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    ASIGNATURA:ESTADÍSTICA 

    Lic. Msc. María Rosa de Schütt 

    DEL 21 DE ENERO AL 10 DE FEBRERO DE 2016 MAESTRIA EN EDUCACIÓN SUPERIOR CEPI - USFX 

    UNIDAD DIDÁCTICA UNO

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    ASIGNATURA: ESTADÍSTICA

    Del 21 de ENERO Al 10 de FEBRERO de 2016

    INDICE

    1.- Características Generales Pág. 5 

    2.- Estadística Descriptiva o Deductiva Pág. 7

    3.- Estadística Inferencial o Indutiva Pág. 9

    4.- La estadística dentro de los métodos de investigación social Pág. 11

    5.- Población y muestra: Tipos de muestreo, fórmulas de muestreo

    Paramétricas y no paramétricas Pág. 15

    6.- Tratamiento estadístico de variables Pág. 20

    Comprender la importancia del estudio, para lo cual es

    necesario un recorrido por sus conceptos, métodos e

    importancia y más definiciones, con el fin de

    acercarnos un poco más al tema de la Estadística.

    Aplicar eficientemente los métodos estadísticos en la

    recolección de información para que sustente el

    desarrollo del trabajo de investigación en la maestría.

    OBJETIVOS FORMATIVOS DE LA UNIDAD

    INDICE

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    Historia de la Estadística

    Desde 3.000 años antes de Cristo, se tienen noticias de los primeros censos hechos

    a la población, en la antigua Babilonia, Persia, Egipto y China, se elaboraban censos

    de las propiedades de los habitantes con fines impositivos.

    El mismo Moisés, que existió en los siglos XV - XIV antes de Cristo, y que era

    profeta y legislador hebreo, levantó un censo de su pueblo en el desierto, según lo

    señala la Biblia.

    Y en Grecia, el censo era algo muy usual en sus principales ciudades democráticas.

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    Empleo de la Estadística en las antiguasCivilizaciones

    1. En Egipto:  La estadística comienza con la Dinastía I, en el año 3050 a.C.. 

    Los faraones ordenaban la realización de censos con la finalidad de obtener

    los datos sobre tierras y riquezas para poder planificar la construcción de las

    pirámides. 2. En China: Año 2238 a.C. el emperador Yao elabora un censo general sobre

    la actividad agrícola, industrial y comercial.

    3. En la Antigua Grecia: Se realizaron censos para cuantificar la distribución y

    posesión de la tierra y otras riquezas, organizar el servicio militar y

    determinar el derecho al voto.

    4. En la Antigua Roma: Durante el Imperio Romano se establecieron registros

    de nacimientos y defunciones, y se elaboraron estudios sobre los

    ciudadanos, sus tierras y sus riquezas.5. En México:  Año 1116,  durante la segunda migración de las tribus

    chichimecas, el rey Xólotl ordenó que fueran censados los súbditos.

    6. En el Oriente Medio,  bajo el dominio sumerio,  Babilonia tenía casi 6000

    habitantes. Se encontraron en ella tablillas de arcilla que registraban los

    negocios y asuntos legales de la ciudad.

    7. El censo en el pueblo judío sirvió, además de propósitos militares, para

    calcular el monto de los ingresos del templo.

