Introduccion a la Estadistica

Panorama General
1. Se refiere a n estudio que produjo datos muestrales
  1. Datos: son las observaciones recolectadas
  2. Estadística: es un método de conjunto de método para planear studios y experimentos
  3. Población: es el conjunto completo de todos los elentos
  4. Censo: es el conjunto de datos de cada uno de los miembros de la población
  5. Muestra: es un conjunto de datos de cada uno de los miembros d la poblacion
    1. Los datos muestrables deben reunirse de una forma adecuada, como a través de un proceso de selección aleaotoria
    2. Si los datos muestrales no se reúnen d forma apropiada, resultara taninutiles que ninguna cantidad tortura estadística podrá salvarlos
Tipo de Datos
1. Se trata principalmente de utilizar datos muéstrales para hacer inferencias
  1. Parámetro: una medición numérica que describe algunas características de una poblacion
  2. Estadísticas: es una medición numérica que describe algunas características de una muestra
  3. Datos cuantitativos: consisten en numero que presentan conteos o mediciones
  4. Datos cualitativos: (o categóricos o de atributo) se dividen en diferentes categorías que se distinguen por algunas características no numéricas.
  5. Datos discretos: resulta cuando el numero de valores posibles es un numero finito o un numero que "puede contarse"
  6. Datos continuos (numéricos) : resultan de un infinito de posibles valores que corresponde a alguna escala continua que cure un rango de datos sin huecos, interrupciones o saltos.
  7. El nivel de medición nominal: se caracteriza por datos que consiste exclusivamente en nombres, etiquetas o categorías.
  8. El nivel de medición ordinal: cuando pueden acomodarse en algún orden.
  9. El nivel de medición de intervalo: tienen la propiedad adicional de que la diferencia entre dos valores de datos cualquiera tiene un sinificado
  10. El nivel de medición de razón: la propiedad adicional de que si tiene un punto de partida cero natural
Pensamiento Critico
1. El éxito en el curso de introducción a la estadística generalmente requiere mas sentido común, que conocimientos matemáticos, nos enfocamos en la interpretación de datos y resultados
  1. Una muestra de respues voluntaria( o muestra autoseleccionada): es aquella en que los propios sujetos deciden ser incluidos
  2. Muestras pequeñas: Las conclusiones no se deben basar en muestras demasiado cortas
  3. Graficas: se pueden utilizar para exagerar o subestimar la verdadera naturaleza de los datos
  4. Pictogramas: son los objetos tridimensionales, como las bolsas de dinero, sacos de monedas, etc.
  5. Porcentajes: son datos inciertos por que no siempre se maneja el 100% como se expresa.
    1. Porcentaje : 6% de 1200 respuestas=6/100*1200=72
    2. Fracción---porcentaje: 3/4=0.75--0.7*100=75%
    3. Decimal---porcentaje: 0.250---0.250*100%=25.0&
    4. Porcentaje---decimal: 85%=85/100=0.85
  6. Falta de Respuesta: cuando alguien se reúsa a responder preguntas de encuestas.
  7. Datos Faltantes: En ocasiones los resultadose ven afectados por los faltantes
  8. Correlación y casualidad: esto significa que cuando encontramos una asociación estadística entre dos variables, no podemos concluir que una de las variables sea causa de la otra variable
  9. Estudios para el propio beneficio: En ocasiones los estudios reciben el patrocinio de grupos con intereses específicos que buscan promoverr
  10. Números precisos: en este caso, el numero es un estimado
  11. Imágenes parciales: es la técnica correcta, aunque muy engañosa pues no presenta los resultados completos
  12. Distorsiones deliberadas: es la información alterada a pesar de la original recabada en encestas
Diseño de experimentos
1. Reconozca que, para diseñar experimentos, se requiere de una gran reflexión y cuidado para asegurarse de obtener resultados validos.
  1. Estudio Observacional: vemos y medimos características especificas, pero no intentamos modificar a los sujetos que estamos estudiando
  2. Experimento: aplicamos algunos tratamientos y luego procedemos a observar sus efectos sobre los sujetos
  3. Unidades experimentales: en los experimentos, a los sujetos se les denomina unidades experimentales
  4. Estudio Transversal: Los datos se observan, miden y reúnen en un solo momento
  5. Estudio Retrospectivo (o de control de caso): Los datos se toman del pasado
  6. Estudio prospectivo (o longitudinal o de cohorte): los datos se reunirán en el futuro y se toman de grupos que comparten factores comunes
  7. Confusión: ocurre en un experimento cuando uno es capaz de distinguir entre los efectos de diferentes factores
  8. Control de los factores de las variables: se adquiere control al utilizar dispositivos como un estudio a ciegas, un diseño de bloques aleatorio, un diseño experimental completamente aleatorio o un diseño experimental rigurosamente controlado.
    1. Estudio a ciegas: experimento masivo para probar y prevenir situaciones posibles
    2. Bloques: Cuando se diseña un experimento
  9. Diseño experimental completamente aleatorio: los sujetos se asignan a distintos grupos de tratamiento mediante un proceso de selección aleatoria.
  10. Diseño riguroso controlado: otro método para asignar sujetos a los tratamientos consiste en utilizarlo
  11. Aleatoriedad y otras estrategias de muestreo: si los os muéstrales no se reúnen de forma adecuada, resultarían tan inútiles que ninguna cantidad de tortura estadística podrán salvarlos.
    1. Muestra Aleatoria: los miembros de la población se selecciona de modo que cada miembro individual tenga la misma posibilidad de ser elegido.
    2. Muestra aleatoria simple: de n sujetos se selecciona de manera que cada posible muesa del mismo tamaño n tenga la misma posibilidad de ser elegida
    3. Muestra probabilística: implica seleccionar miembros de una población de forma de que cada miembro tenga una posibilidad conocida.
  12. Muestreo sistemático : elegimos un punto de partida y luego selecionamos
  13. Muestreo de conveniencia: se utilizan los resultados que sean muy facies de obtener
  14. Muestreo Estratificado: subdividimos a la población en dos grupos de modo que contengan las mismas características
  15. Muestreo por conglomerado: primero dividimos el área de la población en secciones y luego escogemos al azar
  16. Muestreo de etapas múltiples: implica la selección de una muestra en diferentes pasos, los cuales suelen incluir distintos procedimientos de muestreo
  17. Error de Muestreo: es la diferencia entre el resultado de una muestra y el verdadero resultado.
  18. Error que no es de muestreo: es cuando los datos se analizan incorrectamente

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