lunes, 25 de enero de 2016

ORGANIZACIÓN DE UNA VARIABLE DISCRETA Y TAMAÑO DE LA MUESTRA

Organización de la información es el segundo proceso de la estadistica descriptiva,se utiliza el metodo de la distribucion de frecuencia,me permite ordenar los datos numericos en una forma ascedente o descendente especialmente en elaborar las tablas y graficas, depediendo si los datos numericos son de variables discreta o continua.Los datos tienen un valor que consisten en ordinal, nominal y escalar.
El valor Ordinal , es cuando los datos permiten un orden especifico, por ejemplo la categoria de evaluación, primero pesimo,segundo regular, tercero normal ,cuarto bueno y por ultimo excelente.
El valor nominal, los datos no permite un orden especifico, por ejemplo las marcas de tennis deportivo,el genero y las preguntas de opciones de si o no.
El valor escalar, es cuando los datos se agrupan por intermedio de intervalo de clase,especialmente datos de sueldos,ingresos, gastos,etc.
La elaboración de las tablas tienen cuatro distribuciones de frecuencias son: la absoluta,relativa,absoluta acumulada y relativa acumulada.
Organización De La Información
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2.4  TAMAÑO DE LA MUESTRA





En el momento de tener el diseño de la encuesta para su aplicación, la pregunta a la la que se enfrenta un estudiante o investigador es ¿cuál debe de ser el tamaño de la muestra? Con el fin de determinar él numero de la encuesta.



Hay que tener en cuenta cuando las unidades que compone el universo son conocidas y tener igual probabilidad de ser seleccionados en la muestra, esta toma el nombre de MUESTREO, ALEATRIO SIMPLE (M.A.S)



El muestreo aleatorio simple es un método eficiente cuando la población no es grande, además, casi barato hallar las unidades.



Ejemplo: Es una institución universitaria hay 600 estudiantes cursando en las diferentes carreras que ofrecen; 200 son de contaduría, 250 de ingeniería de sistemas y 150 son de administración de empresas. Si queremos seleccionar una muestra aleatoria simple (de 100 personas por ejemplo), la posibilidad de selección de cada estudiante es:




                                               P=        n         =        150     =  0.25

                                                             N               600



Y la distribución tendería a que los 150 de la muestra se distribuyen así:

50 contaduría 62 ingenieros de sistemas y 38 administración de empresas.



Una forma practica para seleccionar unidades es hacerlo de forma sistemática, escogiendo una unidad cada intervalo donde el intervalo se calcula así:



Para iniciar el proceso de selección  sistemática escogemos al asar un numero entre uno y el 15 a partir del numero seleccionado y cada 15 viviendas se hace una escogencia hasta completar la muestra.



Este procedimiento se llama Muestra aleatoria sistemática.



La formula para determinar el tamaño de la muestra en el muestreo aleatorio simple, MAS, es:



Población finita, por el método de proporciones:



n =    n0      , siendo   n0 =      Z2P.Q
      1+  n0                                   d3
             N   

N= Tamaño poblacional.

n=  Tamaño de la muestra.

n0= Tamaño muestral para poblaciones finitas primera aproximación.

d= Error del muestreo.

S= Varianza poblacional.

Z= niveles de confianza o riesgo, obtenido de las tablas.

P= Porcentaje que escoge el investigador  de la elaboración de la encuesta diseñada favorablemente.

Q= Porcentaje de la elaboración de la encuesta desfavorablemente.




2.4.1  Cálculo del tamaño de la muestra



Para el calculo tamaño de la muestra se utilizó Dos métodos la de proporciones y el muestreo aleatorio simple. A continuación se realiza dos ejemplo apareciendo estos métodos.



