martes, 13 de octubre de 2009

METODO ESTADISTICO

Estadística Ciencia o conjunto de métodos científicos que permiten conocer e interpretar las variaciones de diversos fenómenos y generalmente están expresados de manera cuantitativa.Y se clasifica en 3 ramas:


Estadística descriptiva

Calculo de probabilidad

Inferencia estadística


Estadística descriptiva

Consiste en ir extrayendo conclusiones particulares de un conjunto de datos ordenados y genéricos ya planteados. Va de lo general a lo particular que es la esencia del método deductivo, que es el método científico de esta rama de la estadística


Calculo de probabilidades


Razonamiento matemático, también emplea el método deductivo, se basa en una serie de expresiones lógicas de los que se deducen varias proposiciones científicas que pueden ser probadas. Estos conocimientos son las herramientas matemáticas en las que se apoya la inferencia estadística para su formulación y desarrollo.


Inferencia estadística

La inferencia estadística es una parte de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra).

Las etapas de toda investigación estadística son las siguientes.

1.-Definición de los objetivos que se persiguen con la investigación.

Consiste en la selección y determinación de la población o muestra y las características contenidas que se desean estudiar. En el caso de que se desee tomar una muestra, es necesario determinar el tamaño de la misma y el tipo de muestreo a realizar.


2.-Recogida de los datos estadísticos para llegar a conocer los parámetros poblacionales.

Consiste en la obtención de los datos estadísticos. Existen dos formas de obtener estos datos, con una encuesta censal o una encuesta muestral.

La encuesta censal consiste en preguntar o investigar las características de interés en todos y cada uno de los electos de la población.Estos estudios tienen un elevado coste y un periodo largo de ejecución.

La encuesta muestral consiste en investigar las características de interés en una pequeña parte de la población (muestra), y lo obtenido se infiere al total de la población. Esta se utiliza en la investigación estadística por su coste económico reducido y un corto periodo de ejecución, y la calidad de los datos observados pueden controlarse mejor por ser volúmenes reducidos.


3.-Descripción y estimación de los parámetros poblacionales

Consiste en el Análisis descriptivo de las características poblacionales a trabes de tablas de frecuencias y gráficos.




La estadística descriptiva y el estudio de los hechos económicos·



  • El origen de la palabra estadística, en términos filológicos, es estadista que proviene a su vez del latín status. Es la ciencia que contabiliza las cosas del estado; recoge, describe y analiza información de cualquier hecho o fenómeno.Si es del mundo económico estaremos ante una estadística descriptiva económica.
  • Es una estadística económica que no contiene incertidumbre con lo que esta ausente la probabilidad como medida de aquella.

La estadística descriptiva enseña como debe hacerse un análisis primario y básico de un conjunto de datos que provienen de haber efectuado una investigación censal o muestra de un determinado fenómeno económico.


El calculo de probabilidades como herramienta matemática de inferencia estadística. La estadística moderna.

La unión de ambas tendencias se produce a comienzos del siglo XX , consolidándose a lo largo del mismo por lo que conocemos como la inferencia estadística aplicada a la economía, cuyo estudio requiere un conocimiento previo del cuerpo fundamental del calculo de probabilidades ya que nos proporcionara los instrumentos matemáticos necesarios para que, siguiendo la lógica inductiva, las conclusiones de una muestra las generalicemos a la población a la que pertenece.

La inferencia estadística como método de estudio de los hechos económicos

Dentro del desarrollo de la inferencia hay que considerar tres corrientes metodologícas:

La inferencia clásica

Inferencia Bayesiana
La esencia del enfoque bayesiano esta en su famoso teorema que combina todo tipo de información a priori sobre los distintos estados de la naturaleza con la información muestral en sentido clásico para obtener o inferir el modelo de distribución a posteriori.

Teoría de la decisión
Función de perdida que se apoya en decisor para cuantificar sus expectativas y racionalizar el tratamiento de la incertidumbre económica.



Distribuciones de frecuencias unidimensionales


Conceptos fundamentales


Población. Se entiende por población, universo o colectivo cualquier conjunto de personas, objetos, animales, plantas, instituciones o entes en general finitos o infinitos que son portadores de una serie de características que nos interesan estudiar y acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones.Deben estar definidas con una absoluta precisión, se clasifican en finitas o infinitas.Ejemplo: estudiantes de la facultad de contaduría y ciencias administrativas.

Muestra. Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla. Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos, debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia.Ejemplo: el estudio realizado a 50 estudiantes de la facultad de contaduría y ciencias administrativas.

Atributo. Es toda característica poblacional no susceptible de ser medida numéricamente.Ejemplo: sexo de los estudiantes de la facultad de contaduría y ciencias administrativas.

Aunque los atributos no son susceptibles de ser medidos numéricamente, sus modalidades pueden relacionarse con lo que se denominan escalas nominales y ordinales.

Una escala nominal es cuando los números que le asignamos solo se emplean para diferenciar las distintas categorías. Esta escala se utiliza solo para clasificar las distintas modalidades de un atributo.La medición de características cualitativas o atributos también admite en ciertos casos lo que se conoce como escalas ordinales. Se podrá emplear la escala ordinal cuando las distintas modalidades admiten una determinada graduación u ordenación.

Variables. Son las características poblacionales susceptibles de tomar valores numéricos a los que se les pueda aplicar lo que se conoce como escalas de intervalos y de razón o proporción.Las variables también pueden ser discretas o continuas según tomen un número finito o infinito numerable, o bien infinito no numerable de valores en un determinado intervalo de su campo de variación.




Tipos de muestreo


Muestreo aleatorio simple. Es la forma de muestro mas sencilla. Los elementos de la población objeto de estudio se numeran del 1 hasta N y se seleccionan n de forma aleatoria, que constituyen una muestra aleatoria sin reemplazamiento representativa de todo el conjunto.

Muestreo estratificado. Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica.

Muestreo por conglomerados. Se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio .Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de información muestral.

Muestreo sistemático. Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenómeno. Esto quiere decir que si tenemos un determinado número de personas que es la población y queremos escoger de esa población un número más pequeño el cual es la muestra, dividimos el número de la población por el número de la muestra que queremos tomar y el resultado de esta operación será el intervalo, entonces escogemos un número al azar desde uno hasta el número del intervalo, y a partir de este número escogemos los demás siguiendo el orden del intervalo.

Muestreo polietapico. Es el que se aplica en la práctica cuando se hacen estudios sociales. Los tipos de muestreo que hemos visto anteriormente no suelen aplicarse en estado puro cuando deseamos medir características de unidades de consumo o de producción por razones de carencias de marco o por razones de coste.

Muestreo no probabilístico. Los muestreos que se han comentado de forma abreviada anteriormente son todos probalísticos. Todos tienen en común que los elementos de la población que entran a formar parte de la muestra se han obtenido por procedimientos de azar y todos tienen, a priori, antes de ser seleccionados, una determinada probabilidad de ser elegidos. Cuando en el proceso de selección existan unidades poblacionales que no tengan probabilidad conocida y utilizada en la selección para entrar a formar parte de la muestra , el muestreo no es probalistico.

0 comentarios:

Publicar un comentario