Estadìstica descriptiva

Beschreibung

Primera parte
Ana Leal
Flussdiagramm von Ana Leal, aktualisiert more than 1 year ago
Ana Leal
Erstellt von Ana Leal vor etwa 3 Jahre
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Zusammenfassung der Ressource

Flussdiagrammknoten

  • Estadìstica  descriptiva
  • Estadìstica  ​​​​​
  • Define la situaciòn con cuidado Recolecta datos. Resume los datos precisos. Deriva y comunica con conclusiones significativas.
  • Empleo de datos
  • Panorama general
  • Ejemplos Educaciòn, se usa para los resultados de cada examen. Ciencias, en la recolecta de datos y los analiza datos resultantes de los experimentos.
  • Recolecciòn, presentaciòn, y descripciòn de datos muestrales.
  • Poblaciòn
  • Tipos
  • Finita
  • Infinita
  • Se puede contar.
  • No hay lìmite. 
  • Ejemplo: Grupo de personas.
  • Ejemplo: Los peces de un lago.
  • Variable
  • Variable independiente
  • Variable dependiente
  • Cambia sus valores de esta variable.
  • Se observa el efecto que se da en esta variable.
  • Ejemplo: Se cambia el tipo de fertilizante que se usa.
  • Ejemplo: Se observa el efecto que tiene en el crecimiento de la planta.
  • Cuantitativa.
  • Cualitativa
  • Nominal
  • Ordinal
  • Discreta
  • Continua
  • 1, 2, 3, 4.
  • 1.5, 3.6, 12.8
  • Valor de datos
  • Datos
  • Valor de una variable con elemento de poblaciòn o muestra.
  • Conjunto de valores de c/u de los elementos de  una muestra.
  • Experimento
  • Plan de actividad donde los resultados producen un conjunto de datos
  • Paràmetro
  • Valor de nùmeros que resume los datos de toda la poblaciòn.
  • Valor nùmerico que resume los datos muestrales.
  • Estadìstico
  • Mensurabilidad y variabilidad
  • Variablidad en datos cientificos
  • Forma de diseño para contribuir el proceso de juicios cientìficos en la incertidumbre y la variaciòn.
  • Variabilidad
  • Medida de dispersiòn para datos de una distribuciòn. Ninguno es igual, siempre habrà variaciones.
  • Diseño de experimentos
  • Estudio observacional
  • Estudio de experimentos
  • Estudio transversal
  • Datos que se observan, miden y reùnen en ese momento.
  • Estudio retrospectivo
  • Datos tomados del pasado de registros, entrevistas, etc.
  • Estudio prospectivo
  • Datos del futuro que se toman de grupos que comparten factores comunes.
  • Confusiòn
  • No es capaz de distinguir los efectos de un experimento.
  • Se asignan a distintos grupos de tratamiento al azar.
  • Control de efectos de las variables. Rèplica y tamaño de la muestra. Empleo de la aleatoriedad.
  • Diseño  de experimental completamente aleatorio.
  • Ejemplo: La solubilidad de los compuestos.
  • Diseño rigurosamente controlado
  • Selecciòn cuidadosa checando que reciban un tratamiento similar para el experimento. 
  • Rèplica y tamaño de la muestra
  • Se toma una muestra para saber la naturaleza de los efectos usando una forma correcta como el mètodo aleatorio. 
  • La rèplica se repite el experimento para verificar los resultados
  • Recolecciòn de datos
  • Aleatoriedad y estrategias de muestreo
  • Apoyo del muestreo para obtener datos.
  • Muestras probabilìsticas
  • Sesgado
  • Encuestas para un pùblico a elegir una respuesta de otra.
  • Conveniencia
  • Voluntaria
  • Es arbitraria y no estructurada.
  • Resultados de la poblaciòn para aportar datos importantes.
  • Sencillo
  • Muestra aleatoria simple
  • Muestreo sistemàtico
  • Mùltiple
  • Aleatorio mùltiple
  • Estratificado normal y proporcional
  • Por conglomerados
  • Muestra
  • Muestras no probabilìsticas
  • Error de muestreo y no muestreo.
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