Ejemplo 1. Nos muestra el calculo por método de proporciones así:



Para población finita.

n0 = (2)2 . 0,60 . 0,40
             (0,05)2

n0 = 4 * 0,24  
        0,0025

n0 =    0,96   .  
        0,0025

n0 = 384



N = 12.370 Familias Obtenidas Así:


N =             Número de Habitantes             .
         N. de personas Promedio por Familia


N =   61.852 . = 12.370
              5

n =    384   .
      1 +   384   .
            12.370

n =         384       .
       1.031042846

n = 372

n= 372 / 26 Barrios = 14 Familias por Barrio

n = 14 * 3 Barrios = 42 Familias

En nuestro estudio de caso escogimos una probabilidad favorables el 60% y desfavorable 40%, se conoce la población de 12.370 familias, se  tiene que Z-2 y el error d = 0.05 utilizando el M.A.S con proporciones.



Realizamos otro cálculo para determinar el tamaño de la muestra por el método azar así:



n = Tamaño de la muestra verdadera.



n0= Tamaño de la muestra de las primeras aproximaciones.



N = Tamaño poblacional.



S2= Varianza.



d = Error del muestreo.



Z = 2 niveles de confianza o riesgo, obtenido de las tablas.





Calculo de la X y S2 , se utiliza la siguiente formula.


         n
X =  Σ    Xi
         i =1    .         
              n

         n
S2 =  Σ    (Xi – X)2
         i =1                .         
              n


La formula para determinar el tamaño de la muestra se utiliza el muestreo aleatorio simple M.A.S, por el método azar así:







n =    n0      ,        siendo   n0 =      Z2P.Q

      1+  n0                                       d3

             N   







Ejemplo 2, se escoge al azar varios barrios de la cantidad aproximada de familias existentes en el Espinal comprende lo siguiente:



El barrio Santa Margarita Maria cuenta con 130 familias.

El barrio Centro cuenta con 160 familias.

El barrio Libertador cuenta con 120 familias.

El barrio Arkabal cuenta con 100 familia.

El barrio Betania Campestre cuenta con 130 familias.

El barrio Balkanes cuenta con 150 familias.



Se da la variable de los barrios escogidos el número de cantidad de familias así:



X1 = 130
X2 = 160
X3 = 120
X4 = 100
X5 = 130
X6 = 150



Se calcula la media aritmética, para hallar el promedio de familias existentes de los barrios escogidos.




         n
X =  Σ    Xi
         i =1    .         
              n


   X = 130 + 160 + 120 + 100 + 130 + 150
                              6


   X = 790  
            6

   X = 131.66

   X= 132


N° de Familia
Xi - X
(Xi - X)2
130
-2
4
160
28
784
120
-12
144
100
-32
1024
130
-2
4
150
18
324



S2 = 2284                            S2 = 380.66
         6                               

n0= (2)2 (380.66)                n0= (4)(380.66)
(6.6)2                                                                     (43.56)

n0= 1522.64                        n0= 34.955
         43.56

n = 34.955     .                      n =  34.955             .
      1 + 34.955                            1+ 0.002825788
            12.370

n = 34.955                             n =  34.85
       1.002825788
n = 35 familias.


El tamaño de la muestra para este caso es de 35 familias, es decir tenemos que aplicar 35 encuestas para cada familia.
















 

26 comentarios:

  1. Hola profe
    Muchas gracias por brindarnos estos conceptos que son tan necesarios para nuestro estudio y aprendizaje
    ESTADÍSTICA: Rama de las matemáticas que se ocupa de reunir, organizar y analizar datos numéricos y que ayuda a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones.

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  2. MUESTREO PROBABILÍSTICO
    Es aquel muestreo en el que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra,este método es el más recomendado porque asegura la representatividad de la muestra extraída.

    yudy galeano martinez
    contaduría pública IX semestre ITFIP

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  3. • El tamaño de la muestra debe reflejar el comportamiento general de la población (muestra representativa), considerando el menor costo posible , asociado a un análisis práctico y eficaz con un grado de confiabilidad dentro de los rangos aceptables.
    • La muestra debe obtener toda la información deseada para tener la posibilidad de extraerla, esto sólo se puede lograr con una buena selección de la muestra y un trabajo muy cuidadosos y de alta calidad en la recogida de los datos.

