gaita/gaita.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/beren/beren.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos27/profesor-novel/profesor-novel.shtmlhttp://www.monografias.com/Historia/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/indicad-evaluacion/indicad-evaluacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/grupo/grupo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/estadi/estadi.shtml#METODOShttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/estadi/estadi.shtml#METODOShttp://www.monografias.com/trabajos11/grupo/grupo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/indicad-evaluacion/indicad-evaluacion.shtmlhttp://www.monografias.com/Historia/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos27/profesor-novel/profesor-novel.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/beren/beren.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/gaita/gaita.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/invest-cientifica/invest-cientifica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/objetivos-educacion/objetivos-educacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtml
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Los estadísticos se refieren a esta rama como inferencia estadística, esta implica
generalizaciones y afirmaciones con respecto a la probabilidad de su validez.
http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCI
La estadística descriptiva trabaja con todos los individuos de la población. La
estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por
algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende
inferir aspectos relevantes de toda la población.
Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza
se puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para
cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y
matemáticas.
3.1 Objetivo de la Estadística inferencial:
La inferencia estadística intenta tomar decisiones basadas en la aceptación o el
rechazo de ciertas relaciones que se toman como hipótesis. Esta toma de decisiones va
acompañada de un margen de error, cuya probabilidad está determinada. (Vargas, p.33)
La estadística inferencial tiene dos objetivos básicos; a) obtener conclusiones
válidas acerca de una población sobre la base de una muestra, es decir, que lasconclusiones que obtengamos de una muestra se puedan extrapolar a la
población que dio origen a esa muestra y b) poder medir el grado de
incertidumbre presente en dichas inferencias en términos de probabilidad. (Díaz,
p.287)
http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00
3.2 Recomendaciones
Es recomendable tomar en cuenta que la estadística es muy importante en
la vida social y laboral del hombre ya que generaliza información.
Gracias a ello el análisis de cualquier dato puede ser más razonable y
exacto.
http://www.monografias.com/trabajos30/inferencia-estadistica/inferencia-estadistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCIhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCIhttp://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtmlhttp://www.monografias.com/Matematicas/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00http://www.monografias.com/trabajos13/renla/renla.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/renla/renla.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00http://www.monografias.com/Matematicas/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCIhttp://www.monografias.com/trabajos30/inferencia-estadistica/inferencia-estadistica.shtml
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Es una herramienta indispensable para la toma de decisiones.
También es ampliamente empleada para mostrar los aspectos cuantitativos
de una situación.
http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1
http://es.slideshare.net/aumcjoe/estadstica-inferencial-2012
4.- La estadística dentro de los Métodos de Investigación Social
La investigación social se define como el proceso que, utilizando el método
científico, permite obtener nuevos conocimientos en el campo de la realidad social
(investigación pura) o que permite estudiar una situación social para diagnosticar
necesidades y problemas a los efectos de aplicar los conocimientos con finalidades
prácticas (investigación aplicada). Los primeros en utilizar el método científico en las
ciencias sociales fueron los economistas del siglo XIX, como por ejemplo, Karl Marx,
Cournot y Walras.
4.1 Definición
Existen dos precisiones importantes sobre la acción investigadora. En primer lugar, es
sistemática, es decir, está basada en relaciones lógicas fiables y no únicamente en
creencias personales. Por otra parte, duda de si los resultados obtenidos son
significativos y apunta las limitaciones inherentes a la investigación. Esta búsqueda
implica en primer lugar la fijación de un objetivo, por tanto, dentro de la diversidad
existe el propósito de describir un fenómeno y la búsqueda de respuestas y
CTRL + CLIC PARA APRENDER…
http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1http://es.slideshare.net/aumcjoe/estadstica-inferencial-2012http://es.slideshare.net/aumcjoe/estadstica-inferencial-2012https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_cient%C3%ADficohttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_cient%C3%ADficohttps://es.wikipedia.org/wiki/Realidad_socialhttps://es.wikipedia.org/wiki/Karl_Marxhttps://es.wikipedia.org/wiki/Karl_Marxhttps://es.wikipedia.org/wiki/Realidad_socialhttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_cient%C3%ADficohttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_cient%C3%ADficohttp://es.slideshare.net/aumcjoe/estadstica-inferencial-2012http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1
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explicaciones que lo atañen. ¿Qué es investigación social? Es el proceso por el cual se
llega al conocimiento en el campo de la realidad social o investigación pura que
permite diagnosticar problemas o necesidades sociales.
