viernes, 8 de diciembre de 2017

Reducciones Estadísticas.

Medidas de posición

Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:

  1. Cuartiles: Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
  2. Deciles: Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
  3. Percentiles: Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales.


ASIMETRÍA

Es una medida de forma de una distribución que permite identificar y describir la manera como los datos tiende a reunirse de acuerdo con la frecuencia con que se hallen dentro de la distribución. Permite identificar las características de la distribución de datos sin necesidad de generar el gráfico.

Tipos de Asimetría.
La asimetría presenta las siguientes formas:

  • Asimetría Negativa o a la Izquierda: se da cuando en una distribución la minoría de los datos está en la parte izquierda de la media. Este tipo de distribución presenta un alargamiento o sesgo hacia la izquierda, es decir, la distribución de los datos tiene a la izquierda una cola más larga que a la derecha. También se dice que una distribución es simétrica a la izquierda o tiene sesgo negativo cuando el valor de la media aritmética es menor que la mediana y éste valor de la mediana a su vez es menor que la moda.
  • Simétrica: se da cuando en una distribución se distribuyen aproximadamente la misma cantidad de los datos a ambos lados de la media aritmética. No tiene alargamiento o sesgo. Se representa por una curva normal en forma de campana llamada campana de Gauss (matemático Alemán 1777-1855) o también conocida como de Laplace (1749-1827).También se dice que una distribución es simétrica cuando su media aritmética, su mediana y su moda son iguales.
  • Asimetría Positiva o a la Derecha: se da cuando en una distribución la minoría de los datos está en la parte derecha de la media aritmética. Este tipo de distribución presenta un alargamiento o sesgo hacia la derecha, es decir, la distribución de los datos tiene a la derecha una cola más larga que a la izquierda. También se dice que una distribución es simétrica a la derecha o tiene sesgo positivo cuando el valor de la media aritmética es mayor que la mediana y éste a valor de la mediana a su vez es mayor que la moda.

Representación de las Observaciones.

Distribución de Frecuencias.

En estadística, se le llama distribución de frecuencias a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría.​ Esto proporciona un valor añadido a la agrupación de datos. La distribución de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el número existente en cada clase.


Gráficos para Series Estadísticas.

En los análisis estadísticos, es frecuente utilizar representaciones visuales complementarias de las tablas que resumen los datos de estudio. Con estas representaciones, adaptadas en cada caso a la finalidad informativa que se persigue, se transmiten los resultados de los análisis de forma rápida, directa y comprensible para un conjunto amplio de personas.
Tipos de representaciones gráficas

Cuando se muestran los datos estadísticos a través de representaciones gráficas, se ha de adaptar el contenido a la información visual que se pretende transmitir. Para ello, se barajan múltiples formas de representación:
  1. Diagramas de barras: muestran los valores de las frecuencias absolutas sobre un sistema de ejes cartesianos, cuando la variable es discreta o cualitativa.
  2. Histogramas: formas especiales de diagramas de barras para distribuciones cuantitativas continuas.
  3. Polígonos de frecuencias: formados por líneas poligonales abiertas sobre un sistema de ejes cartesianos.
  4. Gráficos de sectores: circulares o de tarta, dividen un círculo en porciones proporcionales según el valor de las frecuencias relativas.
  5. Pictogramas: o representaciones visuales figurativas. En realidad son diagramas de barras en los que las barras se sustituyen con dibujos alusivos a la variable.
  6. Cartogramas: expresiones gráficas a modo de mapa.
  7. Pirámides de población: para clasificaciones de grupos de población por sexo y edad.

Medidas de Tendencia Central: Media aritmética, mediana y moda.

Media aritmética.

Mediana.


Moda.




Fuente de Datos Estadísticos.



Método de Recolección de Datos.

Recolección de datosDentro de la recolección de datos se pueden apelar a diversas técnicas: las encuestas, la observación, la toma de muestras y las entrevistas, entre otras, permiten realizar la tarea. De acuerdo al tipo de datos, la persona utilizará distintos instrumentos (grabadora de audio, cámara de fotos, etc.).