    ATT
    MAIRA ALEJANDRA LOZADA

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  4. CUANTAS CALSES DE TAMAÑO MUESTRA SON:
    Distinguimos dos tipos fundamentales de muestreo:
    Muestreo probabilístico (aleatorio): En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico.
    Muestreo no probabilístico (no aleatorio): En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.
    También igualmente esta el muestreo sistemático, muestreo tendencioso, muestreo estratificado.

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  5. En estadística el tamaño de la muestra es el número de sujetos que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.
    Muestreo múltiple
    El procedimiento bajo este método es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisión es más de dos muestras.
    Los elementos de una muestra pueden ser seleccionados de dos maneras diferentes:
    a. Basados en el juicio de una persona.
    b. Selección aleatoria (al azar)
    Muestreo de juicio
    Una muestra es llamada muestra de juicio cuando sus elementos son seleccionados mediante juicio personal. La persona que selecciona los elementos de la muestra
    Muestreo Aleatorio
    Una muestra se dice que es extraída al azar cuando la manera de selección es tal, que cada elemento de la población tiene igual oportunidad de ser seleccionado
    A. Muestreo aleatorio simple
    Una muestra aleatoria simple es seleccionada de tal manera que cada muestra posible del mismo tamaño tiene igual probabilidad de ser seleccionada de la población
    B. Muestreo sistemático.
    Una muestra sistemática es obtenida cuando los elementos son seleccionados en una manera ordenada
    C. Muestreo Estratificado
    Para obtener una muestra aleatoria estratificada, primero se divide la población en grupos, llamados estratos, que son más homogéneos que la población como un todo
    D. Muestreo de conglomerados.
    Para obtener una muestra de conglomerados, primero dividir la población en grupos que son convenientes para el muestreo. En seguida, seleccionar una porción de los grupos al azar o por un método sistemático

    cordialmente

    JOSE LUIS CORDOBA RODRIGUEZ

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  6. MUESRA ALEATORIA: Se enumeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los n elementos que contienen la muestra.
    MUESTREO ALEATORIO SISTEMATICO: Se elige un individuo al azar y a partir de el, a intervalos constantes se eligen los demas hasta completar la muestra.
    MUESTREO ALEATORIO ESRATIFICADO: Se divide la poblaciòn en clases o estratos y se escoge aleatoriamente un numero de individuos, de cada estrato proporcional al numero de componentes de cada estrato.

    ATT:
    VIVIANA MARCELA HURTATIS

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  7. La Estadística es un disciplina o ciencia básica utilizada en el planteamiento, desarrollo y resolución de eventos y proyecciones,lo cual es de gran utilidad en el diario vivir . Además esta sirve de base al momento de establecer los resultados requeridos en un proyecto y área determinada, ya sea en ambito económico, político o social.

    MUESTREO POR ESTADIOS MULTILES

    Esta técnica es la única opción cuando no se dispone de lista completa de la población de referencia o bien cuando por medio de la técnica de muestreo simple o estratificado se obtiene una muestra con unidades distribuidas de tal forma que resultan de difícil acceso. En el muestreo a estadios múltiples se subdivide la población en varios niveles ordenados que se extraen sucesivamente por medio de un procedimiento de embudo. El muestreo se desarrolla en varias fases o extracciones sucesivas para cada nivel.

    ATT: CONTADURIA PUBLICA
    IX SEMESTRE

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  8. Este comentario ha sido eliminado por el autor.

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  9. Profesor me parece muy interesante que usted una persona con tanta experiencia y sabiduria nos quiera transmitir un interes por la investigacion por un medio facil el cual es, el internet. Esto nos va a facilitar mucho realizar consultas.