Se pueden encontrar distintos tipos de investigaciones sociales que se clasifican:
SEGÚN LA FINALIDAD
Básica: tiene por objetivo principal diagnosticar y conocer más los
conocimientos de una determinada disciplina científica, a pesar de no ser
prioritaria la aplicación práctica.
Aplicada: su objetivo principal es la aplicación práctica de cierto tema.
SEGÚN EL ALCANCE TEMPORAL
Sincrónica: busca conocer como es un fenómeno social en un momento
determinado.
Diacrónica: busca la evolución de un fenómeno a lo largo del tiempo.
Retrospectiva: pretende conocer la evolución de un fenómeno desde el pasado.
Prospectiva: busca conocer la evolución posible de un fenómeno en el futuro.
Dentro de las investigaciones prospectivas encontramos dos tipologías
diferenciadas: la de pannel y la de tendencia.
SEGÚN LA PROFUNDIDAD
Descriptiva: trata de conocer un fenómeno social sin importar las causas.
Explicativa: pretende conocer el fenómeno social y sus causas.
Expositiva: no solo pretende medir variables sino estudiar las relaciones de
influencia entre ellas
SEGÚN LA AMPLITUD
Macro sociológica: de corte clásico, enfocada a espacios de cierta relevancia
universal. Suele trabajar con grandes universos poblacionales.
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Micro sociológica: de corte postmoderno, enfocada a espacios de relevancia
cotidiana. Suele trabajar con universos poblacionales locales.
SEGÚN EL CARÁCTER
Cuantitativa: trata de fenómenos susceptibles cuantificación, haciendo un uso
generalizado del análisis estadístico y de los datos objetivos y numéricos.
Cualitativa: se orienta a la interpretación de los actores, los propios sujetos que
son objeto de investigación.
SEGÚN LAS FUENTES
Primarias: utilizan datos o información de primera mano generada por los
investigadores.
Secundarias: utilizan información de segunda mano generadas con anterioridad
o de forma ajena a la investigación (registros, bases de datos y encuestas
oficiales).
Investigación social es la aplicación de métodos y técnicas científicas al análisis de la
realidad social. Se basa en la aplicación del método científico como otras ciencias
(química, física).
4.2 Fases del Método científico:
Recopilar o revisar toda la teoría existente sobre un determinado tema y en
base a las teorías formular un problema a resolver.
Recopilar datos mediante la observación ordenada y sistemática de la realidad.
Formulación de la hipótesis
Hipótesis formulación de una solución al problema a investigar que se establece
al inicio de la investigación y que ha de ser probado por los hechos.
Comprobar sin la hipótesis se verifica con los datos y, si los datos verifican la
hipótesis, esa hipótesis se convierte en una teoría o en una ley.
https://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cuantitativahttps://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cualitativahttps://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cualitativahttps://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cuantitativa
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4.3 Fases de la investigación social:
Determinación del problema.
Diseño de la investigación: formulación de objetivos Formulación de hipótesis
Operacionalización de variables
Delimitación del universo de estudio
Tamaño de la muestra
Técnica de recogida de datos
Análisis de datos.
Determinación del problema.
Para que un fichero sea objeto de investigación tiene que reunir una serie de
condiciones:
formulado lo más exactamente posible (que no sea excesivamente genérica).
Un problema no debe plantear juicios de valor sobre lo que es bueno o es malo.
Dicho problema tiene que tener naturaleza empírica (que podamos obtener
datos sobre él).
Las técnicas nos deben permitir recoger dichos datos
El problema tiene que afectar a un nº grande de personas o instituciones.
El problema tiene que implicar alguna novedad.
1. Diseño de la investigación.
2. Formulación de objetivos: los objetivos han de formularse de forma concreta.
3. Formulación de hipótesis: intento de solución al problema a investigar.(P.ej: enel nivel profesional alcanzado en el 1º empleo influye el nivel educativo y el
origen)
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4. Operacionalización de variables: Variable cualquier característica del objeto de
investigación que puede cambiar de valor o puede expresarse en diferentes
categorías.
