GUÍA 3 ESTADISTICA

https://docs.google.com/document/d/1b57pXNyMjJDqAMbGx-ldYF-z2mzRZB0VwCFSgkFUQfg/edit

GUIA 2 ESTADISTICA

https://docs.google.com/document/d/1gQJY85DdW2TA57N2htCYwE1SSFBM0MM_d7ZMrww7a9I/edit

GUIA # 1 ESTADISTICA

https://docs.google.com/document/d/1kl__A-zMzH2YhAN8NWFCXGiG_fmrGYzWQzwcs4OXHtk/edit

sofia murillo guia 1, 2, 3

https://docs.google.com/file/d/0B_Dbi_6Qbh07VGNsSnZOVEhPSW8/edit
https://docs.google.com/file/d/0B_Dbi_6Qbh07SFBKZkFMQUtFZHc/edit
https://docs.google.com/file/d/0B_Dbi_6Qbh07VGNsSnZOVEhPSW8/edit
https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=gmail&attid=0.2&thid=13a07d41b8d3ace2&mt=application/msword&url=https://mail.google.com/mail/u/0/?ui%3D2%26ik%3D248968133f%26view%3Datt%26th%3D13a07d41b8d3ace2%26attid%3D0.2%26disp%3Dsafe%26realattid%3Df_h7lvkiy91%26zw&sig=AHIEtbQhI6Al0Zs_zn5OTaCBWo2aAG_bSQ

mapas conceptuales

https://docs.google.com/file/d/0B5xero-uLsiobE9qTE5EQXpSSTA/edit
https://docs.google.com/file/d/0B5xero-uLsiodlUzdm9YWmZ0SU0/edit
https://docs.google.com/file/d/0B5xero-uLsioRlhGNFpCZ0Zha1U/edit
https://docs.google.com/file/d/0B5xero-uLsioUjJPbkpMME9hQU0/edit

OLGA SOFIA MURILLO

ESTA ES LA SOLUCIÓN DE LAS GUÍA EXPUESTAS EN EL TRANSCURSO DE LA CONVOCATORIA
https://docs.google.com/file/d/0B_Dbi_6Qbh07UmlvZWxUbTNqRkE/edit
https://docs.google.com/file/d/0B_Dbi_6Qbh07U1FfaW1MSEs4S0E/edit
https://docs.google.com/file/d/0B_Dbi_6Qbh07VGNsSnZOVEhPSW8/edit
https://docs.google.com/file/d/0B_Dbi_6Qbh07SFBKZkFMQUtFZHc/edit 

ALERTA ESTUDIANTES

ES IMPORTANTE QUE A TODOS LOS TRABAJOS LES ANEXEN LAS FUENTES BIBLIOGRAFICAS

Estadística

Guías

https://docs.google.com/file/d/0B-zMGC8g9TQwaEhFQXNuZGdxSDA/edit
https://docs.google.com/file/d/0B-zMGC8g9TQwUl83N1lMc2EwZ0k/edit
https://docs.google.com/file/d/0B-zMGC8g9TQwdllhblk2cERXb1k/edit
https://docs.google.com/file/d/0B-zMGC8g9TQwTUEyYkVZTkFWWWs/edit
https://docs.google.com/file/d/0B-zMGC8g9TQwTzJ6M1ZnTHhuQ2s/edit
https://docs.google.com/file/d/0B-zMGC8g9TQweFdJMW5FMXJVOHM/edit
https://docs.google.com/file/d/0B-zMGC8g9TQwYVJJNktMOFpqZTA/edit
https://docs.google.com/file/d/0B-zMGC8g9TQwUG84U2ZQRlFJbzA/edit
https://docs.google.com/file/d/0B-zMGC8g9TQweTJSVGNVeVg2Wjg/edit