    https://es.wikipedia.org/wiki/Antiguo_Egiptohttps://es.wikipedia.org/wiki/Dinast%C3%ADa_Ihttps://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XXXI_a._C.https://es.wikipedia.org/wiki/Faraoneshttps://es.wikipedia.org/wiki/Pir%C3%A1mideshttps://es.wikipedia.org/wiki/Chinahttps://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XXIII_a._C.https://es.wikipedia.org/wiki/Antigua_Greciahttps://es.wikipedia.org/wiki/Antigua_Romahttps://es.wikipedia.org/wiki/Imperio_Romanohttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9xicohttps://es.wikipedia.org/wiki/1116https://es.wikipedia.org/wiki/Chichimecahttps://es.wikipedia.org/wiki/X%C3%B3lotlhttps://es.wikipedia.org/wiki/Oriente_Mediohttps://es.wikipedia.org/wiki/Sumeriohttps://es.wikipedia.org/wiki/Babiloniahttps://es.wikipedia.org/wiki/Hebreoshttps://es.wikipedia.org/wiki/Hebreoshttps://es.wikipedia.org/wiki/Babiloniahttps://es.wikipedia.org/wiki/Sumeriohttps://es.wikipedia.org/wiki/Oriente_Mediohttps://es.wikipedia.org/wiki/X%C3%B3lotlhttps://es.wikipedia.org/wiki/Chichimecahttps://es.wikipedia.org/wiki/1116https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9xicohttps://es.wikipedia.org/wiki/Imperio_Romanohttps://es.wikipedia.org/wiki/Antigua_Romahttps://es.wikipedia.org/wiki/Antigua_Greciahttps://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XXIII_a._C.https://es.wikipedia.org/wiki/Chinahttps://es.wikipedia.org/wiki/Pir%C3%A1mideshttps://es.wikipedia.org/wiki/Faraoneshttps://es.wikipedia.org/wiki/Siglo_XXXI_a._C.https://es.wikipedia.org/wiki/Dinast%C3%ADa_Ihttps://es.wikipedia.org/wiki/Antiguo_Egipto

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    La estadística, en general, es la ciencia que trata de la recopilación, organización

    presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con el fin de realizar una

    toma de decisión más efectiva.

    Otros también tienen su teoría como la más aceptada, sin embargo, es la de Minguez,

    que define la Estadística como "La ciencia que tiene por objeto aplicar las leyes de la

    cantidad a los hechos sociales para medir su intensidad, deducir las leyes que los rigen

    y hacer su predicción próxima".http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-

    estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLt 

    Los estudiantes confunden comúnmente los demás términos asociados con las

    Estadísticas, una confusión que es conveniente aclarar debido a que esta palabra tiene

    tres significados: la palabra estadística, en primer término se usa para referirse a la

    información estadística; también se utiliza para referirse al conjunto de técnicas y

    métodos que se utilizan para analizar la información estadística; y el término

    estadístico, en singular y en masculino, se refiere a una medida derivada de una

    muestra.

    1.2 Importancia de la Estadística

    Los métodos estadísticos tradicionalmente se utilizan para propósitos descriptivos,

    para organizar y resumir datos numéricos. La estadística descriptiva, por ejemplo trata

    de la tabulación de datos, su presentación en forma gráfica o ilustrativa y el cálculo demedidas descriptivas.

    Ahora bien, las técnicas estadísticas se aplican de manera amplia en mercadotecnia,

    contabilidad, control de calidad y en otras actividades; estudios de consumidores;

    análisis de resultados en deportes; administradores de instituciones; en la educación;

    organismos políticos; médicos; y por otras personas que intervienen en la toma de

    decisiones.

    1.3 Aplicaciones de la Estadística

    La estadística es un potente auxiliar de muchas ciencias y actividades humanas:

    sociología, sicología, geografía humana, economía, etc.

    http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLthttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdNpVmLt

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    La estadística está relacionada con el estudio de proceso cuyo resultado es más o

    menos imprescindible y con la finalidad de obtener conclusiones para tomar decisiones

    razonables de acuerdo con tales observaciones.

    El resultado de estudio de dichos procesos, denominados procesos aleatorios, puede

    ser de naturaleza cualitativa o cuantitativa y, en este último caso, discreta o continúa.

    Son muchas las predicciones de tipo sociólogo, o económico, que pueden hacerse a

    partir de la aplicación exclusiva de razonamientos probabilísticos a conjuntos de datos

    objetivos como son, por ejemplo, los de naturaleza demográfica.

    Las predicciones estadísticas, difícilmente hacen referencia a sucesos concretos, pero

    describen con considerable precisión en el comportamiento global de grandes

    conjuntos de sucesos particulares. Son predicciones que, en general, no acostumbran

    resultar útiles.