Nivel profesional
Nivel educativo
Nivel social
La operación de variables consiste en pasar de variables no directamente medibles y
observables a variables que llamamos indicadores. El problema de las operaciones
variable es la medida.
5.- Población y Muestra
A continuación se definen algunos de los términos más usados en estadística:
Población. Es el conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un
experimento o en un estudio. La hay de dos tipos
Población finita. Es aquella que indica que es posible alcanzarse o
sobrepasarse al contar. Es aquella que posee o incluye un número limitado de
medidas y observaciones.
Población infinita. Es infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y
observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo. Son poblaciones infinitas
porque hipotéticamente no existe límite en cuanto al número de observaciones
que cada uno de ellos puede generar.
¿Qué importancia tiene la Estadística en eldesarrollo de sus tesis de maestría?¿Considera que sirve de apoyo pararealizar una investigación que profundicela investigación en la educación superior?
REFLEXIONE
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Muestra. Un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población
dada. Es un subconjunto de la población.
Muestra representativa. Un subconjunto representativo seleccionado de una
población de la cual se obtuvo.
Muestreo. Al estudio de la muestra representativa.
Censo. Al estudio completo de la población.
Parámetro. Lo constituyen las características medibles en una población completa. Se
le asigna un símbolo representado por una letra griega.
Estadístico o estadígrafo. Es la medida de una característica relativa a una muestra.
La mayoría de los estadísticos muestrales se encuentran por medio de una fórmula y
suelen asignárseles nombres simbólicos que son letras latinas.
Datos estadísticos (Variables). Los datos son agrupaciones de cualquier número de
observaciones relacionadas. Para que se considere un dato estadístico debe tener 2
características: a) Que sean comparables entre sí. b) Que tengan alguna relación.
Variable. Una característica que asume valores.
Clases de datos
Variable cuantitativa o escalar. Será una variable cuando pueda asumir
sus resultados en medidas numéricas.
Variable cuantitativa discreta. Es aquella que puede asumir sólo ciertos
valores, números enteros. Ejemplo: El número de estudiantes (1,2,3,4)
Variable cuantitativa continua. Es aquella que teóricamente puede tomar
cualquier valor en una escala de medidas, ya sea entero o fraccionario.
Ejemplo, Estatura: 1.90 m
Variables cualitativas nominales. Cuando no es posible hacer medidas
numéricas, son susceptibles de clasificación. Ejemplo: Color de autos: rojo,
verde, azul.
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desviación típica de la desviación normal son los dos parámetros que queremos
estimar. Cuando desconocemos totalmente que distribución siguen nuestros datos
entonces deberemos aplicar primero un test no paramétrico, que nos ayude a conocer
primero la distribución.
La mayoría de procedimientos paramétricos requiere conocer la forma de distribución
para las mediciones resultantes de la población estudiada. Para la inferencia
paramétrica es requerida como mínimo una escala de intervalo, esto quiere decir que
nuestros datos deben tener un orden y una numeración del intervalo. Es decir nuestros
datos pueden estar categorizados en: menores de 20 años, de 20 a 40 años, de 40 a
60, de 60 a 80, etc, ya que hay números con los cuales realizar cálculos estadísticos.
Sin embargo, datos categorizados en: niños, jóvenes, adultos y ancianos no pueden
ser interpretados mediante la estadística paramétrica ya que no se puede hallar un
parámetro numérico (como por ejemplo la media de edad) cuando los datos no son
numéricos.
Es la que requiere que los elementos que integran las muestras contengan elementos
parámetros o medibles. Puede resolver tres tipos de problemas:
Estimación puntual: En la que pretendemos darle un valor al parámetro a
estimar.
Estimación por intervalos (buscamos un intervalo de confianza).
Contraste de hipótesis, donde buscamos contrastar información acerca del
parámetro.
Para realizar un análisis paramétricos debe partirse de los siguientes supuestos:
1. La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo
tiene una distribución normal.
2.