    :: La estadistica descriptiva, realiza interpretaciones sobre un conjunto de datos, como por ejemeplo la tendencia en los resultados, mientras que la inferencial se basa en aspectos de la probabilidad para realizar inferencias soble con conjunto de datos que presenten cierta distribución ::


    Andres Felipe Hernandez Nuñez

    Procesos administrativos II Diurno

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  10. ME PARECE MUY INTERESANTE EL TEMA ENTENDI QUE :

    CUANDO HABLAMOS DE ESTADISTICA DESCRIPTIVA NOS ESTAMOS REFIRIENDO AL ANALISIS DE UN FENOMENO COLECTIVO. ES DECIR QUE AL CALCULAR LOS VALORES DEL FENOMENO O VARIABLE EN ESTUDIO: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, MEDIDAS DE DISPERSION ETC. ESTAS MEDIDAS DESCRIBEN EL FENOMENO COMPLETAMENTE.

    ESTADISTICA INFERENCIAL: SE DICE INFERENCIAL POR QUE ATRAVEZ DE UNA PEQUEÑA PARTE REPRESNTATIVA DEL UNIVERSO SE INFIERE LO QUE ESTA OCURRIENDO. LA LA MAYOR PARTE DE LA INFERENCIA ESTADISTICA, ADEMAS DE LA SEÑALADA RADICA EN LA ECONOMIA DEL TIEMPO, DINERO Y TRABAJO EN CUALQUIER TIPO DE ESTUDIO. INGENIESE USTED EL TIEMPO, EL COSTO Y EL TRABAJO QUE SE LLEVARIA UN MEDICO INVESTIGADOR AL QUERRER ESTUDIAR LA RELACION ENTRE EL CONSUMO DEL CIGARRILLO Y LAS ENFERMEDADES DEL CORAZON INVESTIGANDO TODOS LOS FUMADORES DEL PAIS.


    DIEGO ALEJANDRO BOCANEGRA SANCHEZ

    PROCESOS ADMINISTRATIVOS 2 DIURNO

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  11. Ola profe me parece interensate el tema entendi que:

    *1. Estadística Descriptiva: Rama de la Estadística que trata sobre las técnicas de recolección, organización y presentación de datos u observaciones y sobre el cálculo de algunas cantidades representativas.

    2. Estadística Inferencial: Rama de la Estadística que consiste de una serie de técnicas para hacer inducciones sobre una población a partir de los datos de una muestra o cuando existe información incompleta, cuantificando el grado de incertidumbre.


    Alexa maria quiñones
    Diana carolina gomez

    Procesos II Diurno

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  12. profesor me encanta su manera de redactar las diferencias que hay entre estas dos grandes estadísticas,quiero que usted me enseñe a aplicarlos en mi carrera para poder tener uno grandes conocimientos sobre la estadística.

    Estadística descriptiva. Realiza el estudio sobre la población completa, observando una característica de la misma y calculando unos parámetros que den información global de toda la población.por ejemplo Supongamos que estamos en un instituto con un número muy elevado de alumnos y alumnas, por ejemplo 500, y queremos hacer un estudio estadístico sobre su altura.

    Un método sería pasar clase por clase y medirlos a todos, esto nos podría llevar un tiempo considerable pero sería la forma más exacta de hacer dicho estudio, aunque es fácil encontrarnos con ausencias y tendríamos que volver varios días y pasar lista para conseguir la estatura de todo el alumnado. Una vez que tengamos todos los datos en nuestro poder los resultados los obtendríamos mediante Estadística descriptiva.

