1) Aspectos generales de la estadística. y Experimento: Proceso planeado para obtener información. y Suceso: Es c ualquiera de los res ultados esperados de un experimento. y Evento: Es el res ultado ocurrido. 2) ¿Qué es la estadística?
Es una ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ay udar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irreg ulares de algún fenómeno o est udio aplicado, de oc urrencia o condicional. Sin embargo estadística es más q ue eso, en otras palabras es el vehíc ulo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
3) Objeto de la estadística. a estadística tiene por objeto el desarrollo de técnicas para el conocimiento numérico de un conjunto. L
a estadística se divide en 2 ramas principales:
L
y
y
4)
Estadística descriptiva: C uyo objetivo es examinar a todos los individ uos de un conjunto. Estadística inferencial: Por la q ue, mediante el est udio de una muestra se sacan conclusiones validas para la totalidad. t otalidad.
Importancia de la estadística en las ciencias administrativas y contables. a Estadística Económica tiene s us antecedentes en el siglo XVII y s u máximo exponente f ue William Petty q uién es considerado por Carlos Marx como el creador de esta ciencia sin olvidar a Gregory King q ue también realizó cálc ulos aproximados de los índices económicos sociales de esta ciencia. La economía necesita de la Estadística, con la ay uda de esta se confeccionan los planes de desarrollo de la economía nacional, se su pervisa el control de su cumplimiento y se determinan las necesidades de rec ursos por territorios, así como las reservas con q ue cuenta la economía a c ualquier nivel. Además la estadística constit uye un instr umento de s uma importancia para q ue se conozca el comportamiento de la economía a diferentes niveles ya sea en una empresa, municipio, provincia, nación, así como a escala internacional. El conocimiento de la Estadística Económica permite apoyar la toma de decisiones para la aplicación de la política económica q ue se proponen los países para conducir la sociedad, así como para trazar la estrategia de desarrollo acorde con los programas q ue se consideran según las condiciones imperantes en cada nación. Sería un error concebir la Estadística Económica como un simple instr umento para est udiar aspectos parciales. El amplio campo de s u aplicación permite inc ursionar en cada uno de los elementos que componen el complejo sistema socio-económico, así como L
investigar de una manera integral la relación entre s us principales variables. Es por esto que en el est udio de la Estadística Económica constit uye un elemento de inestimable valor. 5) Cuáles y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y
son los campos de aplicación de la estadística. Agricultura Biotecnología Comercio Comunicaciones Electrónica Energía Estadística Fotografía Geofísica y Geodesia Geología Imagen y sonido Industria Farmacéutica Industria Financiera Industria Pesada Industria Petrolífera Industria Química Informática Ingeniería Aérea Ingeniería Aeronáutica Ingeniería Automovilística Instrumentación Matemáticas Medicina Meteorología Servicios / Consumo Tecnología de alimentos
6) Clasificación
de la estadística.
a estadística descriptiva.
y
L
y
L
a estadística inferencial.
7) Estadística
descriptiva.
Se
dedica a los métodos de recolección, descripción, vis ualización y res umen de datos originados a partir de los fenómenos de est udio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Alg unos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, entre otros.
)
Estadística Se
inductiva o inferencial.
dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en c uestión teniendo en c uenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo est udio. Estas inferencias pueden tomar la forma de resp uestas a
preguntas si/no (pr ueba de hipótesis), estimaciones de características n uméricas (estimación), pronósticos de f uturas observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incl uyen anova, series de tiempo y minería de datos. 9) Diferencia
entre las mismas.
a estadística descriptiva analiza, est udia y describe a la totalidad de individ uos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para q ue pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, p ueda utilizarse eficazmente para el fin q ue se desee. L
a estadística inferencial, sin embargo, trabaja con m uestras, su bconjuntos formados por alg unos individuos de la población. A partir del est udio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y q ué grado de confianza se p uede tener en ella son aspectos f undamentales de la estadística inferencial, para c uyo est udio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas. L
10) Investigación estadística. Es una actividad que tiene como fr uto descu brir las esencias de una realidad empleando para ello técnicas estadísticas.