    Para saber quién, de entre los miembros de una población importante, va a encontrar

    trabajo o a quedarse sin él; o en cuales miembros va a verse aumentada o disminuida

    una familia concreto en los próximos meses. Pero que, en cambio puede proporcionar

    estimaciones fiables del próximo aumento o disminución de la tasa de desempleo

    referido al conjunto de la población; o de la posible variación de los índices de

    natalidad o mortalidad.

    2.- Estadística Descriptiva o Deductiva

    Tiene por objeto fundamental describir y analizar las características de un conjunto de

    datos, obteniéndose de esa manera conclusiones sobre las características de dicho

    conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas.

    No obstante puede no solo referirse a la observación de todos los elementos de una

    población (observación exhaustiva) sino también a la descripción de los elementos de

    una muestra (observación parcial).

    En relación a la estadística descriptiva, Ernesto Rivas Gonzáles dice; "Para el estudio

    de estas muestras, la estadística descriptiva nos provee de todas sus medidas;

    http://monografias.com/trabajos10/anali/anali.shtmlhttp://monografias.com/trabajos10/anali/anali.shtml

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    medidas que cuando quieran ser aplicadas al universo total, no tendrán la misma

    exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse para el universo vendrá

    dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada

    para la muestra, en el oscilará dentro de cierto límite de confianza, que casi siempre esde un 95 a 99% de los casos.

     “Se puede definir como un método para describir numéricamente conjuntos

    numerosos. Por tratarse de un método de descripción numérica, utiliza el número

    como medio para describir un conjunto, que debe ser numeroso, ya que las

    permanencias estadísticas no se dan en los casos raros. No es posible sacar

    conclusiones concretas y precisas de los datos estadísticos”. Vargas Sabadías, Antonio. Estadística

    descriptiva e inferencial, Universidad de Castilla La Mancha, 1996.

    La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una

    población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo

    necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda

    utilizarse eficazmente para el fin que se desee. El proceso que sigue la estadística

    descriptiva para el estudio de una cierta población consta de los siguientes pasos:

      Selección de caracteres dignos de ser estudiados.

      Mediante encuesta o medición, obtención del valor de cada individuo en los

    caracteres seleccionados.  Elaboración de tablas de frecuencias, mediante la adecuada clasificación de los

    individuos dentro de cada carácter.

      Representación gráfica de los resultados (elaboración de gráficas estadísticas).

      Obtención de parámetros estadísticos, números que sintetizan los aspectos más

    relevantes de una distribución estadística.

    2.1 Objetivo de la estadística descriptiva:

    La finalidad última de la estadística descriptiva es resumir la información de conjuntos

    más o menos numerosos de datos. Para ello se asienta en un concepto inmediato a la

    tarea de recuento: la frecuencia, medida empírica de la ocurrencia de los distintos

    estados que puede presentar una variable.

    http://www.monografias.com/trabajos7/creun/creun.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/creun/creun.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos37/la-moda/la-moda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos37/la-moda/la-moda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/creun/creun.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/creun/creun.shtml

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    3.- Estadística Inferencial o Inductiva

    Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de

    población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o característica de la

    población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia

    estadística.

     “Estudia la probabilidad de éxito de las diferentes soluciones posibles a un problema en

    las diferentes ciencias en las que se aplica y para ello utiliza los datos observados en

    una o varias muestras de la población. Mediante la creación de un modelo matemático

    infiere el comportamiento de la población total partiendo de los resultados obtenidos

    en las observaciones de las muestras”.(Fernández et.al, p.17) 

    Según Berenson y Levine; Estadística Inferencial son procedimientos estadísticos que

    sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numéricos

    (población), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra).

    El objetivo de la inferencia en investigación científica y tecnológica radica en conocer

    clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente

    pequeñas compuestas por los mismos elementos.

    En relación a la estadística descriptiva y la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan lossiguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos.

    Supóngase que un profesor calcula la calificación promedio de un grupo de historia. 

    Como la estadística describe el desempeño del grupo pero no hace ninguna

    generalización acerca de los diferentes grupos,  podemos decir que el profesor está

    utilizando estadística descriptiva. Gráficas, tablas y diagramas que muestran los datos

    de manera que sea más fácil su entendimiento con ejemplos de estadística descriptiva.