    Estadística inferencial. Realiza el estudio descriptivo sobre un subconjunto de la población llamado muestra y, posteriormente, extiende los resultados obtenidos a toda la población.por ejemplosería escoger una muestra, es decir un grupo de por ejemplo 50 personas, hacer el estudio descriptivo sobre ellas y después generalizarlo a todo el instituto con Estadística inferencial. En este caso, comprobaríamos por una parte que cuánto mayor sea la muestra más trabajo tendremos, pero más fiable será el resultado final y por otra, que la elección de la muestra debe hacerse de manera que permita también fiarnos del resultado obtenido. Si estamos en segundo de bachillerato, ¿podríamos coger como muestra los 50 alumnos de este curso.

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    1. Falta información a que programa acdemico pertenece
      Gracias .vuelvelo a publicar
      joselisandro torres gomez

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  13. Nos parece muy interesante su forma de enseñar y ayudarnos a comprender este tema tan complejo sin quedarme simplemente con esta información consulte y constate que:

    La estadística es una ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo estadística es más que eso, en otras palabras es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.


    Distribución normal.
    Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.
    La estadística se divide en dos grandes áreas:
    La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, entre otros.
    La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.


    yineth vanessa sanchez
    Andrea Carolina villanueva

    Segundo semestre de procesos administrativos Diurno

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  14. profesor me encanta su manera de redactar las diferencias que hay entre estas dos grandes estadísticas,quiero que usted me enseñe a aplicarlos en mi carrera para poder tener uno grandes conocimientos sobre la estadística.

    Estadística descriptiva. Realiza el estudio sobre la población completa, observando una característica de la misma y calculando unos parámetros que den información global de toda la población.por ejemplo Supongamos que estamos en un instituto con un número muy elevado de alumnos y alumnas, por ejemplo 500, y queremos hacer un estudio estadístico sobre su altura.

    Un método sería pasar clase por clase y medirlos a todos, esto nos podría llevar un tiempo considerable pero sería la forma más exacta de hacer dicho estudio, aunque es fácil encontrarnos con ausencias y tendríamos que volver varios días y pasar lista para conseguir la estatura de todo el alumnado. Una vez que tengamos todos los datos en nuestro poder los resultados los obtendríamos mediante Estadística descriptiva.

    Estadística inferencial. Realiza el estudio descriptivo sobre un subconjunto de la población llamado muestra y, posteriormente, extiende los resultados obtenidos a toda la población.por ejemplosería escoger una muestra, es decir un grupo de por ejemplo 50 personas, hacer el estudio descriptivo sobre ellas y después generalizarlo a todo el instituto con Estadística inferencial. En este caso, comprobaríamos por una parte que cuánto mayor sea la muestra más trabajo tendremos, pero más fiable será el resultado final y por otra, que la elección de la muestra debe hacerse de manera que permita también fiarnos del resultado obtenido. Si estamos en segundo de bachillerato, ¿podríamos coger como muestra los 50 alumnos de este curso.

    procesos administrativosII DIURNO

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  15. Distribución de probabilidad continua


    Una distribución de probabilidad continua, la distribución normal.
    En teoría de la probabilidad una distribución de probabilidad se llama continua si su función de distribución es continua. Puesto que la función de distribución de una variable aleatoria X viene dada por , la definición implica que en una distribución de probabilidad continua X se cumple P[X = a] = 0 para todo número real a, esto es, la probabilidad de que X tome el valor a es cero para cualquier valor de a. Si la distribución de X es continua, se llama a X variable aleatoria continua.
    En las distribuciones de probabilidad continuas, la distribución de probabilidad es la integral de la función.
    contaduria publica noveno semestre

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  16. BUENAS TARDE PROFESOR LISANDRO EN CUANTO AL TEMA DE LA ORGANIZACIÒN Y ANÁLISIS DE LA VARIABLE CONTINUA SE ENTENDIÓ UN POCO MÁS GRACIAS AL EJEMPLO ALLÍ DESCRITO.SIN EMBARGO A CONTINUACIÓN HABLAREMOS UN POCO MÁS DE VARIABLE CONTINUA.


    Las variables pueden ser clasificadas de diversas maneras. Una variable continua toma todos los
    valores dentro de su rango permitido, de manera que entre dos valores cualesquiera dentro del rango
    hay otros valores legítimos entre ellos. Una variable continua (llamada también a veces “variable de
    medición”) se usa en respuesta a la pregunta “¿cuánto?”. Las mediciones como peso, altura, y presión arterial pueden, en principio, ser representadas por variables continuas y frecuentemente son tratadas como tales en los análisis estadísticos. En la práctica, por supuesto, los instrumentos utilizados para medir estos y otros fenómenos y la precisión con que se registran los valores permiten sólo un número finito de valores, pero estos pueden ser considerados como puntos en un continuo.

    Tipos de variables continuas:

    1. De intervalo – las diferencias (intervalos) entre los valores tienen significado, pero las razones entre los valores no lo tienen. Es decir, que si la variable toma los valores 11-88, con un promedio de 40, tiene sentido afirmar que el puntaje del sujeto A de 60 “se aleja el doble del promedio” que el puntaje de 50 del sujeto B. Pero no tiene sentido decir que el puntaje del sujeto A es “1.5 veces el promedio”. La razón es que el punto cero de la escala es arbitrario, de manera que los valores de los puntajes tienen sentido sólo en relación uno con el otro. Sin pérdida de información, la escala puede ser desplazada: 11-88 puede ser trasformada en 0-77 restando 11 puntos. Los puntajes de la escala también pueden ser multiplicados por una constante. Después de cualquiera de estas dos transformaciones, el puntaje del sujeto A sigue alejándose el doble de la media que el puntaje del sujeto B, pero el puntaje del sujeto A no es más 1.5 veces el puntaje promedio. Las escalas sicológicas (p.ej., para ansiedad, para depresión) a menudo utilizan este tipo de escalas. Un ejemplo que proviene de la física es la temperatura medida en escala de Fahrenheit o Celsius.

    2. De razón – tanto las diferencias como las razones tienen sentido. Tienen un punto cero no arbitrario, de manera que tiene sentido caracterizar un valor como “x” veces el valor del promedio. Cualquier transformación salvo la multiplicación por una constante (p.ej., el cambio de unidades) distorsionará las relaciones de los valores de una variable medida en una escala de razón. Los parámetros fisiológicos como la presión arterial o el colesterol son medidas de razón. La temperatura absoluta o Kelvin es una medida en escala de razón.

    Muchas variables importantes en epidemiología son dicotómicas (i.e., nominal con dos niveles) - enfermo vs. sano, expuesto vs. no expuesto. Aunque una variable puede aparentar ser ordinal o continua, el propio fenómeno puede no merecer ser tratado como tal. Sería necesario preguntarse: “¿Es que “más” es realmente más?” y “ ¿hay umbrales o discontinuidades involucradas?” De nuevo, la realidad subyacente (o, más bien, el modelo conceptual que tengamos de ella) determina el enfoque de la cuantificación. Los valores de las variables a menudo son agrupados en un pequeño número de categorías para algunos análisis y utilizados en su forma original para otros.

    GRUPO INTEGRADO POR:

    JESSICA PAOLA OSPINA VARON
    MONICA LILIANA CUELLAR ALDANA
    MONICA MILENA TABARES RUIZ
    OSCAR JAVIER DIAZ ROJAS
    CONTADURIA PUBLICA IX SEMESTRE ITFIP

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  17. el material me pareció muy interesante ya que nos enseña a ver la diferencia entre una variable discreta y continua aprender como hacer las tablas de frecuencia con sus respectivos pasos
    y como analizar la información y sacar sus porcentajes ademas también aprendemos a diferenciar una muestra ,una población el tipo de variable ,el valor, las características etc muchas gracias por su atención .