11) Tipos de investigación estadística. Hay c uatro tipos de mediciones o escalas de medición en estadística. Los cuatro tipos de niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón) tienen diferentes grados de uso en la investigación estadística.
12) Etapas de la Investigación estadística. y
y
y
Selección
y determinación de la población o m uestra y las características contenidas que se Obtención de los datos. Esta p uede ser realizada mediante la observación directa de los elementos, la aplicación de enc uestas y entrevistas, y la realización de experimentos. Clasificación, tabulación y organización de los datos. La clasificación incluye el tratamiento de los datos considerados anómalos q ue pueden en un momento dado, falsear un análisis de los indicadores estadísticos. La tabulación implica el resumen de los datos en tablas y gráficos estadísticos, falsear un análisis de los indicadores estadísticos como las medidas: de tendencia central, dispersión, posición y forma. Análisis inferencial de los datos. Se aplican técnicas de tratamiento de datos q ue involucran elementos probabilísticos q ue permiten inferir concl usiones de una muestra hacia la población (opcional).
13) Población y Muestra. Población: El concepto de población en estadística va más allá de lo q ue comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas y objetos q ue presentan características com unes. Una población es un conjunto de todos los elementos q ue estamos est udiando, acerca de los c uales intentamos sacar conclusiones. 5 Una población es un conjunto de elementos q ue presentan una característica común. Ejemplo: Los miembros del Colegio de Ingenieros del Estado Cojedes. El tamaño que tiene una población es un factor de s uma importancia en el proceso de investigación estadística, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constit uyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos q ue integra la población es m uy grande, se puede considerar a esta como una población infinita, por ejemplo; el conj unto de todos los números positivos. Una población finita es aq uella que está formada por un limitado número de elementos, por ejemplo; el número de est udiante del Núcleo San Carlos de la Universidad Nacional Experimental Simón Rodríguez. Cuando la población es m uy grande, es obvio q ue la observación de todos los elementos se dific ulte en cuanto al trabajo, tiempo y costos necesarios para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una muestra estadística. Es a menudo imposible o poco práctico observar la totalidad de los individ uos, sobre todos si estos son muchos. En lugar de examinar el gr u po entero llamado población o universo, se examina una pequeña parte del gr u po llamada muestra.
Muestra: Se
llama muestra a representarla.
una
parte de la población a est udiar qué sirve para
Una muestra es una colección de alg unos elementos de la población, pero no de todos". "Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha m uestra solo podrán referirse a la población en referencia, ejemplo; El estudio realizado a 50 miembros del Colegio de Ingenieros del Estado Cojedes. El estudio de muestras es más sencillo que el estudio de la población completa; cuesta menos y lleva menos tiempo. Por último se aprobado q ue el examen de una población entera todavía permite la aceptación de elementos defect uosos, por tanto, en algunos casos, el muestreo puede elevar el nivel de calidad. Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones q ue están incluidas en tal población.
os expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan esta información para hacer referencias sobre la población q ue está representada por la muestra. En consec uencia muestra y población son conceptos relativos. Una población es un todo y una muestra es una fracción o segmento de ese todo. L
14) Variables. Al conjunto de los distintos valores n uméricos que adopta cuantitativo se llama variable estadística.
un
carácter
15) Tipos de variables (E jemplo). Variables cualitativas: Son
las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atrib uto o categoría y la medición consiste en una clasificación de dichos atrib utos. Las variables c ualitativas pueden ser ordinales y nominales. as variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles como sí y no, hombre y mu jer o son politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. L
Dentro de ellas podemos disting uir: y
y
Variable cualitativa ordinal: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, a unque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo, leve, moderado, grave Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no p ueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores o el l ugar de residencia.
