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general statistics concepts, Schemes and Mind Maps of Applied Statistics

Introducing statistics to career

Typology: Schemes and Mind Maps

2024/2025

Uploaded on 06/25/2025

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1. Conceptos Generales de Estadística
La estadística es una ciencia que recopila, organiza, analiza e interpreta datos para tomar
decisiones o describir fenómenos. Se divide en:
Estadística descriptiva: resume datos mediante tablas, gráficas o medidas.
Estadística inferencial: permite sacar conclusiones sobre una población a
partir de una muestra.
1.3 Categorías
Las variables pueden clasificarse como:
Cualitativas: expresan atributos o cualidades (sexo, color, estado civil).
Cuantitativas: expresan cantidades y se subdividen en:
Discretas: valores enteros (número de hijos).
Continuas: valores fraccionarios o decimales (peso, altura).
1.4 Unidad de análisis
Es el elemento o entidad sobre la cual se recolecta la información (persona, animal, objeto,
evento, etc.).
1.5 Población
Conjunto completo de individuos o elementos con características comunes que se desean
estudiar.
1.6 Muestra
Subconjunto representativo de la población, usado para hacer inferencias.
1.7 Parámetros y estadígrafos
Parámetro: valor numérico que describe a la población (media poblacional).
Estadígrafo: valor numérico calculado a partir de una muestra (media
muestral).
1.9 Escalas de medición
Nominal: clasifica sin orden (género, tipo de sangre).
Ordinal: clasifica con orden (nivel socioeconómico).
De intervalo: tiene orden y distancias iguales pero sin cero absoluto
(temperatura en °C).
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  1. Conceptos Generales de Estadística La estadística es una ciencia que recopila, organiza, analiza e interpreta datos para tomar decisiones o describir fenómenos. Se divide en:
    • Estadística descriptiva: resume datos mediante tablas, gráficas o medidas.
    • Estadística inferencial: permite sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra. 1.3 Categorías Las variables pueden clasificarse como:
    • Cualitativas: expresan atributos o cualidades (sexo, color, estado civil).
    • Cuantitativas: expresan cantidades y se subdividen en:
      • Discretas: valores enteros (número de hijos).
      • Continuas: valores fraccionarios o decimales (peso, altura). 1.4 Unidad de análisis Es el elemento o entidad sobre la cual se recolecta la información (persona, animal, objeto, evento, etc.). 1.5 Población Conjunto completo de individuos o elementos con características comunes que se desean estudiar. 1.6 Muestra Subconjunto representativo de la población, usado para hacer inferencias. 1.7 Parámetros y estadígrafos
    • Parámetro: valor numérico que describe a la población (media poblacional).
    • Estadígrafo: valor numérico calculado a partir de una muestra (media muestral). 1.9 Escalas de medición
    • Nominal: clasifica sin orden (género, tipo de sangre).
    • Ordinal: clasifica con orden (nivel socioeconómico).
    • De intervalo: tiene orden y distancias iguales pero sin cero absoluto (temperatura en °C).
  • De razón: como la de intervalo, pero con cero absoluto (ingreso, edad). 1.10 Ejercicios de aplicación Incluyen identificación de variables, clasificación en escalas, y diferenciación entre muestra, población, parámetros y estadígrafos. ⸻
  1. Introducción a los Tipos de Muestreo El muestreo es el proceso para seleccionar una muestra de una población, y puede ser: 2.1 Métodos de muestreo probabilístico Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos:
  • Aleatorio simple: selección al azar.
  • Sistemático: se elige cada “n”-ésimo elemento.
  • Estratificado: se divide la población en estratos y se elige una muestra de cada uno.
  • Por conglomerados: se divide en grupos naturales y se seleccionan algunos completos. 2.2 Aspectos importantes en el muestreo probabilístico
  • Representatividad de la muestra.
  • Aleatoriedad.
  • Tamaño adecuado para lograr precisión en las inferencias. 2.3 Métodos de muestreo no probabilístico No todos los elementos tienen la misma oportunidad:
  • Por conveniencia: se eligen por accesibilidad.
  • Intencional o por juicio: según el criterio del investigador.
  • Bola de nieve: recomendado para poblaciones difíciles de localizar. 2.4 Ejercicios de aplicación Ejercicios que permiten distinguir tipos de muestreo y aplicarlos según el contexto. ⸻
  1. Tabulación de Datos Estadísticos

Número de veces que se presenta un valor o intervalo. 4.2 Frecuencia relativa (fr) Porcentaje o proporción de cada valor respecto al total: fr = f / n 4.3 Frecuencia absoluta acumulada (F) Suma acumulada de frecuencias absolutas. 4.4 Frecuencia relativa acumulada (Fr) Suma acumulada de frecuencias relativas. 4.5 Ejercicios de aplicación Construcción de tablas con todos los tipos de frecuencias y análisis de la distribución de los datos.