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En estos archivos se encontraran varias actividades mencionadas de probabilidad.
Tipo: Apuntes
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La estadística emplea métodos descriptivos y de inferencia estadística. Los primeros se ocupan de la recolección, organización, tabulación, presentación y reducción de la información. En el caso de la estadística descriptiva se sustituye o reduce el conjunto de datos obtenidos por un pequeño número de valores descriptivos, como pueden ser: el promedio, la mediana, la media geométrica, la varianza, la desviación típica, etc. Estas medidas descriptivas pueden ayudar a brindar las principales propiedades de los datos observados, así como las características clave de los fenómenos bajo investigación. Por lo general, la información proporcionada por la estadística descriptiva puede ser trasmitida con facilidad y eficacia mediante una variedad de herramientas gráficas, como pueden ser: Gráficos de tendencia: es un trazo de una característica de interés sobre un periodo, para observar su comportamiento en el tiempo. Gráfico de dispersión: ayuda al análisis de la relación entre dos variables, representado gráficamente sobre el eje x y el correspondiente valor de la otra sobre el eje y. Histograma: describe la distribución de los valores de una característica de interés. VARIABLE ESTADISTICA. La variable estadística es una característica o cualidad de un individuo que está propensa a adquirir diferentes valores. Estos valores, a su vez, se caracterizan por poder medirse. Por ejemplo, el color de pelo, las notas de un examen, el sexo o la estatura de una persona, son variables estadísticas. La variable estadística, de acuerdo con las características que la definen, puede ser cualitativa o cuantitativa. Las variables se clasifican en cualitativas y cuantitativas.
Poblaciones finitas De esta manera, las Poblaciones Finitas serán aquellos grupos o conjuntos de seres, que comparten atributos comunes, pero que a la vez constituyen una cantidad limitada de elementos o miembros , permitiendo su fácil identificación y contabilización. Algunos ejemplos de este tipo de poblaciones lo constituyen por ejemplo el número de estudiantes de una institución o el total de obreros de una industria. En cuanto a su naturaleza matemática, se establece que una Población Finita está básicamente constituida cuando el conjunto cuenta con un número menor a cien mil miembros. Oponiéndose así diametralmente a la definición de Población Infinita, la cual es aquel grupo de miembros o elementos con atributos comunes que superan en cien mil su cantidad. Poblaciones infinitas Así las cosas, las Poblaciones Infinitas son concebidas por la Estadística como un conjunto de individuos, objetos o situaciones, que presentan factores comunes – más allá de su naturaleza o género, pero cuyo número se encuentra calculado más allá de cien mil elementos distintos, oponiéndose entonces al concepto de Poblaciones Finitas, conformada también por individuos con rasgos comunes, pero que cuentan con un número inferior a cien mil individuos u objetos.
Muestreo aleatorio simple : Método de selección más básico, en el que cada sujeto posee un número de identificación y, mediante un sorteo aleatorio, algunos son seleccionados para la muestra. Para realizarla se debe conocer la cantidad de individuos que serán necesarios para completar toda la muestra. Muestreo sistemático : Con este método se enumera la población a trabajar y los investigadores se encargan de listar a cada individuo en grupos de 10, de forma aleatoria. Luego se elige a uno de los primeros de cada grupo al azar, formando de esta manera la muestra. Muestreo estratificado : Consiste en dividir a la población en estratos o grupos que compartan características similares. Luego se seleccionan proporcionalmente algunos individuos de cada grupo. Muestreo por conglomerados: Se da cuando la población ya se encuentra dividida de forma natural en grupos, por lo que se seleccionan individuos aleatoriamente de cada conglomerado para conformar la muestra. Muestra no probabilística En la muestra no probabilística, los elementos se seleccionan a través de procesos que no brindan, a todos los individuos de la población, la misma posibilidad de ser elegidos para la muestra. A su vez, este deriva en los siguientes tipos de muestreo: Muestreo por cuotas: Los investigadores forman la muestra partiendo de determinadas características, con el fin de lograr la misma distribución de características en la muestra que en la población. Por ejemplo, si en una población hay 70% hombres y 30% mujeres, los individuos de la muestra deberán estar distribuidos de la misma manera. Muestreo por bola de nieve: Se utiliza cuando el investigador requiere que un sujeto de su muestra ayude a identificar a otro con las mismas características y, a su vez, estos a otros, para formar la muestra deseada.
