ESTADISTICA

Semana 1: Introducción a la estadística

Prof. Lic. Nelly D. Pillhuaman Cañae-mail: nellypillhuaman@gmail.com

Definiciones

La Estadística es la Ciencia de la

• Sistematización, recogida, ordenación y presentación de los datos referentes a un fenómeno que presenta variabilidad para su estudio metódico, con objeto de

• deducir las leyes que rigen esos fenómenos,

• y poder de esa forma hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones.

Descrip

tiva

Probabilidad

Inferencia

¿¿Qué significa Estadística?Qué significa Estadística?

• Estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos con el propósito de ayudar a una toma de decisiones más efectiva.

1-2

“La Estadística enseña y ayuda a investigar en todas las áreas de las Ciencias donde la variablidad no es la excepción sino la regla”

Carrasco de la Peña (1982)

Toma de DecisionesToma de Decisiones

Datos

Información

Conocimiento

Decisión

Estadística DescriptivaProbabilidades

Experiencia, Teoría,Literatura, Estadística

Inferencial

Toma de DecisionesToma de Decisiones

Datos, Información, Conocimiento1. Datos: Observaciones específicas a través de

mediciones o conteos.2. Información: Datos procesados y resumidos

para producir hechos y generar ideas.3. Conocimiento: Información seleccionada y

organizada que proporciona entendimiento, recomendaciones y el sustento para las decisiones.

Estadística DescriptivaEstadística Descriptiva

• Estadística Descriptiva: Conjunto de métodos y procedimientos gráficos y numéricos que organizan, resumen y presentan datos

• Es usada para transformar datos en información.

Estadística DescriptivaEstadística Descriptiva

• Recolectar Datos– Ej. Encuestas

• Presentar Datos– Ej. Tablas y Gráficos

• Resumir Datos– Ej. Promedio muestral = iX

n

Estadística InferencialEstadística Inferencial

• Estadística Inferencial: Conjunto de métodos utilizados para saber “algo” acerca de una población basándose en una muestra.

• Brinda la base para estimaciones y pronósticos.

• Es usada para transformar información en conocimiento.

Estadística InferencialEstadística Inferencial• Estimación

– Ej. Estimar el peso promedio de la población usando el peso promedio de la muestra.

• Prueba de Hipótesis

– Ej. Probar que el peso promedio de la población es 65 kg.

Extraer conclusiones y/o tomar decisiones concernientes a una población basándose en

los resultados de una muestra.

¿Por qué necesitamos estudiar ¿Por qué necesitamos estudiar Estadística?Estadística?

• Para saber como organizar, resumir y presentar correctamente los datos y la información.

• Para saber como extraer conclusiones sobre poblaciones basándonos en información de una muestra.

• Para saber cómo mejorar los procesos.

• Para saber cómo obtener pronósticos confiables.

Objetivos de la Estadística

Describir las características más importantes de un fenómeno haciendo uso de técnicas adecuadas.

Inferir resultados válidos para una población con base al análisis de la muestra.

Predecir valores futuros de una variable mediante la formulación de un modelo estadístico - matemático.

DEFINICION DE TERMINOS TÉCNICOS

Elemento : Es una unidad del cual nos interesa obtener alguna información.

medible

observable

bleidentifica

Características del elemento =

Población y Muestra

Población

Muestra

• Población (‘population’) es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia).– Normalmente es demasiado grande para

poder abarcarlo.

• Muestra (‘sample’) es un subconjunto de la población que permite brindar información sobre toda la población

– Debería ser “representativo”

– Siempre origina un grado de incertidumbre

Datos u observaciones.- Valores que toma la variable y es cualquier registro cualitativo o numérico de una característica de los elementos de una población.

Parámetro.- Es un número que describe y resume alguna característica de toda la población y para determinar su valor es necesario utilizar toda la información poblacional.

Estadístico.- Es un número que se obtiene a partir de los datos de la muestra y describe alguna característica de la muestra.