    PEDRO ALONSO MURILLO
    ANDRES VASQUEZ ROJAS
    PROCESOS ADMINISTRATIVOS II
    "ITFIP"DIURNO

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  18. muy buenas tardes profesor en cuanto el tema de que es estadística y las clases de estadística es muy buen tema

    QUE ES ESTADÍSTICA: Por mucho tiempo, la palabra estadística se refería a información numérica sobre los estados o territorios políticos. La palabra viene del latín “statisticus” que significa “del estado”. Las estadísticas como las conocemos hoy día tomaron en desarrollarse varios siglos y muchas mentes privilegiadas. John Graunt (1620-1674), un inglés que estudiaba los expedientes de los nacimientos y muertes descubrió que nacían más niños que niñas, pero también encontró que por estar los hombres más expuestos a accidentes ocupacionales , a enfermedades y la guerra, el número de hombres y mujeres en la edad de casarse era más o menos la misma.

    Graunt fue el primero en publicar sobre el análisis estadístico y su trabajo llevó al desarrollo de las ciencias actuariales utilizadas por las compañías de seguros.


    ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA:Realiza el estudio sobre la población completa, observando una característica de la misma y calculando unos parámetros que den información global de toda la población.por ejemplo Supongamos que estamos en un instituto con un número muy elevado de alumnos y alumnas, por ejemplo 500, y queremos hacer un estudio estadístico sobre su altura.

    Por ejemplo: Se aproxima una elección(supongamos de gobernador)No tiene sentido(por razones económicas y de recursos humanos y tiempo) encuestar a todos los ciudadanos que votarán en esas elecciones. Entonces se elije una muestra de la población respetando porcentajes de composición por sexo, grupos de edad, nivel socioeconómico y cultural, etc.(para que la muestra sea representativa de la población) y se les pregunta por sus preferencias electorales. Los datos obtenidos se procesan estadísticamente(obteniendo parámetros como los indicados anteriormente) pero los resultados a los que se llega no se aplican solamente para decir que ese grupo de personas votará de esa manera sino que se aplican diciendo que toda la población de la cual fue extraída la muestra votará en forma similar. Si se eligió bien la muestra y no suceden acontecimientos fuera de lo común que vuelquen el resultado electoral en otra dirección, es probable que los resultados definitivos no estyén muy alejados de los pronosticados.
    Se dice que es estadística inferencial o inductiva porque se "infiere" o induce yendo de lo particular a lo general

    ESTADÍSTICA INFERENCIAL:Realiza el estudio descriptivo sobre un subconjunto de la población llamado muestra y, posteriormente, extiende los resultados obtenidos a toda la población.por ejemplosería escoger una muestra, es decir un grupo de por ejemplo 50 personas, hacer el estudio descriptivo sobre ellas y después generalizarlo a todo el instituto con Estadística inferencial. En este caso, comprobaríamos por una parte que cuánto mayor sea la muestra más trabajo tendremos, pero más fiable será el resultado final y por otra, que la elección de la muestra debe hacerse de manera que permita también fiarnos del resultado obtenido. Si estamos en segundo de bachillerato, ¿podríamos coger como muestra los 50 alumnos de este curso.

    GRACIAS POR SU ATENCIÓN:DE PARTE DE MERCADEO Y VENTAS II
    GRUPO CONFORMADO POR CATHERIN HERNANDEZ DAZA,ANGIE VANESSA BOCANEGRA,ANGIE JHOANNA MORENO.

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  19. ALBA PIEDAD VASQUEZ HERNANDEZ, Contaduria pública 9 semestre, ITFIP

    LA ESTADISITICA es una cienciaque nos permite seleccionar datos númericos en una forma ordenada, se divide en dos partes:

    1. ESTADISTICA DESCRIPTIVA: Nos permite hacer Encuestas.Organización datos. Tabulación.Representaciones.Cálculo de parámetros.
    Por ejemplo: Consideramos los puntajes obtenidos en una prueba o test por todos los alumnos ingresantes a primer año de una escuela

    2. ESTADISTICA INFERENCIAL:Es la Interpretación de
    resultados. Conclusiones y predicciones.

    ejemplo: Suponeraque el docente de Español utiliza el promedio de calificaciones obtenidas por uno de sus cursos para estimar la calificación promedio de los 5 cursos a su cargo. Como se está realizando una generalización acerca los diferentes cursos, en este caso el maestro usa la Estadística Inferencial.

