Martes 11 de Octubre del 2016
Clase#1
Valores de Clase:
- Respeto:
Puntualidad en el inicio de cada clase, se permitirá un retraso máximo de 10 minutos, caso contrario todo atraso deberá tener una respectiva justificación.
- Responsabilidad:
Todo estudiante tiene la responsabilidad de presentar los deberes, tareas y todos los trabajos realizados en clases así como asistir a estas, llevar el blog al día y revisar seguidamente el aula virtual.
- Honestidad:
No se permite la copia ni plagio de ningún documento, prueba o cualquier forma de deshonestidad académica
- Compañerismo:
Es nuestro deber como compañeros ayudar de una u otra manera a los compañeros que tengan dificultades en cualquier tema y hacer lo posible por fomentar el espíritu de compañerismo y solidaridad.
Evaluación:
Tareas, Trabajos, Aula Virtual, Blog (2Pts)
Pruebas (4Pts)
Examen Bimestral (4Pts)
Viernes 14 de Octubre del 2016
Clase#2
MUESTREO Y ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
CONCEPTOS GENERALES
La Estadística tiene dos principales propósitos que son:
Estadística Descriptiva:
Se encarga de describir características y resultados de los estudios para poder interpretarlos
Estadística Inferencial:
Su objetivo es predecir e inferir las hipótesis con base a los datos y resultados.
Población:
Es el conjunto también conocido como Universo que contiene a todos los individuos que poseen una misma característica en común.
Muestra:
Es un subconjunto de la población o Universo. Los datos o individuos que formen parte de la muestra serán utilizados para los procesos estadísticos.
Muestreo:
Es el proceso a través el cual se extrae o se selecciona a los individuos de la población a formar parte de la muestra. Es necesario para un muestreo correcto que los individuos sean seleccionados de una manera aleatoria para prevenir conveniencias.
Existen diferentes tipos de muestreo que son utilizados según los recursos o disposiciones de las situaciones reales.
Muestreo Aleatorio Simple (MAS):
Muestreo Por Conveniencia:
Es realizar el muestreo seleccionando individuos por conveniencia del investigador, ya sea por ubicación u otros inconvenientes, el muestreo debe de ser lo más aleatorio posible.
En el siguiente cuadro se indican qué tipos de datos pueden ser recolectados y cómo estos pueden ser indentificados y distribuídos.
Martes 25 de Octubre del 2016
Clase#3
-Se utiliza para resumir datos cualitativos nominales u ordinales.
-Si los datos son cuantitativos continuos se deben previamente formar intervalos o clases.
-Se entiendo por "frecuencia absoluta" al número de veces que se repite un dato o valor en un conjunto de datos.
PROCEDIMIENTO (PARA DATOS CUANTITATIVOS)
Caso a) Datos Individuales
1) Ordenar en forma ascendente los datos.
2) Colocar las frecuencias absolutas de cada dato.
3) Calcular la "frecuencia relativa"
4) Calcular las "frecuencias absolutas acumuladas" y las "frecuencias relativas acumuladas"
BIBLIOGRAFÍA Y ENLACES:
ESCALAS DE MEDIDA
Es un instrumento con el que se asignan valores a una unidad estadística:
TIPOS:
TIPOS:
Nominal:
Se asignan números a las variables, pero solo como una forma de codificación.
"Generalmente para variables cualitativas"
EJEMPLOS
a) Hombres (0) Variable (Sexo)
Mujeres (1)
b) Soltero (0)
Casado (1)
Divorciado (2) Variable (Estado Civil)
Unión libre (3)
Ordinal:
Se asigna un orden a los calores de la variable medida.
"Generalmente para variables cualitativas"
EJEMPLOS
a) Excelente
Bueno Variable ( Atención al Cliente)
Regular
b) Excelente
Muy Bueno
Bueno Variable (Rendimiento Académico)
Regular
Insuficiente
c) AAA
AA
A Variable (Calidad)
B
C
Escala de Intervalo:
Si se asignan valores dentro de un intervalo finito o infinito con la particularidad que existe un cero relativo
"Para datos cuantitativos"
EJEMPLOS
a) Temperatura en grado Centígrados
b) Puntuación en un examen
Escala de Razón:
Si se asignan valores dentro de un intervalo finito o infinito con la particularidad que existe un "cero absoluto"
EJEMPLOS
a) Temperatura en grados Kelvin
b) Estatura de una persona
c) Tiempo de vida de un equipo
VALORES ATÍPICOS
Es un dato que se encuentra muy por encima o muy por debajo, comparado con el resto:
EJEMPLO:
Temperatura en Quito en °C:
(Primera Semana): 12 15 15 17 18 12 23
(Segunda Semana): 10 12 15 12 18 20 27
27 es un dato atípico, porque se encuentra muy por encima comparado con los otros datos.
Un calor atípico se puede dar ya sean por errores de medición, del experimentador o por el azar, es necesario verificar por qué se han dado y en caso de que no sea un error hay que comprobarlo para que el dato sea o no excluido.
CARACTERÍSTICAS DE LOS DATOS
1. Localización, Centralización o de Tendencia Central
La posición relativa de los datos con respecto a los otros
2. Dispersión
- La variación entre los valores medidos alrededor de la media
- Se pretende medir el grado de diseminación de los datos alrededor de la media
3. Simetría
Si los valores de la variable están distribuidos de forma similar por encima y debajo de la media.
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA
-Sirven para resumir en una tabla numerosos datos de manera que se pongan de manifiesto las características de los datos.-Se utiliza para resumir datos cualitativos nominales u ordinales.
-Si los datos son cuantitativos continuos se deben previamente formar intervalos o clases.
-Se entiendo por "frecuencia absoluta" al número de veces que se repite un dato o valor en un conjunto de datos.
PROCEDIMIENTO (PARA DATOS CUANTITATIVOS)
Caso a) Datos Individuales
1) Ordenar en forma ascendente los datos.
2) Colocar las frecuencias absolutas de cada dato.
3) Calcular la "frecuencia relativa"
4) Calcular las "frecuencias absolutas acumuladas" y las "frecuencias relativas acumuladas"
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