Conceptos básicos Flashcards
Datos
Son las observaciones recolectadas (como mediciones, géneros, respuestas de encuestas)
Estadística
Es un conjunto de métodos para planear estudios y experimentos, obtener datos y luego organizar, resumir, presentar, analizar, interpretar y llegar a conclusiones basadas en los datos.
Población
Es el conjunto completo de todos los elementos (puntuaciones, personas, medidas, etcétera) que se va estudiar. El conjunto es completo porque incluye a todos los sujetos que se estudiarán.
Censo
Es el conjunto de datos de cada uno de los miembros de la población.
Muestra
Es el subconjunto de unidades estadísticas o unidades elementales seleccionadas de la población de manera tal que se puede decir que es representativa de la población, es decir, que tiene las mismas características que la población en calidad y proporción de individuos.
Parámetro
Es una medición numérica que describe algunas características de una población.
Estadístico
Es una medición numérica que describe algunas características de una muestra.
Datos cuantitativos
Consisten en números que representan conteos o
mediciones.
Datos cualitativos (o categóricos o de atributo)
Se dividen en diferentes categorías que se distinguen por algunas características no numéricas.
Datos cuantitativos discretos
Resultan cuando el número de valores posibles es un número finito o un número que “puede contarse” (es decir, el número de valores posibles es 0, 1, 2, etcétera).
Ejemplos de datos cualitativos
Estado civil, carrera que estudia, lugar de residencia
Datos cuantitativos continuos (numéricos)
Resultan de un infinito de posibles valores que corresponden a alguna escala continua que cubre un rango de valores sin huecos, interrupciones o saltos.
Ejemplos de datos cuantitativos discretas
Cantidad de goles, número de archivos, número de contacto telefónico
Ejemplos de datos cuantitativas continuas
Peso, estatura, velocidad, edad.
Nivel de medición nominal
Se caracteriza por datos que consisten exclusivamente en nombres, etiquetas o categorías. Los datos no se pueden acomodar en un esquema de orden (como del más bajo al más alto).
Nivel de medición ordinal
Cuando pueden acomodarse en algún orden, aunque no es posible determinar diferencias entre los valores de los datos o tales diferencias carecen de significado.
Nivel de medición de intervalo
Se parece al nivel ordinal, pero con la propiedad adicional de que la diferencia entre dos valores de datos cualesquiera tiene un significado. Sin embargo, los datos en este nivel no tienen punto de partida cero natural inherente (donde nada de la cantidad está presente).
Nivel de medición de razón
Es similar a nivel de intervalo, pero con la propiedad adicional de que sí tiene un punto de partida cero natural (donde el cero indica que nada de la cantidad está presente). Para valores a este nivel, tanto las diferencias como las proporciones tienen significado.
La distribución normal
Es un modelo que representa algún fenómeno. Como todo modelo tiene sus limitaciones porque no es la realidad en sí misma.
Asimetría
Es conocida como sesgo. Es una característica de una distribución que muestra una frecuencia desproporcionada de ciertos datos.
La distribución normal estandarizada
Es la manera de poner en practica la distribución normal en algún tipo de investigación. Este modelo de la distribución normal estandarizada puede brindar ahorros de tiempo y esfuerzo para calcular probabilidades.
Teoría Clásica de
la Probabilidad
Es una rama de las matemáticas que juega un papel central en las estadísticas inferenciales.
Estadísticas inferenciales
Permiten a los investigadores e investigadoras hacer generalizaciones acerca de que tan bien las estadísticas de las muestras corresponden a los parámetros de las poblaciones
Muestreo
Es un conjunto de métodos y procedimientos estadísticos destinados a la selección de una o más muestras; es decir, es la técnica seguida para elegir muestras.
Muestreo aleatorio simple
Es el método más simple para elegir la muestra. Básicamente es un sorteo realizado de tal manera que se garantice que cada una de las unidades elementales tenga la misma probabilidad conocida.
Muestreo sin ser
al Azar
Sucede cuando se tiene una muestra de conveniencia o cuando se seleccionó al azar una muestra, pero los miembros de esta muestra optaron por no participar.
Muestreo de
Clúster
Este tipo de muestreo involucra también el tener una lista de la población para hacer una selección al azar. Los participantes se encuentran anidados en grupos/clústeres, de los cuales resultaría difícil
separarlos, pero los grupos/clústeres si pueden ser seleccionados al azar.
Muestreo
Sistemático
Pasa cuando se tiene una lista de los miembros de la población, y mediante algún método se selecciona un número que servirá para elegir a los participantes.
Muestreo
Estratificado al
Azar
Aparece cuando la población se encuentra estratificada. Es decir, se sabe que
subgrupos la integran (e.g., sexo, edad, grupo social, nivel socioeconómico, etc.).
Tamaño
de la
Población
Habría que partir de una definición de la población que se tiene en mente estudiar: objetos, observaciones o personas (e.g., edificios, calificaciones o estudiantes de escuela elemental, respectivamente). Esto también con el propósito de poder generalizar los resultados de la muestra a la población.
Varianza/
Desviación
estándar
Puede ser obtenida de estudios previos en forma de SD. Si no los hay, algunos investigadores han recomendado el 0.5 para usarla como SD en las fórmulas de estimación del tamaño de una muestra
Poder estadístico
Es una probabilidad que depende en parte del tamaño de la muestra. Para la planeación de un estudio, el poder estadístico sirve para calcular el tamaño de una muestra y tener el suficiente poder para rechazar una hipótesis nula cuando es falsa
Prueba de hipótesis
Proceso mediante el cual, a partir de los valores de una muestra aleatoria se decide si se rechaza o no el supuesto que plantea el investigador para el parámetro o parámetros de la población o poblaciones bajo estudio, pero con cierta probabilidad de error (riesgo) por tomar una decisión
Muestreo probabilístico
Desarrolla una serie de estrategias y procedimientos que incluyen la elección aleatoria de las unidades muestrales, de modo que procura que todas y cada una de las unidades elementales tengan la misma probabilidad de ser elegidas.
Muestreo no probabilístico
Este tipo de muestreo debe realizar una elección de unidades elementales, generalmente basada en el criterio del que investiga.