Variables cuantitativas: Son
las variables q ue se expresan mediante cantidades n uméricas. Las variables cuantitativas además pueden ser: y
y
Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interr u pciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interr u pciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos q ue la variable pueda asumir. Un ejemplo es el número de hijos. Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo el peso o la alt ura, que solamente limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten q ue siempre exista un valor entre dos c ualesquiera.
Según
la influencia que asignemos a unas variables sobre otras, podrán ser:
Variables independientes : Son las que el investigador escoge para establecer agr u paciones en el est udio, clasificando intrínsecamente a los casos del mismo. Un tipo especial son las variables de conf usión, que modifican al resto de las variables independientes y q ue de no tenerse en c uenta adecuadamente pueden alterar los resultados por medio de un sesgo.
Variables dependientes: Son las variables de resp uesta que se observan en el est udio y que podrían estar infl uenciadas por los valores de las variables independientes.
16) Todo el contenido de la escala de medición. Una escala es un patrón convencional de medición, y básicamente consiste en un instr umento capaz de representar con gran fidelidad verbal, gráfica o simbólicamente el estado de una variable. a medición de las variables p uede realizarse por medio de c uatro escalas de medición. Dos de las escalas miden variables categóricas y las otras dos miden variables numéricas. L
os niveles de medición son las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Se utilizan para ayudar en la clasificación de las variables, el diseño de las preguntas para medir variables, e incl uso indican el tipo de análisis estadístico apropiado para el tratamiento de los datos. L
a) Medición Nominal. En este nivel de medición se establecen categorías distintivas q ue no implican un orden específico. Por ejemplo, si la unidad de análisis es un gr u po de personas, para clasificarlas se puede establecer la categoría sexo con dos niveles, masc ulino (M) y femenino (F), los respondientes solo tienen q ue señalar su género, no se req uiere de un orden real. Así, si se asignan números a estos niveles solo sirven para identificación y p uede ser indistinto: 1=M, 2=F o bien, se p ueden invertir los números sin q ue afecte la medición: 1=F y 2=M. En res umen en la escala nominal se asignan números a eventos con el propósito de identificarlos. No existe ningún referente c uantitativo. Sirve para nombrar las unidades de análisis en una investigación y es utilizada en cárceles, escuelas, deportes, etc. La relación lógica B (A es diferente de B).{ que se expresa es: A b) Medición Ordinal. Se
establecen categorías con dos o más niveles q ue implican un orden inherente entre sí. La escala de medición ordinal es c uantitativa porque permite ordenar a los eventos en f unción de la mayor o menor posesión de un atributo o característica. Por ejemplo, en las instit uciones escolares de nivel básico s uelen formar por estatura a los est udiantes, se desarrolla un orden cuantitativo pero no s uministra medidas de los s u jetos. La B (A es mayor q ue B). Clasificar "relación lógica que expresa esta escala es A un gr u po de personas por la clase social a la q ue pertenecen implica un orden prescrito q ue va de lo más alto a lo más bajo. Estas escalas admiten la asignación de números en f unción de un orden prescrito. as formas más comunes de variables ordinales son ítems (reactivos) actit ud ales estableciendo una serie de niveles que expresan una actitud de acuerdo o desac uerdo con respecto a algún referente. L
Por ejemplo, ante el ítem: La economía mexicana debe dolarizarse, el respondiente puede marcar su respuesta de acuerdo a las siguientes alternativas:
otalmente de acuerdo De acuerdo T
Indiferente En desacuerdo Totalmente en desac uerdo
as anteriores alternativas de resp uesta pueden codificarse con números q ue van del uno al cinco q ue s ugieren un orden preestablecido pero no implican una distancia entre un número y otro. Las escalas de actit udes son ordinales pero son tratadas como variables continúas. L
c) Medición de Intervalo. a medición de intervalo posee las características de la medición nominal y ordinal. Establece la distancia entre una medida y otra. La escala de intervalo se aplica a variables continuas pero carece de un punto cero absoluto. L
El ejemplo más representativo de este tipo de medición es un termómetro, cuando registra cero grados centígrados de temperat ura indica el nivel de congelación del agua y c uando registra 100 grados centígrados indica el nivel de eb ullición, el punto cero es arbitrario no real, lo q ue significa que en este punto no hay a usencia de temperatura. Una persona q ue en un examen de matemáticas que obtiene una puntuación de cero no significa q ue carezca de conocimientos, el p unto cero es arbitrario por q ue sigue existiendo la característica medida.
