Todos los días, encuentra información numérica que describe o analiza algún aspecto del mundo en el que vive. Por ejemplo,
Aquí hay algunas noticias que aparecieron en las páginas del New York Times durante un período de un mes:
Entre 1969 y 2001, la tasa de fracturas del antebrazo aumentó un 52% para las niñas y el 32% para los niños, con los mayores aumentos entre
Niños en la pubertad temprana, según un reciente estudio de la clínica de Mayo.
En todo el área metropolitana de Nueva York, el precio de venta medio de una casa unifamiliar ha aumentado en un 75% desde 1998, un aumento
de más de $ 140,000.
Tales historias que no serían posibles de entender sin estadísticas, la rama de las matemáticas que consiste en métodos de procesamiento y análisis de datos para apoyar mejor la toma de decisiones racionales.
procesos. El uso de estadísticas para comprender mejor el mundo significa más que solo producir un nuevo conjunto de información numérica que
Debe interpretar los resultados reflexionando sobre la importancia y la importancia de los resultados para el proceso de toma de decisiones que enfrenta.
La interpretación también significa saber cuándo ignorar los resultados, ya sea porque son engañosos, son producidos por métodos incorrectos,
O simplemente reafirme lo obvio, como lo ilustra esta noticia «reportada» por el comediante David Letterman:
USA Today ha salido con una nueva encuesta. Aparentemente, 3 de cada 4 personas representan el 75% de la población.
¿Cuáles son los elementos fundamentales de la estadística descriptiva?
Tcommoil hemos visto anteriormente, las estadísticas son la rama de las matemáticas que estudia la variabilidad, así como el proceso que lo genera de acuerdo con las leyes y los modelos de probabilidad. Sabemos que es necesario investigar y comprender cómo se realiza la investigación actualmente, más allá de las conclusiones de cualquier estudio. Pero, ¿cuáles son los conceptos básicos de las estadísticas?
Por lo tanto, para centrarse en conceptos estadísticos básicos, debe recurrir a las estadísticas descriptivas. Esta es la descripción de los datos experimentales. Más específicamente de la recopilación, la organización y el análisis de datos sobre ciertas características de ciertas personas que pertenecen a una población determinada. (1)
Según el profesor Ignacio Cascos, de la Universidad de Carlos III en Madrid, estos son algunos de los conceptos estadísticos básicos que necesitamos saber.
La población corresponde a un conjunto bien definido en el que podemos observar una cierta característica.
Esta característica puede estar terminada o infinita. Por lo tanto, el tamaño de la población es el número de individuos que ha indicado por N. (1).
Si la población es muy importante, se vuelve muy costoso medirla y, en algunos casos, imposible tener en cuenta a cada individuo y se hace una selección llamada muestra.
Cada uno de los elementos de la población se llama individuo. Estos elementos no deberían ser necesariamente personas, aunque en psicología es el caso más común.
¿Cuáles son los elementos de la estadística Wikipedia?
- Preciso: la definición debe usar palabras que tengan un significado preciso. Intente evitar palabras que tengan múltiples significados o sentidos de múltiples palabras. La definición debe usar la descripción más corta. La definición no debe usar el término que está tratando de definir en la definición misma. Esto se conoce como una definición circular.
- Distinta: la definición debe diferenciar un elemento de datos de otros elementos de datos. Este proceso se denomina desambiguación: la definición debe estar libre de justificación integrada, uso funcional, registro legal de metadatos.
Las definiciones no deben referirse a términos o conceptos que otros puedan ser malinterpretados por otros o que tengan diferentes significados basados en el contexto de una situación. Las definiciones no deben contener acrónimos que no están claramente definidas o vinculadas a otras definiciones precisas.
Si uno está creando una gran cantidad de elementos de datos, todas las definiciones deben ser consistentes con los conceptos relacionados.