GUIAS

LOS SIGUIENTES ENLACES SON LA SOLUCIÓN DE LAS GUÍAS

https://docs.google.com/file/d/0B84Vzaake1gMaF9BNlNQdUl3NWM/edit
https://docs.google.com/file/d/0B84Vzaake1gMWUZRZ1V2bmkwVXc/edit
https://docs.google.com/file/d/0B84Vzaake1gMTFpQRkFZY28wWjg/edit
https://docs.google.com/file/d/0B84Vzaake1gMQmRpMG9GU0NQM3M/edit
https://docs.google.com/file/d/0B84Vzaake1gMc1ZqM1JHbVpHVDQ/edit

GUIAS DE TRABAJO

ACTIVIDADES DE LAS GUÌAS 1 A 5

presentaciòn

voy a ingresar por primera vez a este blogger

PREGUNTAS GENERADOS UNIDAD 5

1, TIPOS DE MUESTREO:

• Muestreo probabilístico: todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra.

1. Muestreo aleatorio simple: Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.
2. Muestreo aleatorio sistemático: El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) se puede introducir una homogeneidad que no se da en la población.
3. Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra; La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:  Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales. Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación. 
4. Muestreo aleatorio por conglomerados: la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado.

• Muestreo no probabilísticos: En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa.

1.  Muestreo por cuotas: En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión. 
2. Muestreo intencional o de conveniencia: Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos.
3. Bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente.
4. Muestreo Discrecional: A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.

http://www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf


2. CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA:

A la hora de determinar el tamaño que debe alcanzar una muestra hay que tomar en cuenta varios factores: el tipo de muestreo, el parámetro a estimar, el error muestral admisible, la varianza poblacional y el nivel de confianza.

http://www.psico.uniovi.es/dpto_psicologia/metodos/tutor.7/p3.html

GUIA 5

NOMBRE: TATIANA HERNANDEZ CAICEDO

VI SEMESTRES SALUD OCUPACIONAL

GUIA No 5 

1.¿ QUE TIPOS DE MUESTREO EXISTEN?

-Muestreo probabilístico : Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes 

tipos:

-Muestreo aleatorio simple

-Muestreo aleatorio sistemático

-Muestreo aleatorio estratificado

-Muestreo aleatorio por conglomerados

-Métodos de muestreo no probabilísticos: Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:

-Muestreo por cuotas

-Muestreo intencional o de conveniencia

-Bola de nieve

-Muestreo Discrecional

2. ¿ COMO SE DETERMINA EL TAMAÑO DE UNA MUESTRA?

el tamaño adecuado de la muestra esta determinado en gran medida por tres factores:

1- prevalencia estimada de la variable considerada.
2- nivel deseado de fiabilidad.
3- margen de error aceptable

http://www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf

preguntas generadoras

PREGUNTAS GENERADORAS Nº5

Guìa 2

GUÍA DE TRABAJO 2 ELABORADO POR MARITZA BARAHONA ORTIZ

PREGUNTAS GENERADORAS UNIDAD 5

1.     1.   ¿QUÉ TIPOS DE MUESTREO EXISTEN?

-         -  Muestreo probabilístico: Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para ser parte de una muestra.  

-         -  Muestreo aleatorio simple: Se asigna un número a cada individuo de la población, a través de un medio mecánico, se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño del a muestra requerido.

-          -  Muestreo aleatorio sistemático: Numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno.

-          -  Muestreo aleatorio estratificado: Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.).

-       -   Muestreo aleatorio por conglomerados: Consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

-         -  Muestreo por cuotas: En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

-          Muestreo intencional o de conveniencia:  El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos)

-          Bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

-          Muestreo Discrecional: A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.

2.  ¿CÓMO SE DETERMINA EL TAMAÑO DE UNA MUESTRA?

Etapa 1: Cálculo del tamaño de la muestra de base

El tamaño adecuado de la muestra para una encuesta relativa a la población está determinado en gran medida por tres factores: i) prevalencia estimada de la variable considerada (en este caso, la malnutrición crónica);ii) nivel deseado de fiabilidad; y iii) margen de error aceptable.

Etapa 2: Efecto de diseño

La encuesta antropométrica está diseñada como una muestra por conglomerados (una selección representativa de aldeas) y no como una muestra aleatoria simple. A fin de corregir la diferencia en el diseño, el tamaño de la muestra se multiplica por el efecto de diseño (D).