    Supóngase ahora que el profesor de historia decide utilizar el promedio decalificaciones obtenidos por uno de sus grupos para estimar la calificación promedio de

    las diez unidades del mismo curso de historia. El proceso de estimación de tal

    promedio sería un problema concerniente a la estadística inferencial.

    http://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/objetivos-educacion/objetivos-educacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/invest-cientifica/invest-cientifica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/gaita/gaita.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/beren/beren.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos27/profesor-novel/profesor-novel.shtmlhttp://www.monografias.com/Historia/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/indicad-evaluacion/indicad-evaluacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/grupo/grupo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/estadi/estadi.shtml#METODOShttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/estadi/estadi.shtml#METODOShttp://www.monografias.com/trabajos11/grupo/grupo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/indicad-evaluacion/indicad-evaluacion.shtmlhttp://www.monografias.com/Historia/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos27/profesor-novel/profesor-novel.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/beren/beren.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/gaita/gaita.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/invest-cientifica/invest-cientifica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/objetivos-educacion/objetivos-educacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtml

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    Los estadísticos se refieren a esta rama como inferencia estadística,  esta implica

    generalizaciones y afirmaciones con respecto a la probabilidad de su validez.

    http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCI  

    La estadística descriptiva trabaja con todos los individuos de la población. La

    estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por

    algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende

    inferir aspectos relevantes de toda la población.

    Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza

    se puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para

    cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y

    matemáticas. 

    3.1 Objetivo de la Estadística inferencial:

    La inferencia estadística intenta tomar decisiones basadas en la aceptación o el

    rechazo de ciertas relaciones que se toman como hipótesis. Esta toma de decisiones va

    acompañada de un margen de error, cuya probabilidad está determinada. (Vargas, p.33) 

      La estadística inferencial tiene dos objetivos básicos; a) obtener conclusiones

    válidas acerca de una población sobre la base de una muestra, es decir, que lasconclusiones que obtengamos de una muestra se puedan extrapolar a la

    población que dio origen a esa muestra y b) poder medir el grado de

    incertidumbre presente en dichas inferencias en términos de probabilidad. (Díaz,

     p.287) 

    http://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00

    3.2 Recomendaciones

      Es recomendable tomar en cuenta que la estadística es muy importante en

    la vida social y laboral del hombre ya que generaliza información.

      Gracias a ello el análisis de cualquier dato puede ser más razonable y

    exacto.

    http://www.monografias.com/trabajos30/inferencia-estadistica/inferencia-estadistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCIhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCIhttp://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtmlhttp://www.monografias.com/Matematicas/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00http://www.monografias.com/trabajos13/renla/renla.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/renla/renla.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos91/acerca-estadistica/acerca-estadistica.shtml#ixzz3xdOUbH00http://www.monografias.com/Matematicas/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3xdQmJeCIhttp://www.monografias.com/trabajos30/inferencia-estadistica/inferencia-estadistica.shtml

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      Es una herramienta indispensable para la toma de decisiones.

      También es ampliamente empleada para mostrar los aspectos cuantitativos

    de una situación. 

    http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1 

    http://es.slideshare.net/aumcjoe/estadstica-inferencial-2012 

    4.- La estadística dentro de los Métodos de Investigación Social

    La investigación social  se define como el proceso que, utilizando el método

    científico,  permite obtener nuevos conocimientos en el campo de la realidad social

    (investigación pura) o que permite estudiar una situación social para diagnosticar

    necesidades y problemas a los efectos de aplicar los conocimientos con finalidades

    prácticas (investigación aplicada). Los primeros en utilizar el método científico en las

    ciencias sociales fueron los economistas del siglo XIX, como por ejemplo, Karl Marx, 

    Cournot y Walras.

    4.1 Definición

    Existen dos precisiones importantes sobre la acción investigadora. En primer lugar, es

    sistemática, es decir, está basada en relaciones lógicas fiables y no únicamente en

    creencias personales. Por otra parte, duda de si los resultados obtenidos son

    significativos y apunta las limitaciones inherentes a la investigación. Esta búsqueda

    implica en primer lugar la fijación de un objetivo, por tanto, dentro de la diversidad

    existe el propósito de describir un fenómeno y la búsqueda de respuestas y

    CTRL + CLIC PARA APRENDER… 

    http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1http://es.slideshare.net/aumcjoe/estadstica-inferencial-2012http://es.slideshare.net/aumcjoe/estadstica-inferencial-2012https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_cient%C3%ADficohttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_cient%C3%ADficohttps://es.wikipedia.org/wiki/Realidad_socialhttps://es.wikipedia.org/wiki/Karl_Marxhttps://es.wikipedia.org/wiki/Karl_Marxhttps://es.wikipedia.org/wiki/Realidad_socialhttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_cient%C3%ADficohttps://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_cient%C3%ADficohttp://es.slideshare.net/aumcjoe/estadstica-inferencial-2012http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1http://es.slideshare.net/marketing2009/estadstica-descriptiva-e-inferencial?next_slideshow=1

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    explicaciones que lo atañen. ¿Qué es investigación social? Es el proceso por el cual se

    llega al conocimiento en el campo de la realidad social o investigación pura que

    permite diagnosticar problemas o necesidades sociales.

    Se pueden encontrar distintos tipos de investigaciones sociales que se clasifican:

    SEGÚN LA FINALIDAD 

      Básica: tiene por objetivo principal diagnosticar y conocer más los

    conocimientos de una determinada disciplina científica, a pesar de no ser

    prioritaria la aplicación práctica.

      Aplicada: su objetivo principal es la aplicación práctica de cierto tema.

    SEGÚN EL ALCANCE TEMPORAL 

      Sincrónica: busca conocer como es un fenómeno social en un momento

    determinado.

      Diacrónica: busca la evolución de un fenómeno a lo largo del tiempo.

      Retrospectiva: pretende conocer la evolución de un fenómeno desde el pasado.

      Prospectiva: busca conocer la evolución posible de un fenómeno en el futuro.

    Dentro de las investigaciones prospectivas encontramos dos tipologías

    diferenciadas: la de pannel  y la de tendencia.

    SEGÚN LA PROFUNDIDAD 

      Descriptiva: trata de conocer un fenómeno social sin importar las causas.

      Explicativa: pretende conocer el fenómeno social y sus causas.

      Expositiva: no solo pretende medir variables sino estudiar las relaciones de

    influencia entre ellas

    SEGÚN LA AMPLITUD 

      Macro sociológica: de corte clásico, enfocada a espacios de cierta relevancia

    universal. Suele trabajar con grandes universos poblacionales.

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      Micro sociológica: de corte postmoderno, enfocada a espacios de relevancia

    cotidiana. Suele trabajar con universos poblacionales locales.

    SEGÚN EL CARÁCTER 

      Cuantitativa:  trata de fenómenos susceptibles cuantificación, haciendo un uso

    generalizado del análisis estadístico y de los datos objetivos y numéricos.

      Cualitativa: se orienta a la interpretación de los actores, los propios sujetos que

    son objeto de investigación.

    SEGÚN LAS FUENTES 

      Primarias: utilizan datos o información de primera mano generada por los

    investigadores.

      Secundarias: utilizan información de segunda mano generadas con anterioridad

    o de forma ajena a la investigación (registros, bases de datos y encuestas

    oficiales).

    Investigación social  es la aplicación de métodos y técnicas científicas al análisis de la

    realidad social. Se basa en la aplicación del método científico como otras ciencias

    (química, física).

    4.2 Fases del Método científico: 

      Recopilar o revisar toda la teoría existente sobre un determinado tema y en

    base a las teorías formular un problema a resolver.

      Recopilar datos mediante la observación ordenada y sistemática de la realidad.

      Formulación de la hipótesis

      Hipótesis formulación de una solución al problema a investigar que se establece

    al inicio de la investigación y que ha de ser probado por los hechos.

      Comprobar sin la hipótesis se verifica con los datos y, si los datos verifican la

    hipótesis, esa hipótesis se convierte en una teoría o en una ley.

    https://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cuantitativahttps://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cualitativahttps://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cualitativahttps://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cuantitativa

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    4.3 Fases de la investigación social: 

      Determinación del problema.

      Diseño de la investigación: formulación de objetivos  Formulación de hipótesis

      Operacionalización de variables

      Delimitación del universo de estudio

      Tamaño de la muestra

      Técnica de recogida de datos

      Análisis de datos.

      Determinación del problema.

    Para que un fichero sea objeto de investigación tiene que reunir una serie de

    condiciones:

      formulado lo más exactamente posible (que no sea excesivamente genérica).

      Un problema no debe plantear juicios de valor sobre lo que es bueno o es malo.

      Dicho problema tiene que tener naturaleza empírica (que podamos obtener

    datos sobre él).

      Las técnicas nos deben permitir recoger dichos datos

      El problema tiene que afectar a un nº grande de personas o instituciones.

      El problema tiene que implicar alguna novedad.

    1.  Diseño de la investigación.

    2.  Formulación de objetivos: los objetivos han de formularse de forma concreta.

    3.  Formulación de hipótesis: intento de solución al problema a investigar.(P.ej: enel nivel profesional alcanzado en el 1º empleo influye el nivel educativo y el

    origen)

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    4.  Operacionalización de variables: Variable cualquier característica del objeto de

    investigación que puede cambiar de valor o puede expresarse en diferentes

    categorías.

      Nivel profesional

      Nivel educativo

      Nivel social

    La operación de variables consiste en pasar de variables no directamente medibles y

    observables a variables que llamamos indicadores. El problema de las operaciones

    variable es la medida.

    5.- Población y Muestra 

    A continuación se definen algunos de los términos más usados en estadística:

    Población. Es el conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un

    experimento o en un estudio. La hay de dos tipos

      Población finita. Es aquella que indica que es posible alcanzarse o

    sobrepasarse al contar. Es aquella que posee o incluye un número limitado de

    medidas y observaciones.

      Población infinita. Es infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y

    observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo. Son poblaciones infinitas

    porque hipotéticamente no existe límite en cuanto al número de observaciones

    que cada uno de ellos puede generar.

    ¿Qué importancia tiene la Estadística en eldesarrollo de sus tesis de maestría?¿Considera que sirve de apoyo pararealizar una investigación que profundicela investigación en la educación superior?

    REFLEXIONE

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    Muestra. Un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población

    dada. Es un subconjunto de la población.

    Muestra representativa. Un subconjunto representativo seleccionado de una

    población de la cual se obtuvo.

    Muestreo. Al estudio de la muestra representativa.

    Censo. Al estudio completo de la población.

    Parámetro. Lo constituyen las características medibles en una población completa. Se

    le asigna un símbolo representado por una letra griega.

    Estadístico o estadígrafo. Es la medida de una característica relativa a una muestra.

    La mayoría de los estadísticos muestrales se encuentran por medio de una fórmula y

    suelen asignárseles nombres simbólicos que son letras latinas.

    Datos estadísticos (Variables). Los datos son agrupaciones de cualquier número de

    observaciones relacionadas. Para que se considere un dato estadístico debe tener 2

    características: a) Que sean comparables entre sí. b) Que tengan alguna relación.

    Variable. Una característica que asume valores.

    Clases de datos 

      Variable cuantitativa o escalar. Será una variable cuando pueda asumir

    sus resultados en medidas numéricas.

      Variable cuantitativa discreta. Es aquella que puede asumir sólo ciertos

    valores, números enteros. Ejemplo: El número de estudiantes (1,2,3,4)

      Variable cuantitativa continua. Es aquella que teóricamente puede tomar

    cualquier valor en una escala de medidas, ya sea entero o fraccionario.

    Ejemplo, Estatura: 1.90 m

      Variables cualitativas nominales. Cuando no es posible hacer medidas

    numéricas, son susceptibles de clasificación. Ejemplo: Color de autos: rojo,

    verde, azul.

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    desviación típica de la desviación normal son los dos parámetros que queremos

    estimar. Cuando desconocemos totalmente que distribución siguen nuestros datos

    entonces deberemos aplicar primero un test no paramétrico, que nos ayude a conocer

    primero la distribución.

    La mayoría de procedimientos paramétricos requiere conocer la forma de distribución

    para las mediciones resultantes de la población estudiada. Para la inferencia

    paramétrica es requerida como mínimo una escala de intervalo, esto quiere decir que

    nuestros datos deben tener un orden y una numeración del intervalo. Es decir nuestros

    datos pueden estar categorizados en: menores de 20 años, de 20 a 40 años, de 40 a

    60, de 60 a 80, etc, ya que hay números con los cuales realizar cálculos estadísticos.

    Sin embargo, datos categorizados en: niños, jóvenes, adultos y ancianos no pueden

    ser interpretados mediante la estadística paramétrica ya que no se puede hallar un

    parámetro numérico (como por ejemplo la media de edad) cuando los datos no son

    numéricos.

    Es la que requiere que los elementos que integran las muestras contengan elementos

    parámetros o medibles. Puede resolver tres tipos de problemas:

      Estimación puntual:  En la que pretendemos darle un valor al parámetro a

    estimar.

      Estimación por intervalos (buscamos un intervalo de confianza).

      Contraste de hipótesis,  donde buscamos contrastar información acerca del

    parámetro.

    Para realizar un análisis paramétricos debe partirse de los siguientes supuestos:

    1.  La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo

    tiene una distribución normal.

    2. 

    El nivel de medición de la variable dependiente es por intervalos o razón

    3.  Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea

    5.3 Métodos o pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas 

    Son las siguientes:

    https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_no_param%C3%A9tricahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estimaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica#Estimaci.C3.B3n_puntualhttps://es.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confianzahttps://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttps://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttps://es.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confianzahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estimaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica#Estimaci.C3.B3n_puntualhttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_no_param%C3%A9trica

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      Coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal

      Prueba t

      Prueba de contraste de la diferencia de proporciones

      Análisis de varianza unidireccional  Análisis de varianza factorial

      Análisis de covarianza

    5.4 Estadística no paramétrica 

    Es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya

    distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos.  Su

    distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que ladeterminan. La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se

    puede asumir que los datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de

    medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo.

    5.5 Estadística no paramétrica 

    Las principales pruebas no paramétricas son las siguientes:

     

    Prueba χ² de Pearson  Prueba binomial

      Prueba de Anderson-Darling

      Prueba de Fisher

      Prueba de Friedman

      Prueba de Kendall

      Prueba de Mann-Whitney o prueba de Wilcoxon

      Prueba de los signos

      Coeficiente de correlación de Spearman

      Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon

    La mayoría de estos test estadísticos están programados en los paquetes estadísticos

    más frecuentes, quedando para el investigador, simplemente, la tarea de decidir por

    cuál de todos ellos guiarse o qué hacer en caso de que dos test nos den resultados

    https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_param%C3%A9tricahttps://es.wikipedia.org/wiki/A_priorihttps://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADsticahttps://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttps://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_%CF%87%C2%B2_de_Pearsonhttps://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_%CF%87%C2%B2_de_Pearsonhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_binomial&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Anderson-Darlinghttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Fisher&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Friedmanhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Kendall&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Mann-Whitneyhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Wilcoxon&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_los_signos&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Spearmanhttps://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_los_rangos_con_signo_de_Wilcoxonhttps://es.wikipedia.org/wiki/Paquete_estad%C3%ADsticohttps://es.wikipedia.org/wiki/Paquete_estad%C3%ADsticohttps://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_los_rangos_con_signo_de_Wilcoxonhttps://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Spearmanhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_los_signos&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Wilcoxon&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Mann-Whitneyhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Kendall&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Friedmanhttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_Fisher&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Anderson-Darlinghttps://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_binomial&action=edit&redlink=1https://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_%CF%87%C2%B2_de_Pearsonhttps://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttps://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADsticahttps://es.wikipedia.org/wiki/A_priorihttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_param%C3%A9tricahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica

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    opuestos. Hay que decir que, para poder aplicar cada uno existen diversas hipótesis

    nulas y condiciones que deben cumplir nuestros datos para que los resultados de

    aplicar el test sean fiables. Esto es, no se puede aplicar todos los test y quedarse con

    el que mejor convenga para la investigación sin verificar si se cumplen las hipótesis ycondiciones necesarias pues, si se violan, invalidan cualquier resultado posterior y son

    una de las causas más frecuentes de que un estudio sea estadísticamente incorrecto.

