 ¿Qué
significa estadística?
Véalo
aquí
Estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar,
analizar e interpretar datos con el propósito de ayudar a una toma
de decisiones más efectiva.
¿Quién usa estdística?
Véalo
aquí
Las técnicas estadísticas se usan ampliamente por personas en
áreas de comercialización, contabilidad, control de calidad,
consumidores, deportes, administración de hospitales, educación,
política, medicina, etcétera.
- Tipos de estadísticas
Estadística Descriptiva
Véalo
aquí
Estadística descriptiva: métodos para organizar,
resumir y presentar datos de manera informativa.
Ejemplo : un sondeo de opinión encontró que 89% de las personas en
una encuesta sabían el nombre del jugador de football Maradona. La
estadística “89” describe el número de cada 100 personas que saben
la respuesta.
Estadísticas
Inferencial
Véalo
aquí
Estadística inferencial: una decisión, estimación,
predicción o generalización sobre una población, en base a una
muestra.
Una población es un conjunto de todos los posibles
individuos, objetos o medidas de interés.
Una muestra es una porción, o parte, de la población de
interés.
Tipos de variables
Variable
Cualitativas
Véalo
aquí
Variable cualitativa o de atributos: la característica
o variable que se estudia no es numérica.
EJEMPLOS: sexo, afiliación religiosa, tipo de automóvil que se
posee, lugar de nacimiento, color de los ojos.
Variables
Cuantitativas
Véalo
aquí
Variable cuantitativa: la variable se puede registrar
numéricamente.
EJEMPLO: saldo en una cuenta de cheques, minutos que faltan para
que termine la clase, número de niños en una familia.
Variables
Cuantitativas Discretas
Véalo
aquí
Variables discretas: sólo pueden adquirir ciertos
valores y casi siempre hay “brechas” entre esos valores.
EJEMPLO: el número de habitaciones en un hotel (1,2,3,....).
Variables
Cuantitativas Continuas
Véalo
aquí
Variables continuas: pueden tomar cualquier valor
dentro de un intervalo específico.
EJEMPLO: el tiempo que toma volar de Buenos Aires a Bogotá.
Niveles
de medición
Véalo
aquí
Nivel nominal: los datos sólo se puede clasificar en
categorías, no se pueden ordenar.
EJEMPLOS: color de los ojos, sexo, afiliación religiosa.
Mutuamente excluyente: un individuo, objeto o artículo,
al ser incluido en una categoría, debe excluirse de las demás.
EJEMPLO: color de los ojos.
Exhaustivo: cada persona, objeto o hecho debe clasificarse
al menos en una categoría.
EJEMPLO: afiliación religiosa.
Nivel ordinal: involucra datos que se pueden ordenar,
pero no es posible determinar las diferencias entre los valores de
los datos o no tienen significado.
EJEMPLO: en una prueba de sabor de 4 refrescos de cola, el C se
clasificó como número 1, el B como número 2, el A como 3 y el D
como número 4.
Nivel de intervalo: similar al nivel ordinal, con la
propiedad adicional de que se pueden determinar cantidades
significativas de las diferencias entre los valores. No existe un
punto cero natural.
EJEMPLO: temperatura en la escala de grados Fahrenheit.
Nivel de razón: el nivel de intervalo con un punto cero
inicial inherente. Las diferencias y razones son significativas
para este nivel de medición.
EJEMPLOS: dinero, altura de los jugadores de basquetbol de la NBA.
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