1. Conceptos básicos Estadística.
Summary
TLDREl video ofrece una introducción a los conceptos básicos de la estadística, explicando que es la estadística y cómo se utiliza para la toma de decisiones a partir de la recolección y análisis de datos. Se divide en estadística descriptiva, para organizar y describir datos, y estadística inferencial, que permite realizar generalizaciones y predicciones. El proceso de investigación estadística se describe paso a paso, desde el planteamiento del problema hasta la toma de decisiones basadas en los resultados. Además, se destacan las diferencias entre variables cualitativas y cuantitativas, y las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón. El video también ejemplifica cómo la estadística se aplica en la toma de decisiones en la sociedad moderna, como en el caso del Super Bowl y los costos de la publicidad durante el evento.
Takeaways
- 😀 Estadística es una rama de las matemáticas que se encarga de recolectar, organizar, analizar y interpretar datos para tomar decisiones.
- 📊 Se divide en estadística descriptiva, que describe características de los datos, y estadística inferencial, que permite generalizar y predecir a partir de muestras.
- 🔍 La estadística inferencial es útil cuando no es posible estudiar toda la población, permitiendo hacer generalizaciones a partir de muestras.
- 📋 El proceso estadístico incluye el planteamiento del problema, la selección de la población, el diseño de instrumentos de recolección de datos, la recolección y procesamiento de datos, y la toma de decisiones.
- 🔢 Las variables estadísticas son características que pueden asumir diferentes valores y se pueden clasificar como cualitativas o cuantitativas.
- 🔤 Las variables cualitativas se dividen en nominales, si no tienen orden específico, y ordinales, si si tienen un orden.
- 📏 Las escalas de medición son nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y determinan cómo se miden las variables.
- 📉 Los datos en bruto deben ser ordenados o agrupados antes de poder ser analizados y representados gráficamente.
- 🌐 La población es el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra es un subconjunto de esta población que se utiliza para realizar un estudio.
- 💰 El Super Bowl es un ejemplo de cómo la estadística se utiliza en la toma de decisiones de marketing, basándose en la cantidad de espectadores que se estiman a través de muestreo.
- 📊 La empresa Nielsen Media Research utiliza muestreo para estimar la audiencia del Super Bowl, lo que ayuda a determinar si la inversión en publicidad es rentable.
Q & A
¿Qué es la estadística y qué aspectos de los datos se encarga?
-La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa del estudio de métodos y técnicas para la obtención, representación y análisis de observaciones. Sirve para inferir generalizaciones y tomar decisiones basadas en los datos recolectados.
¿Cuál es la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial?
-La estadística descriptiva se enfoca en organizar y describir características de los datos mediante gráficos y tablas. Por otro lado, la estadística inferencial permite obtener conclusiones o generalizaciones que van más allá de los datos observados, permitiendo predecir comportamientos en poblaciones más amplias.
¿Qué son las variables estadísticas y cómo se definen?
-Las variables estadísticas son características comunes de algunos elementos que se desean estudiar y que pueden asumir diferentes valores. Estas variables pueden ser cualitativas o cuantitativas y son fundamentales para el análisis de datos en estadística.
¿Cómo se clasifican las variables cualitativas y cuántas tipos hay?
-Las variables cualitativas se clasifican en nominales y ordinales. Las nominales no tienen un orden específico, como el deporte favorito o el estado civil. Las ordinales si tienen un orden, como el semestre de un alumno o la talla de una playera.
¿Qué son las variables cuantitativas y cómo se diferencian entre sí?
-Las variables cuantitativas son aquellas que se representan por medio de cantidades. Se dividen en discretas y continuas. Las discretas toman algunos valores específicos dentro de un intervalo, como el número de hijos en una familia. Las continuas pueden tomar cualquier valor entre dos extremos, como las estaturas.
¿Qué son las escalas de medición y cuáles son las diferentes escalas que se mencionan en el script?
-Las escalas de medición son los sistemas utilizados para medir las variables. Las escalas mencionadas en el script son nominal, ordinal, de intervalo y de razón, cada una con características específicas y usadas para diferentes tipos de variables.
¿Qué es el proceso de investigación estadística y cuáles son sus etapas?
-El proceso de investigación estadística incluye varias etapas: planteamiento del problema, selección de la muestra, elaboración de un instrumento de recolección, aplicación del instrumento para recolectar datos, procesamiento de la información, descripción, análisis e interpretación de los datos, y finalmente, toma de decisiones basadas en los resultados.
¿Qué es una 'población' en el contexto de la estadística?
-En estadística, una población es la totalidad de elementos (personas, cosas, objetos) que se quieren estudiar, analizar o investigar. No necesariamente se refiere a grupos de personas.
¿Qué es una 'muestra' y cómo se relaciona con la población?
-Una muestra es un subconjunto representativo de la población. Se utiliza cuando no es factible obtener datos de la totalidad de la población. La muestra se selecciona para que refleje las características de la población y permitir realizar inferencias válidas.
¿Cuál es la diferencia entre un 'parámetro' y una 'estadística'?
-Un parámetro es un resultado obtenido a partir de un censo, es decir, del análisis de toda la población. Por otro lado, una estadística es un resultado obtenido a partir de un muestreo, es decir, del análisis de una muestra representativa de la población.
¿Cómo la estadística se aplica en la toma de decisiones en la sociedad moderna?
-La estadística se aplica en la toma de decisiones al analizar grandes cantidades de información y proporcionar conclusiones y generalizaciones. Un ejemplo práctico es el análisis de audiencia para la publicidad en eventos masivos como el Super Bowl, donde los anunciantes pagan grandes sumas de dinero por tiempo de anuncio y necesitan saber cuántas personas verán sus anuncios.
Outlines
📊 Concepto y Tipos de Estadística
El primer párrafo introduce la estadística como una rama de las matemáticas que se ocupa del estudio de métodos y técnicas para obtener, representar y analizar observaciones. Se divide en estadística descriptiva, que organiza y describe datos, y estadística inferencial, que permite realizar inferencias y generalizaciones más allá de los datos observados. Se menciona que la estadística es fundamental para la toma de decisiones y se describe el proceso de investigación estadística, que incluye el planteamiento del problema, la selección de la muestra y el análisis de datos.
🔍 Elementos Básicos de la Estadística
Este párrafo se enfoca en los elementos básicos de la estadística, como la definición de variable y su importancia en la recolección de datos. Se diferencian las variables cualitativas y cuantitativas, y se explica que las variables pueden ser nominales, ordinales, discretas o continuas. Además, se introduce la importancia de las escalas de medición, que incluyen nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y cómo estas escalas afectan la forma en que se analizan los datos.
📚 Tipos de Variables Cualitativas y Cuantitativas
El tercer párrafo profundiza en los tipos de variables cualitativas y cuantitativas. Se describen las variables nominales, que no tienen un orden específico, y las ordinales, que si tienen un orden. También se explican las variables cuantitativas discretas, que toman valores contados, y las continuas, que toman valores medidos. Se da ejemplos de cada tipo de variable y se enfatiza la importancia de la identificación correcta de estas para el análisis estadístico.
📉 Escalas de Medición y Análisis de Datos
Este segmento del guion se centra en las escalas de medición y cómo se relacionan con el análisis de datos. Se discuten las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y se explica cómo cada una de estas escalas afecta la forma en que se organizan y representan los datos. Se enfatiza la importancia de ordenar y agrupar los datos antes de analizarlos para evitar errores y obtener conclusiones precisas.
👥 Población, Muestra y Unidad Estadística
El quinto párrafo explora los conceptos de población, muestra y unidad estadística. Se define la población como la totalidad de los elementos que se desean estudiar y la muestra como un subconjunto de esta población. Se discuten las ventajas y desventajas de realizar un censo (estudio de toda la población) frente a un muestreo, y se introducen los términos 'parámetro' y 'estadístico' para describir los resultados de cada enfoque.
🏈 Estadística en la Sociedad y Ejemplo del Super Bowl
Este párrafo ilustra cómo la estadística se aplica en la sociedad moderna, utilizando el ejemplo del Super Bowl y la importancia de conocer cuántas personas lo ven para los anunciantes. Se menciona que la Nielsen Media Research realiza un muestreo de la audiencia en cinco mil hogares para estimar el número total de espectadores, lo que demuestra cómo se puede obtener una aproximación precisa de un parámetro poblacional a través de un estudio estadístico.
📈 Inferencia Estadística y Muestreo
El último párrafo del guion concluye con una discusión sobre la inferencia estadística y cómo se utiliza para generalizar a partir de una muestra. Se resume la lección anterior sobre conceptos básicos de estadística y se establece la base para el siguiente tema, que será el muestreo, donde se aprenderá cómo seleccionar una muestra que sea válida y representativa de la población.