    Esto ocurre sobre todo cuando el investigador desconoce la naturaleza interna de los

    test y se limita a aplicarlos sistemáticamente.

    Es importante mencionar que si la distribución de los datos se ajusta a un tipo de

    distribución conocida, existen otras [pruebas] que, en la práctica, son más

    aconsejables pero que así mismo requieren otros supuestos. En este caso, la

    estadística a emplear es la estadística paramétrica,  dentro de la cual muchas veces

    podemos encontrar equivalencias entre pruebas pero con diferencias en la potencia

    entre ambas siendo siempre la potencia de las pruebas no paramétricas menor que la

    potencia de las pruebas paramétricas equivalentes. Aun así, el uso adecuado de los

    tamaños muestrales disminuye la posibilidad de cometer un [error tipo II], puesto que

    aumenta al mismo tiempo la eficacia de la prueba . Es decir, a medida que se aumenta

    el tamaño de la muestra, disminuye la posibilidad de cometer un error tipo II (un falso

    negativo: No rechazar la hipótesis nula cuando ésta en realidad es falsa).

    6.- Tratamiento estadístico de variables

    Tipos de tratamiento estadístico según el tipo de variable

    1.  Los datos se expresan como media aritmética y desviación estándar, o como

    mediana y rangos intercuartiles en aquellas variables cuantitativas que no siguen

    una distribución normal.

    2.  Para la comparación de las medias de dos variables cuantitativas se utiliza el test

    de Student o el test de Mann-Whitney, según si las variables tienen una

    distribución normal o no, respectivamente.

    https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_param%C3%A9tricahttps://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_param%C3%A9trica

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    3.  Para la comparación de las medias de más de dos variables cuantitativas que no

    siguen una distribución normal se utiliza el test no paramétrico de Kruskal-Wallis.

    4.  Para la comparación entre proporciones de variables cualitativas se utiliza el testChi-cuadrado.

    TAREA

    FORO1: ¿cuáles son las fases de una investigación científica que se debenseguir para la aplicación de la estadística, en el desarrollo de trabajosinvestigativos en la educación superior boliviana?

    PREGUNTAS DE AUTO APRENDIZAJE

    Relato de Vida 

    Describa los datos más representativos, que muestrenla aplicación de la estadística en una investigación desu vida profesional.

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    Consigna: A partir de los contenidos desarrollados en esta unidad didáctica, respondalas siguientes preguntas y envíelas a la Plataforma, adjunta a su Tarea para la

    semana.1.- Conceptualice la investigación social, y explique ¿Qué relación tiene con lainvestigación Aplicada y su correspondiente clasificación

    2.- Defina y explique la principal diferencia entre estadística descriptiva y estadísticainferencial, los objetivos de cada una de ellas y en qué casos se las aplica.

    3.- Nombre las variables cualitativas y cuantitativas y sus respectivos ejemplos decada una.

    4.- ¿Cuáles son las principales pruebas usadas por la estadística paramétrica y por la

    no paramétrica.5.- Explique la utilidad de las medidas de dispersión.

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    Ángel Gutiérrez, Julio César. Estadística general aplicada. Universidad Eafit,1998.

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      Gutiérrez Cabria, Segundo. Filosofía de la estadística, Universitat de València,

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      López Cazuzo, Rafael. Cálculo de probabilidades e inferencia estadística,

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      Ross, Sheldon M. Introducción a la estadística, Editorial Reverté, 2007.

      SGT. La estadística y la probabilidad en la educación secundaria obligatoria,

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      Vargas Sabadías, Antonio. Estadística descriptiva e inferencial, Universidad de

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