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Description
Flashcards by ERICK VAZQUEZ GUZMAN , updated more than 1 year ago
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Created by ERICK VAZQUEZ GUZMAN
over 4 years ago
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| Question | Answer |
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Importancia de la estadística: La estadística resulta fundamental para conocer el comportamiento de ciertos eventos, por lo que ha adquirido un papel clave en la investigación. Se usa como un valioso auxiliar y en los diferentes campos del conocimiento y en las variadas ciencias.
Es un lenguaje que permite comunicar información basada en datos cuantitativos.
Es tan importante que casi no existe actividad humana en que no esté involucrada la Estadística. Las decisiones más importantes de nuestra vida se toman con base en la aplicación de la Estadística.
La estadística es de gran importancia en la investigación científica debido a que:
-Permite una descripción más exacta.
-Nos obliga a ser claros y exactos en nuestros procedimientos y en nuestro pensar.
-Permite resumir los resultados de manera significativa y cómoda.
- Nos permite deducir conclusiones generales.
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Aplicación (Estadística)
La estadística puede presentarse en diferentes niveles de dificultad matemática y puede estar dirigida hacia aplicaciones en distintos campos de la investigación.
De acuerdo con esto, se han escrito muchos libros de texto sobre estadística empresarial, estadística educativa, estadística médica, estadística psicológica,…,
e inclusive sobre estadística para historiadores.
Virtualmente cada área de la investigación científica puede beneficiarse del análisis estadístico.
Para quien formula las políticas económicas y para quien asesora al presidente y a otros funcionarios públicos sobre procedimientoseconómicos apropiados, la estadística ha demostrado
ser una herramienta valiosa. Las decisiones sobre las
tasas tributarias, los programas sociales, el gasto de
defensa y muchos otros asuntos pueden hacerse de
manera inteligente tan sólo con la ayuda del análisis
estadístico. Los hombres y mujeres de negocios, en
su eterna búsqueda de la rentabilidad, consideran
que la estadística es esencial en el proceso de toma
de decisiones
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MÉTODOS ESTADÍSTICOS
Estudios experimentales y observacionales:Un objetivo común para un proyecto de investigación es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios para estudiar causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios se observa el efecto de una o varias variables independientes en el comportamiento de una variable dependiente. La diferencia entre los dos tipos es la forma en la que el estudio es conducido. Cada uno de ellos puede ser muy efectivo y la estadística juega un papel muy importante en el análisis de la información.
Niveles de medición:Hay cuatro tipos de mediciones o escalas de medición en estadística: niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón). Tienen diferentes grados de uso en la investigación estadística. Las medidas de razón, en donde un valor cero y distancias entre diferentes mediciones son definidas, dan la mayor
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TIPOS DE ESTADÍSTICA
DESCRIPTIVA O DEDUCTIVA: se utiliza con el propósito de recolectar, describir y resumir un conjunto de datos obtenidos. Estos pueden visualizarse de manera numérica y gráfica. Sin embargo, su uso se acota sólo al uso de la información obtenida. Es decir, que a partir de loa misma no se puede realizar ningún tipo de generalización.
INFERENCIA O INDUCTIVA: de manera contraria a la anterior, esta clase de estadística tiene la particularidad de que a partir de los datos muestrales que maneja, es posible realizar conclusiones y predicciones que incluyan a toda la población. Es decir, que los resultados obtenidos a partir del análisis y conclusión podrán ser extrapolados, y de esta forma realizar un pronóstico inclusivo. Las inferencias pueden presentarse a través de respuestas a preguntas del tipo si/no, relaciones entre una serie de variables, estimaciones numéricas, entre otras.
APLICADA: Está conformada por las dos clases de estadísticas anteriores. Su objetivo consiste en deducir resultados sobre un universo, a partir de una muestra determinada.
