Análisis de gráficas. Tratamiento de la información
Se realizó una encuesta a un total de 140 estudiantes de distintas escuelas secundarias de la Ciudad de Ensenada.
El propósito de la primera pregunta es conocer el porcentaje de estudiantes que llevan dinero para gastar en la escuela. Resultó que el 83% si llevan y el 17% no llevan dinero. Sin embargo, al analizar la segunda pregunta respecto a cuanto dinero llevan 127 jóvenes contestaron una cantidad, lo cual da a entender que 11 personas de las que habían contestado que no llevaban, en la segunda pregunta mencionaron una cantidad. Una solución a este tipo de problema hubiera sido que se les diera una opción mas en la primera pregunta como si, no y a veces, de esta manera el resultado seria mas real.
En este caso, el porcentaje de los alumnos que no llevan dinero a gastar se reduciría a un 9.2%, lo que indica que aproximadamente 13 personas de las 140 no llevan dinero a gastar. En este sentido, se podría pensar que la situación económica de cierta manera no es tan critica, pero, es aquí donde se puede señalar que 65% de los estudiantes llevan de 1 a 20 pesos a gastar. Entonces, la situación economica de los estudiantes se encuentra en la medio-bajo pero mas en la bajo.
GRÁFICA CAJA BRAZOS O GRÁFICA DE BIGOTES
La gráfica Caja Brazos tiene cinco valores relevantes:
- Límite inferior (Li).
- Mediana (Me).
- Extremo superior del primer cuartil Q1.Extremo superior del tercer cuartil Q3.
- Límite superior (Li).
TIPO DE FRECUENCIAS
Frecuencia absoluta: Llamaremos así al número de repeticiones que presenta una observación. Se representa por ni.
Frecuencia relativa: Es la frecuencia absoluta dividida por el número total de datos, se suele expresar en tanto por uno: La suma de todas las frecuencias relativas, siempre debe ser igual a la unidad.
Frecuencia absoluta acumulada: es la suma de los distintos valores de la frecuencia absoluta tomando como referencia un individuo dado. La última frecuencia absoluta acumulada es igual al nº de casos:
N1 = n1
N1 = n1
N2 = n1+ n2
Nn = n1 + n2 + . . . . . . + nn-1 + nn= n
Frecuencia relativa acumulada: es el resultado de dividir cada frecuencia absoluta acumulada por el número total de datos, se la suele representar con la notación: Fi
Tabla de frecuencias para una variable discreta. | ||||
xi | ni | Ni | fi | Fi |
x1 | n1 | N1 | f1 | F1 |
x2 | n2 | N2 | f2 | F2 |
x3 | n3 | N | f3 | 1 |
Sni=N | 1 | |||
REPORTE DE LECTURA
Bibliografía
Sanchís, C. (1997). "Indices e inferencia estadistica" en Hacer estadistica. Biblioteca de recursos didácticos alhambra. p. 97 - 103
INFERENCIA ESTADÍSTICA
La estadística descriptiva se trabaja siempre con todos los datos de la población objeto de estudio: al calcular los distintos parámetros centrales y de dispersión. Sin embargo, al hablar de las encuestas, la estadística se caracteriza por tratar con enormes cantidades de datos.
Los fenómenos naturales son demasiado multiformes, demasiado extensos o demasiados inaccesibles para permitir una observación completa. No podemos medir la temperatura en cada instante y en todos los puntos de la geografía nacional o mundial; no podemos ensayar un nuevo medicamento en todas las personas; para ensayar una reforma de la enseñanza a un determinado nivel, no podemos utilizar a todos los estudiantes de dicho nivel. No podemos comprobar si funcionan bien todos los misiles fabricados por una empresa bélica.
La estadística inferencial tiene como objetivo, precisamente extender a toda la población el comportamiento d de un determinado carácter estudiado solamente en una muestra extraída de dicha población. La importancia de la estadística inferencial es cada día mayor al proporcionarnos herramientas para evitar, en lo posible y siempre bajo un cierto riesgo, los errores.
Muestra representativa: una muestra es representativa con relación a un carácter x si el porcentaje de elementos de la población total que posee dicho carácter coincide con el porcentaje de elementos que tienen dicho carácter en la muestra. Para ello, se necesita estudiar la muestra y la población total para poder comparar los porcentajes correspondientes y ver si coinciden. Para esto, se requiere de un procedimiento matemático que permita juzgar la representatividad de una muestra sin necesidad de conocer los datos de toda la población que es la teoría de la probabilidad.
Cuanto mayor sea el número de elementos de una muestra tanto mas se acercarán los parámetros calculados en la misma a los parámetros correspondientes de la población total. En la práctica real, el número de elementos de una muestra depende de diversos factores:
- Dificultad de elección de los elementos
- Gastos que origina la elección de los elementos
- Tiempo necesario para elegirlos según el carácter a estudiar
- Grado de fiabilidad deseado
