Tema 1: Introducción a la estadistica (2013)

Apunte Español
Universidad Universidad Rovira y Virgili (URV)
Grado Administración y Dirección de Empresas - 1º curso
Asignatura estadistica
Año del apunte 2013
Páginas 16
Fecha de subida 02/09/2014
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Introduccion a la asignatura con vocabilario base para poder entender los siguientes temas

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ESTADÇSTICA I Tema 1: IntroducciÄn a la estadÅstica Luis DÅaz Serrano e-mail: luis.diaz@urv.cat 1 Bibliograf€a BibliografÄa bÅsica - Mart€n Pliego, J. (2004) Cap. 1.
- Domingo, C. /Coord.) (2006): "Exercicis d'estad€stica empresarial". Universitat Rovira i Virgili, 2006 col. EINA, 36.
- S•nchez Fern•ndez, J. (2004) Introducci‚n a la Estad€stica Empresarial. Edici‚n electr‚nica en http://www.eumed.net/cursecon/libreria/index.htm Material didÅctico (MOODLE) – Conceptos b•sicos de estad€stica – Las encuestas tur€sticas del INE Webs de interÇs www.ine.es www.idescat.es www.bcn.es 2 Introducci•n a la estad€stica Contenido 1. El modelo estad€stico 2. Pasos de un estudio estad€stico 3. Muestreo 4. Variables y datos 3 La estad€stica se puede dividir en ...
• Estad€stica descriptiva Sistematizaci•n, recogida, ordenaci•n y presentaci•n de los datos referentes a un fen‚meno que presenta variabilidad o incertidumbre para su estudio met‚dico. La estad€stica descriptiva solo hace una “descripci‚n para de grupo de elementos concretos”.
• Probabilidad Deducir las leyes que rigen esos fen‚menos.
• Inferencia Estad€stica Poder de esa forma hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones. Al contrario que en la estad€stica descriptiva, la inferencia estad€stica nos permite extrapolar a una poblaci‚n los resultados obtenidos a partir de una muestra m•s reducida 4 Los pasos en un estudio estad€stico son ...
• Plantear hip•tesis sobre una poblaciÉn • Los trabadores desempleados que acuden a agencias de colocaci‚n encuentran trabajo m•s r•pido que los que buscan trabajo por su cuenta • Decidir qu‚ datos recoger – Qu‡ individuos pertenecer•n al estudio (muestras) • Poblaci‚n activa desempleada.
• Criterios de exclusi‚n o clasificaci‚n ˆC‚mo se eligen? ˆDescartamos puestos ejecutivos? – Qu‡ datos recoger de los mismos (variables) • M‡todo de b‰squeda de empleo • Tiempo de duraci‚n del desempleo • ˆSexo? ˆSector laboral? ˆOtros factores? 5 Dos conceptos primordiales son ...
Poblaci•n es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia). Normalmente es demasiado grande para poder abarcarlo.
Muestra es un subconjunto de la poblaci‚n al que tenemos acceso y sobre el que realmente hacemos las observaciones (mediciones) Deber€a ser “representativo” Esta formado por miembros “seleccionados” de la poblaci‚n (individuos, empresas, …).
6 Dos conceptos primordiales mƒs son ...
Parƒmetros poblacionales: Aquellos que se obtienen a partir de la poblaci‚n completa. Tambi‡n se les denomina par•metros te‚ricos si estos no son observables.
Parƒmetros muestrales: Aquellos que se estiman a partir de una muestra.
7 El muestreo estad€stico es ...
            PoblaciÄn = N = 1.000.000   Muestra = n = 1.200  Inferencia EstadÅstica EstadÅstica descriptiva 8 Cada situaci•n requiere de … TIPOS DE MUESTREO  Muestreo aleatorio simple  Muestreo estratificado  Muestreo sistem•tico  Muestreo por conglomerados o cluster 9 La eficiencia y el tama…o muestral ...
0,35 0,3 0,25 Error admisible 0,2 0,15 0,1 2410 2290 2170 2050 1930 1810 1690 1570 1450 1330 1210 970 1090 850 730 610 490 370 250 10 0 130 0,05 T a m a Ç omuestral n Error Mejora 10 50 100 500 1.000 2.000 5.000 10.000 0,310 0,138 0,100 0,044 0,031 0,022 0,014 0,010 0,172 0,038 0,056 0,013 0,009 0,008 0,004 10 Las variables son ...
• Una variable es una caracter€stica observable que varÄa entre los diferentes individuos de una poblaci‚n. La informaci‚n que disponemos de cada individuo es resumida en variables.
• Si la medici‚n es sobre un fen‚meno cuantitativo le daremos el nombre gen‡rico de variable cuantitativa, mientras que si el fen‚meno no es sensible de ser medido cuantitativamente hablaremos de un variable cualitativa o atributo.
11 Las variables pueden clasificarse ...
• Cualitativas Si sus valores (modalidades) no se pueden asociar naturalmente a un n‰mero (no se pueden hacer operaciones algebraicas con ellos) – Nominales: Caracter€sticas y atributos no ordenables • Sexo, Industria, Nacionalidad, Idiomas (S€/No) • Cuantitativas o Num‡ricas Si sus valores son num‡ricos – Discretas: Si toma valores enteros • N‰mero de hijos, N‰mero de veces desempleado, etc • Ordinales: Nivel de satisfacci‚n, nivel de complejidad de una ocupaci‚n – Continuas: Si entre dos valores, son posibles infinitos valores intermedios.
• Altura, Salario, Hipoteca, Gasto en alimentos, … 12 Naturaleza de los datos ...
• Datos de corte transversal: Se observa a un conjunto de individuos o elementos en un momento puntual del tiempo.
• Datos cronol•gicos: Cuando los valores de los datos var€an en diferentes instantes o per€odos de tiempo, estos datos tambi‡n son conocidos como series temporales.
• Datos de panel: Mezcla de los dos tipos de datos anteriores.
Consiste en hacer un seguimiento en el tiempo de la misma muestra o grupo de elementos de una poblaci‚n.
13 Los datos pueden obtenerse mediante ...
Seg†n su recolecci•n: • Observaci‚n Exhaustiva.
Cuando la observaci‚n es efectuada sobre la totalidad de los elementos de la poblaci‚n se habla de una observaci‚n exhaustiva. Tambi‡n se les llama censos.
• Observaci‚n Parcial Dados que las poblaciones en general son grandes, la observaci‚n de todos sus elementos se ve imposibilitada. La soluci‚n para superar este inconveniente es observar una parte de esta poblaci‚n. Normalmente este tipo de informaci‚n se obtiene a partir de encuestas. La forma de obtener la informaci‚n deseada de una muestra en una encuesta es a trav‡s del cuestionario.
14 En un cuestionario podemos usar ...
15 A la hora de organizar los datos ...
• Es buena idea codificar las variables como n‰meros para poder procesarlas con facilidad en un ordenador.
– Sexo (Cualit: C‚digos arbitrarios) • • – Raza (Cualit: C‚digos arbitrarios) • • – 1 = Hombre 2 = Mujer 1 = Blanca 2 = Negra,...
Felicidad Ordinal: Respetar un orden al codificar.
• • • 1 = Muy feliz 2 = Bastante feliz 3 = No demasiado feliz • Se pueden asignar c‚digos a respuestas especiales como • • 0 = No sabe 99 = No contesta...
• Estas situaciones deber•n ser tenidas en cuentas en el an•lisis. Datos perdidos (‘missing data’) 16 ...

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