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Mariana Rosas Godínez
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Estadística descriptiva para Ciencias Sociales

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Mariana Rosas Godínez
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Estadística para Ciencias Sociales¿Qué es la estadística? Es la ciencia de recopilar,organizar, presentar, analizar e interpretar informaciónpara ayudar a tomar decisiones más efectivas.Estadística Descriptiva: Es un proceso mediante el cualse recopila, organiza, presenta, analiza e interpreta datosde manera tal que describa fácil y rápidamente lascaracterísticas esenciales de dichos datos mediante elempleo de métodos gráficos, tabulares o numéricos.Estadística inferencial: Consiste en llegar a obtenerconclusiones o generalizaciones que sobrepasan loslímites de los conocimientos aportados por un conjuntode datos. Busca obtener información sobre la poblaciónbasándose en el estudio de los datos de una muestratomada a partir de ella.Población: conjunto de todos loselementos que tienen una característicacomún.Muestra: Es un subconjunto de lapoblación.Muestreo EstadísticoMuestreo Aleatorio Simple: es la técnica demuestreo en la que todos los elementos queforman el universo y que, por lo tanto, estándescritos en el marco muestral, tienen idénticaprobabilidad de ser seleccionados para lamuestra.Parámetro: Característicaespecífica de unapoblación.Estadístico:Característicaespecífica de unamuestra.VariablesVariable Cualitativa: Sonatributos que seexpresan mediantepalabras no numéricas.VariableCuantitativa: Estoda magnitudrepresentadapor números.Nominal: uando los datos sólopueden contarse y clasificadosen categorías, no existe unorden específico entre lasclases.Ordinal: Cuando se ordenanlos datos por jerarquías,una categoría es mayorque otra.Intervalo: Cuando se incluye todas lascaracterísticas del nivel ordinal, pero ladiferencia entre los valores tiene unsignificado medido en unidades iguales queson comunes y constantes, que permitenasignar números reales a todos los miembrosde la clase ordenada, facilitando elestablecimiento de diferencias en grados depropiedad y entre objetos sobre la base de unamedida.Razón: Este es el nivel demedición "más alto", tiene todaslas características del nivel deintervalos y además en estenivel de medición el cero tienesignificado y la razón (ocociente) entre dos númerostambién es significativa.Pasos para el análisis de datos: 1.- Definir el problema. 2.- Recolecciónde datos. 3.- Análisis de datos. 4.- Análisis de resultados. 5.-Conclusiones.Objetivos: Organizar lainformación en una distribuciónde frecuencias. Representar lainformación utilizando técnicasgráficas.Métodos tabulares para variables cualitativas: Tablade frecuencias, frecuencias relativas y frecuenciasporcentuales.Métodos gráficos para variablescualitativas: Gráfica de pastel ygráfica de barras.Métodos tabulares para variablescuantitativas: Tabla de frecuencias,frecuencias relativas, frecuenciasporcentuales, frecuencias acumuladas,frecuencias relativas acumuladas, frecuenciasporcentuales acumuladas, marca de clase.Métodos gráficospara variablescuantitativas:Histograma,diagrama de caja,diagrama de tallo yhojas, ojiva, gráficade dispersión,gráfica de puntos.Medidas de tendencia central, para datos no agrupados.Media: Es la medida de posición central másutilizada, la más conocida y la más sencilla decalcular, debido principalmente a que susecuaciones se prestan para el manejo algebraico, locual la hace de gran utilidad. La media se definecomo la suma de todos los valores observados,dividido por el número total de observaciones.Mediana: Con esta medida podemos identificar el valor quese encuentra en el centro de los datos, es decir, nos permiteconocer el valor que se encuentra exactamente en la mitaddel conjunto de datos después que las observaciones se hanubicado en serie ordenada. Esta medida nos indica que lamitad de los datos se encuentran por debajo de este valor yla otra mitad por encima del mismo. Para determinar laposición de la mediana se utiliza la fórmulaModa: La medida modal nos indica el valor quemás veces se repite dentro de los datos; es decir,si tenemos la serie ordenada (2, 2, 5 y 7), el valorque más veces se repite es el número 2 quienseria la moda de los datos. Es posible que enalgunas ocasiones se presente dos valores con lamayor frecuencia, lo cual se denomina Bimodal oen otros casos más de dos valores, lo que seconoce como multimodal.Medidas de tendencia central, para datos no agrupados:Media Muestral: Si tenemos X1, X2, ... , Xndatos, se llama media muestral de losmismos a su media aritméticaModa Muestral: El valor que másse repite (puede no existir y siexiste puede no ser única).Mediana Muestral:Ordenando los Xi, el valorque está en el medioMedidas de posición: Indican, una vez ordenados,cuántas observaciones quedan a la izquierda o a laderecha de uno dado.Percentil: Valor del elemento quedivide una serie de datos en ciengrupos de igual valor o en intervalosiguales.Cuartiles: Los cuartilesson los tres valores quedividen al conjunto dedatos ordenados encuatro partesporcentualmenteiguales.Varianza: La varianza es la media aritméticadel cuadrado de las desviaciones respecto ala media de una distribución estadística.Desviación estándar: Es la raíz cuadrada de lavarianza. Es decir, la raíz cuadrada de la mediade los cuadrados de las puntuaciones dedesviación.Datos agrupadosEl coeficiente de variación es larelación entre la desviación típicade una muestra y su media.Gráfica de barras.Gráfica de pastel:HistogramaDiagrama de cajaDiagrama de tallo y hojasOjivaGráfica de dispersiónGráfica de puntosPor: Mariana Rosas Godínez - A01364246Double click this nodeto edit the textClick and drag this buttonto create a new node