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| ELEMENTO Y CALCULO DE PROBABILIDAD La Estadística descriptiva es una parte de la Estadística cuyo objetivo es examinar a todos los individuos de un conjunto para luego describir e interpretar numéricamente la información obtenida. Sus métodos están basados en la observación y el recuento. Se pretende, una vez realizados, poder simplificar los datos observados para obtener de ellos una información lo más completa posible del total de la población. En estadística descriptiva el material de trabajo lo constituyen los datos, que son los resultados de las observaciones. Una vez obtenidos los datos hay que ordenarlos y clasificarlos mediante algún criterio racional de modo que sea posible una visión crítica de los mismos. En general, este tratamiento previo de los datos será de alguno de estos tres tipos: 1) Construcción de tablas para ordenar y clasificar los datos. 2) Realización de gráficos para representar físicamente los datos. 3) Obtención de estadísticos o funciones de los valores de los datos, que pretenden poner de manifiesto ciertas propiedades de los mismos. | ELEMENTOS Y CALCULO DE LA ESTADÍSTICA 1. Conceptos básicos. Cualquier elemento o ente que sea portador de información sobre alguna propiedad en la cual se está interesado se denomina individuo. El conjunto de todos los individuos en los que se desea estudiar alguna propiedad o característica se llama población. Todo subconjunto finito de la población sobre el que se realice el estudio de la propiedad deseada, es una muestra. Al número de individuos de este subconjunto se le llama tamaño de la muestra. Ejemplo 1. Para estudiar la evolución del cáncer de mama en la población femenina de un país, se puede considerar que individuo es cada una de las mujeres residentes en el mismo, población es el conjunto de todas ellas y una muestra se obtiene al observar el 1% del censo. Con mucha frecuencia se consideran como población y muestra, no los conjuntos de individuos, sino las medidas de la característica asociadas a esos individuos. Ejemplo 2. En un banco de sangre se experimenta un nuevo sistema para aumentar el período de conservación de la misma. En este caso cada bolsa de sangre |
| ELEMENTOS Y CALCULO DE LA ESTADÍSTICA 2. Clasificación de los datos. Conviene también observar que todos los datos no son del mismo tipo. Cuando los datos, es decir los resultados de las observaciones, no son magnitudes medibles numéricamente, sino cualidades o atributos, se dice que se trata de datos cualitativos, mientras que en caso contrario se habla de datos cuantitativos. Ejemplo 3. Se observan las causas de muerte de 16 individuos de una cierta población, agrupándolas en las cuatro siguientes: enfermedades cardiovasculares (EC), cáncer UN SOLO, accidentes (A) y otras causas (O), habiéndose obtenido los siguientes datos: EC, EC, A, C, O, A, EC, A, O, C,EC, C, O, C y EC. Como los resultados no son medibles numéricamente, los datos son cualitativos. Ejemplo 4. Las notas obtenidas en Matemáticas en una clase de COU han sido: 2, 7, 4, 6, 5, 0, 3, 9, 8, 4, 3, 6, 5 y 8.5. Se trata de datos cuantitativos. A su vez los datos cuantitativos se denominan continuos si los resultados pueden tomar cualquier valor real dentro de un cierto intervalo, o discretos, si sólo pueden tomar | ELEMENTOS Y CALCULO DE LA ESTADÍSTICA Ejemplo 5. Del estudio de la estatura de un cierto núcleo de población se han obtenido los siguientes datos: 1.62, 1.78, 1.75, 1.58, 1.83, 1.68 y 1.81metros. Son datos continuos, pues los individuos de una población pueden tener como estatura cualquier número real en un cierto intervalo. Ejemplo 6. Del alumbramiento de un conjunto de ratas se ha observado el número de crías, obteniéndose los siguientes valores numéricos: 5, 3, 1, 5, 3, 6, 4, 2, 5, 6, 3, 6, 5, 2, 6, 7 y 3. Por no ser posibles números no naturales, es evidente que se trata de datos cuantitativos discretos. Variables estadísticas. Frecuencias. Los caracteres estadísticos de una población son las propiedades o cualidades de los individuos que nos interesa estudiar. Un carácter estadístico divide a la población en clases. A cada una de estas clases se la denomina modalidad. Cuando el carácter es cuantitativo sus diversas modalidades son medibles, es decir se les puede asignar un número. Definición 1. Se llama variable estadística a la aplicación que a cada modalidad |
| ELEMENTO Y CALCULO DE LA ESTADÍSTICA La variable estadística será discreta cuando sólo pueda tomar un nº finito de valores y continua cuando pueda tomar todos los valores de un cierto intervalo. Ejemplo 8. La variable estadística del ejemplo 5 es continua y discreta la del ejemplo 6. Definición 2. Se llama frecuencia absoluta al número de individuos que toman un determinado valor de una variable estadística (o una modalidad de un atributo). Para variables estadísticas (es decir, datos cuantitativos) puede definir: Definición 3. Se llama frecuencia absoluta acumulada de un valor a la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores menores o iguales que él. Ejemplo 9. En el ejemplo 6 la frecuencia absoluta del 5 (tener 5 crías) es 4. La frecuencia absoluta acumulada del 2 es 3. Definición 4. Se llama frecuencia relativa a la razón entre la frecuencia absoluta y el número total de datos o tamaño de la población. Definición 5. Se llama frecuencia relativa acumulada de un valor de una variable estadística a la suma de las frecuencias relativas de todos los valores menores |
ELEMENTO Y CALCULO (ESTADÍSTICA)
Ejemplo 10. La frecuencia relativa del 5 es 4/17 y la relativa acumulada del 2 es 3/17.