En el caso de la entrevista es fundamental que la persona que la va a llevar a cabo, de manera previa, proceda a prepararla. Y es que sólo así podrá elegir las preguntas (abiertas o cerradas) que va a realizar así como fijar el tiempo que va a invertir, el lugar donde la va a desarrollar e incluso las “herramientas” que puede utilizar para poder sacar la mayor cantidad posible de información.

Además de lo expuesto no podemos pasar por alto que se puede proceder a la recolección de datos mediante dos tipos diferentes de entrevistas:

  • Las estructuradas. Estas tienen las ventajas de que son fáciles de administrar, ofrecen una gran sencillez en cuanto a lo que es su evaluación, que lleva un tiempo limitado su realización y que permiten conseguir unos resultados mucho más objetivos.
  • Las no estructuras. Estas otras, por su parte, a favor tienen que la persona que las lleva a cabo posee más libertad para realizar las preguntas así como que cuenta con la posibilidad de poder explotar otras cuestiones que surjan de manera espontánea durante el encuentro.

Resultado de imagen para recoleccion de datosDe la misma manera, otro de los recursos que se pueden emplear para acometer la recolección de datos es el cuestionario, que puede ser cerrado o abierto. La diferencia entre ambos es que el primero permite que la persona que vaya a contestar al mismo sólo pueda dar unas respuestas muy concretas, mientras que en el otro los resultados puedan ser mucho más variados y amplios.

Supongamos que un periodista está realizando una investigación sobre un funcionario gubernamental que habría participado de un acto de corrupción. Para realizar su trabajo periodístico, inicia la recolección de datos entrevistando a otros funcionarios, políticos opositores, policías y autoridades judiciales. Además accede a documentos que le permiten probar el hecho. Una vez que recolecta todos los datos, los procesa y los presenta con forma de artículo en un diario.

Los científicos también desarrollan la recolección de datos. Un antropólogo puede visitar un pueblo indígena para observar sus costumbres, conversar con los pobladores y tomar fotografías. Los datos recopilados luego pueden ser volcados en una investigación académica.



La recolección de datos es muy importante ya que permite sustentar el conocimiento que se generará luego. De todas formas, la recolección por sí sola no garantiza la calidad del saber producido.
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Razón, proporción, porcentaje y tasas.

Razón.
¿Cuál es la relación cuantitativa entre el número de personas sin acceso a fuentes de agua potable mejorada y las que no tienen el acceso? La respuesta es la razón y simplemente dividimos la cantidad que posee la característica entre los que no poseen la característica, en el ejemplo divides 6.600 mmp entre 663 mmp, el resultado es 9,95, un número que para simplificar la comunicación redondeas. Finalmente puedes afirmar que:
1 de cada 10 personas en el mundo en el 2015 no tuvieron acceso a fuentes de agua potable mejorada.

1 de cada 10 personas en el mundo en el 2015 no tuvieron acceso a fuentes de agua potable mejorada.

Recuerda:
Razón es la relación entre las unidades con algún atributo entre aquellas unidades que no poseen el atributo.

Proporción.
¿Cuánto representan las personas sin acceso a fuentes de agua potable mejoradas con respecto al total? Esta pregunta indaga sobre la proporción y para responderla dividimos el número de personas sin acceso a fuentes de agua potable mejorada entre la población total.
La población total es 663 mmp + 6.600 mmp = 7.263 mmp
Ahora divides 663mmp / 7.263 mmp = 0,091 es la proporción de personas del total que durante el 2015 no tuvieron acceso a fuentes de agua potable mejorada.

Recuerda:
Proporción es la relación entre las unidades con alguna característica común entre el total de unidades (con y sin la característica).

Porcentaje.
Existe una manera distinta de representar la proporción con la cual es posible que ya estés familiarizado. Una vez hayas calculado una proporción, entonces la multiplicas por 100 y agregas el símbolo %, así de fácil.
Continuado con el ejemplo anterior, multiplicas por cien la proporción de personas del total que durante el 2015 no tuvieron acceso a fuentes de agua potable mejorada, es decir 0,091*100, esto te da por resultado que el 9,1% de la población total del 2015 no tuvo acceso a fuentes de agua potable mejorada.

