Muestra 2.0

MUESTRA

Definición:

Una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística. Es necesario que esta muestra sea representativa del caso que se está analizando y para ello debe escogerse una técnica adecuada de selección y dependiendo del grado de sesgo que presente esta puede ser más exacta o no 

Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria).

TIPOS DE VARIABLES 2.0

¿Qué es una variable?

es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores

Existen diferentes tipos de variables; las más consultadas en este caso serían:

VARIABLE CUALITATIVA

Son el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría, y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. No pueden medirse con números

Ejem: Los colores que prefiere un grupo de individuos 

VARIABLE CUANTITATIVA

Son las variables que toman como argumento cantidades numéricas, por lo tanto son variables matemáticas, estas últimas se dividen en dos grupos principales:

VARIABLE DISCRETA:

Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. lo cual significa que esta sólo puede adquirir números enteros ejem:

Cantidad de hijos: 1, 2, 3, 4...

VARIABLE CONTINUA:

Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Esto significa que su valor puede no incluir números enteros exclusivamente ejem:

Altura de ciertos individuos: 1.65m, 1.75m, 1.54m, 1.90m 

TABLAS Y GRÁFICAS

TABLAS Y GRÁFICAS

°Los datos sin procesar son "Datos no agrupados"

°Los datos organizados son "Datos agrupados"

°Las distribuciones son de intervalos y frecuencias de clase

Para ordenar los datos se deben seguir los siguientes pasos:

Paso 1

°Calcular el número de clases

°Seleccionar entre 5 y 15 clases

°Elegir número impar de clases

Calcular con la siguiente ecuación:

K= √n

°n= Número de muestras

Paso 2

°Calcular el intervalo utilizando la siguiente ecuación:

i= (Xmas + 1 -Xmin / 2)

Paso 3 

 Construir la tabla de distribución de frecuencia

 

Paso 4

Determinar el límite superior y el límite inferior 

(Li-Ls)

Paso 5

Determinar la frecuencia de intervalos

(Fi)

Paso 6

Determinar la frecuencia absoluta

(Fa)

Paso 7

Delimitar la frecuencia relativa mediante la sig, ecuación:

Fr= Fa/n

Paso 8

Determinar la marca de clases mediante la sig ecuación:

Mi= Li+Ls/2

Paso 9

Hacer la multiplicación de Frecuencia de intervalo por Marca de clases.

(Fi*Mi)

Paso 10

Sacar el logaritmo de la marca de clases, logaritmo inverso.

(Log Mi)

Paso 11

Multiplicación de Frecuencia de intervalo por el resultado del logaritmo de la marca de clases

(Fi*Log Mi)

TIPOS DE GRÁFICAS

Tipos de Gráficas

A continuación, redactaremos algunas tipos de gráficas:

• Pirámide de población : Una pirámide de población es un histograma bi-direccional que muestra la estructura demográfica de una población, por sexo y edad, en un momento determinado. 

• Pirámide de población progresiva: Existe un alto porcentaje de población joven que va desapareciendo según avanzan las edades. Son típicas de países subdesarrollados cuya esperanza de vida es baja y la tasa de natalidad alta.

• Pirámide de población regresiva: En la base existe menos población que en el medio y la población envejecida es considerable. Son típicas de países desarrollados cuya natalidad está descendiendo y la esperanza de vida es alta. 

• Pirámide de población estancada: Los tramos intermedios de edades tienen la misma población que la base. Son típicas de países en vías de desarrollo donde se ha controlado la mortalidad y se empieza a controlar la natalidad.

• Gráfico de líneas:Un gráfico de líneas es una representación gráfica en un eje cartesiano de la relación que existe entre dos variables reflejando con claridad los cambios producidos.

• Gráfico de Pareto: Es un tipo de gráfico de barras vertical ordenado por frecuencias de forma descendente que identifica y da un orden de prioridad a los datos.

• Gráfico de sectores: Es una representación circular de las frecuencias relativas de una variable cualitativa o discreta que permite, de una manera sencilla y rápida, su comparación.

• Pictograma: Un pictograma es un gráfico que representa mediante figuras o símbolos las frecuencias de una variable cualitativa o discreta. Al igual que los gráficos de barras suelen usarse para comparar magnitudes o ver la evolución en el tiempo de una categoría concreta.

• Gráfico de dispersión: Un gráfico de dispersión muestra en un eje cartesiano la relación que existe entre dos variables.

• Gráfico de dispersión correlación lineal: Existe una relación lineal negativa si al aumentar los valores de la variable independiente disminuyen los valores de la variable dependiente y relación lineal positiva si al aumentar los valores de la variable independiente aumentan los valores de la variable dependiente.

• Gráfico de dispersión correlación no lineal: Existe una relación entre las variables pero no es lineal.

• Gráfico de dispersión correlación nula: No existe ninguna relación entre las variables. Se dice que ambas son independientes.

• Cartograma: Es un mapa en el que se presentan datos estadísticos por regiones bien poniendo el número o coloreando las distintas zonas en función del dato que representan.

TABLAS Y GRÁFICAS

EJEMPLOS DE TIPOS DE VARIABLES, MUESTRA Y POBLACIÓN

TIPOS DE VARIABLES

MUESTRA

PROBABILIDAD

Es de gran utilidad para analizar situaciones en las que interfiere el azar.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Si un investigador reúne datos de muestra y utiliza la estadística generada para llegar a conclusiones acerca de la población de la cual se toma la muestra, es estadística es inferencial.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Conjunto de métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.