Mindmap
Keywords
💡Estadística
💡Estadística Descriptiva
💡Estadística Inferencial
💡Variables Estadísticas
💡Cualitativas y Cuantitativas
💡Escalas de Medición
💡Población
💡Muestra
💡Datos en Bruto
💡Super Bowl
Highlights
Estadística es la parte de las matemáticas que estudia métodos y técnicas para obtener, representar y analizar observaciones para inferir y tomar decisiones.
La estadística se divide en estadística descriptiva, que organiza y describe datos, y estadística inferencial, que permite hacer inferencias y generalizaciones.
La estadística descriptiva se enfoca en recopilar, organizar e interpretar datos a través de tablas y gráficas.
La estadística inferencial permite obtener conclusiones y generalizaciones que sobrepasan los límites de los datos conocidos.
A menudo no es posible estudiar la totalidad de la población, por lo que se utiliza una muestra para hacer inferencias.
El proceso de investigación estadística incluye planteamiento del problema, selección de la muestra, recolección de datos y análisis e interpretación de los mismos.
La variable estadística es una característica en común de elementos que se desean estudiar y que puede asumir diferentes valores.
Las variables cualitativas son aquellas que se representan por palabras o símbolos alfanuméricos, mientras que las cuantitativas se representan por cantidades.
Las variables cualitativas nominales no tienen un orden específico, como el deporte favorito o el estado civil.
Las variables cualitativas ordinales están clasificadas en categorías que exigen una ordenación, como el semestre de inscripción o la talla de playera.
Las variables cuantitativas discretas toman algunos valores dentro de un intervalo, como el número de hijos en una familia.
Las variables cuantitativas continuas pueden tomar cualquier valor entre dos valores, como las estaturas.
Las escalas de medición son nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y determinan cómo se miden las variables.
Los datos en bruto deben ser ordenados o agrupados antes de poder realizar tablas y gráficas.
La población es la totalidad de elementos que se quieren estudiar, mientras que la muestra es un subconjunto de esta población.
El muestreo es una técnica utilizada para obtener datos representativos de una población cuando no es factible estudiar a todos.
El Super Bowl es un ejemplo de cómo la estadística se utiliza en la toma de decisiones de publicidad basada en la cantidad de espectadores.
La empresa Nielsen Media Research utiliza muestreo para estimar el número de personas que ven el Super Bowl y otros eventos.
La estadística muestra cómo se puede obtener una aproximación precisa de la audiencia de un evento a gran escala a través de muestreo.
Transcripts
hola en este vídeo vamos a conocer
algunos elementos básicos de la
estadística para poder entender el
proceso estadístico lo primero que
tenemos que conocer es qué es la
estadística
seguramente ya han escuchado ya estaban
utilizando esta palabra en algún momento
de su vida
nosotros vamos a analizar o vamos a
conocer que la estadística es aquella
parte de las matemáticas que se encarga
de estudiar el conjunto de métodos y
técnicas encaminados a la obtención
representación y análisis de
observaciones para inferir
generalizaciones y tomar decisiones en
otras palabras la estadística es aquella
parte de las matemáticas que se encarga
de recolectar datos de organizar esos
datos para poder analizarlos realizar
una interpretación de esos datos que se
convierten en información para llegar al
punto más importante de la estadística
que es la toma de decisiones este es el
proceso que vamos a hacer nosotros en el
semestre
aprender a realizar recolectar organizar
analizar e interpretar datos que se
conviertan en información y que permitan
la toma de decisiones responsables
la estadística se divide en dos
en la estadística descriptiva y la
estadística inferencial tal como su
nombre nos lo indica la estadística
descriptiva es aquella parte de la
estadística que provee procedimientos
para organizar datos y describir sus
características como aquí lo vemos en la
imagen a gráficas hay tablas eso es a lo
que se enfoca la estadística descriptiva
a recopilar a organizar e interpretar
esta información del proceso de la
estadística con lo que iniciamos es con
la descripción de esos datos que
recolectamos una vez que ya analizamos e
interpretamos esos datos entre el
segundo tipo de estadística que es la
estadística inferencial esta estadística
sirve para obtener conclusiones o
generalizaciones que sobrepasan los
límites del conocimiento aportados por
los datos en otras palabras como su
nombre lo dice permite hacer inferencias
permite predecir que algo ocurra
