1. Conceptos básicos Estadística.

Summary

El 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

00:00

📊 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.

05:01

🔍 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.

10:03

📚 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.

15:05

📉 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.

20:08

👥 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.

25:09

🏈 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.

30:11

📈 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.

Keywords

💡Estadística

Estadística se refiere a la rama de las matemáticas que estudia métodos y técnicas para obtener, representar y analizar observaciones con el fin de inferir generalizaciones y tomar decisiones. Es el núcleo del video, ya que todo lo que se discute, desde la descripción y análisis de datos hasta la inferencia, se basa en esta disciplina.

💡Estadística Descriptiva

La Estadística Descriptiva es una subdisciplina de la estadística que se centra en organizar y describir características de los datos mediante procedimientos como la creación de gráficas y tablas. En el video, se menciona como la primera etapa en el proceso estadístico, donde se recopilan y se describen los datos.

💡Estadística Inferencial

La Estadística Inferencial permite obtener conclusiones o generalizaciones que van más allá de los datos observados. Es utilizada para hacer predicciones y proyecciones basadas en muestras de una población más grande. En el video, se destaca como la segunda etapa del proceso estadístico, después de la descripción de los datos.

💡Variables Estadísticas

Las Variables Estadísticas son características comunes de elementos que se desean estudiar y que pueden asumir diferentes valores. Son fundamentales en la recolección de datos y su análisis. En el video, se describe cómo se deben seleccionar variables que asuman diferentes valores para poder realizar un estudio estadístico significativo.

💡Cualitativas y Cuantitativas

Las variables cualitativas se representan por palabras o símbolos alfanuméricos, mientras que las cuantitativas se representan por cantidades. Estas dos categorías son importantes para entender cómo se miden y se analizan los datos, como se discute en el video.

💡Escalas de Medición

Las escalas de medición son un concepto clave en estadística que define cómo se asignan números a los datos. Las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón se mencionan en el video como diferentes maneras de medir variables, cada una con sus propias características y usos.

💡Población

La Población en estadística se refiere a la totalidad de elementos (personas, objetos, etc.) que se desean estudiar. Es el grupo del cual se quiere obtener información. En el video, se explica cómo la población a menudo es demasiado grande para ser estudiada en su totalidad, lo que lleva a la necesidad de realizar muestreos.

💡Muestra

Una Muestra es un subconjunto representativo de la población que se utiliza para realizar un estudio. En el video, se discute cómo la selección adecuada de una muestra puede permitir inferir conclusiones sobre la población completa.

💡Datos en Bruto

Los Datos en Bruto son los datos recopilados sin ordenar o agrupar. El video menciona que estos datos deben ser ordenados o agrupados antes de poder realizar análisis estadísticos y visualizaciones.

💡Super Bowl

El Super Bowl es utilizado en el video como un ejemplo práctico de cómo la estadística se aplica en la vida real. Los anunciantes pagan grandes sumas de dinero por publicidad durante el evento y necesitan saber cuántas personas verán el evento para justificar el costo, lo que requiere de análisis estadístico de audiencia.

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