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  20. katerine saenz soy estudiante de procesos administrativos tercer semestre
    las clases de interes simple son:
    interes bancario
    interes comercial
    interes racional o verdadero
    interes teorico

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  21. Este comentario ha sido eliminado por el autor.

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  22. dudas, cuando escribiste alla ariba, te refieres a valores discretos o continuos?

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  23. LA ESTADÍSTICA es una ciencia que nos permite seleccionar datos numéricos en una forma ordenada,Por mucho tiempo, la palabra estadística se refería a información numérica sobre los estados o territorios políticos. La palabra viene del latín “statisticus” que significa “del estado”. se divide en dos partes:

    1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Nos permite hacer Encuestas.Organización datos. Tabulación. Representaciones.Cálculo de parámetros.Realiza el estudio sobre la población completa, observando una característica de la misma y calculando unos parámetros que den información global de toda la población.por ejemplo Supongamos que estamos en un instituto con un número muy elevado de alumnos y alumnas, por ejemplo 500, y queremos hacer un estudio estadístico sobre su altura.
    Por ejemplo: Consideramos los puntajes obtenidos en una prueba o test por todos los alumnos ingresantes a primer año de una escuela

    2. ESTADÍSTICA INFERENCIA: Es la Interpretación de
    resultados. Conclusiones y predicciones.Realiza el estudio descriptivo sobre un subconjunto de la población llamado muestra y, posteriormente, extiende los resultados obtenidos a toda la población

    ejemplo: Suponer a que el docente de Español utiliza el promedio de calificaciones obtenidas por uno de sus cursos para estimar la calificación promedio de los 5 cursos a su cargo. Como se está realizando una generalización acerca los dife

    por: sandra milena olarte oliveros
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    nury valentina torres benavides
    III procesos administrativos
    ANALISIS DE DATOS

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  24. ¿Cuál es el método que permite realizar el segundo proceso de la Estadística Descriptiva que corresponden la Organización de la información?
    R/: método de la distribución de frecuencia, me permite ordenar los datos numéricos en una forma ascendente o descendente especialmente en elaborar las tablas y gráficas, dependiendo si los datos numéricos son de variables discreta o continua.
    Los datos tienen un valor que consisten en ordinal, nominal y escalar.
    La distribución de frecuencia: Método para resumir y organizar datos de una forma ascendente o descendente, especialmente las tablas y gráficas.

    1.¿Cuáles son los diferentes tipos de valor que corresponden los datos?
    Valor Escalar: Los datos se agrupan por intermedio de intervalo de clase.
    Valor Ordinal: Los datos permiten un orden específico.
    Valor Nominal: Los datos no permiten un orden específico.

    2.Según el video de la tabla distribución de frecuencia de la visita de los alumnos del zoológico de Madrid los animales que les gustan contesten:

    A. ¿Cuál es la población y la muestra?
    Población: N= {Alumnos}
    Muestra: n= {19 alumnos}

    B. ¿Qué tipo de valor es?
    R=/ Ordinal.

    C. ¿Cuál es la fuente?
    R=/ El zoológico.

    D. ¿Cuál es el tipo de fuente?
    R/= Primaria.

    E. ¿Cuál es la Técnica?
    R=/ Encuesta.




    3.¿cuáles son los nombres de las gráficas que emplean el video?
    R=/

    • Gráfico de barras
    • Pitágoras
    • Gráfica de líneas
    • Graficas circulares

    ANGIE LORENA OLIVAR MURILLO
    PROCESOS ADMINISTRATIVOS- SEMESTRE 2 (DIURNO)

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