Estadidtica descriptiva graficos_exploratorios

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Published on March 2, 2014

Author: jennypao39

Source: slideshare.net

Estadística Lic. Olga S. Filippini 1

Metodología de la Investigación • La investigación es un proceso – sistemático, – organizado y – objetivo destinado a responder a una pregunta • La respuesta lo que pretende es aclarar la incertidumbre de nuestro conocimiento. 2

¿Preguntas a responder? ¿Qué investigar? Definición del problema ¿Para qué? Definición del propósito ¿Qué estudiar concretamente? Definición de los objetivos ¿Cómo? Definición del tipo de diseño 3

Esquema general del planteamiento de un estudio • • • • • • Hipótesis de trabajo Objetivos Diseño de estudio Selección de variables Definición de variables Escala de medida • Protocolo de recogida de datos • Construcción de bases de datos • Depuración de los datos • Análisis • Resultados • Conclusiones Estadística: Herramienta indispensable 4

Esquema del proceso de obtener conclusiones a partir de los datos OBJETIVO Materia Prima DATOS Procesamiento ORGANIZACION Y ANALISIS Producto CONCLUSIONES 5

El caso de análisis • Una empresa dedicada al alquiler de campos y producción de girasol recibe el ofrecimiento de 4 lotes para alquiler ubicados en 4 localidades diferentes. Todos los lotes ofrecidos tienen la misma superficie, los costos de producción son idénticos y se precisa obtener un rendimiento mínimo de 15 quintales/ha para obtener un resultado económico positivo. Se dispone de información sobre los rendimiento del girasol en los últimos 12 años de las 4 localidades donde se ubican los lotes ofrecidos. Usted es el asesor técnico de la empresa y se le pide que, a partir de dicha información, recomiende un lote para alquilar. 6

Objetivos del análisis de los datos • Para producir la recomendación pedida, deberá analizar los datos de modo de contestar la siguiente pregunta general: • ¿Cómo fueron los rendimientos de girasol de los últimos 12 años en cada una de las cuatro localidades? • En relación con esta pregunta general, interesará establecer y documentar, mediante gráficos y medidas, los siguientes puntos para cada localidad: • ¿Los rendimientos fueron altos o bajos? • ¿Los rendimientos fueron parejos entre años? • ¿Los resultados económicos negativos fueron frecuentes o raros? • ¿Los resultados económicos sobresalientes fueron frecuentes o raros? 7

Datos: rendimientos de girasol [kg/ha] Año 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Loc. A 1400 4000 1150 2400 2200 3600 850 3400 1360 1940 2900 260 Loc. B 1900 2600 500 1380 960 0 2100 1700 1940 1100 1300 2230 Loc. C 2000 1690 1500 1700 1580 2100 1100 1650 1760 1550 1850 1730 Loc. D 920 1600 1180 750 800 900 1230 1350 1150 1120 1450 1130 8

En la actualidad el conjunto de métodos que la estadística brinda para atender todos los problemas hace que se la divida en 2 grandes campos, Estadística Descriptiva e Inferencial. Clasificación de la estadística moderna Cuadros representación de datos Tablas Gráficos Descriptiva Promedios Reducción de datos Dispersiones Predice, infiere Inferencial Trabajo en base a muestras Decide sobre las poblaciones 9

VARIABLE CUALITATIVAS O CATEGORICAS aquellas que indican una cualidad o sea una característica no medible o contable, a) Ordenables: cuando puede hacer una correspondencia lógica entre los valores de la variable y los números naturales. Ejemplo: x= resistencia a Roya =no resistente, resistente o muy resistente b) No ordenables: caso contrario al anterior. •Ejemplo : x= Pelajes = Bayo, Zaino, etc. 10

VARIABLE CUANTITATIVAS Las que indican características medibles o contables, a) Discretas : aquellas cuyos valores se interrumpen o separan. • Ejemplo : x= número de vacas de una granja en una determinada región. Los valores posibles son 0, 1, 2,... existe un salto o ruptura entre ellos, (por ejemplo entre 15 y 16, la variable x número de vacas, no puede tomar un valor 15,2). b) Continuas: aquellas cuyos valores posibles no tienen interrupción. • Ejemplo : x= peso de las vacas de una granja en una determinada región. Entre 400 y 500 kg podemos tener infinitos valores. 11

TAREA ESTADISTICA 1. Recopilación de datos 2. Presentación de datos 3. Análisis de datos 4. Interpretación de resultados 12

Definiciones básicas “Población es un conjunto de elementos definidos en el tiempo y en el espacio, sobre los cuales se realizarán las observaciones en el caso de una encuesta exhaustiva o censo, o a los cuales se referirán los resultados de la investigación en el caso de un estudio por muestreo”. “Muestra es el subconjunto de unidades seleccionadas de la población definida. En esta recae la realización de las observaciones”. “Valores poblacionales” Parámetros “Estimadores” Estadísticos 13

Análisis de datos Los datos recopilados para cada sujeto , unidad de observación, ó expertimental pueden provenir de distintos tipos de variables y escalas de medición: Variables Cualitativa o Atributo Escala de medición Cuantitativa o Númerica Escala de medición Tipo Nominal Intervalo Discreta Ordinal Razón Continua 14

Unidad Estadística A cada elemento que integra la población se lo llama unidad estadística, unidad elemental o simplemente elemento. Para seleccionar una muestra, se toman unidades estadísticas de la población en estudio. Unidad de Muestreo Se designa de esta manera a cada uno de los grupos de unidades estadísticas, que se determinan con el objetivo de seleccionar la muestra. 15

