Estadística social fundamental

1. Estadística social fundamental Facultad de ciencias SECCIÓN 6 Comenzamos: 11: 10 am Terminamos : 12: 50 am SECCIÓN 7 Comenzamos: 16: 10 Descanso : 17: 00 – 17: 10 Terminamos : 18: 00

2. ¿Preguntas? • Tomemos lista de asistencia y miren si sus nombres están bien escritos o corríjanlos con lápiz ROJO. • ¿Les funciono la página?¿Intentaron descargar algún archivo y les funcionó? • Dejé las lecturas el miércoles al medio día, folder 33. • ¿Conocen algún lugar donde les quede cómodo hacer el horario de atención? • ¿Cómo se siente si les dejo lecturas en inglés? • SECCIÓN 7 : Explicar regla supletorios, menor y mayor nota.

3. ¿QUÉ VEREMOS HOY? ¿Por qué?

4. DEFINICIONES INICIALES • BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6-7(FEM – Fotocopias) Medio día, 14 de Agosto de 2013. • UNIVERSO =? POBLACIÓN

5. DEFINICIONES INICIALES • BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6-7(FEM – Fotocopias) • UNIVERSO =? POBLACIÓN • Población: Conjunto completo de individuos, objetos o medidas que tienen alguna característica común observable. (Grupo grande de personas de interés particular que deseamos estudiar y entender).

6. DEFINICIONES INICIALES • BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6-7(FEM – Fotocopias) • UNIVERSO =? POBLACIÓN • Población: Conjunto completo de individuos, objetos o medidas que tienen alguna característica común observable. (Grupo grande de personas de interés particular que deseamos estudiar y entender). • Muestra: Un subconjunto de la población o universo.

7. DEFINICIONES INICIALES • BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6-7(FEM – Fotocopias) • UNIVERSO =? POBLACIÓN • Población: Conjunto completo de individuos, objetos o medidas que tienen alguna característica común observable. (Grupo grande de personas de interés particular que deseamos estudiar y entender). • Muestra: Un subconjunto de la población o universo. NO es única. • Muestra aleatoria: Un subconjunto de la población o universo seleccionado deforma tal que cada miembro de la población tenga igual oportunidad de ser elegido.

8. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional.

9. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Cuál es la población?

10. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Cuál es la población?

11. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Cuál es la población? NOTA: Cuando vamos a estudiar los estudiantes de la UNAL, no contamos ni con los posibles ni con los que ya fueron. OJO Característica en común

12. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Qué puede ser una muestra?

13. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Qué puede ser una muestra?

14. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Qué puede ser una muestra?

15. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Qué puede ser una muestra?

16. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Qué puede ser una muestra?

17. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Qué puede ser una muestra? NOTA: Un subconjunto de un conjunto, es un subconjunto si tiene uno o más, o incluso todos los elementos del grupo. OJO No puede tener si quiera un elemento adicional que no tenga el conjunto (Población).

18. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Qué puede ser una muestra aleatoria?

19. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Qué puede ser una muestra aleatoria?

20. Definiciones iniciales - ejemplos • Vamos a estudiar los estudiantes de la Universidad Nacional. ¿Qué puede ser una muestra aleatoria? NOTA: Tener o NO tener una muestra aleatoria depende muchas veces de sus argumentos como expositores, pero en la práctica tenerla es bastante costoso en dinero y tiempo.

21. Definiciones iniciales - ejemplos UNA MUESTRA ALEATORIA es una muestra y parte de una población; por lo tanto, tiene que compartir una característica común, y no puede tener un elemento adicional que no se encuentre dentro de la población.

22. DEFINICIONES INICIALES • BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6-7(FEM – Fotocopias) • Parámetro: Cualquier característica medible de una población. En este texto seguiremos la práctica generalmente aceptada de emplear letras griegas (por ejemplo. μσ). Nuestro Ejemplo: la edad promedio de los estudiantes de la UNAL.

23. DEFINICIONES INICIALES • BIBLIOGRAFÍA: Runyon / Haber. Estadística para las ciencias sociales. Página 6-7(FEM – Fotocopias) • Parámetro: Cualquier característica medible de una población. En este texto seguiremos la práctica generalmente aceptada de emplear letras griegas (por ejemplo. μσ). Nuestro ejemplo: la edad promedio de los estudiantes de la UNAL. • Estadígrafo (Estadístico): Número, no fórmula, no letras, NÚMERO; resultante de la manipulación de los datos de la muestra de acuerdo con ciertos procedimientos. Emplearemos letras cursivas (por ejemplo X y S). Nuestro Ejemplo: la edad promedio de los estudiantes que entran de 7 a 8 am por la 26.

24. DEFINICIONES INICIALES Un parámetro poblacional NO es lo mismo que un estadígrafo. Muchas veces por razones de costes monetarios, tiempo, paciencia o incluso pereza; no podemos sacar un parámetro poblacional y es así, como hacemos uso de los estadígrafos. ECONOMISTAS: Es mejor estar medianamente equivocados que exactamente incorrectos.

