UNIVERSIDAD NACIONAL DE

TRUJILLOFACULTAD DE

CIENCIAS ECONÓMICAS

DR: CARLOS FRANCO C. ALUMNOS

• VALLADARES DE LA CRUZ CARLA VANESA

• GRAUS RIOS ADAN• MERCEDES AMARANTO

JEFFERSON• MARQUEZ MESTANZA

KATHIA • REYES BARRETO JUAN

DIEGO

¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?

Estadística es la ciencia de: Recolectar Describir Organizar Interpretar

para transformarlos en información, para la toma mas eficiente de decisiones.

Datos

Conceptos

Conjunto de técnicas usadas para recopilar, organizar ,presentar, analizar e interpretar datos cualitativos o cuantitativos con el fin de obtener conclusiones y poder tomar decisiones.

¿PARA QUÉ SIRVE LA ESTADÍSTICA?

1) La Ciencia se ocupa en general de fenómenos observables

2) La Ciencia se desarrolla observando hechos, formulando leyes que los explican y realizando experimentos para validar o rechazar dichas leyes

3) Los modelos que crea la ciencia son de tipo determinista o aleatorio (estocástico)

4) La Estadística se utiliza como tecnología al servicio de las ciencias donde la variabilidad y la incertidumbre forman parte de su naturaleza

¿QUIENES USAN LA ESTADÍSTICA?

• Diarios y revistas.

• Políticos.

• Deportes.

• Marketing.

• Control de calidad.

• Administradores.

• Investigadores científicos.

• Médicos

• etc.

ESTADÍSTICA

ESTADÍSTICADESCRIPTIVA

ESTADÍSTICAINFERENCIAL

Describe un conjunto de

datos con indicadores

estadísticos o estadígrafos

Obtiene información

(variables e indicadores)

de una muestra representativa

de población

TIPOS DE ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Método de recolectar, organizar, resumir, analizar e interpretar los datos.

Ejemplo 1: Los datos del Censo de población de 2007.

Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en el municipio.

Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital municipal el último año.

Mencionamos algunos procedimientos: Tablas de distribuciones de frecuencia Gráficos de distribución de frecuencias Diagramas de cajas Diagramas de tallos y hojas Estadísticos de posición Estadísticos de dispersión Estadísticos de asociación

9

CAPITULO 2

RECOLECCIONDE

DATOS

Porque recolectar datos?

razones importantes:

INTRODUCCION: LA NECESIDAD DE DATOS

Proporciona la introducción

imprescindible para un estudio de investigación.

Medir el desempeño

en un servicio o

proceso de producción en curso.

Ayudar en la formulación de

cursos alternativos de acción en un proceso de toma

de decisiones

Satisfacer nuestra

curiosidad

EJEMPLOS

El gerente desea controlar un proceso de manera regular para investigar si la calidad del servicio proporcionado o de los productos fabricado se ajustan a los estándares de la compañía

Busca las características que distinguen un producto del de sus competidores

EL INVESTIGADOR DE MERCADOS

EL INVERSIONISTA POTENCIAL

Desea determinar que compañías de que industrias es probable que hayan acelerado el crecimiento de un periodo de recuperación económica.

EL FABRICANTE

El fabricante necesita determinar si un nuevo producto es mas eficaz que las actualmente en uso

¿que queremos decir exactamente

con datos?

Los datos pueden concebirse como información numérica necesaria para

ayudarnos a tomar una decisión

PARA EL ESTADÍSTICO O INVESTIGADOR, LA INFORMACIÓN REQUERIDA PROVIENE DE LOS DATOS

En conclusión los datos son

extremadamente importantes ,para que el análisis estadístico

sea útil

AL TERMINAR ESTE CAPITULO, DEBERÁ SER CAPAZ DE :

1.Comprender porque necesitamos datos

2.Comprender las diferencias entre datos numéricos y datos categóricos y sus niveles de medición

3.Comprender los diversos métodos usados en la obtención de datos4.Desarrollar una apreciación para formular un problema de investigación y conducir una investigación de encuestas

5.Desrrolar una valoración del arte de diseñar cuestionarios y de la importancia de formular preguntas objetivas y plenas de significado.

6.Comprender la importancia de las definiciones operacionales en las encuestas de investigación

7.Comprender la importancia de obtener el marco de población apropiado

8.Deducir como distinguir entre una buena encuesta de investigación y una mala y las cuestiones éticas involucradas

9.Usar una tabla de números aleatorios para seleccionar una muestra aleatoria simple

10.Obtener una apreciación de los problemas surgidos de la preparación de los datos inspeccionados respecto ala edición , codificación y transcripción

OBTENCIÓN DE DATOS

2.2.1 Utilización de fuentes de datos publicadas2.2.2 Diseño de un experimento2.2.3 Conducción de una encuesta

2.2.4Realizacion de un estudio observacional

2.2.5 La importancia de obtener buenos datos (GIGO)

MÉTODOS PARA OBTENER DATOS

1.Podemos buscar datos ya publicados por fuentes gubernamentales, industriales o individuales

2.Podemos diseñar un experimento para obtener los datos necesarios

3.Podemos conducir un estudio4.Podemos hacer observaciones del comportamiento actitudes u opiniones de los individuos en los que estamos interesados

“Edad de la tecnología de la

información”

2.2.1 UTILIZACIÓN DE FUENTES DE DATOS PUBLICADAS

Código de barras

Registran automátic

amente

La información

de inventario

Sistemas de

computo

A las transacciones

bancarias

Ocurran espontáneame

nte

Con informac

ión registrad

a de inmediat

o

permiten

Se hace distinción entre:

Las transacciones que tomaban horas o incluso días, hace una década, ahora se efectúan en cuestión de segundos.

Recolector original de datos

Organización o individuos que compilan en tablas y diagramas

Fuente primaria

Fuente secundaria

en este tipo de control:

2.2.2 DISEÑO DE UN EXPERIMENTO

Otra opcion para obtener datos

seria la “EXPERIMENTACIO

N”

Se ejerce un tratamiento

estricto en los participantes.

2.2.3 CONDUCCION DE UNA ENCUESTA

Esta es una

tercera opción

En el comportamiento de la gente

que será encuestada

Luego de esto se editara,

codificara y tabulara para el análisis.

En este tipo de método no se ejerce ningún control.

Para obtener datos

como ejemplo

2.2.4 REALIZACION DE UN ESTUDIO OBSERVACIONAL

el investigador

observa:

El comportamiento que le interesa directamente.

El comportamient

o animal fue estudiado de esta manera

Otro ejem:

astronomía

geología

En estas disciplinas se intento con la

experimentación y encuestas

Pero no dio

resultado.

es importante

también en:

METODO OBSERVACIO

NAL

antropología

sociología

Brindan descripcion

es que faltan en

otros métodos

mas estructurad

os.

como

Recolección de datos

experimentos

encuestas

para así ayudar

en:

En el aspecto

empresarial

pretende

Recolectar

información en un

grupo

el método observaci

onal

El proceso de la toma

de decisiones.

2.2.5 IMPORTANCIA DE OBTENER BUENOS DATOS: GIGO

RAZONES PARA

RECOLECTAR

DATOS:

Proporciona la entrada necesaria a

un estudio de investigacion

Medir el desempeño

Ampliar la toma de decisiones

Satisfacer nuestra

curiosidad.

