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Unidad 1: Generalidades
sobre estadística
Importancia de estadística
Actualmente, puede afirmarse que no existe
actividad dentro de la sociedad moderna para la
cual no se lleven al menos registros de históricos
de datos. Muchos de estos registros, ya
elaborados, aparecen a diario en los periódicos o
revistas especializadas en forma de tablas,
graficas, indicadores numéricos, etc.…, señalando
tendencias, promedios, estimaciones, sobre
temas tan diversos como: economía, educación,
deporte,
medio
ambiente,
pronósticos
meteorológicos y el de nuestro interés en salud.
Algunos ejemplos del mundo de la
estadística.
• DESARROLLO HUMANO
• Tres indicadores combinados: esperanza de vida,
educación y producto interno bruto forman el
índice de desarrollo humano. El Salvador ocupa la
posición 101 en el mundo en IDH(ONU 2007).
• COMUNICACIONES
• En El Salvador por cada 100 habitantes hay 108
teléfonos móviles. Según informe de la SIGET
2007.
Algunos ejemplos del mundo de la
estadística.
• CONTAMINACION AMBIENTAL
• Las emisiones de CO2 a la atmosfera aumentaron 30%
en solo 15 años (1990-2005) según la ONU 2008
• POBREZA
• En el mundo 1200 millones de personas subsisten con
menos de un dólar al día y 1300 millones no tienen
acceso a agua potable según la ONU 2007
• SEXUALIDAD
• La edad mediana a la primera relación sexual entre las
mujeres que tiene 10 ó más años de escolaridad es 5.1
años mayor que entre quienes no tienen educación
formal. Según FESAL 2003.
CONCEPTOS BÁSICOS
ESTADÍSTICA
Es una disciplina, que hace parte de la
matemática aplicada, que provee
métodos y procedimientos para colectar,
clasificar, resumir y analizar información
(datos) proveniente de una población.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Es la rama de la estadística que se dedica
a la presentación, organización y
resumen de los datos, usando tablas,
gráficos y “medidas de resumen” que son
aquéllas
que
representan
las
características esenciales de los datos en
términos fáciles de interpretar.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Esta es la parte de la estadística que permite
generalizar los resultados obtenidos a partir
de los datos de una muestra, a un número
más grande de individuos.
En otras palabras, hacer inferencia estadística
es sacar conclusiones válidas acerca de una
población de elementos o medidas, con base
en información contenida en una muestra de
dicha población. Se hace a través de dos
actividades relacionadas: estimación y prueba
de hipótesis.
UNIVERSO, POBLACIÓN Y MUESTRA
POBLACIÓN: Es cualquier conjunto de
individuos o elementos que tienen una o
más características comunes. Las
características comunes no son sólo
físicas, pueden ser espaciales o
temporales
Ejemplos: estudiantes matriculados en
Bioestadística (característica temporal) ;
Peso, Altura (característica físicas)
La estadística matemática define una
población como el conjunto de todos los
valores que puede tomar una variable,
en este caso se hablaría de población de
pesos, etcétera, lo que pasa es que desde
el punto de vista del investigador, se
define como el conjunto de individuos
poseedores de la característica.
MUESTRA: Es cualquier subconjunto de
elementos
seleccionado
de
una
población, lo ideal es que sea un
subconjunto representativo de toda la
población, o sea que refleje las
características esenciales de la misma, de
manera que se puedan realizar
generalizaciones sobre la población.
TIPOS DE MUESTRA
Básicamente categorizamos las muestras en
dos grandes ramas:
• Las muestras no probabilísticas
• Las muestras probabilísticas
En las muestras probabilísticas todos los
elementos de la muestra tienen la misma
posibilidad de ser escogidos, mientras que
en la muestra no probabilística la elección
depende de las causas relacionadas con las
características del investigador.
Las razones para trabajar con
muestras son:
Ahorro de tiempo, ahorro de dinero,
facilidades operativas y conservación de
la población.
Esquema general de la Estadística
PARÁMETRO Y ESTADÍSTICO
PARÁMETRO: Es una medida que
caracteriza a una población, por lo cual
se necesitaría tener acceso a todos los
elementos de la población para su
cálculo. Se representa por medio de
letras griegas.
ESTADÍSTICO: Es cualquier medida de
resumen calculada a partir de los datos
de la muestra. Sirve como estimador del
respectivo parámetro poblacional. Se
representa por medio de letras latinas.
• Media aritmética
• Varianza
• Desviación típica o estandar
etc.
DEFINICIÓN DE VARIABLE
VARIABLE: Es una característica que interesa
evaluar ya sea en un individuo o en un objeto,
y que, como su nombre lo dice, varía o cambia
de un individuo a otro. Si todos los individuos
observados son homogéneos para la
característica en cuestión, ya no se habla de
una variable, sino de una constante. Otra
definición más corta: variable es lo que está
siendo observado o medido.
CLASIFICACION DE UNA VARIABLE
Las variables cualitativas o atributos son
aquellas que no se pueden medir
numéricamente sino que nos proporcionan
una caracteristica (por ejemplo: nacionalidad,
color de la piel, sexo).
Ejemplos: Cualitativas
• Color de los ojos
• Raza
• Tipo de sangre
• Sexo
Las variables cuantitativas son aquellas que
toman cualquier valor numérico (edad, precio
de un producto, ingresos anuales).
Cuantitativas
• Peso
• Numero de pulsaciones
• Altura
• Número de hijos
Discretas: Una variable es discreta si entre dos
valores contiguos no existe ningún otro valor
posible, es decir, hay “saltos” entre los valores
que toma la variable.
Discretas
• Número de pulsaciones
• Numero de hijos de una familia
• Número de dientes de un paciente
Continuas : Una variable es continua, si entre
cualquier par de valores observables siempre
hay infinitos valores posibles de ser
observados.
Ejemplos :Continuas
• Peso (kg)
• Altura (mts)
• Colesterol total (mg/dl)
• Glucemia (mg/dl)
• Nominal. Es la escala de medición más débil,
los valores de la variable simplemente indican
diferentes categorías y no existe un orden
entre ellas.
Ejemplo:
• Color de ojos
• Sexo
• Raza
• Nombre
• Materia.
• Ordinal. En este tipo de escala se halla un
poco más de información que en la anterior.
Existe un orden o jerarquía entre los objetos
del grupo, de tal forma que se sabe cuál es el
primero, el segundo,... con relación a una
característica particular. No puede afirmarse,
sin embargo, que la diferencia o distancia
entre las categorías sea la misma.
Ejemplo:
• Nivel de azúcar (Alta, media o baja)
• Orden de llegada en una carrera
• (primero, segundo, tercero)
• Evaluación nutricional
• Calificación (excelente, bueno, regular,
• malo)
DIFERENCIA ENTRE DATO Y VARIABLE
DATO : Se consideran como los valores que se
pueden obtenerse de la observación para formar
la muestra.
Como sabemos una variable es una característica
que remos medir de alguna manera y el dato son
los diferentes valores que toma la variable
Ejemplo: Estatura de un paciente
Variable: estatura
Dato: 1.69 mts, 170 mts, 2.0 mts, etc
GRACIAS POR SU
ATENCIÓN