teniendo información de cómo ha sucedido
en determinada población como más
adelante lo vamos a conocer muchas veces
o la mayoría de las veces no es factible
o no es posible hacer un estudio del
totalidad de la población entonces que
se hace se hace el estudio y se
recolecta esos datos a partir de una
muestra
la estadística inferencial lo que nos va
a permitir es hacer una generalización y
determinar que lo que surgió como
resultado de la muestra es lo mismo o
parecido de lo que surgiría o resultaría
de hacer un estudio de toda la población
primero hacemos la descripción de los
datos y después podemos inferir acerca
de esos resultados así es cómo se
relacionan estos dos tipos de
estadísticas
ya que conocemos qué es la estadística y
los dos tipos podemos saber a grandes
rasgos cuáles son las etapas de una
investigación estadística primera etapa
es el planteamiento del problema
nosotros tenemos que determinar qué es
lo que vamos a analizar qué vamos a
investigar es de qué o de ese que surgen
las variables de interés que voy a
preguntar que voy a analizar lo
siguiente que va a surgir es a quienes
voy a investigar o analizar y si es
posible realizar el estudio del
totalidad de esas personas o de esos
objetos o es necesario seleccionar
solamente alguno de ellos ya que hice el
planteamiento del problema y sé que y a
quién voy a preguntar lo siguiente es
elaborar un instrumento de recoleta
este instrumento dependiendo la
característica del problema puede ser
una observación una encuesta una
entrevista un cuestionario
ya que yo elabore ese instrumento el
siguiente punto es aplicarlo voy aplicó
el instrumento para recolectar los datos
ya que tengo los datos empiezo con el
procesamiento de esa información
hago tablas gráficas y cálculo datos
representativos ya que tengo esto que es
lo que vamos a aprender a hacer en este
primer parcial lo siguiente es describir
analizar e interpretar el comportamiento
de esos datos para poder dar pauta a la
estadística inferencial y tomar
decisiones acerca de esos resultados
todo este proceso vamos a ir
analizándolo paso por paso a lo largo
del semestre desde plantear los
problemas a analizar las variables hasta
la toma de decisiones para esto lo
primero que debemos tener claro es que
es una variable estadística
es el primer elemento básico que vamos a
conocer variable estadística nosotros
conocemos que en matemáticas le llamamos
variable a que ella esté cantidad que
cambia su valor
en este caso en estadística vamos a
definir como variable a la
característica en común de algunos
elementos que se desean estudiar y lo
más importante que esa característica
puede puede asumir diferentes valores
cuando yo voy a hacer una pregunta para
un
instrumento de recolección de datos en
estadística debo estar seguro que esa
característica debe asumir diferentes
valores si yo voy a hacer por ejemplo un
estudio de los alumnos de su grupo y les
voy a preguntar su nacionalidad no tiene
caso esa pregunta porque yo sé que de
todos la nacionalidad oa lo mejor lo más
seguro es que de todos su nacionalidad
sea mexicana entonces si esa respuesta
solamente va a tener un valor no va a
asumir diferentes valores no tiene caso
analizarla solamente vamos a analizar
aquellas características cuya respuesta
puede variar y esa respuesta puede ser
de dos tipos cualitativa y cuantitativa
aquí va a ser necesario que hagamos
alguna diferencia entre estas dos
variables cualitativas son aquellas
variables o características que se
representan por medio de palabras o
símbolos alfanumérico
en cambio como su nombre lo dice
variable cuantitativa son aquellas
variables que se representan por medio
de cantidades
por ejemplo si yo le voy a preguntar a
alguien su color de cabello las
respuestas que me puede dar es este
rubio este negro o castaño oscuro no sé
esas respuestas son palabras entonces
automáticamente sé que el tipo de
variable es cualitativa en cambio si a
alguien le preguntó su edad no puede
decir 17 años 20 años 50 años la
respuesta que me va a dar me la va a dar
una cantidad de entonces es una variable
cuantitativa este tipo de variables
cualitativas se pueden dividir en dos en
las nominales y ordinales variables
cualitativas nominales
son aquellas variables cuyo orden es
indistinto o sea no lleva
orden
este tipo de variables son las variables
más simples y más abundantes por ejemplo
un tipo de variable nominal es el
deporte favorito si a cualquier persona
le pregunto su deporte favorito las
respuestas que me puede dar es fútbol
soccer fútbol americano básquetbol food
este voleibol tenis etcétera ese tipo de
palabras que me va a dar como resultado
no llevan orden si alguien me dice
primero fútbol o me dice basketball no
hay ningún problema otro ejemplo de
