Estadística 

¿Qué estudia la Estadística? La Estadística es la rama de la Matemática que se ocupa de recopilar datos, de organizarlos para una mejor comprensión del fenómeno que se desea estudiar y de analizarlos con un determinado objetivo. La estadística se aplica a todas las ciencias, pues facilita el estudio de hechos del mundo o de la sociedad.

POBLACIÓN ESTADÍSTICA: 

También llamada universo o colectivo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan unas de las observaciones. Es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones

MUESTRA ESTADÍSTICA: 

Es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnicas de muestreo

POBLACIÓN FINITA E INFINITA: 

Por finita entendemos la población que posee un tamaño formulado o limitado, es decir, hay un número entero ( n ) que nos indica cuántos elementos existen en la población” tomando en cuenta lo que los autores citan anteriormente la población finita son poblaciones muy pequeñas por lo que es más fácil de realizar un conteo y de determinar una representación muestral. 

Infinito/a: Cuando no se puede tomar la cantidad limite con precisión, ejemplos: las estrellas, hojas en un bosque, población de algún animal abundante en alguna zona.

Estadística descriptiva:

Es una gran parte  que se dedica a recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto de datos, con el fin de describir apropiadamente las características de este. Este análisis es muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población, las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central , para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central. Esto es lo que podría ser un concepto aproximado.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL:

Es una parte que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. La estadística inferencial comprende como aspectos importantes

  La toma de muestras o muestreo.

  La estimación de parámetros o variables estadísticas.

  El contraste hipótesis.

  El diseño experimental.

  La inferencia bayeciana

  Los métodos no paramétricos  

 FENÓMENO: 

Todo experimento que puede repetirse indefinidamente para cual existe un intervalo de resultados definidos que se dan de manera aleatoria es decir impredecible cada repetición del experimento se denomina experiencia o prueba. Ejemplo de fenómenos estadísticos son el lanzamiento de una moneda o el tiro de un dado.

FENÓMENO ALEATORIO: 

Fenómeno aleatorio es un evento que al ocurrir puede obtener resultados distintos. ¿Ejemplo? Lanzar una moneda al aire ("echar un volado"), o verificar la estatura de un grupo de personas.

Te preguntarás ¿por qué dices "obtener resultados distintos"? Verás: Si lanzas la moneda al aire, puede que al caer lo haga por el lado de la "cara" hacia arriba, o puede que caiga por el lado de la "cruz" (o como le llames) hacia arriba. No sabrás el resultado hasta que efectúes el experimento. Si tomas la estatura de un grupo de personas sucede lo mismo: no sabes cuánto mide cada uno hasta que les preguntes, o hasta que tú mismo los midas.

En el primer caso (ejemplo de la moneda), solamente tienes 2 posibles resultados bien definidos y claros que pueden resultar al experimentar. Es una variable discreta, porque podemos asociar un valor "0", por ejemplo a "cara" y otro valor "1" a "cruz". A pesar de que estos valores son arbitrarios, siempre serán los mismos en tu experimento (cuando lo repitas una y otra vez).

FENÓMENO DETERMINATIVO:

Cuando el resultado es predecible.

VARIABLE CUALITATIVA:

 Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría, y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:

Variable cualitativa ordinal o variable cuasi-cuantitativa: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado, fuerte.

Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo los colores.

VARIABLE CUANTITATIVA: 

Se refiere a todo lo que se expresa mediante un numero por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas.

VARIABLE DISCRETA:  

Es una variable que solo puede tomar valores dentro de un conjunto numerable, es decir, no acepta cualquier valor sino solo aquellos que pertenecen al conjunto. En estas variables se dan de modo inherente separaciones entre valores observables sucesivos. Dicho con más rigor, se define una variable discreta como la variable que hay entre dos valores observables (potencialmente), hay por lo menos un valor no observable (potencialmente).Como ejemplo, el número de animales en una granja (0, 1, 2, 3...).

VARIABLE CONTINUA: 

Puede tomar un valor cualquiera dentro de un rango predeterminado. Y siempre entre dos valores observables va a existir un tercer valor intermedio que también podría tomar la variable continua. Una variable continua toma valores a lo largo de un continuo, esto es, en todo un intervalo de valores. Un atributo esencial de una variable continua es que, a diferencia de una variable discreta, nunca puede ser medida con exactitud; el valor observado depende en gran medida de la precisión de los instrumentos de medición. Con una variable continua hay inevitablemente un error de medida. Como ejemplo, la estatura de una persona (1.710m, 1.715m, 1.174m....)

MUESTREO: 

La técnica para la selección de una muestra a partir de una población.Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta.En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución muestral.

TIPO DE MUESTREO: 

Es aquella en el que los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra.

