Estadística:
Es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno aleatorio o condicional.
a) Estadística descriptiva: Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide de población, gráfico circular, entre otros.
b) Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuanta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba la hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación) pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) ó moderación de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen de varianza, series de tiempo y minería de datos.
Método científico
El método científico es un método de investigación usado principalmente en la producción de conocimiento en las ciencias. Para ser llamado científico, un método de investigación debe basarse en lo empírico y en la medición, sujeto a los principios específicos de las pruebas de razonamiento. Según el Oxford English Dictionary, el método científico es: un método o procedimiento que ha caracterizado a la ciencia natural desde el siglo XVII, que consiste en la observación sistemática, medición, experimentación, la formulación, análisis y modificación de las hipótesis.
Pasos del método científico:
Observación:
Consiste en la recopilación de hechos acerca de un problema o fenómeno natural que despierta nuestra curiosidad. Las observaciones deben ser lo más claras y numerosas posible, porque han de servir como base de partida para la solución.
Hipótesis:
Es la explicación que nos damos ante el hecho observado. Su utilidad consiste en que nos proporciona una interpretación de los hechos de que disponemos, interpretación que debe ser puesta a prueba por observaciones y experimentos posteriores. Las hipótesis no deben ser tomadas nunca como verdaderas, debido a que un mismo hecho observado puede explicarse mediante numerosas hipótesis.
El objeto de una buena hipótesis consiste solamente en darnos una explicación para estimularnos a hacer más experimentos y observaciones.
Experimentación:
Consiste en la verificación o comprobación de la hipótesis. La experimentación determina la validez de las posibles explicaciones que nos hemos dado y decide el que una hipótesis se acepte o se deseche.
Hipótesis:
Es una hipótesis en cual se han relacionado una gran cantidad de hechos acerca del mismo fenómeno que nos intriga. Algunos autores consideran que la teoría no es otra cosa más que una hipótesis en la cual se consideran mayor número de hechos y en la cual la explicación que nos hemos forjado tiene mayor probabilidad de ser comprobada positiva mente.
Conceptos básicos de la estadística.
Población: En estadística, también llamada universo, es el conjunto de elementos de referencia sobre lo que realizan las observaciones. También es el conjunto sobre el que estamos interesados, en obtener conclusiones (inferir). Normalmente es demasiado grande para poder abarcarla; motivo por el cual se puede hacer necesaria una muestra de la misma.
Muestra: Subconjunto de casos o individuos de una población estadística. Se obtienen con una intención de inferir propiedades del total de la población para lo cual deben ser representativas de la misma.
Formula para calcular la muestra:  |
Variable: Es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores los cuales pueden medirse u observarse.
a) Cualitativas: Expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría y la meditación consiste en una clasificación de dichos atributos.
b) Cuantitativas: Son las variables que toman como argumento, cantidades numéricas, son variables matemáticas; las variables cuantitativas pueden ser:
- Variable discreta: presenta separaciones o interrupciones en escala de valores que pueden tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir;por ejemplo No. de hijos (1,2,3,4...)
- Variable continua: puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores, por ejemplo: 2.3kg, 2.4kg, 2.5kg... o la altura; 1.64,1.65,1.66... Solamente se está limitando por la precisión del aparato medidor, permite la existencia un valor entre dos valores.
Probabilidad: Es un método por el cual se obtiene la frecuencia de un acontesimiento determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, del que colocan todos los resultados posibles, bajo condiciones "suficientemente" estables.
Tipos de muestreo
Consiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir varios tipos de muestro:
- Muestreo aleatorio simple: Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los "n" elementos que contiene la muestra.
- Muestreo aleatorio sistemático: Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra
- Muestreo aleatorio estratificado: Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriaente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de compontes de cada estrato.
- Muestreo muestral; Un muestreo puede hacerse con o sin reposición, y la población de partida puede ser infinita o finita.En todo nuestro estudio vamos a limitarnos a una población de partido infinita o a muestro con reposición.
Calculo de población finita.
Para el cálculo de tamaño de muestra cuando el universo es finito, es decir contable y la variable
de tipo categórica, primero debe conocer "N" ó sea el número total de casos esperados ó que
ha habido en años anteriores (Por ejemplo, en el año 2009), para eso deben revisar los datos
estadísticos.
Si la población es finita, es decir conocemos el total de la población y deseásemos saber cuántos
del total tendremos que estudiar la fórmula sería:
