ESTADISTICA ¿POR QUÉ SE DEBE ESTUDIAR ESTADÍSTICA?

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1.2.2. ESTADISTICA INFERENCIAL

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Ejemplo

Una encuesta reciente mostro que solo 46% de los estudiantes del ultimo grado de secundaria podían resolver problemas que incluyeran fracciones, decimales, porcentajes. A demás solo 77% de los alumnos de último año de secundaria pudo sumar correctamente el costo de una ensalada, una hamburguesa, unas papas fritas y un refresco de cola, que figuraban en el menú del restaurante. Ya que estas son inferencias relacionadas con una población, basadas en datos de la muestra, se trata de estadística inferencial.

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POBLACION

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Con el objetivo de inferir algo sobre la población, lo común es que tome una muestra de ella.

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Muestra

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Ejemplos

- Las cadenas de televisión hacen un constante monitoreo continuo de la popularidad de sus programas contratando a Nielsen y a otras organizaciones con el fin de que estas tomen muestras sobre las preferencias de los telespectadores. Por ejemplo, una muestra de 800 televidentes que ven televisión a la hora de mayor audiencia, 320, o 40%, señalo que vio American Idol en Fox la semana pasada. Estos índices de audiencia se emplean para establecer tarifas de publicidad o para suspender programas.

La relación entre una muestra y una población se presenta por ejemplo de calcular kilómetros promedio por litro de los vehículos SUV. Se eligen 6 SUV de la población. Se emplea la cantidad promedio de KPL (Kilómetros por litro) de los seis para calcular la cantidad de MPG en el caso de la población.

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TIPOS DE VARIABLES

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Existen dos tipos básicos de variables que son:

- Variable cualitativa o atributo

- Variable cuantitativa

Las variables cualitativas son aquellas que permiten la expresión de una característica, una categoría, un atributo o una cualidad; algunos ejemplos son el género, la filiación religiosa, tipo de automóvil que se posee y color de ojos.

Las variables cuantitativas son aquellas que adoptan valores numéricos (es decir, cifras). De este modo se diferencian de las variables cualitativas, que expresan cualidades, atributos, categorías o características; algunos ejemplos son el saldo de su cuenta de cheques, las edades de los presidentes de la compañía, la vida de la batería de un automóvil.

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Niveles de medición

Los datos se clasifican por niveles de medición.

El nivel de medición de los datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el fin de resumir y presentar los datos; también determina las pruebas estadísticas que se deben realizar.

También existen cuatro niveles de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón; la medición más baja o más ordinaria, corresponde al nivel nominal. La más alta o el nivel que proporciona la mayor información relacionada con la observación, es la medición de razón. (Anderson, R., J.Sweeney, & Williams, 2008)

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Datos de nivel nominal

En el caso de nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa solo se clasifican y se cuentan. No existe una forma particular para ordenar las etiquetas.

Así que el nivel nominal tiene las siguientes propiedades; la variable de interés se divide en categorías o resultados y de que no existe un orden natural de los resultados

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Datos de nivel ordinal.

Se establecen categorías con dos o más niveles que implican un orden inherente entre sí. 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. Ejemplo:

Calificaciones de un profesor de finanzas.

Calificación.

Frecuencia.

Superior.

6

Bueno.

28

Promedio.

25

Malo.

12

Inferior.

3

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Datos de nivel de intervalo.

El nivel de intervalo de medición es un nivel inmediato superior. Incluye todas las características del nivel ordinal, pero, además, la diferencia entre valores constituye una magnitud constante. Ejemplo:

Tallas de ropa para dama.

Talla

Busto (pulgadas)

Cintura (pulgadas)

Cadera (pulgadas)

8

32

24

35

10

34

26

37

12

36

28

39