Fases básicas del proceso de Estadística descriptiva

1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Simulación Empresarial
Pablo Peñalver Alonso
@ppenalvera

2. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
Pablo Peñalver Alonso
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
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3. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
1. CONCEPTO ESTADÍSTICA
2. RAMAS:
1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
2. INFERENCIA ESTADÍSTICA
se refiere a métodos de
obtención, descripción,
resumen y visualización
de datos que pueden ser
presentados de forma
numérica o gráfica
consiste en la generación de
modelos y predicciones
relacionadas con los
fenómenos estudiados
teniendo en cuenta el aspecto
aleatorio y la incertidumbre de
las observaciones
Pablo Peñalver Alonso
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
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4. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
1. ESTUDIO COMPLETO
2. MUESTRA REPRESENTATIVA
3. MÉTODOS DE OBTENCIÓN:
 ALEATORIO
• SIMPLE
• SISTEMÁTICO
• ESTRATIFICADO
 NO ALEATORIO
Pablo Peñalver Alonso
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
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5. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
4. TAMAÑO DE LA MUESTRA
 RELACIÓN TAMAÑO Y ERROR
 ERROR DE MUESTREO
 CÁLCULO DE TAMAÑO ÓPTIMO. Siendo:
N – tamaño de la población
n – tamaño de la muestra
P - % de N que tiene la característica objeto de estudio
Q - % de N que no tiene la característica objeto de estudio
K – nivel de confianza
K = 1 implica una confianza del 68,3%
K = 2 supone una confianza del 95,5%
K = 3 implica una confianza del 98,8%
E – error muestral, en %
Pablo Peñalver Alonso
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
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6. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
4. TAMAÑO DE LA MUESTRA: óptimo
Población finita
N < 100.000
elementos
n = (K2 x P x Q x N) / ((E2 x (N-1)) + (K2 x P x Q))
m.a.s.
Población infinita
N > 100.000
elementos
Pablo Peñalver Alonso
n = (K2 x P x Q) / E2
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7. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
4. TAMAÑO DE LA MUESTRA: caso más habitual
E
10.000
1,5
4.444
2
2.500
2,5
1.600
3
1.111
3,5
816
4
625
494
5
Pablo Peñalver Alonso
1
4,5
1. N > 100.000 elementos (población infinita)
2. P y Q no se conocen, entonces se utiliza:
P = Q = 50
3. Hipótesis: K = 2, es decir,
un nivel de confianza del 95,5%
4. Tabla que relaciona error aceptable
y tamaño muestral óptimo:
n
400
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8. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
5. DATOS OBTENIDOS
Discretas: edad, nº miembros hogar, etc.
Variables
Continuas: renta
TIPOS DE
DATOS
Atributos
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Nominales: sexo, religión, provincia de
nacimiento, etc.
Ordinales: Nivel de estudios, grados de
satisfacción, etc.
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9. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
6. PLANIFICACIÓN:
MOMENTO
LUGAR
RESPONSABLES
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10. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
TABLA DE FRECUENCIAS: resume la información de forma numérica y ordenada.
Una tabla de frecuencias recoge 2 tipos de información:
a) Modalidades de los elementos de la muestra
b) Nº de veces que aparece cada una de las modalidades de la muestra
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11. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
70
640-720
60
400-480
50
320-400
40
240-320
30
160-240
20
80-160
10
0-80
0
0-80
80-160
160-240
240-320
320-400
400-480
640-720
0
10
20
30
40
50
60
70
70
60
50
40
30
20
10
0
0-80
0-80
80-160
160-240
240-320
320-400
Pablo Peñalver Alonso
400-480
80-160
160-240
640-720
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
240-320
320-400
400-480
640-720
Series1
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12. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
Las tablas de frecuencias y las representaciones gráficas representan un primer
resumen de la información que contienen nuestros datos, pero podríamos
necesitar resumirla aún más en una sola característica o valor.
Para ello se definen una serie de medidas que resumen dicha información, y que
pueden ser de varios tipos.
Medidas de
POSICIÓN
Pablo Peñalver Alonso
Medidas de
DISPERSIÓN
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Medidas de
FORMA
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13. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
TIPOS DE MEDIDAS (ESTADÍSTICOS):
A) MEDIDAS DE POSICIÓN: van a ser las más utilizadas y nos dan un valor
promedio o característica representativa de la muestra. Podemos distinguir
entre medidas de posición de tendencia central y no central.
B) MEDIDAS DE DISPERSIÓN: del conjunto de los datos respecto de las medidas
de posición central; nos sirven para medir el grado de representatividad de las
medidas de posición central respecto de los datos.
C) MEDIDAS DE FORMA: nos permiten comparar la distribución de los datos
respecto a distribuciones conocidas.
Pablo Peñalver Alonso
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
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14. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
De tendencia central
MEDIDAS DE
POSICIÓN
De tendencia no central
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Media
Mediana
Moda
Cuartiles
Deciles
Percentiles
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15. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
Las más usuales
MEDIDAS DE
DISPERSIÓN
Varianza
Desviación típica
Coeficiente de variación de Pearson
Otras medidas de dispersión
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Desviación absoluta media
respecto a la mediana
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16. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
MEDIDAS DE FORMA
Simetría
Asimétrica por la izquierda:
Mediana <= media <= moda
Ejemplo: Estudios (visto)
Coeficiente de
Asimetría de Fisher
Suma (X – media)3
Desv. Típica3
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Simétrica:
Media = mediana = moda
Asimétrica por la derecha:
Moda <= media <= mediana
Ejemplo: Renta
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17. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
MEDIDAS DE FORMA
Apuntamiento
Normal
Más apuntada
Coeficiente de
Apuntamiento de Fisher
Suma (X –
media)4
Desv. Típica4
Más plana
Pablo Peñalver Alonso
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18. 1. CONCEPTO
4. GRÁFICOS
2. DATOS
5. ESTADÍSTICOS
3. TABLA DE FRECUENC.
6. INFORME
1.
2.
3.
4.
APRENDER DE LOS CLIENTES
PIVOTAR/PERSEVERAR
EQUIPO DE DESARROLLO
4 FASES:
 DESCUBRIR
 VALIDAR
 CREAR
 CONSTITUIR
Pablo Peñalver Alonso
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19. Ctra. Urda, s/n
45700 Consuegra
Toledo
T 925 480 377
F 925 475 871
45000734.ies@edu.jccm.es
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