d) Medición de Razón. Una escala de medición de razón incl uye las características de los tres anteriores niveles de medición anteriores (nominal, ordinal e intervalo). Determina la distancia exacta entre los intervalos de una categoría. Adicionalmente tiene un punto cero absol uto, es decir, en el p unto cero no existe la característica o atributo que se mide. Las variables de ingreso, edad, número de hijos, etc. son ejemplos de este tipo de escala. El nivel de medición de razón se aplica tanto a variables continuas como discretas.
17) Numero Índice. Es una medida estadística diseñada para poner de relieve cambios en una variable o en un gr u po de variables relacionadas con respecto al tiempo, situación geográfica, ingreso o c ualquier otra característica. Una colección de números índice para diferentes años, l ugares, etc.; se llama a veces serie de índices. os números índices miden el tamaño o la magnit ud de algún objeto en un punto determinado en el tiempo, como el porcentaje de una base o referencia en el pasado L
En realidad, los números índices relacionan una o varias variables de un período dado con la misma variable o variables en otro período, llamado período base. Aplicaciones de los números índices. os números índices se usan para hacer comparaciones. Por ejemplo, con los números índices podemos comparar los costes de alimentación o de otros servicios en una ciudad durante un año con los del año anterior, o la prod ucción de arroz en un año en una zona del país con la otra zona. A unque se usa principalmente en Economía e Industria; los números índices son aplicables en m uchos campos. L
En Educación, por ejemplo, se p ueden usar los números índices para comparar la inteligencia relativa de est udiantes en sitios diferentes o en años diferentes. Muchos gobiernos se oc u pan de elaborar números índices (o índices, con el propósito de predecir condiciones económicas o industriales, tales como: índices de precios, de producción, salariales, del cons umidor, poder adq uisitivo, costo de vida y tantos otros. al vez el más conocido sea el índice de coste de la vida o índice de precios al consumo, que prepara el Instit uto de Estadística. En muchos contratos aparecen ciertas cláusulas de revisión que producen aumentos salariales a utomáticos correspondientes a los aumentos del índice de precios al cons umo. T
18) Tipos de números índices. y
Números Índices Simples: Estudian la evol ución en el tiempo de una magnit ud que sólo tiene un componente (sin desagregación). Se emplean con gran dif usión en el mundo de la empresa a la hora de est udiar las producciones y ventas de los distintos artículos que fabrican y lanzan al mercado. Números Índices Complejos Sin Ponderar Estudian la evolución en el tiempo de una magnit ud que tiene varios componentes y a los c uales se asigna la misma importancia o peso relativo (siendo esta última hipótesis nada realista) Por su naturaleza son de poco uso en el mundo de la economía.
y
Números Índices Comple jos Ponderados Estudian la evolución en el tiempo de una magnit ud que tiene varios componentes y a los c uales se asigna un determinado coeficiente de ponderación wi. Son los que realmente se emplean en el análisis de la evol ución de fenómenos complejos de nat uraleza económica (IPC, IPI, etc.)