25. DEFINICIONES INICIALES • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 10-11. • Variable: Los fenómenos medibles que varían (cambian) a través del tiempo o que difieren de un lugar a otro o de un individuo a otro se denominan variables. Nuestro ejemplo: el peso de los estudiantes, ya que varía de un individuo a otro. • Sujeto: Estudiantes, personas sin hogar, habitantes de St. Louis, ratas de laboratorio ; u objetos, edificios, árboles, inundaciones, bacterias, delitos. Todo esto que se encuentre bajo estudio. Nuestro ejemplo: los estudiantes.

26. DEFINICIONES INICIALES • NOTA: El concepto de variable es uno de los términos más complejos que encontramos en estos cursos introductorios, por lo tanto, haremos unos cuantos ejemplos. • RECORDAR… • Varían a través del tiempo o que difieren de un lugar a otro o de un individuo.

27. MITAD DE LA CLASE Recopilando… Población Muestra Muestra Aleatoria Parámetro Estadígrafo Variable Sujeto

28. Clasificación de variables y escalas de medida

29. Clasificación de variables y escalas de medida • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2.

30. Clasificación de variables y escalas de medida • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2.

31. Clasificación de variables y escalas de medida • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2.

32. Clasificación de variables y escalas de medida • BIBLIOGRAFÍA: Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. Segunda Edición. Página 11-12. Tabla 1-2.

33. Clasificación de variables y escalas de medida

34. Clasificación de variables y escalas de medida SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN Variable nominal: Esta es una variable cualitativa y sólo permite distinguir entre clases, es decir, permite nombrar y diferenciar, además se pueden utilizar frecuencias, porcentajes, gráficos y moda. Variables nominales ejemplos: Nacionalidad, estado civil, color de pelo, marca de las calculadoras. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Uno no es mejor que el otro, simplemente son categorías que existen y son Excluyentes.

35. Clasificación de variables y escalas de medida SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN Variable ordinal: Esta también es una variable cualitativa, pero además existe una relación de orden en el recorrido de la variable, es decir, nombra, ordena, diferencia y jerarquiza, de aquí se pueden calcular frecuencias, porcentajes, gráficos de torta y moda. Variables nominales ejemplos: Nivel Socioeconómico, Grado en la Fuerzas Armadas, cargos, niveles, jerárquicos. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Uno es mejor que el otro y lo podemos organizar jerárquicamente. Un MACHISTA dice que el sexo es una variable ORDINAL, ¿Qué opinan?

36. Clasificación de variables y escalas de medida SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN Variable intervalar: Esta es una variable cuantitativa, que permite sumar, restar multiplicar y dividir, el cero en estas variables no es absoluto, es decir, no hay ausencia de atributo y de aquí se puede calcular las medidas de tendencia central y dispersión. Variables nominales ejemplos: Temperatura, puntajes de CI. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Uno no puede decir que 20° es el doble de calor de 10°; también uno no puede decir que una persona con CI 180 es el doble de inteligente que una persona de CI 90.

37. Clasificación de variables y escalas de medida SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN Variable de razón: Esta también es una variable cuantitativa que permite sumar, restar, multiplicar y dividir, el cero en estas variables es absoluto, es decir, hay ausencia de atributo y de aquí se puede calcular las medidas de tendencia central, medidas de posición y dispersión. Variables nominales ejemplos: Número de hijos, número de artefactos eléctricos, peso. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Podemos sumar, restar, entre otras; y podemos decir que 2 hijos en una familia es el doble de hijos que una familia que tiene 1 hijo.

38. Clasificación de variables y escalas de medida

39. Clasificación de variables y escalas de medida SEGÚN NATURALEZA DE VARIABLES Variable discreta o discontinua: La variable tiene recorrido finito o a lo más numerable. Variables nominales ejemplos: Número de hijos, número de artefactos eléctricos. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Dos casos: 1). Si la variable es de letras claramente es discreta o discontinua. 2). Si tiene números, intentemos usar la técnica del decimal, es decir, ¿Tiene sentido decir que una familia tiene 1.5 hijos?

40. Clasificación de variables y escalas de medida SEGÚN NATURALEZA DE VARIABLES Variable continua: La variable tiene recorrido infinito no numerable. Si una variable es continua, entre dos valores potencialmente observables siempre existe otro valor potencialmente observable. Variables nominales ejemplos: Temperatura corporal, altura de los arboles, sus notas. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Intentemos usar la técnica del decimal, es decir, ¿Tiene sentido decir que una la altura de una persona es 1.5 metros?

41. Clasificación de variables y escalas de medida

42. Clasificación de variables y escalas de medida SEGÚN TIPO DE VARIABLE Variable cualitativa: Es aquella que expresa un atributo, cualidad o característica y puede ser dicotómica y policotómica. Variables nominales ejemplos: Nacionalidad, sexo, estado civil, color de ojos. CLAVE PARA DIFERENCIAR: Característica o cualidad que se expresa en letras, pueden ser alfanuméricas.

43. Clasificación de variables y escalas de medida SEGÚN TIPO DE VARIABLE Variable cuantitativa: Es aquella que podemos expresar numéricamente. Variables nominales ejemplos: Número de hijos, edad, altura, etc.

44. ¿PREGUNTAS?

45. Próxima clase (semana)