variable cualitativa nominal es el
estado civil de una persona el estado
civil puede ser soltero casado viudo
etcétera entonces esas respuestas no
llevan un orden específico puedo poner
primero la opción de soltero o primera
opción de casado no hay
variable cualitativa ordinal a
diferencia de las nominales este tipo de
variables si están clasificadas en
categorías que exigen una ordenación
por ejemplo si a alguien le pregunto
cuál es el semestre en el que está
inscrito si sé que es un alumno del
cetis 91 el semestre en este momento
puede ser segundo cuarto o sexto
semestre y yo sé que si hay un orden
específico en estas respuestas que
primero van los alumnos de segundo
después los de 4º y después de cuarto a
sexto semestre otro tipo de variable
cualitativa ordinal podría ser la talla
de playera que utilizan la talla de
playera podría ser mediana yo sé que
antes de mediana va a la chica y que
después de mediana va la grande que a
pesar de ser palabras las respuestas que
voy a tener esas palabras si llevan un
orden específico
voy con las variables cuantitativas las
variables cuantitativas pueden ser
discretas y pueden ser continuas las
variables cuantitativas discretas son
aquellas que toman sólo algunos valores
dentro de un intervalo por ejemplo
números enteros existen espacios vacíos
entre un valor y otro y la forma más
fácil de identificarlas son aquellas que
surgen a partir de contar
un ejemplo de variable cuantitativa
discreta el número de hijos que hay en
una familia la cantidad de hijos que se
tiene una familia se cuenta pueden ser
tres hijos cero hijos un hijo entonces
son cantidades que surgen a partir de
contarse variable cuantitativa continua
son aquellas variables que pueden tomar
cualquier valor entre dos valores
siempre siempre puede haber algún otro
valor intermedio
y se obtienen a partir de mediciones
ejemplo sencillo de variable
cuantitativa continua son las estaturas
si alguien mide un metro 10 y el que le
sigue mide un metro 20 siempre puede
haber alguna persona que me da alguna
estatura intermedia entre ellos dos son
cantidades que surgen a partir de
medirse
así es como vamos a identificar nosotros
que es una variable y cómo se puede
clasificar la clasificación es muy
simple pero muy importante en la
estadística las técnicas que se aplican
para el análisis estadístico dependen de
los valores que pueden tomar estas
variables no es lo mismo cómo voy a
tratar o cómo voy a hacer la gráfica y
la tabla de una variable cualitativa
nominal que de una cuantitativa continua
por eso el primer paso es identificar
que tengo una variable y de qué tipo es
esa variable
siguiente punto que debemos analizar son
las escalas de medición estas variables
siempre se van a medir a partir de
alguna escala estas escalas pueden ser
la nominal la ordinal la de intervalo y
la de razón
a escala nominal la escala nominal me
dice que cuando tengo una variable que
se mide en este tipo de escala no existe
algún orden específico o sea que no
importa el orden en el que acomode las
respuestas o los valores de esta
variable
qué tipo de variables se miden en la
escala nominal pues las variables
cualitativas nominales
siempre que tengo una variable
cualitativa nominal su escala base
nominal y esta escala me indica que no
importa el orden en el que acomodo de
los valores de esa variable que si la
variable es el color de ojos no importa
que primero ponga café luego negro y
luego verde o primero ponga verde luego
negro y luego café el orden no importa
siempre y cuando escriba todos sus
valores dentro de la tabla y dentro de
la gráfica va a escala ordinal la escala
ordinal como su nombre lo dice si lleva
un orden dentro de la tabla y la gráfica
ese orden siempre va a ser de menos a
más
de menor
a mayor rango
qué tipo de variables en esta escala
ordinal las variables cualitativas
ordinales
por ejemplo si yo a los alumnos del
cetis les pregunto cómo consideran la
calidad de servicio que se da en las
oficinas de control escolar en la
respuesta puede ser pésimo malo o
regular bueno y excelente así puede ser
la calidad de servicio cuando yo llevo
esas respuestas a una tabla ya una
gráfica el orden en que debo de acomodar
las desde menor a mayor
primero pongo pésimo y al final pongo
excelente aquí se importa el orden en
que acomode esas respuestas ya tengo las
variables cualitativas en el caso de las
variables cuantitativas tanto
cuantitativa ordinal y nominal se pueden
medir en la escala de intervalo y escala
de razón
aquí si no hay distinción
cuantitativa tanto ordinal como
discreta y continua
cuantitativa discreta
y continua
aquí pueden ser de cualquiera de las dos
escalas de que depende la escala de
intervalo es aquella en el que el valor