Recuerda:
El porcentaje es una proporción multiplicada por 100.

Tasas.
Son razones o cocientes que muestran la dinámica de la variable en un lapso de tiempo determinado.
Por ejemplo, supongamos que en una fábrica interesa conocer un indicador en relación al tiempo en que se detienen sus maquinarias en un mes. Una tasa apropiada puedes calcularla dividiendo el número de horas en que las maquinarias estuvieron detenidas en un mes entre el número total de horas que las maquinarias debieron haber trabajado durante ese mes.
Supón que hay 2 maquinas, las cuales debieron haber trabajado 8 horas al día cada una durante 20 días en un mes en específico. Es decir, que según lo previsto se debieron trabajar 2x8x20 = 320 horas. Pero durante el mes en estudio una maquina se detuvo 44 horas y otra se detuvo 20 horas. Por lo tanto la tasa a calcular sería 64 horas de maquinarias detenidas entre 320 horas de trabajo estipulado, esto es 0,2 y si multiplicamos por 10 el resultado es 2, lo cual interpretamos como:
Durante el mes en estudio se registraron 2 horas de maquinarias detenidas por cada 10 horas de trabajo previsto para las maquinarias.

Recuerda:
En las tasas el variable tiempo es un requisito.

Para calcular indicadores de gestión como la razón, proporción, porcentaje o tasas; puedes apoyarte con una calculadora.

La Medición de los Caracteres.

El nivel de medida de una variable en matemáticas y estadísticas, también llamado escala de medición, es una clasificación acordada con el fin de describir la naturaleza de la información contenida dentro de los números asignados a los objetos y, por lo tanto, dentro de una variable. Según la teoría de las escalas de medida, varias operaciones matemáticas diferentes son posibles dependiendo del nivel en el cual la variable se mide.

Se distinguen cuatro tipos de escala:

  1. Nominal 
  2. Ordinal 
  3. Intervalo 
  4. De razón 

Resultado de imagen para nivel de medicion nominalMedición Nominal: en este nivel de medición se establecen categorías distintivas que no implican un orden especifico. Por ejemplo, si la unidad de análisis es un grupo de personas, para clasificarlas se puede establecer la categoría sexo con dos niveles, masculino (M) y femenino (F), los respondientes solo tienen que señalar su género, no se requiere de un orden real.

Una escala de medición es nominal si los datos son etiquetas o categorías que se usan para definir un atributo de un elemento. Los datos nominales pueden ser numéricos o no numéricos.
Ejemplo: el sexo de una persona es un dato nominal no numérico. El numero de seguro social de una persona es un dato nominal numérico.

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 Medición Ordinal: se establecen categorías con dos o mas niveles que implican un orden inherente entre si. La escala de medición ordinal es cuantitativa porque permite ordenar a los eventos en función de la mayor o menor posesión de un atributo o característica. Por ejemplo, en las instituciones escolares de nivel básico suelen formar por estatura a los estudiantes, se desarrolla un orden cuantitativo pero no suministra medidas de los sujetos.

Las formas mas comunes de variables ordinales son ítems (reactivos) actitudinales estableciendo una serie de niveles que expresan una actitud de acuerdo o desacuerdo con respecto a algún referente.
Por ejemplo, ante el ítem: La educación en Venezuela cumple con el curriculum bolivariano de Venezuela, el respondiente puede marcar su respuesta de acuerdo a las siguientes alternativas:
Si se crea la cultura de utilizar los recursos estadísticos que son una manifestación del resultado de desarrollo educativo se podría obtener mejores productos en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

  • Totalmente de acuerdo
  •  De acuerdo
  •  Indiferente
  •  En desacuerdo
  • Totalmente en desacuerdo
Imagen relacionadaMedición de Intervalo: La medición de intervalo posee las características de la medición nominal y ordinal. Establece la distancia entre una medida y otra. La escala de intervalo se aplica a variables continuas pero carece de un punto cero absoluto. El ejemplo mas representativo de este tipo de medición es un termómetro, cuando registra cero grados centígrados de temperatura indica el nivel de congelación del agua y cuando registra 100 grados centígrados indica el nivel de ebullición, el punto cero es arbitrario no real, lo que significa que en este punto no hay ausencia de temperatura.
Ejemplo: una persona que en un examen de matemáticas que obtiene una puntuación de cero no significa que carezca de conocimientos, el punto cero es arbitrario por que sigue existiendo la característica medida.

