Conceptos Elementales de Estadística: Una Guía para la Toma de Decisiones - Prof. Mater, Schemes and Mind Maps of Deductive Database Systems

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ESTADÍSTICA I

CÓDIGO: MM-

UNAH TEC AGUAN

CONTENIDO METODOLÓGICO

MSC. JAIME OMAR VARGAS RAMÍREZ

La Estadística : ayuda a transformar números en Información útil para quienes toman decisiones. Permite conocer los

riesgos asociados con el hecho de tomar una decisión de negocios y también ayuda a entender y a reducir la variación en

el proceso de torna de decisiones.

La Estadística es una herramienta de investigación que puede ser redefinida como un modo de pensar que permite

resolver problemas sociales, problemas prácticos, de investigación científica y generar una ruptura con las ideas de

sentido común que explican la realidad social. (Blanch y Joekes, 1997a; Bourdieu, Chamboredon y Passeron, 2004)-

La Estadística como herramienta de investigación social es un instrumento de objetivación que permite desconcertar las

primeras impresiones de la realidad objeto de estudio y construir nuevas relaciones entre hechos, fenómenos o variables.

Desde un punto de vista Sociológico y Comunicacional, la Estadística permite, además, plantear hipótesis estructurales en

torno al porque de los fenómenos, no tanto en función de la manera en que los sujetos perciben la particular situación

dentro de la cual están inmersos, sino de causas objetivas ajenas a su conciencia que constriñen su accionar.

La Estadística mejora la habilidad aritmética o los conocimientos numéricos de los estudiantes. ¡La estadística desempeña un papel tan Importante en esta capacidad que, para los estudiantes que se esta profesionalizando en las diferentes áreas, les ayuda a comprender las tres habilidades analítica (lectura. escritura y aritmética) bien podrían expresarse como lectura, escritura y estadístical. La Estadística es básica para su educación, ya que desempeña un papel fundamental en sus conocimientos. Permite que los profesionales realicen las siguientes tareas Importantes:  (^) Visualizar y resurnir datos (uso de métodos descriptivos). Extraer conclusiones acerca de un grupo grande con base en los datos obtenidos en grupo pequeño (uso delos métodos inferenciales). Realizar pronósticos confiables a partir de modelos estadísticos que infieren Información (otro uso de los métodos inferenciales). Mejorar los procesos administrativos mediante el uso de métodos gerenciales como el Seis Sigma , que se enfoca en mejorar la calidad (uso de métodos descriptivos e inferenciales).

Un Análisis Estadístico resulta en un conjunto de mediciones realizadas a determinado grupo de individuos u objetos. Los individuos u objetos a medir serán entendidos aquí como “unidades de análisis”. Las mediciones efectuadas a unidades de análisis (individuos) varían de una a otra (esto es, de un individuo a otro). Supongamos que queremos realizar un estudio acerca del nivel de satisfacción del cliente en relación con el servicio brindado por una empresa X. El análisis estadístico : ¿sería necesario si, por ejemplo, todos los clientes tuvieran la misma percepción en relación a la calidad del servicio brindado por la empresa? La respuesta es no , puesto que el análisis estadístico de datos es de utilidad sólo cuando existe variabilidad entre las distintas mediciones realizadas (en el ejemplo planteado anteriormente, la variabilidad se expresaría en las diferentes apreciaciones de los distintos clientes de la empresa en relación con la calidad de servicio). Las unidades de análisis que estudiamos (es decir las personas), y por ende los datos (la información que recogemos respecto de las personas) son intrínsecamente variables (es decir, no hay dos personas exactamente iguales en todos los sentidos).

DATOS Y VARIABLES ¿Que es una variable? Es “cualquier característica que varia de una unidad de análisis a otra en una población objeto de estudio o muestra” (Blanch y Joekes, 1997b, 8). Por ejemplo , los clientes o los públicos internos de una institución pueden ser clasificados en hombres y mujeres. La característica que estudiamos en este caso es la variable “ sexo ”. Esta variable está compuesta a su vez por dos aspectos o dimensiones : la dimensión “ mujer ” y la dimensión “ varón ”. Si realizáramos una encuesta, la característica sexo variará de un encuestado a otro. En una persona (unidad de análisis) la variable adopta la característica o valor femenino y en otra persona (unidad de análisis) la característica o valor masculino. Los datos son los valores asociados con un rasgo o con una propiedad que sirven para distinguir la ocurrencia de algo. También, el término datos se define como colección o conjunto de valores.

Dato: es el valor que adopta una variable en determinada unidad de análisis. Los términos que más suelen utilizarse para describir un solo valor son: dato puntual, observación, respuesta o valor único de datos. (Si alguna vez usted dio al término datos un significado en singular, lo más probable es que estuviera pensando en todo el conjunto de valores recolectados, el cual, después de todo. es una sola cosa. En pocas palabras las frases “un conjunto de datos”, “ archivo de datos” o “archivo” , se utilizan para referirse a toda la información recabada). Aclarar el significado del término datos ayuda a definir el término variable. Una variable es alguno de los rasgos o de las propiedades que ayudan a distinguir la ocurrencia de algo.