Presentaciones visuales, reducción de datos Tablas, Gráficos y Distribuciones ¿Qué representación mental le sugiere la palabra estadística a la mayor parte de la gente ? Una tabla es una ordenación de datos en filas y columnas utilizada para documentar o comunicar información. Desde este punto de vista de su uso, existen dos tipos de tablas a saber : Tablas generales o de Referencia y Tablas Específicas o de Resumen 16

Distribución de una variable cuantitativa discreta Veamos con un ejemplo la tabla de distribución de frecuencias. En 13 cajones de huevos se contó la cantidad de huevos desechables por cajón: xi fi Fi 1 2 3 4 5 6 Totales 2 4 1 3 2 1 13 2 6 7 10 12 13 f fr = i n fri% 0,1538 0,3077 0,0769 0,2308 0,1538 0,0769 1,000 15,38 30,77 7,69 23,08 15,38 7,69 100,00 F Fr= n 0,1538 0,4615 0,5385 0,7692 0,9231 1,0000 Fr % 15,38 46,15 53,85 76,92 92,30 100,00 17

Distribución de una variable cuantitativa continua Ahora si lo que nos interesa son los índices de Productividad ponderado de 20 establecimientos estamos frente a una variable cuantitativa continua. En este caso los valores individuales carecen de interés, por la propia naturaleza de dicha variable, por lo tanto se los agrupa en los llamados “intervalos de clase”. La cantidad de intervalos necesarios para construir una distribución de frecuencias no se puede determinar por alguna regla precisa, depende de la experiencia y el sentido del investigador, generalmente se utilizan entre 5 -15. 18

Distribución de una variable cuantitativa continua El límite inferior del primer intervalo debe ser algo menor que el valor más pequeño de la variable, y el límite superior del último intervalo algo mayor al dato más grande. Definiendo: xmáx= valor extremo superior de la variable xmín= valor extremo inferior de la variable La diferencia entre estos dos valores nos da la “amplitud total” A=xmáx-xmín Si creemos que la cantidad de intervalos conveniente es h entonces la amplitud de los intervalos será aproximadamente a=A/h 19

Distribución de una variable cuantitativa continua Veamos por ejemplo... X= valor de índice de Productividad de 20 establecimientos. 45,0 52,0 50,0 49,0 55,0 49,0 56,5 44,3 48,9 52,5 57,0 41,0 40,5 51,7 52,0 59,2 Vemos cuál es el valor extremo inferior xmín=40,5 y el extremo superior, xmáx=59,2 42,8 50,0 45,0 46,3 20

Distribución de una variable cuantitativa continua Para obtener a= amplitud del intervalo. a 60 40 5 20 5 4 Los intervalos se construyen de tal forma que contienen al extremo inferior pero no al superior. Intervalo de clase fi Fi fri Fri 40,0 - 44,0 44,0 - 48,0 48,0 - 52,0 52,0 - 56,0 56,0 - 60,0 3 4 6 4 3 20 3 7 13 17 20 3/20=0,15 4/20=0,20 6/20=0,30 4/20=0,20 3/20=0,15 1,00 3/20=0,15 7/20=0,35 13/20=0,65 17/20=0,85 20/20=1,00 21

Distribución de una variable cuantitativa continua FRECUENCIAS La representación gráfica correspondiente a la distribución de frecuencias simples o relativas de una variable cuantitativa continua es el HISTOGRAMA HISTOGRAMA 7 6 5 4 3 2 1 0 40,0 - 44,0 44,0 - 48,0 48,0 - 52,0 52,0 - 56,0 56,0 - 60,0 X 22

Caso estudio Los siguientes puntajes representan el número de tomates rechazados en un día en un mercado mayorista. Los puntajes corresponden a 50 días seleccionados aleatoriamente: 29 12 83 95 28 58 73 23 63 91 80 54 71 86 87 35 91 63 42 15 30 45 47 22 67 23 28 87 44 10 88 61 36 88 45 49 61 8 27 67 35 45 94 20 26 97 84 26 33 19 1)Construya un tabla de frecuencias con 10 clases. 2)Construya un histograma que corresponde a la tabla anterior, 3)Realice un diagrama de tallo y hoja. 4)Construya un diagrama de caja. 5)Utilice la tabla de frecuencias para encontrar la media y el desvío estándar de los números de tomates que se rechazan. 23

24

Análisis de Datos 25

Análisis de Datos Histograma 26

Histograma 27

28

Medidas que resumen información Promedios y Dispersión  Mediana Medidas de tendencia Central  Modo  Promedios Media Aritmética Media Geométrica Media Armónica  Rango Medidas de variabilidad y concentración  Desvío medio Varianza  Desvío típico (estándar)  Rango intercuartilar  Coeficiente de Variación 29

H I N G E M E D I A N A V a lo r E xtrem o le ve Extremo o Outlier H I N G E Valores extremos leves D 1.5 D 3D Diagrama de Caja (BoxPlot) 30

Coeficiente de Variación S cv se puede expresar como % cv% x S *100 x Si el CV 5% ----> datos muy homogéneos, Media aritmética muy representativa Si el 5% CV 20% ----> datos con homogeneidad aceptable. La media aritmética es representativa Si el CV 20% ----> datos heterogéneos, la media aritmética es poco representativa 31

Comparación de los rindes según localidades 4.000 3.000 2.000 7 1.000 0 Loc A Loc B Loc C Loc D Des criptive Statis tics Loc A Loc B Loc C Loc D V alid N (lis tw ise) N Statistic 12 12 12 12 12 Range Statistic 3740 2600 1000 850 Minimum Statistic 260 0 1100 750 Max imum Statistic 4000 2600 2100 1600 Mean Statistic Std. Error 2121,67 339,319 1475,83 217,519 1684,17 73,520 1131,67 74,619 Std. V arianc e Deviation Statistic Statistic 1175,437 1381652 753,506 567772,0 254,682 64862,879 258,486 66815,152 32

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