Clase de interpretación de datos de la universidad Autonoma

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1. INTERPRETACION DE DATOS

2. La estadística descriptiva es la que resume, organiza e intenta simplificar un conjunto de datos de estilo numeroso o muy complicado. ... Un ejemplo de la estadística de probabilidad es cuando tiramos un dado y estudiamos las posibilidades que contamos en lograr un determinado número ¿QUE ES LA ESTADISTICA? Es la rama de la matemática que se encarga de recopilar y organizar los datos siguiendo las leyes de la probabilidad. es utilizada con el objetivo de descubrir el conjunto de datos obtenidos para la toma de decisiones de una determinada población, para realizar generalizaciones sobre las características observadas. Es una ciencia esencial para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivos; según Kendall y buckland definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base es una muestra de observaciones que generalmente, aunque no es por necesidad, se considera como una estigmatización de parámetro de determinada población; es decir, una función de valores de muestra. "La estadística es la ciencia que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación de los fenómenos". (Yale y Kendal, 1954).

3. ORIGEN DEL CONCEPTO DE POBLACION Tal como indicamos en nuestro diccionario económico, la estadística nace con el objetivo de medir y cuantificar características de la vida cotidiana. Así, los gobiernos comienzan a elaborar censos de población, tablas de mortalidad y natalidad e incluso en Roma se registraban las tierras y propiedades que tenían los ciudadanos. INTERPRETACION DE DATOS es la implementación de procesos a través de los cuales se revisan los datos con el fin de llegar a una conclusión informada y una etapa esencial del procesamiento de datos. El propósito de la interpretación de datos es obtener información utilizable describiendo y resumiendo los datos. Según Rojas Soriano, “Estas etapas se encuentran estrechamente ligadas, por lo cual suele confundírseles .el análisis  consiste en separar los elementos básicos de la información y examinarlos con el propósito de responder a las distintas cuestiones planteadas en la investigación.  la interpretación  es el proceso mental mediante el cual se trata de encontrar un significado más amplio de la información empírica recabada.” POBLACION Son el conjunto de individuos sobre el que se va a estudiar una característica. Existen dos tipos de población, Población estadística finita: Es aquella en la que el número de valores que la componen tiene un fin. Por ejemplo, la población estadística que nos indica la cantidad de árboles de una ciudad es finita. Población estadística infinita: Se trata de aquella población que no tiene fin. Por ejemplo, el número de planetas que existen en el universo.

4. MUESTRA Es un subconjunto representativo de casos o individuos de una población. Tamayo define la muestra como: "el conjunto de operaciones que se realizan para estudiar la distribución de determinados caracteres en totalidad de una población universo, o colectivo partiendo de la observación de una fracción de la población considerada" VARIABLE Es cada una de la características o cualidades que poseen los individuos de una población. se clasifica en dos tipos las cualitativas y las cuantitativas. Las cualitativas son aquellas que expresan características o cualidades como su nombre lo indica que no pueden ser medidas con números. Las cuantitativas que son aquellas que se expresan mediante un numero pudiendo realizar operaciones aritméticas con ella. Parte o cantidad pequeña de una cosa que se considera representativa del total y que se toma o se separa de ella con ciertos métodos para someterla a estudio, análisis o experimentación.

5. PARAMETROS Es un numero que indica el valor de algo  que se obtiene a partir de los datos de una muestra estadística. Los parámetros estadísticos también se conocen como estadísticos descriptivos. sirven para sintetizar o resumir la información dada por una tabla o por una gráfica. se clasifican en parámetros de centralización y parámetros de dispersion.Los parámetros de centralización son los valores centrales del conjunto de valores recogidos, se miden entorno a la media, mediana y moda. la media es el valor promedio de los datos,la mediana es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos ordenados de menor a mayor y la moda es el valor que mas se repite. Los parámetros de dispersión Son datos que informan de la concentración o dispersión de los datos respecto de los parámetros  de centralización, se clasifican por la varianza y la desviación típica. La varianza es una medida de dispersión que se utiliza para representar la variabilidad de un conjunto de datos respecto de la media aritmética de los mismo; la dispersión de datos  es un número real no negativo que es cero si todos los datos son iguales y aumenta a medida que los datos se vuelven más diversos. Elemento o dato importante desde el que se examina un tema, cuestión o asunto. "los parámetros de eficiencia, los perfiles ideales de puestos y las exigencias para cada uno de los puestos han ido cambiando"

