Apuntes completos de Análisis de Datos

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, ÍNDICE

I.- ESTADÍSTICA

TEMA 1. CONCEPTOS PRELIMINARES………………………………………………………………..2

TEMA 2. ORGANIZACIÓN DE DATOS………………………………………………………………….6

TEMA 3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN………………………………....8

TEMA 4. ÍNDICES DE VARIABILIDAD………………………………………………………………..13

TEMA 5. ÍNDICES DE FORMA Y VALORES ANÓMALOS……………………………………..16

TEMA 6. PUNTUACIONES TÍPICAS……………………………………………………………………18

TEMA 7. RELACIÓN ENTRE 2 VARIABLES………………………………………………………….19

TEMA 8. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE……………………………………………………………….21

TEMA 9. EVALUACIÓN DEL MODELO LINEAL SIMPLE………………………………………25

II.- PROBABILIDAD

TEMA 10. VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS………………………………………………..28

TEMA 11. VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS………………………………………………30

TEMA 12. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL………………………………………………………………33

TEMA 13. PREUBAS DE SIGNIFICACIÓN…………………………………………………………..37

TEMA 14. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS……………………………………………………….40

TEMA 16. MUESTREO……………………………………………………………………………………..43




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, I.- ESTADÍSTICA
TEMA 1.- CONCEPTOS PRELIMINARES

1.- Conceptos previos
ESTADÍSTICA ciencia que se ocupa de la ordenación y análisis de datos procedentes
de muestras y de la realización de inferencias sobre las poblaciones de las que éstas
proceden

DESCRIPTIVA tiene como objetivo caracterizar, describir y extraer
conclusiones sobre una muestra de datos. Es la 1ª fase de toda investigación
INFERENCIAL implica realizar inferencias acerca de la población a partir de los
datos muestrales y requiere cálculo de probabilidades

POBLACIÓN conjunto de todos los elementos que cumplen una o varias
características

MUESTRA sub-conjunto de elementos de una población

PARÁMETRO propiedad descriptiva de una población. Ej. media, varianza

ESTADÍSTICO propiedad descriptiva de una muestra. Ej. media, varianza

CARACTERÍSTICA propiedad o cualidad de un individuo. Ej. género

MEDICIÓN proceso de asignación de nº a las características


2.- Escalas de medida
Reglas para la asignación de nº a las características

ESCALA CUALITATIVA los nº asignados sólo informan sobre la igualdad o
desigualdad de los individuos en una característica. Ej. género (0 mujeres, 1
varón)
ESCALA ORDINAL los nº asignados informan además del grado (mayor o
menor) en que se presenta la característica. Ej. nivel de depresión (bajo, medio,
alto)
ESCALA CUANTITATIVA los nº asignados constituyen una unidad de medida
o De intervalo: no cuentan con un 0 absoluto, por lo que permiten
relaciones de igualdad o desigualdad de diferencias. Ej. temperatura en
en oC
o De razón: cuentan con un 0 absoluto por lo que permiten relaciones de
igualdad o desigualdad de razones. Ej. longitud en metros

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, 3.- Una aproximación a la modelización

Y= k · (Xj) + ε

Y factor que queremos medir. Ej. estrés

k nº de personas que han elegido esa opción

Xj  subfactor que medimos para averiguar el nivel del factor principal, el factor y el
subfactor están íntimamente ligados. Ej. motivación, horas de trabajo, situación
familiar, responsabilidad en el puesto de trabajo

ε  error de estimación, subfactores que no hemos tenido en cuenta. Ej. nº de hijos,
relación con los compañeros, comodidad en el puesto de trabajo

- Mayor nº de variables en la encuesta mayor precisión en los pronósticos
- Menos nº de variables mayor error experimental


FIABILIDAD se replica con otros sujetos, los resultados son correctos ya que sigue el
mismo patrón con otras personas

VALIDEZ realmente mides el factor que estás midiendo y no otro. Ej. quieres medir
el estrés y no la ansiedad

UTILIDAD no sólo explica y pronostica, sirve para una posible intervención

 Para intervenir en estas situaciones se pueden utilizar varias tipos de diseño
experimental:




No reciben instrucciones
para gestionar el tiempo Medir el factor antes de la
intervención y después, para ver
el cambio




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