1.- MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:

Es el procedimiento probabilístico de selección de muestras más sencillo y conocido, no obstante, en la práctica es difícil de realizar debido a que requiere de un marco muestral y en muchos casos no es posible obtenerlo. Puede ser útil cuando las poblaciones son pequeñas y por lo tanto, se cuenta con listados. Cuando las poblaciones son grandes, se prefiere el muestreo en etapas. Se utiliza amplia mente en los estudios experimentales, además, de ser un procedimiento básico como componente de métodos más complejos (muestreo estratificado y en etapas).Se caracteriza por que otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población. Para él calculo muestral, se requiere de: El tamaño población, si ésta es finita, del error admisible y de la estimación de la variaran.

2.- MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO:

 En el muestreo sistemático, los elementos son seleccionados de la población dentro de un intervalo uniforme que se mide con respecto al tiempo, al orden o al espacio difiere del aleatorio simple en que cada elemento tiene igual probabilidad de ser seleccionado, pero cada muestra no tiene una posibilidad igual de ser seleccionada (Por ejemplo: tomar cada elemento de 10 en 10: el Nª 1, 11, 21...)

3.- MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO:

 Se clasifica la población en grupos (estratos). Se trata de asegurar que todos los estratos de interés queden correctamente recogidos y, por tanto, representados en la partición.Desde un punto de vista probabilístico, se considera que existen subpoblaciones muy definidas dentro de la población donde la distribución de la variable que se analiza experimenta variaciones.Cada estrato funciona independientemente de los demás. Por tanto, se elegirán muestras aleatorias simples para cada uno de los estratos.La distribución de la muestra en función de los distintos estratos se denomina afinación.

4.- MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS: 

Las unidades maestrales no son elementos individuales de la población, sino grupos de elementos.En el muestreo por conglomerados se selecciona aleatoria mente una colección de conglomerados. Se muestre entonces todos los elementos individuales de todos los conglomerados elegidos.A veces, es necesario elegir conglomerados dentro de los conglomerados. Se dice entonces que se trata de un muestreo en etapas múltiples.

MÉTODOS CIENTÍFICOS.

Es un método de investigación conocimientos en las ciencias. Para ser llamado científico, un método de investigación debe basarse en la empíricas  y en la medición,  sujeto a los principios específicos de las pruebas de racionamiento .El método científico está sustentado por dos pilares fundamentales. El primero de ellos es la reproducibilidad, es decir, la capacidad de repetir un determinado experimento, en cualquier lugar y por cualquier persona. Este pilar se basa, esencialmente, en la comunicación y publicidad de los resultados obtenidos (por ejemplo en forma de articulo científicos). El segundo pilar es la refuta. Es decir, que toda proposición científica tiene que ser susceptible de ser falsada o refutada (falsacionismo). Esto implica que se podrían diseñar experimentos, que en el caso de dar resultados distintos a los predichos, negarían la hipótesis puesta a prueba.

1.- OBSERVACIÓN: 

 Es aplicar atentamente los sentidos a un objeto o a un fenómeno, para estudiarlos tal como se presentan en realidad.

2.- INCLUSIÓN:

Acción o efecto de extraer a partir de determinadas observaciones. 

3.- HIPÓTESIS: 

Planteamiento mediante la observación siguiendo normas establecidas por el método científico.

4.- EXPERIMENTACIÓN:  

método común de las ciencias experimentales y las tecnologías, consiste en el estudio de un fenómeno, reproducido generalmente en un laboratorio, en las condiciones particulares de estudio que interesan, eliminando o introduciendo aquellas variables que puedan influir en él. Se entiende por variable constante o variante todo aquello que pueda causar cambios en los productos de un experimento y se distingue entre variable único, conjunto o microscópico.

5.- DEMOSTRACIÓN:

Es una rama de la lógica matemática que trata a las demostraciones como objetos matemáticos, facilitando su análisis mediante técnicas matemáticas. Las demostraciones suelen presentarse como estructuras de datos inductiva mente definidas que se construyen de acuerdo con los axiomas y reglas de inferencia de los sistemas lógicos. En este sentido, la teoría de la demostración se ocupa de la sintaxis, en contraste con la teoría de modelos, que trata con la semántica. Junto con la teoría de modelos, la teoría de conjuntos axiomática y la teoría de la recursión, la teoría de la demostración es uno de los "cuatro pilares" de los fundamentos de las matemáticas

6.- TEORÍA CIENTÍFICA: 

Es un conjunto de conceptos, incluyendo abstracciones de fenómenos observables y propiedades cuantificables, junto con reglas (leyes científicas) que expresan las relaciones entre las observaciones de dichos conceptos. Una teoría científica se construye para ajustarse a los datos empíricos disponibles sobre dichas observaciones, y se propone como un principio o conjunto de principios para explicar una clase de fenómenos.