a Angel Solano 4 éve
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Se utiliza con frecuencia en estadística inferencial
No se utiliza muy seguido en la estadística descriptiva
Proporciona unidades de medida elevadas al cuadrado
El cuadrado de la desviación estandar
La media y la desviación estándar se pueden manipular de manera algebráica
Al igual que la media la desviación estándar es estable con respecto a las variaciones debido al muestreo
La desviación estándar es sensible a cada dato de la distribución
Nos da una medida de la dispersión con respecto a la media
Indica que tan lejos está el dato en bruto con respecto a la media de su distribución
Solo proporciona una medida
Relativamente inexacta
Cálculo
Mide dispersión
No intermedios
Datos extremos
Diferencia entre los datos
Mínimo
Máximo
Distribución
Bimodales
Menos comunes
Tienen dos modas
Unimodales
Más comunes
Solo tienen una moda
Examinando los datos
No se necesitan cálculos
Dato más frecuente en la distribución
2. Bajo circunstancias usuales, la mediana está más sujeta a la variabilidad de la muestra que la media, pero menos sujeta a la variabilidad de la muestra que la moda
1. La mediana es menos sensible que la media a los datos extremos
Datos en bruto
2. Si
Numero par
Mediana es el promedio de los dos datos centrales
Número impar
Mediana es el dato central
1. se ordenan los datos
Valor de la escala
Debajo del cual esta el 50% de los datos
Suma de todos los datos
Número de datos
Calcular la media de varios grupos de datos juntos
5. Para un gran numero de circunstancias, de todas las medidas utilizadas para calcular la tendencia central, la media es la que menos se sujeta a la variación debido al muestreo
4. La suma de los cuadrados de las desviaciones de todos los daros en torno a su media es la minima posible
3. La media es muy sensible a los datos extremos
2. La suma de las desviaciones con respecto a la media es cero
1. La media es sensible al valor exacto de todos los datos en la distribución
Suma de los datos
Número de los mismos
Valores se pueden repetir
Alarga el tallo
Desplegar datos
Crear mas intervalos
Hojas
A la derecha
Linea vertical
Tallo
A la izquiera
No pierde los datos originales
Describir
Resumir
Datos cuando no pasan de 100
Alternativa sencilla al historiograma
Desarrollados
En Princeton University
Por John Turkey
Gráficas
Curva de porcentaje acumulado
La curva de frecuencia (ojiva)
Formas
Asimétrica en forma negativa
Los datos aparecen en los valores mayores y la curva se reduce hacia el extremo inferior del eje horizontal
Asimétrica
Curva se reduce hacia el extremo superior
Mayor parte de los daros aparecen en valores menores del eje horizontal
Simétrica
Sus lados coinciden al doblarlas a la mitad
Se pueden leer directamente a partir de ella
Rasgos percentiles
Percentiles
Puntos medio de cada intervalo de clase
Limite real superior del intervalo
Unidades de porcentaje acumulados
Representar distribuciones de
Porcentaje acumulado
Frecuencia acumulada
Polígono de Frecuencias
Usa puntos no barras
Linea que une los puntos se extiende para cortar el eje horizontal y forma un polígono
Los puntos se unen con lineas rectas
Denota el punto medio de cada intervalo
Igual al del historiograma
Representar los datos de
proporciones
intervalos
Historiograma
Localización
Limites reales del intervalo
Donde terminan
Donde comienzan
Intervalos de clase
Eje horizontal
Se traza una barra por cada intervalo de clase
Representar las distribuciones de frecuencias pertenecientes por
Datos de proporciones
Datos intervalares
De barras
No existe relación numérica ente las categorías de datos nominales
Se pueden organizar diferentes categorías
En cualquier orden
En el eje horizontal
La altura representa
Número de miembros de esa categoría
Frecuencia
Una barra para cada categoría
Utilidad
Distribución de datos
Generalidades
Cada eje debe tener
Título breve y explícito
Etiqueta
Se coloca la intersección de los dos ejes en cero, posteriormente se eligen las escalas
Se deben elegir las unidades adecuadas para localizar los datos en el eje
Características
Datos
localizados en eje horizontal
Dos ejes
Eje X
Eje de las abscisas
Eje vertical
Eje Y
Eje de las ordenadas
No contienen información nueva
Se basan en tablas de datos
Representa datos de manera visual
Facilita la ubicación de las caracteristicas importantes de los datos mencionados
Porcentaje de datos con valores menores que el del dato en cuestión
