SESIÓN 9 (2017)

Apunte Español
Universidad Universidad Pompeu Fabra (UPF)
Grado Relaciones laborales - 2º curso
Asignatura Mètodes quantitatius
Año del apunte 2017
Páginas 4
Fecha de subida 27/06/2017
Descargas 1
Subido por

Vista previa del texto

SESIÓN 10: ESTIMACION DE PROMEDIOS E Estadísticos de tendencia central: estadísticos que proporcionan una estimación de la puntuación típica, común o normal encontrada en una distribución de frecuencias en bruto La mediaSuma de todas las puntuaciones dividida entre el número de puntuaciones (es decir, el tamaño de la muestra) Por ejemplo: En el caso de las empresas, ¿cuál es el promedio de trabajadores por unidad?: N= 43.861; X (trabajadores) =15.597.054 Promedio de trabajadores por unidad empresarial = 355,6 Esta distribución necesita otro tipo de medida como la desviación estándar para ver con exactitud cómo es la realidad.
Otra manera de calcular de media: dos grupos En una empresa de 8 trabajadores, en total se han realizado 83 días de vacaciones, ¿cuál es el promedio por trabajador? En otra empresa de 3 trabajadores, se han realizado 120 ....
¿Cuál es el promedio de días de vacaciones de los trabajadores de estas empresas? Problemas de la media La media es el estadístico de tendencia central más útil, pero tiene dos inconvenientes: - Resulta afectado por valores extremos: por ejemplo, tenemos una media de 67,0 pero si le quitamos el número 400 a la secuencia, queda más ajustada: 23,0 Resulta afectado por un sesgo en la distribución de las puntuaciones La mediana: Para una variable ordinal, es la puntuación central de una distribución ordenada.
De manera que es el punto que deja a un lado y a otro la mitad de los casos.
Si n es un número impar, la mediana será un caso real en la muestra Si n es un numero par, la mediana se localiza entre las dos puntuaciones de la mitad. Se calcula tomando la media de esas dos puntuaciones.
Problemas de mediana: Cualesquiera que sean los valores de X que la rodean, la mediana es la puntuación central determinada por el número de puntuaciones (n) de la muestra. Estas dos distribuciones tienen la misma mediana, aunque son puntuaciones son muy diferentes.
La moda: La puntuación que se presenta con mayor frecuencia en una distribución: la más popular.
Problemas de la moda: Es el estadístico de tendencia central menos útil, porque aporta poca información. Sabemos cuál es la puntuación que se observa con más frecuencia, pero no sugiere nada del resto. Pero si es útil si la utilizamos conjuntamente con otras medidas.
La distribución normal Curva de distribución de frecuencias donde coinciden la media, la mediana y la moda de una variable (son iguales entre sí). La distribución de las puntuaciones (frecuencias) tiene forma de campana. Contiene los 3 elementos de tendencia central.
La distribución sesgada Curva de distribución de frecuencias en la cual la media, la mediana y la moda de una variable son desiguales y algunos de los sujetos tienen puntuaciones sumamente altas o bajas. Ejemplo: tamaño empresas.
Desviación estándar Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con calcular las medidas de tendencia central, sino que necesitamos saber también la desviación que representan los datos en su distribución, con objeto de tener una visión de los mismos más acorde con la realidad a la hora de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones.
Esta medida nos permite determinar el promedio aritmético de fluctuación de los datos respecto a su punto central o media. La desviación estándar nos da como resultado un valor numérico que representa el promedio de diferencia que hay entre los datos y la media.
Para calcular la desviación estándar basta con hallar la raíz cuadrada de la varianza (se define como la media de las diferencias cuadráticas de n puntuaciones con respecto a su media aritmética) Ejemplo: El gerente de una empresa de alimentos desea saber que tanto varían los pesos de los paquetes (en gramos), de uno de sus productos; por lo que opta por seleccionar al azar cinco unidades de ellos para pesarlos. Los productos tienen los siguientes pesos (490, 500, 510, 515 y 520) gramos respectivamente.
Observaciones sobre la desviación estándar: - La desviación estándar, al igual que la media y la varianza, es un índice muy sensible a las puntuaciones extremas En los casos que no se pueda hallar la media tampoco será posible hallar la desviación estándar Cuanta más pequeña sea la desviación estándar, mayor será la concentración de datos alrededor de la media. Y, a la inversa, cuanto mayor sea la desviación estándar, mayor dispersión de los datos alrededor de la media.
...