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Universidad Autónoma
     de Sinaloa
    Facultad de Trabajo Social
 Programa de Educación Continua
      Modalidad Nivelación

           Módulo I


    ESTADÍSTICA

          Arturo Rosas
Introducción
La Estadística es una ciencia,
un método matemático que nos refiere
a un conjunto de procedimientos que
sirven para organizar, resumir y analizar
datos obtenidos en un estudio.
Es aplicable además, a una amplia variedad
de disciplinas, que van desde la física hasta
las ciencias sociales, pudiéndose utilizar
además como argumento en la toma de
decisiones en negocios e instituciones
Otra forma de entender esta ciencia
es como aquélla que nos permite
responder ciertas preguntas,
basados en datos que se originan
de la observación o de la experiencia.

Asimismo, tiene que ver con los métodos que
dan respuesta a determinados
cuestionamientos mediante la recolección e
interpretación de los datos a los que hemos
hecho referencia.
La recolección de datos abarca
el diseño de investigaciones empíricas,
la planeación de lo que se quiere
observar, la calidad de la observación
y su registro.

Después, esos datos se habrán de resumir,
interpretar y finalmente extraer de ellos las
conclusiones que darán origen a un reporte y
a la presentación de los resultados.
La estadística consiste entonces en
observación, clasificación, cómputo,
análisis y resumen de información
numérica, sistemáticamente adquirida.
Así, esta información sistemáticamente
adquirida a la que hacemos referencia es
conocida como dato o datos.
Estos datos se reúnen para diferentes
propósitos, que son clasificados en
diferentes categorías de la estadística:
la Descriptiva y la Inferencial.
Estadística Descriptiva
Esta rama de la estadística se dedica
organizar, describir y sintetizar datos,
sin que las conclusiones que se
extraigan de éstos rebasen su ámbito
específico, aquí los datos pueden
resumirse numérica y/o gráficamente.
Este tipo de estadística, explica el número de
observaciones hechas y la frecuencia con la
que las diferentes categorías se repitieron en el
estudio.
Un ejemplo de este tipo de
descripción estadística puede ser el
siguiente:
“los datos tomados a 291 encuestados
muestran que el 40% son varones y
que tienen una edad promedio de 21 años,
siendo el más joven de 10 y el más viejo de 51
años”.
En el ejemplo, el promedio de edades es
una descripción y síntesis de las
características de los datos, es decir,
del total de edades capturadas.
La estadística descriptiva es
una herramienta muy útil que es
utilizada indiscriminadamente por
científicos, casas de encuestas,
analistas de mercado, etc.
Además, los cálculos que los
resultados que estos análisis arrojan
pueden informar sobre qué productos
es mejor adquirir, a qué político creer,
que acciones comprar, que automóviles
son los más confiables, etc.
Estadística Inferencial
Por otra parte, la rama inferencial de
la estadística, nos sirve para hacer
inferencias y generalizaciones respecto
a una totalidad, partiendo de un número
limitado de casos de esta última.
Un ejemplo de lo anterior es por ejemplo,
decir que el 25% de la población de una
ciudad padece de caries en sus dientes,
habiendo encuestado solo a una décima parte
de la población total.
Conceptos Fundamentales
Pasamos a los conceptos fundamentales
para el estudio y práctica del proceso
estadístico.

Población: También llamado universo, es un
conjunto de cosas u objetos con ciertas
características comunes.

Elementos: cada uno de los componentes de
una población.
Muestra: toda porción de elementos
Seleccionada o sacada de una
población cualquiera.


Ejemplo, tomemos un grupo de
datos arrojados tras preguntar
su edad a un grupo de personas,
que pueden ser: un grupo de estudiantes, una
serie de pacientes o bien, cincuenta personas
que nos encontramos saliendo de una
función en el cine.
18   18   30    40   28    18   34   34
                                                     Población:
                                                     El universo de
                                                     edades de
     28   28   20    30   18    08   24   14         un grupo de
                                                     cincuenta personas.
     15   28   28    20   30    18   24   14


     20   20   30    44   44    18   24   14


     28   30   18    08   24    14   14   79




                               Muestra:                 20   30   18   24


Elemento:                      Un grupo de doce
                               edades de entre las
                                                        44   44   18   24