5. Representación de datos: Tablas.
Las dos formas más comunes de representar los datos son las tablas y los gráficos.
Tablas estadísticas:
Las tablas estadísticas aparecen por todas partes y consisten en masas estructuradas de datos.
Están confeccionadas de tal modo que resultan muy fáciles de leer y de interpretar. Hay que utilizar, fundamentalmente, el sentido común.
Para la construcción de tablas de datos cuantitativos pueden tratarse éstos individualmente o agrupándolos en clases
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1) Tratamiento individual
Para variable discreta, o que siendo continua tengamos pocos datos.
Si tenemos una muestra de tamaño N, la tabla se estructura así:
Ejemplo 11. Las notas de los 20 alumnos de una clase son:
4, 3, 3, 5, 6, 7, 9, 0, 5, 4, 9, 10, 2, 7, 2, 2, 5, 6, 5, 0
Variables cuantitativas:
Distinguiremos entre variable discreta o continua.
Tratamiento individual:
Para el tratamiento individual los medios de representación más utilizados son el gráfico (o diagrama) de barras, el polígono de frecuencias y los gráficos acumulativos.
Diagrama de barras: Se asocia a una tabla de frecuencias ya sea absoluta o relativa.
Sobre un eje horizontal se representan los valores discretos que toman los datos y sobre cada uno de ellos se coloca una barra vertical (o un rectángulo) de longitud (altura) proporcional a la frecuencia.
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Gráficas estadísticas
Los datos numéricos obtenidos en un estudio estadístico pueden presentarse de forma visual a través de gráficas estadísticas, lo que hace que sean más fácilmente comprensibles.
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Diagrama de barras:
-Los resultados los hemos organizado en esta tabla de frecuencias.
-Hemos representado gráficamente mediante un diagrama de barras para obtener una visualización general de los resultados de nuestra encuesta.
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Diagrama de líneas (polígono de frecuencias):
-En el eje horizontal, abscisas, se representan los datos.
-En el eje vertical, ordenadas, se representan los valores de cada dato si la variable es cuantitativa o la frecuencia de cada dato si la variable es cualitativa.
-Se trazan puntos o marcas que representan esos datos y se unen con segmentos.
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Diagrama de sectores:
En un diagrama de sectores cada dato viene representado mediante un sector circular cuyo ángulo es proporcional a su frecuencia absoluta.
-El ángulo del sector se calcula dividiendo 360 (los grados de un círculo completo) entre el número de datos y multiplicando el resultado por la frecuencia de cada dato.
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-Se construye cada sector con un transportador de ángulos.
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La Importancia de las Estadísticas en el Marketing
Pocas personas dedican tiempo para revisar las estadísticas en el marketing de sus proyectos concienzudamente, especialmente porque llegan a pensar que no es algo que merezca dedicarle tanto tiempo y en algunos casos no ven su utilidad. Sin embargo es fundamental tener claro en cualquier tipo de negocio un control de la inversión realizada, que puede ser de dinero o tiempo, ya que solo mediante esta forma es como se puede llegar a realizar un balance y saber si los objetivos planteados se están cumpliendo.
Para que son las Estadísticas en el Marketing ?
Algunos ni siquiera llevan un mínimo control estadístico para plantear estrategias que estén acorde a los datos, pero veamos que son y para que nos pueden servir las estadísticas en el marketing:
La estadística es una ciencia mediante la que se puede tomar decisiones para optimizar estrategias basado en una recolección, análisis e interpretación de datos.
Entonces la importancia de las estadísticas en el marketing, radica en el buen uso de todas las herramientas de medición que es
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