cero no indica ausencia de la propiedad
quiere decir en otras palabras que mis
valores pueden ser negativos
y positivos puedo ir desde menos
infinito hasta infinito en otras
palabras
el ejemplo más común de variable que se
mide en escala de intervalo es la
temperatura
cuando yo mido la temperatura la
temperatura puede ser negativa puede ser
positiva y además si digo que eso es una
temperatura de cero grados centígrados
ese 0 no me indica que no hay
temperaturas me indica que si hay
temperatura y la temperatura de cero en
cambio la escala de razón solamente va
desde el cero hasta más infinito
solamente números positivos y el cero
si lo incluye entonces puede ser 0 o
positivos un ejemplo de variable que se
mide en escala de razón es el peso el
peso de alguna cosa de algún objeto no
puedo tener un peso negativo no puedo
decir que pesa menos un kilo el menor
peso que puede existir es cero y si digo
que algo pesa cero kilogramos es porque
hay ausencia de peso otro ejemplo el
salario de una persona una persona no
puede ganar menos 100 pesos lo menos que
puede ganar es 0 pesos y si yo digo que
una persona su salario es de 0 es porque
hay una ausencia de este salario así es
como vamos a diferenciar estas escalas
escala de intervalo puede tener esa
variable cantidades negativas 0 y
positivo está la de razón solamente
ceros y positivos
aquí el cero indica ausencia de esa
característica o de esa propiedad
antes de seguir con lo siguiente es
importante que nosotros identifiquemos
cuando hacemos la recolección de datos
los datos van a estar en desorden a esos
datos se les llama datos en bruto
esos datos primero los tenemos que
ordenar o agrupar ya que los tenemos
ordenados ahora si podemos hacer
nuestras tablas y nuestras gráficas
antes no si queremos pasar directamente
de datos en bruto a datos agrupados
puede existir la posibilidad de que nos
equivoquemos y dejemos algún dato mal
agrupado tenemos datos desagregados que
se le llama datos en grupo después
ordenamos esos datos para al final
agruparlos
hasta aquí lo que podemos nosotros
determinar los tipos de variables y las
escalas aquí les muestro algunas
variables en las que les voy a pedir que
ustedes anoten qué tipo de variable es y
cuál es la escala en la que se mide les
ayudo con los primeros y ustedes traten
de hacer los siguientes tipo de
variables la variable es tipo de sangre
es importante que cuando yo voy a
analizar alguna característica como en
este caso tipo de sangre antes de hacer
la recolección de datos yo analice
cuáles son las respuestas que puedo
tener si a alguien le pregunto tipo de
sangre para que así pueda determinar
cuál es la variable o el tipo de
variable y la escala en la que se mide
el tipo de sangre ese a alguien le
preguntó su tipo de sangre me puede
decir o positivo oa negativo a positivo
etcétera
esta de aquí son cantidades o son
palabras como tal no hay palabras pero
si hay símbolos alfanuméricos entonces
el tipo de variable se que es una
variable cualitativa
estas respuestas llevan un orden
específico o no hay jerarquía entre
ellos si yo quiero preguntarlo la fuerza
tengo que poner primero a negativo o es
indistinto como a como de las respuestas
en este caso no llevan orden entonces es
una variable cualitativa nominal
y automáticamente sé que para este tipo
de variables la escala es nominal
voy con el siguiente mes de nacimiento
si a alguien le pregunto su mes de
nacimiento me puede decir por ejemplo
que es mayo
marzo etcétera
estos meses o estas respuestas son
cantidades o son palabras son palabras
entonces sería una variable
cualitativa llevan o no llevan algún
orden específico estas respuestas si
llevan yo sé que marzo va antes que mayo
y después va junio entonces si hay un
orden es cualitativa ordinal
y automáticamente para este tipo de
variable la única escala que le queda es
la escala ordinal
siguiente variable número de
computadoras por hogar si alguien alguna
familia le pregunto cuántas computadoras
tienen en casa me podría decir una 30
etcétera quiere decir que me va a
responder cantidades entonces es una
variable cuantitativa
estas cantidades surgen a partir de
medirse o a partir de contarse surgen a
partir de contarse entonces es
cuantitativa discreta
en qué escala se mide necesitó
identificar puede haber número de
computadoras negativo no y además si
alguien me dice que son 0 computadoras
es porque hay ausencia de esta
característica es porque en este hogar
no hay
entonces es
la escala de razón
siguiente variable cantidad de agua que
ingiere alguien durante el día debemos
de tener cuidado con este tipo de
variables que pueden ser ambiguas yo
puedo dar por hecho que alguien me va a
contestar un litro medio litro litro y
medio pero qué pasa si alguien me dice