2.3. OBTENCIÓN DE DATOS MEDIANTE INVESTIGACIÓN DE ENCUESTAS

Tipos de datos

Niveles de medición y tipos de escala de medición

2.3.1

2.3.2

2.3.1 Tipos de datos

B. Numéricas

A. Categóricas

Datos discret

osDatos contin

uos

La variable aleatoria categórica produce respuestas categóricas

Surgen de un proceso de conteo

Las variables aleatorias numéricas producen respuestas numéricas

Surgen de un proceso de medición

Producen respuestas categóricas . Ejemplo: ¿posee usted actualmente Bonos de Ahorro del gobierno de los Estados Unidos?

si no

Categóricas

Numéricas

Datos discreto

s

Datos continu

os

¿a cuántas revistas está actualmente suscrito? -----------Número¿ Qué estatura tiene?

----------Pulgadas * Es interesante observar teóricamente que no hay dos personas que tengan exactamente la misma altura

2.3.2 NIVELES DE MEDICIÓN Y TIPOS DE ESCALA DE MEDICIÓN

NOMINAL

ORDINAL

INTERVALO

DE COCIENTE

ESCALAS DE MEDICIÓN

2.2.3 Niveles de medición y tipos de escala de medición

De nuestro análisis anterior, vemos que nuestros datos resultantes también pueden describirse de acuerdo con el nivel de medición obtenido

En este nivel hay dos ó más categorías o variables. Las categorías no tienen orden ni jerarquía. Lo que se mide (objeto o persona) indica tan sólo diferencias respecto de una o más características.

Variable categórica categorías• Propiedad de automóvil si no• Tipos de seguros de vida Termino,

donaciones, De vida, Otros Ninguno

• Afiliación política partidistademocracia Republicano

Independiente otros• Genero Masculino ,

Femenino• Veredicto de un jurado Culpable,

Inocente

Es la forma mas débil de medición por que no se puede hacer ningún intento para explicar las diferencias dentro de una categoría particular o de especificar cualquier orden o dirección entre las diversas categorías .

Ejem

plo.

NOMINAL

ORDINAL

Nivel de medición ordinal. En este nivel hay varias categorías, pero además mantiene un orden de mayor a menor, mejor o “preferida”. Las etiquetas de las categorías indican jerarquía.

Ejem

plo.Variable categórica categorías• Designación de clases de estudiantes inferior superior

• Satisfacción de producto muy insatisfecho, bastante insatisfecho, neutral , satisfecho,

muy satisfecho• Clasificación de películas G PG PG-13 R X• Rango de facultad profesor, profesor

asociado , profesor asistente, instructor

• Tasa de bonos estándar y pobres AAA AA A BBB BB B

• Grado de estudiantes A B C D E F La posición jerárquica en la empresa.

Posición jerárquica en la empresa

Presidente 10

Vicepresidente 9

Gerente Gral. 8

Gerente Área 7

Jefe de Sección 5

Empleado A 3

Empleado B 2

INTERVALO

Escala de intervalos. Es una escala ordenada en que la diferencia entre las mediciones es una cantidad significativa. por ejemplo , la lectura de temperatura de mediodía de 67 grados Fahrenheit es 2 grados mas calientes que una lectura de temperatura de 65 grados Fahrenheit. Además, la diferencia de 2 grados Fahrenheit en las lecturas de temperatura de mediodía es la misma cantidad que se obtendría si las dos lecturas de temperatura de mediodía fueran de 76 y de 74 grados Fahrenheit así que la diferencia tiene el mismo significado en cualquier lugar de escala

Las mediciones en el estudio del comportamiento humano (escala de actitudes, pruebas de inteligencia) suelen tratarse como si fueran mediciones de intervalo. Esto se hace porque permite utilizar las operaciones aritméticas básicas y algunas estadísticas modernas. Otro ejemplo es el producto interno bruto de un país (PIB).

DE COCIENTE

Escala de cociente o Proporción:

Esta constituye el nivel más alto de medición, posee todas las características de las escalas nominales, ordinales y de intervalos; además tiene un cero absoluto o natural que tiene significado físico.

El cero, significa ausencia o inexistencia total de la propiedad considerada. Son posibles todas las operaciones aritméticas. Los números indican los valores concretos de la propiedad que sé esta midiendo; peso, estatura, ingresos monetarios y gastos directos, son ejemplos de medidas con una escala de razón.

Ejemplo de Escala de cociente

Variable numéricas Nivel de medición• Temperatura en grados (Celsius o Fahrenheit )

intervalo • Tiempo de calendario (gregoriano, hebreo o

islámico ) intervalo• Altura (pulgadas o centímetros)

cociente• Peso(libras o kilogramos )

cociente• Edad (en años o días)

cociente• Salario (dólares EE.UU., yenes japoneses )

cociente

Resumen niveles y escalas de medición

NOMINAL Valores que se agrupan en categorías disjuntas y exhaustivas

•Genero (sexo)•Color de pelo•Religión

ORDINAL Hay un orden entre las categorías

Clase socialPreferenciasEducación

DE INTERVALO

•Hay orden•Hay distancia•Hay un cero convencional

•Temperatura•Coeficiente Intelectual

DE COCIENTE

•Hay orden•Hay distancia•Hay un cero natural

•Edad•Producción•Ingresos

Tipos Característica Ejemplos

La necesidad de definiciones de operaciones

Definición operacional Proporciona un significado a un

concepto o variable que puede comunicarse a otros individuos . Es algo que tiene el mismos significado ayer, hoy y mañana para todos los individuos. ejemplo:

Tomemos la palabra “redondo “ aunque el diccionario proporciona un significado literal , lo que se necesita es un significado que realmente pueda usarse en la practica .por tanto, la cuestión realmente no es redondo ,sino que tanto algo se aleja de la “redondez” antes de decir que no es redondo .

2.4 Diseño de cuestionario.

2.4.1 selección de temas amplios- longitud del cuestionario.

2.4.2 Modo de respuesta.

2.4.3 Formulación de las preguntas. 2.4.4 Prueba de cuestionario.2.5 Elección del tamaño de muestra para la encuesta.2.6 Selección de los sujeto respondientes: Tipos de muestras.

El propósito de un cuestionario es permitirnos

recabar información significativa que ayude en

el proceso de toma de decisiones.

Para diseñar un cuestionario se tiene en

cuenta:

1.- Elección de temas amplios.

3.- Formulación de preguntas.

2.- Decisión sobre una forma de respuesta.

4.- Prueba piloto y revisiones finales.

1.- Elección de temas amplios.

2.- Decisión sobre una forma de respuesta.

Los temas de la encuesta deben enumerarse.

Existe una relación inversa entre la longitud de un cuestionario y

el cociente de respuesta a la encuesta.

Las preguntas deben ser lo más cortas posible.

Existen tres modos mediante los cuales se realiza una encuesta:

1.- Entrevista personal.

2.- Entrevista telefónica.

3.- Correo.

Las preguntas deben de estar libre de ambigüedades.

Cada pegunta debe presentarse claramente en el menor numero

posibles de palabras.

EJEMPLOS:

1.- ¿Fuma usted? __si __noEsta interrogante tiene ambigüedades de lo cual no será precisa la respuesta.

2.- ¿Cuántos años tiene? ___(en años)El respondiente puede confundirse con el ultimo cumpleaños o del cumpleaños

mas cercano.

Primeramente se analiza los pros y los contra de cada pregunta, y luego se

organiza adecuadamente la información y se dispone para la

prueba piloto para examinarse en cuanto a claridad y longitud.

SABIAS QUE:Una prueba piloto es

una fase esencial en la aplicación de una

encuesta.

Existen tres razones principales para extraer una muestra:

Lleva demasiado tiempo realizar un censo completo.

Es demasiado costoso hacer un censo

completo.

Es demasiado molesto e ineficiente obtener un conteo completo de la

población objeto.

TIPOS DE MUESTRAS USADAS

MUESTRAS NO PROBABILISTICAS

MUESTRA DE JUICIO

MUESTRA DE CUOTA

DE PARTE GRANDE

MUESTRA DE PROBABILIDIDAD

MUESTRA ALEATORIA

SIMPLE

MUESTRA SISTEMATI

CA

MUESTRA ESTRATITFICA

DA

MUESTRA DE AGRUPACION

En un estudio enumerativo, la única forma de hacer estadísticas correctas de una

muestra de una población es mediante el uso de la muestra de probabilidad.

SABIAS QUE:Muestra de probabilidad es

aquella en la que los sujetos de la muestra se eligen de

una población determinada.

De los tipos de muestra de probabilidad de uso común es la MUESTRA ALEATORIA

SIMPLE.

MUESTRA ALEATORIA SIMPLE: Es aquella en la que cada

posible muestra extraìda tiene la misma probabilidad de

selección que cualquier otra muestra que se pueda extraer.

POBLACION

MUESTRA

Técnica

Del

Muestreo

Infe

ren

cia

Est

adís

tica

Obtención de Variables

e Indicadores: Estadígrafos (Estimadores)

Población y Muestra

Población

Muestra

EXTRACION DE LA MUESTRA ALEATORIA SIMPLE

a). MUESTREO CON O SIN REEMPLAZOS DE POBLACIONES FINITAS

b). USO DE UNA TABLA DE NUMEROS ALEATORIOS

° NO NECESARIAMENTE ES EL MÁS ECONÓMICO O EFICIENTE.

° PROPORCIONA LA BASE A PARTIR DE LA CUAL HAN EVOLUCIONADO LOS PROCEDIMIENTOS MAS COMPLEJOS.

EXTRACCION DE LA MUESTRA ALEATORIA SIMPLE

OBTENER Y MANTENER UNA LISTA ACTUALIZADA DE TODOS LOS INDIVIDUOS O ELEMENTOS:

SERVIRÍA COMO:

¿PARA QUE?

PARA QUE CADA MUESTRA SEA UNA REPRESENTACIÓN EN MINIATURA DE LA POBLACIÓN Y PRODUCIRÍA ESTIMACIONES RAZONABLES DE SUS CARACTERÍSTICAS.

LA CLAVE ES:

MARCO DE LA POBLACION

POBLACION OBJETIVO

A). MUESTREO CON O SIN REEMPLAZO DE LAS POBLACIONES FINITAS

Con reemplazo de p. finita Métodos básicos Sin reemplazo de p. finita

Debe ser establecido claramente.

Ejemplo: N tamaño de población n tamaño de la muestra

PARA EXTRAER UNA MUSTRA ALEATORIA DE TAMAÑO “n”: Podríamos registra los nombres de los “N” miembros, en fichas separadas ; luego seleccionar aleatoriamente los “n” sujetos de la muestra.

No son muy útiles.

Método mas científico tabla de # aleatorios

Todo individuo en cada extracción siempre tendrá una oportunidad entre “N” de ser seleccionado

Una vez que se atrae un individuo , la misma no puede volver a seleccionarse

CON REEMPLAZO

SIN REEMPLAZO

Todo individuo en cada extracción siempre tendrá una oportunidad entre “N” de ser seleccionado

Una vez que se atrae un individuo , la misma no puede volver a seleccionarse

tabla de # aleatorios

CON REEMPLAZO

SIN REEMPLAZO

No son muy útiles

Método mas científico

EJEMPLO:

EVALUACIÓN TÉCNICO-ECONÓMICA EN LAS ÁREAS DE MÁQUINAS-HERRAMIENTAS Y SOLDADURA:

b). USO DE UNA TABLA DE # ALEATORIOS:

Serie de dígitos aleatoriamente enumerados en el

orden en el orden en el que se generaron

TABLA DE # ALEATORIOS

En el presente trabajo de grado, esta comprendido entre las 6:30 am y las 2:30pm Los números aleatorios

utilizados en el muestreo estadístico se generaron con uso de la calculadora.

En la calculadora se pulsa Shift + RAN obteniéndose un número aleatorio.

Si el primer número es par corresponderá a las horas de la tarde, y si es impar, a las horas de la mañana.

PARA EXTRAER LA MUESTRA ALEATORIA:

EL ESTADÍSTICO ELIGIÓ USAR UNA TABLA DE # ALEATORIOS

MARCO DE POBLACIÓN COMPRENDÍA UN LISTADO DE N NOMBRES Y # DE BUZÓN DE LAS COMPAÑÍAS DE LOS N=980 (EMPLEADOS DE TIEMPO COMPLETO)

ENCUESTA SOBRE LA SATISFACCION DE LOS EMPLEADOS DE KALOSHA INDUSTRIES

OBTENCIÓN DE REPUESTAS

Para ser accesible

Debemos seleccionar la muestra

Realizar una prueba piloto de los cuestionarios

Evitar ambigüedad en las preguntas

PREPARACIÓN DE LOS DATOS

Transcripción

Edición

Codificación

Se realiza mediante

CODIFICACIÓN

Ejemplo

Facilita el ingreso de datos

El primer encuestado seleccionado Peter Parker codigo:0012, codificación 001

CODIFICACIÓN DE LAS RESPUESTAS DE PETER PARKER

Pregunta Tipo de pregunta

Código Respuestas del Sr. Parker

Respuestas codificadas

* Numero de encuestados

IDRUN --- 001

1 ocupación occup Gerencial 1

2 edad age 31 31

3 género sex masculino 1

4 Satisfacción en el trabajo

satjob satisfecho 1

5 Horas de trabajo

workhrs 49 49

6 Relaciones de compañeros

cowrkre buenas 2

7 Toma de decisiones

decide Casi siempre 2

RECONOCIMIENTO Y PRÁCTICA DE UNA BUENA INVESTIGACIÓN DE ENCUESTA

La encuesta de muestra

Se necesita

Cuestiones éticas

ENCUESTA DE LA MUESTRA

Brindar la entrada para un estudio de investigación

Medir el desempeño

Ampliar la toma de decisiones

Satisfacer nuestra curiosidad

TIPOS DE ERRORES DE COBERTURA

Error de medición

Error de cobertura

Error de muestreo

Error de no respuesta

ERROR DE COBERTURA

Resulta de la exclusión de ciertos grupos del listado

Provoca sesgo de selección

No proporciona una estimación de la población real

SESGOS DE SELECCIÓN

Sondeo de 1936 de literary gest

Emitir votos por teléfono para una ayuntamiento electrónico

Emitir votos por televisión para gastos públicos

ERROR DE NO RESPUESTA

La solución es hacer un seguimiento de los individuos no encuestados

Resulta del fracaso de recolectar datos sobre todos los sujetos de la muestra

Produce el sesgo de no repuesta

Es secundario al error de cobertura

ERROR DE MUESTREO

Refleja la heterogeneidad o la diferencias de oportunidad entre lo seleccionados de la muestra

Se espera que dentro del +- 4 puntos porcentuales del valor real

No permite buenas interpretaciones

ERROR DE MEDICIÓN

Se refiere a las inexactitudes en las respuestas registradas

Ocurre por la mala formulación de preguntas registradas

Una de las causas es porque es regulado por lo que es conveniente ,no por lo que se necesita

CUESTIONES ÉTICAS

Surgen respecto a los 4 tipos de errores de encuesta y la clave para distinguir una encuesta ética es la intención

Variable aleatoria

Definición operacional

Tipos de

variable

Escala nominal

Escala ordinal

Escala de intervalos

Escala de cociente

Discreta Continua

Fuente de datos

Uso de datos ya publicados

Diseño de experimento

Realización de una encuestas

Estudio observacional

Selección de tópico

Tipo de muestra

Modo de recolección

Consideraciones éticas

Desarrollo de

cuestionario

De probabilid

ad

No probabilísti

ca

Entrevista personal Teléfono

correo

CATEGORÍAS NUMÉRICAS