Valor sobre la escala de medida, debajo del cual cae el 60% de los datos en la distribución
Porcentaje de datos que está por debajo del limite real superior de cada intervalo
Número de datos que están por debajo del límite real superior de cada intervalo
Proporción del numero total de datos que aparecen en cada intervalo
Intervalo con dato mínimo
Parte inferior
Dilema
Tener presentación visual significativa
Se debe elegir un ancho de intervalo
No muy angosto
No muy ancho
Perder información
Mientras más pequeño se el intervalo
Mas fiel a los datos originales
Mientras más amplio el intervalo
Se perderá mas información
Dato superior
Parte superior de la tabla
Dato menor
Parte inferior de la tabla
Valores de los datos se enumeran por orden
3. Si el resultado es
Igual a 1/2
Si es par, dejar sin cambio
Sumar 1 al último diigito si es impar
Menor que 1/2
Dejar el ultimo número de la respuesta sin cambio
Mayor que 1/2
Sumar 1 dígito al último número de la respuesta
2.Colocar punto decimal al frente del primer dñigito de residuo
Para crear un residuo decimal
1. Dividir número en
Residuo
Respuesta potencial
Resultados se dan con cifras decimales
Ejemplo: 173+156+162+175/5= 166.2= 166
Es decirse usa el mismo número de cifras significativas que las que hay en bruto
Cifras significativas = cifras en bruto
Por lo general disivisón
Discretas
Numero de estudiantes en un grupo
Numero de hijos de una familia
Cambia por cantidades fijas
No decimales
No existen valores posibles entre las unidades adyacentes de una escala
Continuas
Limites reales de una variable continua
Ejemplo: 179 libras
180.5 libras
Limites reales
179.5 libras
Límites reales
Valores por arriba o debajo de los valores registrados, a una distancia que es igual a la mitad ed la unidad de medida mínima en la escala
Limite real inferior
Limite real superior
Acercarse al valor real
Todas los valores de una variable continua
son aproximados
Altura
Decimales
Puede asumir teóricamente un número infinito de valores entre las unidades adyacentes de una escala
Característica
Algo que puede asumir mas de un valor
Propiedad
Es discutible considerar como escala de intervalos las escalas poco estándar y que miden variables psicológicas
Este tema surge en estadística inferencias
2 posturas
2. Contrara a la 1
Estas pruebas pueden usarse con datos
Ordinales
Nominales
1. Uso de ciertas pruebas
Análisis de Varianza
Deben usar datos que pertenece a escalas de
Proporciones
Intervalos
T de Student
Cuando el instrumento de medición es estandar
Como el WAIS
Variables se consideran como si fuesen medidas en escalas de intervalos
Las escalas en realidad tienen intervalos iguales entre unidades adyacentes
Muchas escalas utilizadas se consideran como si fueran intervalos
Razón/proporción
Peso
Longitud
Escala Kelvin
La escala celsius tiene un cero arbitrario que es punto de congelación del agua (273 º Kelvin)
Tiene un cero absoluto (punto de congelación en 0º Kelvin)
Pueden usarse en las proporciones
Tiene cero absoluto
Máximo nivel de medición
De intervalo
Escala celsius
Diferencias equivalentes entre números de la escala
Representan diferencias de la misma magnitud en la variables
Posee propiedades de la escala ordinal
No tiene cero absoluto
Propiedades
Igualdad de intervalo
Hay cantidades iguales de la variable entre las unidades adyacentes
Entre unidades adyacentes
Nivel superior de medición con respecto a ala escala ordinal
Ordinal
Ejemplo
Clasificación de un maraton
Primeros 5 lugares en un concurso
No se puede saber el nivel absoluto de la variable
No tiene la propiedad de intervalos iguales entre unidades adyacentes
Ordenes relativos
Objetos medidos de acuerdo a Jerarquia
Si poseen
Menos
Más
La variable medida
Segundo/siguiente nivel de medición
Nominal
Ejemplos
Dias de la semana
Marcas de zapatos
Clasificación de objetos en categorías mutuamente excluyentes
Operaciones de conteo
Variables
Categorías
Clasifican
Miden
Dividen
Son unidades de escala
Equivalencia
Todos los miembros de una categoría son iguales
Desde el punto de vista de la variable de clasificación
Cualitativas (no cuantitativas)
Nivel mínimo de medición
Cero absoluto
Intervalo igual entre unidades adyacentes
Magnitud
Letra griega sigma (Σ) en mayúscula
Subtema
Representados por símbolos matemáticos
Letra Y mayúscula
Medidas
Letra X mayuscula
Variable
Subíndices: Se agregan cuando existen muchos valores
Obtenidos de
Poblaciones
Muestras
Agrupados