Coeficiente de ponderación del componente y propiedades q ue cumplen en general los índices simples (pero no todos los complejos) Identidad: si coinciden el periodo base y el de comparación, entonces: Inversión: el producto de dos índices invertidos de dos periodos es: Circular: la generalización de la inversión para varios periodos Proporcionalidad: Si la magnit ud varía en proporción
Índices de Precios Estos índices miden la evol ución de los precios a lo largo del tiempo. os índices de precios se clasifican en: Simples Sauerbeck Números índice de precios Sin ponderar. L
Índices Comple jos de Precios Sin Ponderar. a) Índice media aritmética de índices simples o de Sauerbeck Es la media aritmética de los índices de precios simples para cada componente. P S Índice de Sauerbeck b)
Índice media agregativa simple o de Bradstreet ±D utot Es el cociente entre la media aritmética simple de los N precios en el periodo t y en el 0. PBD Índice de Bradstreet-D utot
Índices Comple jos de Precios Ponderados. Cada uno de los métodos ap unta coeficientes de ponderación wi.
una
forma distinta para establecer los
a) Índice de precios de Laspeyres PL Utiliza como coeficientes de ponderación el valor de las transacciones en el periodo base Tiene la ventaja de q ue las ponderaciones del periodo se mantienen fijas para todos los periodos pero por contra el inconveniente de q ue su representatividad disminuye según nos alejamos.
b)
Índice de precios de Paasche PP Utiliza como coeficientes de ponderación el valor de las transacciones, con las cantidades del periodo de comparación y los precios del periodo base. Las ponderaciones son por ello variables iene la ventaja de q ue los pesos relativos de los distintos componentes se actualizan cada periodo con el agravante de complejidad y costes derivados de este cálculo. T
c) Índice de precios de Edgeworth PE Utiliza como coeficientes de ponderación la s uma de los dos anteriores. d) Índice de precios de Fisher PF Se define como la media geométrica de los índices de Laspeyres y Paasche Índices de Cantidades o Cuánticos os índices cuánticos miden la evol ución de cantidades a lo largo del tiempo. Para cualquier magnit ud y por s u puesto las cantidades, siempre se pueden elaborar números índices simples, complejos sin ponderar y complejos ponderados empleando las mismas consideraciones y la misma form ulación que la vista para índices de precios L
Cada uno de los métodos ap unta coeficientes de ponderación wi.
una
forma distinta para establecer los
UNIVERSIDAD DE
ORIENTE
NUCLEO DE SUCR E EXTENCION CAR UPANO ESCUELA DE ADMINISTRACION Y CONTADURIA CATEDRA:ESTADISTICA I
Profesor:
Bachilleres:
Salgado, Miguel
Calderin
Iremar
C.I:
Nº 18. 755.591
Uga
Yineiris
C.I:
Nº 20. 202.323
Sotillo Betsy C.I:
Nº 16.216.181
Valerio C.I: Carúpano,
Mayo de 2011.
Naibelys
Nº 19.908.675
INTRODUCION. oy en día, la estadística es
H
una
ciencia que se encarga de est udiar una
determinada población por medio de la recolección, recopilación e interpretación de datos. Del mismo modo, está basada en
una
técnica especial apta para e est udio
cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivo ambién es aplicada diariamente por est udiantes universitarios, que al realizar trabajos,
T
encuestas, entrevistas etc., hacen también el
uso
de ella. Además es comúnmente
considerada como una colección de hechos n uméricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilados a partir de otros datos n uméricos En dicho investigación será explicada ampliamente cada p unto que trate sobre cómo y cuáles son los campos q ue se aplica la estadística como: a clasificación, las diferencias
L
Población y muestra Variables tipos y ejemplo entre otros.
CONCLUCIÓN. Después de haber brindado alg unas nociones básicas de la estadística, s us objetivos, calificación y las diferentes técnicas q ue la misma utiliza para estudiar una determinada población, podemos sintetizar lo sig uiente: la estadística es una ciencia, debido a que utiliza métodos de investigación científica y a la vez es
una
serie de
herramientas, instr umentos y estrategia para est udiar a una población. Por otra parte, la estadística se califica en descriptiva e inferencial. Donde la primera estudia los métodos de recolección y descripción de los fenómenos en est udios; mientras que la otra se dedica a la generación de los métodos, inferencias y predicciones asociados a los fenómenos en c uestión, teniendo en c uenta lo aleatorio e incertid umbre en las observaciones.