Elemento de datos críticos: no todos los elementos de datos son de igual importancia o valor para una organización. Una propiedad de metadatos clave de un elemento es clasificar los datos como un elemento de datos crítico (CDE). Esta categorización proporciona enfoque para la gobernanza de datos y la calidad de los datos. Una organización a menudo tiene varias subcategorías de CDE, basadas en el uso de los datos. p.ej.:
Palabras comunes como documentos de base de datos de juego o ejecución en 57 significados distintos diferentes para la palabra «juego» pero solo una definición para el término juego dramático. Es preferible menos definiciones en una entrada de diccionario de palabra elegida. Esto minimiza la mala interpretación relacionada con el contexto y los antecedentes de un lector. El proceso de encontrar un buen significado de una palabra se llama desambiguación del sentido de la palabra
¿Qué son los elementos de la estadística?
Esta introducción práctica a las estadísticas es para aquellos que desean entender y tal vez hacer uso de conceptos estadísticos básicos. Aunque incluye los principios teóricos subyacentes a la práctica de las estadísticas, el principal énfasis en un enfoque metodológico. Este curso fue reemplazado en 2003 por los datos de análisis M248.
Este material está tomado de un curso universitario abierto descontinuado. Está destinado a reutilizar y reutilizar por los educadores en lugar de ser el uso directamente por los alumnos. Los resultados de aprendizaje apropiados para el curso original se pueden proporcionar dentro del material, pero está destinado a que los educadores construyan nuevos resultados de aprendizaje apropiados para la reutilización que hacen de este material.
El curso se presentó por última vez en febrero de 2002. Fue reemplazado en 2003 por los datos de análisis M248.
Originalmente, este curso también incluía programas de televisión y CD-ROM. Estos no están disponibles aquí.
El libro proporciona una introducción a las estadísticas y probabilidad para los estudiantes en una amplia gama de disciplinas. El énfasis en la resolución de problemas a través del análisis de datos se ve reforzado por el uso extenso de conjuntos de datos reales en todo momento. Los datos se han extraído de una amplia gama de áreas temáticas para resaltar la diversidad de estadísticas.
Este fue el texto principal para los estudiantes del curso introductorio práctico de la universidad abierta sobre estadísticas, elementos M246 de estadísticas. Escrito para apoyar el autoestudio, proporciona una base excelente en estadísticas.
¿Cómo se clasifican los elementos estadísticos?
Otra posibilidad de clasificar nuestro conjunto de datos es utilizar el método de cuantiles. Para aplicar este método tenemos que predefinir
cuántas clases deseamos usar. Luego clasificamos y ordenamos nuestras clases de datos colocando un número igual de observaciones en cada
clase. El número de observaciones en cada clase se calcula por la fórmula:
Si no se producen valores enteros de esta división, intentamos colocar aproximadamente el mismo número de observaciones
en cada clase.
Una ventaja de los cuantiles es que las clases son fáciles de calcular, y que cada clase es aproximadamente igualmente
representado en el mapa final. Además, los cuantiles son muy útiles para los datos ordinales, ya que la clase
La asignación de cuantiles se basa en datos clasificados.
La principal desventaja de este método de clasificación son las brechas que pueden ocurrir entre las observaciones.
Estas brechas a veces conducen a una excesiva peso de algunas observaciones separadas en el borde del
numero de linea.
Cuando elegimos utilizar el método de rupturas máximas, primero ordenamos nuestros datos sin procesar de bajo a alto. Luego calculamos el
Diferencias entre cada valor vecino, cuando las diferencias de valor más importantes se aplicarán a medida que se rompe la clase. Tú también puedes
Reconoce los descansos máximos visualmente en el gráfico de dispersión: las diferencias de gran valor están representadas por espacios en blanco.
Una ventaja de trabajar con este método es su clara consideración de la distribución de datos a lo largo del número.
línea. Otra ventaja es que las roturas máximas se pueden calcular fácilmente restando la siguiente baja
valor vecino de cada valor.
Sin embargo, una desventaja es que la clasificación sistemática de datos pierde cualquier atención adecuada para
Una agrupación visualmente más lógica y más conveniente (ver «Romaces naturales»).
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