Una de las edades.             cincuenta                08   24   14   14
Variables y Constantes
Ciertas propiedades de un conjunto de
datos u objetos las caracterizan como
variables o constantes.
Las características de el conjunto de
objetos o datos que no varían, es decir, que
son comunes a todos ellos, reciben el nombre
de Constantes.
Por otra parte, las propiedades que admiten
variaciones, se llaman Variables.
Las variables pueden corresponder a
sujetos (estudiantes, habitantes,
pacientes, etc.) o a objetos (edificios,
árboles, bacterias, delitos, etc.) que
están bajo estudio.
En el caso de sujetos, podremos encontrar
variables como: edad, peso, altura, raza,
oficio, situación económica, etc. Mientras que
en el caso de objetos: número de pisos, color,
tipo de arquitectura; familia a la que
pertenece, tipo de hojas, tipo de flores; etc.
Al trabajar con variables, es muy
común utilizar el término variación, en
referencia a la diferencia entre las
mediciones de éstas en los sujetos de
estudio.

En las edades de estudiantes universitarios
por ejemplo, en grandes ciudades quizá van
de los 17 a los 70 años, mientras que en
pueblos aledaños a un campus será
comúnmente de entre 17 y 25 años.
Existen varios tipos de variables:
Variables Nominales: este tipo de
variable es el más común y cuya función
es únicamente el clasificar.
Consideremos por ejemplo la variable Estado
Civil, así, la escala de medición nominal
podría ser:

Estado Civil:

1.- Soltero 2.- Casado 3.- Viudo
Variables Ordinales: la variable
ordinal, como su nombre lo indica,
exige ordenación, es decir, que la
posición en el enlistado tiene una razón
de ser.
Consideremos por ejemplo la variable
alcoholismo, así, la escala de medición ordinal
(de menor a mayor) podría ser:
Alcoholismo:

1.- Abstemio 2.- Ocasional 3.- Recurrente
Variables Cardinales: estas variables
Se dividen en discretas y continuas.

Discretas: Son las que solo toman
algunos valores de un intervalo, por
ejemplo la cantidad de hijos, huelgas
anuales, producción mensual de autos, etc.

Continuas: Son las que toman cualquier valor
dentro de un intervalo, por ejemplo edad,
salarios, estaturas, etc.