El nivel de medición de la variable dependiente es por intervalos o razón
3. Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea
5.3 Métodos o pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas
Son las siguientes:
https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_no_param%C3%A9tricahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estimaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica#Estimaci.C3.B3n_puntualhttps://es.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confianzahttps://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttps://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttps://es.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confianzahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estimaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica#Estimaci.C3.B3n_puntualhttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_no_param%C3%A9trica
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Coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal
Prueba t
Prueba de contraste de la diferencia de proporciones
Análisis de varianza unidireccional Análisis de varianza factorial
Análisis de covarianza
5.4 Estadística no paramétrica
Es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya
distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Su
distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que ladeterminan. La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se
puede asumir que los datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de
medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo.
5.5 Estadística no paramétrica
Las principales pruebas no paramétricas son las siguientes:
Prueba χ² de Pearson Prueba binomial
Prueba de Anderson-Darling
Prueba de Fisher
Prueba de Friedman
Prueba de Kendall
Prueba de Mann-Whitney o prueba de Wilcoxon
Prueba de los signos
Coeficiente de correlación de Spearman
Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon
La mayoría de estos test estadísticos están programados en los paquetes estadísticos
más frecuentes, quedando para el investigador, simplemente, la tarea de decidir por
cuál de todos ellos guiarse o qué hacer en caso de que dos test nos den resultados
https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_param%C3%A9tricahttps://es.wikipedia.org/wiki/A_priorihttps://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADsticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttps://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_%CF%87%C2%B2_de_Pearsonhttps://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_%CF%87%C2%B2_de_Pearsonhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_binomial&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Anderson-Darlinghttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Fisher&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Friedmanhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Kendall&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Mann-Whitneyhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Wilcoxon&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_los_signos&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Spearmanhttps://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_los_rangos_con_signo_de_Wilcoxonhttps://es.wikipedia.org/wiki/Paquete_estad%C3%ADsticohttps://es.wikipedia.org/wiki/Paquete_estad%C3%ADsticohttps://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_los_rangos_con_signo_de_Wilcoxonhttps://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Spearmanhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_los_signos&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Wilcoxon&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Mann-Whitneyhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Kendall&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Friedmanhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Fisher&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Anderson-Darlinghttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_binomial&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_%CF%87%C2%B2_de_Pearsonhttps://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttps://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADsticahttps://es.wikipedia.org/wiki/A_priorihttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_param%C3%A9tricahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica
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opuestos. Hay que decir que, para poder aplicar cada uno existen diversas hipótesis
nulas y condiciones que deben cumplir nuestros datos para que los resultados de
aplicar el test sean fiables. Esto es, no se puede aplicar todos los test y quedarse con
el que mejor convenga para la investigación sin verificar si se cumplen las hipótesis ycondiciones necesarias pues, si se violan, invalidan cualquier resultado posterior y son
una de las causas más frecuentes de que un estudio sea estadísticamente incorrecto.
Esto ocurre sobre todo cuando el investigador desconoce la naturaleza interna de los
test y se limita a aplicarlos sistemáticamente.
Es importante mencionar que si la distribución de los datos se ajusta a un tipo de
distribución conocida, existen otras [pruebas] que, en la práctica, son más
aconsejables pero que así mismo requieren otros supuestos. En este caso, la
estadística a emplear es la estadística paramétrica, dentro de la cual muchas veces
podemos encontrar equivalencias entre pruebas pero con diferencias en la potencia
entre ambas siendo siempre la potencia de las pruebas no paramétricas menor que la
potencia de las pruebas paramétricas equivalentes. Aun así, el uso adecuado de los
tamaños muestrales disminuye la posibilidad de cometer un [error tipo II], puesto que
aumenta al mismo tiempo la eficacia de la prueba . Es decir, a medida que se aumenta
el tamaño de la muestra, disminuye la posibilidad de cometer un error tipo II (un falso
negativo: No rechazar la hipótesis nula cuando ésta en realidad es falsa).
6.- Tratamiento estadístico de variables
Tipos de tratamiento estadístico según el tipo de variable
1. Los datos se expresan como media aritmética y desviación estándar, o como
mediana y rangos intercuartiles en aquellas variables cuantitativas que no siguen
una distribución normal.