6. ESTADIGRAFO Es la medida usada para describir alguna característica de la muestra y la toma de decisiones. Las más usadas son: media muestral ( X͞ ), varianza muestral ( S₂ ) Proporción Muestral ( ρ ) ESCALA DE MEDICION Para que los datos tengan sentido es necesario compararlos. Y para poder compararlos debemos utilizar escalas de medición. Dichas escalas tendrán diferentes propiedades en función de las características de los datos que se compararán. En estadística existen cuatro escalas de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. ESCALA NOMINAL: Cuando un dato identifica una etiqueta (o el nombre de un atributo) de un elemento, se considera que la escala de medición es una escala nominal. ESCALA ORDINAL: Cuando los datos muestran las propiedades de los datos nominales, pero además tiene sentido el orden (o jerarquía) de estos, se utiliza una escala ordinal. ESCALA DE INTERVALOS: Es aquella escala en la cual existe una distancia medible, pero no tiene un origen real. Pueden ser valores negativos Ejemplo: temperatura, deudas\ganancias.

7. RAZÓN Es aquella en la que existe una distancia medible y un origen real, es decir el 0 es la ausencia de algo Ejemplo: goles de un partido, distancia. FRECUENCIA es una repetición de un hecho o un suceso. Es también el número de veces que se repite un proceso periódico en un intervalo de tiempo determinado. FRECUENCIA ABSOLUTA: La frecuencia absoluta es el número de veces que se repite un hecho en un experimento o un estudio. Se suele representar de la siguiente forma: ni . FRECUENCIA RELATIVA: Es el resultado de la división entre el valor de la frecuencia absoluta (ni) y el tamaño de la muestra (N). Se suele representar de esta forma: fi . Puede aparecer de forma decimal, como fracción o como un porcentaje. FRECUENCIA ACUMULADA: Frecuencia es el número de veces que se reitera un suceso en un determinado periodo de tiempo. Lo acumulado, por otra parte, es la suma, el rejunte o la reunión de diversos elementos.

8. OTROS CONCEPTOS La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se representa por Ni. Se puede expresar en tantos por ciento. FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA Nos indica la proporción de datos respecto al total que se han reportado hasta ese momento. Es la suma de las frecuencias relativas, y se puede calcular también de la siguiente manera: Fi = Ni / n Siendo Fi: frecuencia relativa acumulada. Ni: frecuencia absoluta acumulada en la clase. n: número total de datos del estudio.

9. MARCA DE CLASE Es el punto medio de cada intervalo. La marca de clase es el valor que representa a todo el intervalo para el cálculo de algunos parámetros como la media aritmética o la desviación típica. Se representa por ci o xi. Si las alturas se registran con aproximación de pulgada, el intervalo de clase 60 - 62 teóricamente incluye todas las medidas desde 59,5000... a 62,5000 … pulgadas. Estos números, representados brevemente por los números exactos 59,5 y 62,5, se conocen como límites reales de clase o límites verdaderos de clase; el menor de ellos, 59,5, es el límite real inferior y el mayor de ellos, 62,5, es el límite real superior. Prácticamente, los límites reales de clase se obtienen sumando al límite superior de un intervalo de clase el límite inferior del intervalo de clase contiguo superior y dividiendo por 2.A veces, los límites reales de clase se utilizan para simbolizar las clases. Por ejemplo, las diferentes clases de la primera columna de la Tabla 1 podrían indicarse por 59,5 - 62,5, 62,5 - 65,5, etc. Sin embargo, con tal notación aparece una ambigüedad, pues los límites reales de clase no coincidirían con las observaciones reales. Así si una observación fuese 62,5 no sería posible discernir si pertenece al intervalo de clase 59,5 - 62,5 o al 62,5 - 65,5. DISTRIBUCION DE FRECUENCIA: En estadística, se le llama distribución de frecuencias a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría. Esto proporciona un valor añadido a la agrupación de datos.