DATOS Y VARIABLES

La Importancia de lo anterior queda clara en el famoso ejemplo de los investigadores que en un formato para reunir datos demográficos escribieron la palabra “sexo” , esperando que los participantes respondieran masculino o femenino , al revisar los formatos se encontraron con que varias personas respondieran Si , en lugar de la respuesta esperada. (Quizás esto se deba que en ocasiones se prefiera utilizar el término “Género” en vez de “sexo” para denominar a esta variable, ya que su definición operacional es mas evidente). A veces las definiciones operacionales también necesitan definir valores individuales. Por ejemplo. para la variable “grado académico” , definida como aquella que puede adoptar los cuatro valores de estudiantes de primer año , de segundo año. de tercer año y de ultimo año. serla necesario definir cada uro de dichos valores (tal vez en términos de los créditos logrados) con la finalidad de asegurarse de que todos comprendan. Quizás el ejemplo más famoso de definiciones vagas de valores fue la elección del presidente de Estados Unidos en el arlo 2000 en el estado de Florida, en la cual la-; definiciones de boleta; “válidas” e “Inválidas” fueron motivo de controversia.

TIPOS DE VARIABLES

La naturaleza de los datos asociados con una variable determina el tipo de esta. Es importante conocer el tipo de variable, ya que los métodos estadísticos que se utilizan en un análisis varían de acuerdo con este.

1. Las VARIABLES CATEGÓRICAS (también llamadas VARIABLES CUALITATIVAS ) tienen valores que solo pueden colocarse en categoría, clases o dimensiones que las componen, como “Si” y “No”. Cuando hablamos de categorías, clases o dimensiones, hacemos referencias a características que pueden variar de una unidad de análisis a otra.

TIPOS DE VARIABLES

2. Las VARIABLES NUMÉRICAS (También llamadas VARIABLES CUANTITATIVAS ) tienen valores que representan cantidades o números. Las variables numéricas , a la vez, se clasifican corno: a) Discretas. b) Continuas. Las VARIABLES DISCRETAS tienen valores numéricos que surgen de un proceso de conteo o por asignación de ciertos códigos numéricos a las categorías de las variables cualitativas. Ejemplos:

• (^) El números de canales de televisión por cable al que se suscribió. Es un ejemplo de una variable numéricas discreta, ya que la respuesta es uno de un número finito de enteros, porque las personas se pueden suscribir a cero, uno. dos o más canales.
• (^) El números de artículos comprados. Es otro ejemplo de una variable numéricas discretas, porque se cuenta el números de productos adquiridos.

TIPOS DE VARIABLES

Ejemplos de Variables Discretas:

• (^) Número de años en el trabajo.
• (^) Número de Hijos.
• (^) Cantidad de revistas a las que está suscripto.
• (^) Cantidad de clientes vip de una empresa..
• (^) Cantidad de reclamos por el ser servicio brindado. Nota: Importante es tener en cuenta que, cuando hablamos de variables discretas decimos que no hay valores intermedios entre un número y otro. Por ejemplo , no podemos decir que una familia tiene 1 hijo y medio: o tiene 1 hijo o tiene 2 hijos. No hay continuidad entre una unidad de análisis y otra. Son unidades separadas, discretas. Las contamos para saber cuántas hay.

TIPOS DE VARIABLES

Ejemplos de Variables Continuas:

• (^) Duración en minutos de llamadas telefónicas.
• (^) Nivel de Ingresos.
• Edad.
• Altura.
• Peso.
• (^) Temperatura. Nota: En este caso, lo importante es recordar que pueden existir infinidad de valores entre un valor y otro de la variable. Por ejemplo, podemos decir que una llamada duró tres minutos y veinte segundos. Entre el minuto tres y el minuto cuatro hay infinidad de valores intermedios. La llamada podría haber durado tres minutos y treinta segundos o tres minutos y cuarenta segundos, y así sucesivamente.

Reflexión Tipo de variables: A primera vista parece que es sencillo identificar el Tipo De Variable. pero en ocasiones es neoesario estudiar algunas variables que podrían ser CATEGÓRICA o NUMÉRICA , dependiendo de la formaen que se hayan definido. Por ejemplo: Parecería que la “edad” un valor numérico evidente, pero, ¿qué sucederia si ese valor se utilizara para comparar los hábitos de compra de niños , adultos jóvenes , adultos maduros e individuos jubilados? En tal caso, tendría mas sentido definir la “edad” como variable categórica. Esto ilustra nuevamente el comentario anterior acerca de que, sin definiciones operacionales , las variables carecen de significado.

CLASIFICACIÓN GENERAL DE LAS VARIABLES:

Variable es una característica o cualidad; magnitud o cantidad, que puede sufrir cambios, y que es objeto de análisis, medición, manipulación o control en una investigación. Todos los conceptos de las variables tienen que ser TRANSFORMADAS PARA SER MEDIBLE. Esta transformación se llama DEFINICIÓN OPERACIONAL (forma de medir el concepto). Las variables se clasifican:

1. De acuerdo a la ciencias: a) Cualitativas.  (^) Dicotómicas.  (^) Politómicas. b) Cuantitativas.  (^) Discretas.  (^) Continuas. Nota: Las variables se miden con indicadores.

a) CUALITATIVAS: também llamadas CATEGÓRICAS , son características o atributos que se expresan de forma verbal (no numérica), es decir, mediante palabras. Estas pueden ser:  (^) DICOTÓMICAS: se presentan en sólo dos clases o categorías. Ejemplos:

• (^) Género: masculino o femenino.
• (^) Tipos de escuelas: públicas o privadas.
• (^) procedencia de un producto: nacional o importado;
• (^) Tipos de vehículos: automático o sincrónico.  (^) POLITÓMICAS: se manifiestan en más de dos categorías. Ejemplos:
• Marcas de computadoras.
• (^) Colores de tintas.
• Tipos de empresas.
• (^) Clases sociales.