Es la ciencia que tiene que ver con la: Recolección. Organización. P resentación. Análisis .

1. Estadística. • Es la ciencia que tiene que ver con la: • Recolección. • Organización. • Presentación. • Análisis. • Interpretación de datos.

2. Importancia. • Incluso un investigador en el campo de la medicina, interesado en la efectividad de un nuevo medicamento, considera la estadística una aliada imprescindible. • Las disciplinas de estudio que dependen ampliamente del análisis estadístico, incluyen (pero no se limitan a) marketing, finanzas, economía e investigación de operación, etc.

3. Tipos de estadísticas. • Estadística descriptiva: Este tipo de estadística describe y resume los datos numéricos recogidos. • Estadística inferencial: Este tipo de estadística pronostica algo sobre la totalidad de un grupo en base a una muestra pequeña, o sea hace una predicción sobre la totalidad, basándose en una parte.

4. Población: Es la recolección completa de todas las observaciones de interés para el investigador. Definiciones. • Ejemplo: Si los ingresos de los 121 millones de asalariados de México son de interés para un economista, entonces los 121 mill de ingresos constituyen la población.

5. Aunque generalmente los estadísticos se interesan en algún aspecto de toda la población, generalmente descubren que la poblaciones son demasiado grandes para ser estudiadas en su totalidad. Por lo consiguiente, debe ser suficiente estudiar solo una pequeña porción de dicha población. A esta porción mas pequeña y mas manejable se le denomina muestra.

6. Población – Parámetro. • Muestra – Estadístico. • Variable: es una característica de la población que se esta analizando en un estudio estadístico. (muestra). Ej.: Si un asesor esta interesado en la distancia que deben recorrer cada mañana las personas que viajan diariamente hacia al trabajo, la variable es kilómetros recorridos. En el ejemplo respecto al ingreso de asalariados, la variable es ingreso.

7. Una variable puede ser: • Cuantitativa --- si las observaciones pueden expresarse numéricamente, entonces es una variable cuantitativa. • Cualitativa --- se mide de manera no numérica. Ej.: el estado civil de quienes solicitan crédito, el sexo de los estudiantes que estudian estadística, la raza, el color de cabello, preferencia religiosa de las personas que recorren largas distancias a su trabajo.

8. Escalas de medida. • Las variables puede clasificarse con base en su escala de medida. • Nominales. • Ordinales. • De intervalo. • De razón.

9. Escalas de medida. • Mediaciones en escala nominales: nombres o clasificaciones que se utilizan para datos en categorías distintas y separadas. (usa nombres) • Ej.: El sexo puede clasificarse como “hombre” o “mujer”.

10. Ej.: Los refrescos pueden clasificarse como “Coca- Cola, Pepsi, 7-Up, etc. Cada bebida podría registrarse en una de estas categorías excluyendo otras. Es importante recordar que una medida en escala nominal no indica ningún orden de preferencia, sino simplemente establece una disposición categórica en la cual se puede ubicar cada observación.

11. Medidas en escala ordinales: son las que clasifican las observaciones en categorías con un orden significativo. Esta medida si muestra un ordenamiento o secuencia de datos. Es decir, que las observaciones se clasifican con base en algunos criterios. Ej.: es el nivel de educación, ya que se puede establecer que una persona con título de Postgrado tiene un nivel de educación superior al de una persona con título de bachiller.

12. Ej.: Sears (Tienda departamental) , clasifica muchos de sus productos como: “Buenos, mejores y los mejores”. Las encuestas de opinión con frecuencia utilizan una medida de escala ordinal como: “Totalmente de acuerdo, de acuerdo, sin opinión, en desacuerdo, en total desacuerdo”.

13. Medidas en escala de intervalo: medidas en escala numérica en la cual el valor de cero es arbitrario pero la diferencia entre valores es importante. • En una escala de intervalo las variables se miden de manera numérica, y al igual que los datos ordinales, llevan inherente un rango u ordenamiento. • Ej.: La escala para la temperatura, Fechas de calendario, hora.

14. Medidas en escala de razón: medidas numéricas en las cuales cero es un valor fijo en cualquier escala y la diferencia entre los valores es importante. • Variables tales como costos, rentabilidad y niveles de inventario se expresan como medidas de razón. • El valor de cero pesos para medir los ingresos, puede interpretarse de manera lógica para explicar que no ha habido ventas.

15. Las medidas tales como el peso, tiempo y distancia también se miden en una escala de razón, ya que cero es significativo y un articulo que pesa 100 kg tiene la mitad del peso de un articulo que pesa 200 kg.

16. Descripción de los conjuntosde datos.

17. Entre las herramientas estadísticas que resultan de particular utilidad para organizar los datos se incluye: • Tablas de frecuencia que colocan todos los datos en clases especificas. • Diversos gráficos que pueden proporcionar una representación visual de los datos. • Tablas de contingencia y diagramas de “tallo y hoja”, los cuales también permiten la presentación de un conjunto grande de datos.

18. Pueden utilizarse varias herramientas para describir y resumir un conjunto grande de datos. La manera mas simple, pero significativa, es la serie ordenada. • Ej.: Los puntajes de CI de cinco estudiantes graduados son 75, 73, 91, 83 y 80. (ordena tales observaciones). • ¿Cuáles serian los valores extremos? 73, 75, 80, 83, 91 73, 91

19. Distribución de frecuencias. • Una distribución de frecuencia ( o tabla de frecuencias) ordena los datos si estos se dividen en clases y se registra el numero de observaciones en cada clase. • Ejercicio: El director de la división de análisis estadístico le pide recolectar y agrupar los datos sobre el numero de pasajeros que han decidido viajar con Volaris.

20. Distribución de frecuencias. • Es preciso agrupar y presentar los datos de manera concisa y reveladora para facilitar el acceso a la información que contiene.