2. Para la comparación de las medias de dos variables cuantitativas se utiliza el test
de Student o el test de Mann-Whitney, según si las variables tienen una
distribución normal o no, respectivamente.
https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_param%C3%A9tricahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_param%C3%A9trica
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3. Para la comparación de las medias de más de dos variables cuantitativas que no
siguen una distribución normal se utiliza el test no paramétrico de Kruskal-Wallis.
4. Para la comparación entre proporciones de variables cualitativas se utiliza el testChi-cuadrado.
TAREA
FORO1: ¿cuáles son las fases de una investigación científica que se debenseguir para la aplicación de la estadística, en el desarrollo de trabajosinvestigativos en la educación superior boliviana?
PREGUNTAS DE AUTO APRENDIZAJE
Relato de Vida
Describa los datos más representativos, que muestrenla aplicación de la estadística en una investigación desu vida profesional.
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Consigna: A partir de los contenidos desarrollados en esta unidad didáctica, respondalas siguientes preguntas y envíelas a la Plataforma, adjunta a su Tarea para la
semana.1.- Conceptualice la investigación social, y explique ¿Qué relación tiene con lainvestigación Aplicada y su correspondiente clasificación
2.- Defina y explique la principal diferencia entre estadística descriptiva y estadísticainferencial, los objetivos de cada una de ellas y en qué casos se las aplica.
3.- Nombre las variables cualitativas y cuantitativas y sus respectivos ejemplos decada una.
4.- ¿Cuáles son las principales pruebas usadas por la estadística paramétrica y por la
no paramétrica.5.- Explique la utilidad de las medidas de dispersión.
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Ángel Gutiérrez, Julio César. Estadística general aplicada. Universidad Eafit,1998.
Cóndor E., Ilmer. Teoría de la probabilidad y aplicaciones estadísticas.
Díaz Narváez, Víctor. Metodología de la investigación científica y bioestadística.
RIL Editores, 2009
Fernández Fernández, Santiago; Cordero Sánchez, José María; Córdoba Largo,
Alejandro; Cordero, José María. Estadística descriptiva, ESIC Editorial, 2002.
Gutiérrez Cabria, Segundo. Filosofía de la estadística, Universitat de València,
1994.
López Cazuzo, Rafael. Cálculo de probabilidades e inferencia estadística,
Universidad Católica Andrés Bello, 2006.
Ross, Sheldon M. Introducción a la estadística, Editorial Reverté, 2007.
SGT. La estadística y la probabilidad en la educación secundaria obligatoria,
Ministerio de Educación, 2003.
Vargas Sabadías, Antonio. Estadística descriptiva e inferencial, Universidad de
Castilla La Mancha, 1996.
http://www.gestiopolis.com/que-es-estadistica-tipos-y-objetivos/#que-es-estadistica
http://mey.cl/apuntes/variablesunab.pdf
https://investigacionpediahr.files.wordpress.com/2011/01/tipos-de-tratamiento-estadistico-
segc3ban-el-tipo-de-variable.pdf
http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-
estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00
http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCI
http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-
estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLt
BIBLIOGRAFIA
http://www.gestiopolis.com/que-es-estadistica-tipos-y-objetivos/#que-es-estadisticahttp://mey.cl/apuntes/variablesunab.pdfhttps://investigacionpediahr.files.wordpress.com/2011/01/tipos-de-tratamiento-estadistico-segc3ban-el-tipo-de-variable.pdfhttps://investigacionpediahr.files.wordpress.com/2011/01/tipos-de-tratamiento-estadistico-segc3ban-el-tipo-de-variable.pdfhttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCIhttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCIhttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00https://investigacionpediahr.files.wordpress.com/2011/01/tipos-de-tratamiento-estadistico-segc3ban-el-tipo-de-variable.pdfhttps://investigacionpediahr.files.wordpress.com/2011/01/tipos-de-tratamiento-estadistico-segc3ban-el-tipo-de-variable.pdfhttp://mey.cl/apuntes/variablesunab.pdfhttp://www.gestiopolis.com/que-es-estadistica-tipos-y-objetivos/#que-es-estadistica