que consume tres vasos al día esta
respuesta no la puedo comparar con los
litros entonces debemos tener cuidado
cuando no en nuestro instrumento de
recolección de datos hay una variable
que puede ser ambigua como la cantidad
de agua nosotros tenemos que indicar en
qué unidad de medida la queremos por
ejemplo aquí en litros entonces la
persona ya sabe que la respuesta la
tiene que dar en base a los litros que
consume por día si son litros
estos litros son cantidades entonces es
variable
cuantitativa
los litros se miden o se cuentan se
miden entonces es cuantitativa continua
puede haber una cantidad de litros
negativa no y además si alguien me dice
que consume 0 litros es porque hubo
ausencia de agua en ese día dije este
que ingirió esa persona entonces también
esa escala de razón no puede ser
negativa y el valor mínimo es 0 traten
ustedes de manera individual hacer las
otras tres variables indicar cuál es su
tipo y cuál es su escala les recomiendo
que pausa en el vídeo llenen la tabla
porque en un momento les voy a mostrar
la tabla totalmente está realizada
muy bien la tabla queda de esta manera
aquí están las respuestas para las
siguientes variables
después de conocer las variables
necesitamos nosotros conocer los
conceptos de población muestra y unidad
estadística estoy segura que alguna vez
han escuchado muestra de una población o
el concepto de población solamente que
no sea nuestra mente se viene una
población de personas y en estadística
no necesariamente cuando hablamos de
población hablamos de personas la
población en estadística es la totalidad
de elementos esos elementos pueden ser
personas cosas objetos que se quieren
estudiar analizar o investigar cuando yo
voy a hacer un estudio ya que sé que voy
a preguntar qué son mis variables los
siguientes a quienes voy a investigar oa
quiénes les voy a preguntar
esas características bueno eso de aquí
en eso a que es mi población esa
población muchas muchas veces es tan
grande o tan numerosa que no es factible
ni viable preguntarle obtener datos de
totalidad de esa población entonces que
se hace se obtiene un subconjunto de esa
población que le vamos a llamar
entre más grande sea esta muestra más
representativa va a ser un ejemplo
analógico de estas características o de
estos conceptos es cuando ustedes van a
un laboratorio de análisis clínicos a
sacarse una muestra de sangre que pasa a
ustedes les toman una porción de la
totalidad de sangre que tienen y las
características que tiene esa muestra de
sangre son las mismas características
que tiene la totalidad de su sangre
porque no analizan toda su sangre pues
porque es imposible analizar la
totalidad de sangre de una persona
entonces que se hace se obtiene una
muestra y el resultado de esa porción de
sangre que obtuvieron de ustedes
dan por hecho que son las mismas
características que tiene la totalidad
de su sangre que pueden notar ustedes de
manera gráfica en este dibujo si se dan
cuenta en esta población sus elementos
no son iguales tengo elementos amarillos
verdes azules y rojos en la muestra yo
me tengo que asegurar que en la muestra
no tenga solamente elementos de un color
sino que las características que tiene
la muestra sean las mismas
características que tiene mi población
para poder asegurar que esa muestra es
representativa cuando nosotros
realizamos el estudio de toda la
población a eso se le llama ascenso
cuando solamente obtengo resultados de
una muestra entonces digo que hubo un
muestreo
al resultado que hay de un censo se le
llama parámetro
al resultado que se obtiene de un
muestreo se le llama estadístico
si yo quiero analizar el promedio que
tienen los alumnos del cetis 91 y sumo
los 1.329 promedios de los alumnos
entonces ese resultado va a ser un
parámetro en cambio si para analizar el
promedio de los alumnos del cetis 91
solamente seleccionó a 100 de los
alumnos al hacer sumo sus promedios y
analizó cómo ha sido su desempeño en el
bachillerato entonces el resultado de
ese análisis va a ser un estadístico
porque la mayoría de las veces se hace
muestra y no seas descenso de un
análisis estadístico bueno las razones
se las muestro en estas tablas cuando yo
realizó un censo la ventaja es que el
conocimiento que voy a tener de la
población va a ser exacto la desventaja
es que es mucho el tiempo requerido y
harto alto el costo que va a tener
realizar este censo porque porque voy a
necesitar de mucho recurso humano voy a
necesitar de mucho tiempo para
recolectar esos datos y además entre más
recursos necesite pues más dinero voy a
gastar en esta investigación
cuando realizó un muestreo el
conocimiento va a ser aproximado pero la
ventaja es que este muestreo o esa
recolección va a ser rápida y va a ser