VariablesCaracterística o fenómeno que interesa estudiar en una

población

Ejemplos:– El grupo sanguíneo

• {A, B, AB, O} Var. Cualitativa

– Su nivel de felicidad “declarado” • {Deprimido, Ni fu ni fa, Muy Feliz}

Var. Ordinal– El número de hijos

• {0,1,2,3,...} Var. Numérica discreta– La altura

• {1’62 ; 1’74; ...} Var. Numérica continua

• CualitativasCuando expresan una cualidad y estas son excluyentes. Son variables cuyos valores consisten en categorías de clasificación.

– Nominales: si se identifican los atributos de la variable sin establecer el rango o jerarquía entre cada uno de ellos, por ejemplo• Sexo, Grupo Sanguíneo, Religión, Nacionalidad,

Fumar (Sí/No)

– Ordinales: se establece un rango o jerarquía entre los diferentes atributos, por ejemplo: mejoría a un tratamiento, Grado de satisfacción, Intensidad del dolor.

Tipos de variables

Cuantitativas o NuméricasSon aquellas variables que se obtienen como resultados de conteos o mediciones. Estas pueden ser:

Discretas: Si se obtiene por conteo. Por ejemplo:Número de hijos, Número de cigarrillos, Num. de años cumplidos”

Continuas: Si se obtiene por mediciones. Por ejemplo: Altura, Presión intraocular, Dosis de medicamento administrado, edad

Ejemplos:– El grupo sanguíneo

• {A, B, AB, O} Var.

– Su nivel de felicidad “declarado” • {Deprimido, Ni fu ni fa, Muy Feliz} Var.

– El número de hijos• {0,1,2,3,...} Var.

– La altura• {1’62 ; 1’74; ...} Var.

ESCALAS DE MEDICION

• Los valores son nominativos, sirven para designar. Sólo se puede realizar un conteo (frecuencias). No es factible las operaciones aritméticas. Se analizan a través de la comparación: igualdad y no igualdad ( = y ).

• Ejemplo• Sexo del paciente 1: Masculino 2: Femenino

• Grupo sanguíneo A B AB O• Servicio médico 1: Emergencia 2: Ginecología• 3: Traumatología 4: Pediatría

ESCALA NOMINAL:

Los valores representan un orden. No son cuantitativos, sólo simbolizan una posición. Se analizan a través de la desigualdad :mayor que o menor que (> y <).

Ejemplo:

Calificación : A,B,C,D A > B

Lugar (orden) : 1º , 2º , 3º 1º > 2º

Dolor : leve, moderado, intenso

ESCALA ORDINAL:

Se utilizan números cardinales. El cero es relativo o diferencial, es decir no indica ausencia de la propiedad. Se pueden realizar operaciones aritméticas.(+ y -). Es una escala creada por el hombre. Ejemplo:

Hora 00:00Temperatura ambiental 0 ºCEl año en que vivimos 2003

ESCALA DE INTERVALOS:

Se utilizan números cardinales. Tienen unidad de medida (cms, pulgadas). El cero es absoluto, indica ausencia de la propiedad. Se pueden realizar operaciones aritméticas (+,-,x ,),

Ejemplo:

Pacientes no atendidos hoy : 10

Nº de hijos en edad de vacunación : 4

Procesos deficientes : 1

ESCALA DE RAZÓN:

Elementos De Una Variable1.- Nombre o denominación de la variable2.- Definición o conceptualización de la

variable.- Proporciona un significado a un concepto o variable que puede comunicarse a otras unidades. Es algo que tiene el mismo significado ayer, hoy , mañana y siempre para todas las unidades.

3.- Conjunto de categorías o niveles, definida por el investigador

4.- Procedimiento para obtener el dato5.- Algunas medidas resumen.

EL PENSAMIENTO ESTADÍSTICOEL PENSAMIENTO ESTADÍSTICO

El pensamiento estadístico algún día será parte del ciudadano eficiente, y tan necesario como la habilidad para leer y escribir

W. H. WELLSW. H. WELLS

BIBLIOGRAFIA

• Beth Dawson – Saunders, Robert Trapp

Bioestadística médica

• Cordova, M (2003)

Estadística Descriptiva e Inferencial