ESTADISTICA COMPUTACIONAL

Mere som dette

Modelos de pronósticos

af Btsy Hdz

RECOLECCION DE DATOS.

af Erem Kaneki

LEY 1581 DE 2012DECRETO 1377 DE 2013

af Técnica Contact Center Sena One Link

2.2.- OBJETIVO DE MUESTREO: DETERMINACIÓN DEL PORCENTAJE DE TIEMPO PRODUCTIVO, DETERMINACIÓN DE TOLERANCIAS Y CALCULO DEL TIEMPO ESTÁNDAR.

af Flor Alejandra Del valle

Finish

Congratulations Guest! You are done.


You could do the following steps:

• Print this map out, take it with you and quickly rehearse before you begin your interview at ESTADISTICA COMPUTACIONAL
• Save this map and come back later to refine it

Good luck with your interview!

ESTADISTICA COMPUTACIONAL

Type in the name of the company you are going to have an interview with.

• Muestra aleatoria simple

Se selecciona una muestra de tamaño de n sujetos de manera que cada posible muestra del mismo tamaño n tenga la misma posibilidad de ser elegida. tipos de muestreo

• Mestra aleatoria

Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. A menudo se usan computadoras para generar números telefónicos aleatorios

• Estudios estadísticos

Experimento (esto aplica algún tratamiento)

Elementos clave en el diseño de experimentos 1. Controlar efectos de las variables a través de: estudios ciegos, bloques, diseño experimental completamente aleatorizado, diseño experimental rigurosamente controlado. 2. Réplica 3. Aleatorizando

Estudio observacional (observa y mide pero no modifica)

Estudio prospectivo (o longitudinal o corchete) va delante en el tiempo, observa grupos que comparten factores comunes como los fumadores y quienes no fuman

Estudio retrospectivo (o de control de caso) reune datos del pasado

Estudio transeccional los datos se miden en un punto del tiempo

• Estudio observacional

observamos y medimos características específicas, aunque no intentamos manipular a los sujetos que estamos estudiando.

• Estudios para el propio beneficio

Algunas veces los estudios reciben el patrocinio de grupos con intereses específicos que buscan promover.

Un ejemplo de esto es sobre la empresa Kiwi Brands, quienes fabrican el famoso betun para el calzado, ellos buscaron realizar un estudio a nivel nacional, en el cual se dio a conocer una razon del porque un empleado profesional fracasaba al solocitar un trabajo era llevar zapatos desaseados.

• Tipos de muestreo

Muestreo por racimos

Se divide el área de la población en secciones (o racimos), se eligen al azar unas cuantas de estas secciones y luego se escogen todos los miembros de los racimos seleccionados.

Muestreo estratificado

subdividimos la población en al menos dos diferentes subgrupos (o estratos) que comparten las mismas características (por ejemplo, el género o la categoría de edad) y después realizamos un muestreo de cada subgrupo (o estrato).

Muestreo de conveniencia

simplemente se utilizan resultados que sean muy fáciles de obtener.

Muestreo sistemático

Se selecciona un punto de partida, después se selecciona cada k-ésimo (por ejemplo, cada quincuagésimo) elemento en la población.

• Datos 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

• Datos Nivel de medición nominal

son los datos consistentes exclusivamente en nombres, etiquetas o categorías que no pueden acomodarse según un esquema de orden (por ejemplo, de bajo a alto).

• Datos cualitativos

También llamados categóricos o de atributo, se dividen en diferentes categorías que se distinguen por alguna característica no numérica.

• Datos cuantitativos

consisten en números que representan conteos o mediciones.

• Muestra:

es un subconjunto de miembros seleccionados de una población.

• Censo:

es la colección de datos de cada uno de los miembros de la población.

• Población:

es la colección completa de todos los elementos (puntuaciones, personas, mediciones, etcétera) a estudiar. Se dice que la colección es completa, pues incluye a todos los sujetos que se estudiarán.

• Estadística:

es una colección de métodos para planear experimentos, obtener datos, y después organizar, resumir, presentar, analizar, interpretar y llegar a conclusiones basadas en los datos.