Tema 1: Introducción y conceptos fundamentales

EstadísticaConceptos básicos

Tema 1: Introducción

Estadística I

Universidad de Salamanca

Curso 2010/2011

Grado en Administración y Dirección de Empresas Tema 1: Introducción


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1 EstadísticaDefinición y tiposAnálisis Estadístico

2 Conceptos básicosPoblación, individuos y censoMuestraVariable estadísticaDatos



Definición y tiposAnálisis Estadístico

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“La estadística es una ciencia que comprende larecopilación, tabulación, análisis e interpretación de losdatos cuantitativos y cualitativos”. Kennedy-Neville

“La Estadística es un campo de ensayo en el que serecogen y analizan los datos con el propósito de sacarconclusiones ......proporciona instrumentos para la tomade decisiones cuando prevalecen condiciones deincertidumbre”. William Guenther

“La Estadística es la ciencia que se ocupa de larecopilación, tabulación, análisis, interpretación ypresentación de datos cuantitativos”. D. H. Besterfield




DefiniciónCiencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpretadatos con el fin de propiciar la toma de decisiones más eficaz

Tipos

Estadística descriptivaCálculo de probabilidadesEstadística matemática o inferencial




Estadística descriptivaMétodo para organizar, resumir y presentar datos de manerainformativa

Estadística inferencialMétodos empleados para determinar una propiedad de unapoblación con base en la información de una muestra




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Análisis Estadístico

Etapas1 Planteamiento del problema

2 Recogida de información

3 Descripción

4 Análisis o construcción del modeloEstimación y contraste de hipótesisValidación

5 Aplicación del modelo o predicción con el uso del mismo





Planteamiento del problema

Recogida de información

Requiere planificación (muestreo, diseño del experimento). Esun paso fundamental para el éxito del mismo

DescripciónConsiste en utilización de herramientas que permitan resumirla información contenida en la medición de cada uno de losindividuos. Este primer paso del análisis estadístico sedenomina también análisis exploratorio de los datos.(ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA)





Análisis o construcción del modeloConsiste en encontrar una ley que explique tanto la partesistemática o previsible del fenómeno en estudio como la partealeatoria del mismo

Estimación. Consiste en utilizar la información disponible(datos y/o posible información a priori) para obtener lasconstantes de las que depende el modelo y cuantificar elerror que se comete. El contraste de hipótesis consiste encomparar los valores estimados con otros fijados a prioriValidación. Consiste en determinar si existecompatibilidad entre la información empírica y el modelo.Si nuevos datos se ajustan bien al modelo, si la partealeatoria lo es realmente, etc.



Población, individuos y censoMuestraVariable estadísticaDatos

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Población, individuos y censo

PoblaciónConjunto de elementos ó “individuos” de interés sobre los quese va a realizar el estudio estadístico

Ejemplos de poblaciónPoblaciones humanas: habitantes de una ciudad, región,país, ..., personas de determinada edad, profesión, ...,enfermos diabéticos,...

Conjuntos de objetos: coches marca X fabricados enEspaña en 1995, artículos que producirá cierta máquina,municipios de Castilla y León, centros de educación nosuperior, empresas del sector servicios, ...




Población, individuos y censo

IndividuosCada uno de los elementos que forman la población en estudio

CensoRelación exhaustiva de todos los elementos de una población(cuando exista)




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Muestra

DefiniciónSubconjunto de la población con el que se va a trabajar en elestudio estadístico. Denominaremos casos a los individuos dela muestra

Población

I

I

I

II

I

I

II

I

I

I

I

C CC

Muestra

CI

I

Figure: Elementos de una muestra




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Variable estadística

DefiniciónSon características de interés de una población

Tipos de variablesVariables categóricas o cualitativas

Discretas: Sólo adoptan ciertos valores y existen vaciosentre ellosEjemplo: No de hijos en una familia, tiros en un hoyo degolf, etc.Continuas: Toman cualquier valor dentro de un intervaloespecíficoEjemplo: Monto del impuesto sobre la renta, peso de unestudiante, etc.

Variables cuantitativas o numéricas




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Escalas de medida

Los datos se clasifican por niveles de medición o escalas demedida

Escala nominal. Los datos sólo se clasifican

Ejemplos: Sector de la actividad económica (primario,secundario, terciario), tener o no video en casa, sexo,grupo sanguíneo

Escala ordinal. Los datos se ordenan

Ejemplo: Nivel de estudios (sin estudios, primaria,secundaria, bachillerato, universitario)




Escalas de medida

Escala de intervalo. Diferencia significativa entre valores

Ejemplo: Temperatura, edad

Escala de razón o proporción. Punto 0 significativo yrazón entre valores

Ejemplo: Número de pacientes atendidos, número dellamadas de ventas realizadas


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