más económica de que va a depender si
hago censo o un muestreo pues de los
recursos que ustedes tengan si necesitan
a realizar una investigación para el día
de mañana de todos los habitantes de
tula de allende obviamente que el tiempo
no me lo va a permitir por más que tenga
el recurso económico y el recurso humano
entonces que sería lo más factible de
realizar un muestreo pero si quiero
hacer una investigación sobre las
características de aprendizaje del grupo
del 6º efe entonces me doy cuenta que en
el grupo 6º efe no son ni 50 alumnos
entonces si me están pidiendo el
análisis de esa investigación para la
siguiente semana sé que si cuento con el
tiempo y el recurso entonces hago un
censo porque la población así me lo
permite así es como determinó si seas
descenso o se hace muestreo
ya que conocemos estos elementos básicos
de la estadística vamos a conocer o les
voy a explicar un ejemplo que conocemos
todos de la vida cotidiana de cómo
funciona la estadística la estadística
juega un papel fundamental en la
sociedad moderna donde se producen y
utilizan grandes cantidades de
información un ejemplo de cómo funciona
la estadística es en el super bowl
algunos de ustedes ha visto alguna vez
el supertazón aquí esta imagen es del
supertazón del año pasado del 2020
los anunciantes necesitan conocer la
respuesta a esta pregunta cuántas
personas ven el superbowl
ya que el costo del tiempo de publicidad
durante el gran juego es aproximadamente
de 5 millones de dólares por un anuncio
de 30 segundos imagínense una marca para
que pueda estar anunciada en el
superbowl necesita pagar 5 millones de
dólares
ustedes como representantes de una marca
quizá como pueden saber si es redituable
esos 5 millones que van a pagar por 30
segundos de anuncio bueno
necesitan saber qué cantidad de personas
van a ver este programa o ese juego
este espacio bien vale su precio si
suficientes personas lo observan
por ejemplo los reportes de noticias
establecen que 102 millones de
espectadores
solamente en eeuu
observa observaron ese súper gol 54
realizado en el 2020
pero ahora se preguntarán quién contó a
todas esas personas quién les puede
asegurar a esas marcas que en realidad
hubo 102 millones de estadounidenses que
vieron el superbowl del 2020 la
respuesta es nada
la afirmación de 102 millones de
personas resulta de investigaciones
estadísticas llevadas a cabo por una
compañía llamada nielsen media research-
esta compañía lo que hace
es analizar los índices de audi
audiencia por un monitoreo de los
hábitos de los telespectadores en solo
cinco hogares de cinco mil hogares de
eeuu entonces qué hace obtiene una
muestra representativa de todos los
hogares de eeuu y esa muestra solamente
va a ser de cinco hogares de cinco mil
hogares perdón
esto puede parecer una exageración cómo
puede alguien sacar una conclusión
acerca de millones de personas si
solamente estudia a unos cuantos miles
sin embargo la estadística muestra que
esta conclusión puede ser muy precisa
siempre y cuando el estudio sea llevado
de manera adecuada
cómo se hace esa afirmación de 102
millones de personas bueno en otras
palabras se aprende acerca de la
población de todos los estadounidenses
mediante un monitoreo de los sabes
hábitos televisivos de la muestra lo que
en realidad hace esta empresa es conocer
el parámetro poblacional correspondiente
que es el porcentaje de estadounidenses
que vieron el superbowl no hay forma de
que los investigadores conozcan el valor
el valor exacto del parámetro de la
población ya que es esto estudian
solamente una muestra y el resultado de
esta muestra solamente va a ser un
estadístico aproximado sin embargo los
investigadores hacen su trabajo de modo
que si concluyen que solamente el 31 por
ciento de la muestra
vio el superbowl entonces intuyen o
infiere que aproximadamente el 31 por
ciento de la población también lo vio
uno de los propósitos principales de la
estadística es ayudar a estos
investigadores evaluar la validez de
estas conclusiones así es un ejemplo
práctico de cómo se lleva a la
estadística no hacen un censo obtienen
una muestra entonces de esta muestra
obtienen un estadístico este estadístico
a partir de la estadística inferencial
nos permite generalizar y pensar que ese
mismo porcentaje de la muestra es el
porcentaje de la población que sintonizó
el súper bowl en ese año con esto
terminamos esta clase de conceptos
básicos de estadística tomen de apunte
los elementos más importantes o que
consideren más
antes de esta explicación porque el
siguiente tema va a ser muestreo vamos a
aprender cómo se selecciona una muestra
para que esa muestra realmente sea
válida y representativa de la población
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