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Unidad1

  • 1. Universidad Autónoma de Sinaloa Facultad de Trabajo Social Programa de Educación Continua Modalidad Nivelación Módulo I ESTADÍSTICA Arturo Rosas
  • 2. Introducción La Estadística es una ciencia, un método matemático que nos refiere a un conjunto de procedimientos que sirven para organizar, resumir y analizar datos obtenidos en un estudio. Es aplicable además, a una amplia variedad de disciplinas, que van desde la física hasta las ciencias sociales, pudiéndose utilizar además como argumento en la toma de decisiones en negocios e instituciones
  • 3. Otra forma de entender esta ciencia es como aquélla que nos permite responder ciertas preguntas, basados en datos que se originan de la observación o de la experiencia. Asimismo, tiene que ver con los métodos que dan respuesta a determinados cuestionamientos mediante la recolección e interpretación de los datos a los que hemos hecho referencia.
  • 4. La recolección de datos abarca el diseño de investigaciones empíricas, la planeación de lo que se quiere observar, la calidad de la observación y su registro. Después, esos datos se habrán de resumir, interpretar y finalmente extraer de ellos las conclusiones que darán origen a un reporte y a la presentación de los resultados.
  • 5. La estadística consiste entonces en observación, clasificación, cómputo, análisis y resumen de información numérica, sistemáticamente adquirida. Así, esta información sistemáticamente adquirida a la que hacemos referencia es conocida como dato o datos. Estos datos se reúnen para diferentes propósitos, que son clasificados en diferentes categorías de la estadística: la Descriptiva y la Inferencial.
  • 6. Estadística Descriptiva Esta rama de la estadística se dedica organizar, describir y sintetizar datos, sin que las conclusiones que se extraigan de éstos rebasen su ámbito específico, aquí los datos pueden resumirse numérica y/o gráficamente. Este tipo de estadística, explica el número de observaciones hechas y la frecuencia con la que las diferentes categorías se repitieron en el estudio.
  • 7. Un ejemplo de este tipo de descripción estadística puede ser el siguiente: “los datos tomados a 291 encuestados muestran que el 40% son varones y que tienen una edad promedio de 21 años, siendo el más joven de 10 y el más viejo de 51 años”. En el ejemplo, el promedio de edades es una descripción y síntesis de las características de los datos, es decir, del total de edades capturadas.
  • 8. La estadística descriptiva es una herramienta muy útil que es utilizada indiscriminadamente por científicos, casas de encuestas, analistas de mercado, etc. Además, los cálculos que los resultados que estos análisis arrojan pueden informar sobre qué productos es mejor adquirir, a qué político creer, que acciones comprar, que automóviles son los más confiables, etc.
  • 9. Estadística Inferencial Por otra parte, la rama inferencial de la estadística, nos sirve para hacer inferencias y generalizaciones respecto a una totalidad, partiendo de un número limitado de casos de esta última. Un ejemplo de lo anterior es por ejemplo, decir que el 25% de la población de una ciudad padece de caries en sus dientes, habiendo encuestado solo a una décima parte de la población total.
  • 10. Conceptos Fundamentales Pasamos a los conceptos fundamentales para el estudio y práctica del proceso estadístico. Población: También llamado universo, es un conjunto de cosas u objetos con ciertas características comunes. Elementos: cada uno de los componentes de una población.
  • 11. Muestra: toda porción de elementos Seleccionada o sacada de una población cualquiera. Ejemplo, tomemos un grupo de datos arrojados tras preguntar su edad a un grupo de personas, que pueden ser: un grupo de estudiantes, una serie de pacientes o bien, cincuenta personas que nos encontramos saliendo de una función en el cine.
  • 12. 18 18 30 40 28 18 34 34 Población: El universo de edades de 28 28 20 30 18 08 24 14 un grupo de cincuenta personas. 15 28 28 20 30 18 24 14 20 20 30 44 44 18 24 14 28 30 18 08 24 14 14 79 Muestra: 20 30 18 24 Elemento: Un grupo de doce edades de entre las 44 44 18 24 Una de las edades. cincuenta 08 24 14 14
  • 13. Variables y Constantes Ciertas propiedades de un conjunto de datos u objetos las caracterizan como variables o constantes. Las características de el conjunto de objetos o datos que no varían, es decir, que son comunes a todos ellos, reciben el nombre de Constantes. Por otra parte, las propiedades que admiten variaciones, se llaman Variables.
  • 14. Las variables pueden corresponder a sujetos (estudiantes, habitantes, pacientes, etc.) o a objetos (edificios, árboles, bacterias, delitos, etc.) que están bajo estudio. En el caso de sujetos, podremos encontrar variables como: edad, peso, altura, raza, oficio, situación económica, etc. Mientras que en el caso de objetos: número de pisos, color, tipo de arquitectura; familia a la que pertenece, tipo de hojas, tipo de flores; etc.
  • 15. Al trabajar con variables, es muy común utilizar el término variación, en referencia a la diferencia entre las mediciones de éstas en los sujetos de estudio. En las edades de estudiantes universitarios por ejemplo, en grandes ciudades quizá van de los 17 a los 70 años, mientras que en pueblos aledaños a un campus será comúnmente de entre 17 y 25 años.
  • 16. Existen varios tipos de variables: Variables Nominales: este tipo de variable es el más común y cuya función es únicamente el clasificar. Consideremos por ejemplo la variable Estado Civil, así, la escala de medición nominal podría ser: Estado Civil: 1.- Soltero 2.- Casado 3.- Viudo
  • 17. Variables Ordinales: la variable ordinal, como su nombre lo indica, exige ordenación, es decir, que la posición en el enlistado tiene una razón de ser. Consideremos por ejemplo la variable alcoholismo, así, la escala de medición ordinal (de menor a mayor) podría ser: Alcoholismo: 1.- Abstemio 2.- Ocasional 3.- Recurrente
  • 18. Variables Cardinales: estas variables Se dividen en discretas y continuas. Discretas: Son las que solo toman algunos valores de un intervalo, por ejemplo la cantidad de hijos, huelgas anuales, producción mensual de autos, etc. Continuas: Son las que toman cualquier valor dentro de un intervalo, por ejemplo edad, salarios, estaturas, etc.