Medición de Razón: una escala de medición de razón incluye las características de los tres anteriores niveles de medición anteriores (nominal, ordinal e intervalo). Determina la distancia exacta entre los intervalos de una categoría. Adicionalmente tiene un punto cero absoluto, es decir, en el punto cero no existe la característica o atributo que se mide. Las variables de ingreso, edad, número de hijos, etc. son ejemplos de este tipo de escala. El nivel de medición de razón se aplica tanto a variables continuas como discretas.
Ejemplo: variables como la distancia, la altura, el peso y el tiempo se miden con una escala de razón.
Resultado de imagen para nivel de medicion de razon en estadistica ejemplo

ESTADÍSTICAS PRIMARIAS

Su idea principal se refiere a Estadísticas Básicas. Contiene a las estadísticas que se obtienen a través de la formulación, diseño y ejecución de las operaciones estadísticas de diferentes áreas (social, económico, ambiental, etc.), y el organismo tiene potestad en la recogida directa de los datos.

Datos Estadísticos: Los datos estadísticos, en este marco, son los valores que se obtienen al llevar a cabo un estudio de tipo estadístico. Se trata del producto de la observación de aquel fenómeno que se pretende analizar.

Estadística en la Educación.


En el ambiente educativo, normalmente se escucha a profesores/as, a Directores/as de centros, de Distritos, de Direcciones Regionales, etc., hablar del Plan de Clases, de Programación de Actividades, en fin, se les escucha hablar de planificar las cuestiones educativas propias de su desempeño. Estos planes y programas oscilan en torno a un grupo de estudiantes, a un contenido educativo, a un centro docente, una comunidad educativa o una sociedad de padres y amigos de la escuela, entre otras.

Cuando se habla de planificación ésta puede ser considerada a nivel micro o a nivel macro, todo depende de si se refiere a una parte pequeña o una parte grande, si es una unidad de un conglomerado o es el conglomerado completo. No importa si se habla de una cosa o de la otra, en cualquier caso, se está hablando de planificación e ineludiblemente al hablar de ésta, se está hablando de Estadística.

Las estadísticas son necesarias tanto para los maestros/as como los directores/as de los centros, de distritos, de las regionales y los diversos funcionarios de los estamentos del Sistema Educativo, es decir, todos/as los actores que interactúan en la conducción de la cuestión educativa.

La estadística es la base de la planificación. Para planificar y obtener resultados acertados hay que disponer de estadísticas confíales y oportunas. Confiable significa que respondan a la realidad y que sean de cobertura total y lo de la oportunidad guarda referencia con el momento; un dato estadístico deja de ser bueno cuando pierde oportunidad, es decir si no se tiene en el momento que se necesita.

El profesor/a, el director del centro y de los estamentos de dirección, no sólo deben desempeñarse con estadísticas educativas, es decir las que se producen al interior del centro educativo, por ejemplo la cantidad de estudiantes de la escuela, de una tanda o de grado; o en qué rango de edad se encuentran, sus calificaciones; número de aulas, cuántos maestros/as hay en la escuela, por género, años en servicio, etc.

Pero además deben manejar otras estadísticas, como las que se refieran a la salud de los estudiantes, cuáles son las enfermedades más frecuentes que padecen, las vacunas que les han sido administradas. Estadísticas sociales, como lugar donde viven, con quien viven y estadísticas demográficas referidas a la población de la comunidad y su estructura por sexo y edad, número de hermanos/as, niños/as en edad escolar, etc.

Lo que se quiere significar es que las estadísticas son la base de la planificación para el logro de estrategias y cumplimiento de metas y objetivos, en todo lo que tiene que ver con el quehacer educativo.
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