Etapa 3: Imprevistos

El tamaño de la muestra se aumenta en un 5% para hacer frente a imprevistos como la ausencia de respuesta o errores de registro.

Etapa 4: Distribución de las observaciones

Por último, el resultado del cálculo se redondea hasta el número más próximo que mejor corresponda al número de conglomerados (30 aldeas) objeto de la encuesta.

PREGUNTAS GENERADORAS DE LA GUÍA 5

1. ¿Qué tipos de muestreo existen?

2. ¿Cómo se determina el tamaño de una muestra?

GUIA N° 3

https://docs.google.com/file/d/0B9soI1HnRBT9dXdkdzJtdFl4X3M/edit

GUIA N° 2

https://docs.google.com/file/d/0B9soI1HnRBT9QmN0STg4SEJvUkU/edit

GUIA # 1

https://docs.google.com/file/d/0B9soI1HnRBT9eWNqQjVDcURPakE/edit

Proyecto Soat

Buenas tardes en el siguiente link se encuentra avance del proyecto Soat presentado por:
Carolina Peñuela
Lizet Muñoz
Paola Moreno

https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0AtsoI1HnRBT9dG1GQTU4dlQxcXQ1SUVONU1jaXlUVFE#gid=0

Guía Nº 5

   ACTIVIDAD

consultar los enlaces sugeridos o la bibliografìa del PIC para realizar un resumen que permita exponer la tematica del nùcleo problemico numero 5.

  Tipos de muestreo.

http://www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf

·         Determinación del tamaño de una muestra.

http://www.ifad.org/gender/tools/hfs/anthropometry/s/ant_3.htm

·         Método de muestreo aleatorio.

http://www.bioestadistica.uma.es/libro/node88.htm

•     Diseño de muestreo.

http://www.nureinvestigacion.es/FICHEROS_ADMINISTRADOR/F_METODOLOGICA/FMetod_12.pdf

•   Aplicación de técnicas de muestreo aleatorio.

http://ri.biblioteca.udo.edu.ve/bitstream/123456789/713/1/zip-TESIS_HD_ZGA--%5B00300%5D--(tc).pdf

Preguntas Generadoras Nº4

PREGUNTAS GENERADORAS GUÍA 4

PREGUNTAS GENERADORAS GUÍA DE TRABAJO Nº4

1. ¿Qué es probabilidad?

La probabilidad mide la frecuencia con la que se obtiene un resultado (o conjunto de resultados) y luego al llevar a cabo un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables. La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la física, la matemática, entre otras.

2. ¿Cómo determinar los límites de confianza en una muestra?

Los límites de confianza definen un intervalo de valores a cada lado de la media calculada, que describe la probabilidad de encontrar allí la media verdadera. 
Los límites de confianza para un conjunto de datos se definen con le ecuación: 

donde x es el promedio, s es la desviación  estándar de la muestra, N es el 
tamaño de la muestra y t es la “distribución” t.

3. ¿Qué pruebas de hipótesis existen y como se aplican?

Estimación Puntual: Se llama estimador puntual θ, al estadístico  que se usa para estimar el valor del parámetro θ.

Teoría Central del Límite. Sea X1, X2, ..., Xn una muestra aleatoria de tamaño n de una distribución con media μ y varianza σ²

Teoría Central del Límite para Dos Variables.

Si en las condiciones de la Teoría Central del Límite, las variables X1 y X2 no siguen distribuciones normales, entonces, el límite de la distribución es:

Error Estándar. El error estándar de un estadístico es la desviación típica de su distribución muestral.

Distribución Ji-Cuadrada. se dice que sigue una distribución ji-cuadrada con k grados de libertad. Se representa por X ~ X²_k.

· Esperanza: E(X) = k

· Varianza: V(X) = 2k.

· Puntos Críticos: X²α_{, k} es tal que: P(X > X²α_{, k}) = α.

Distribución t-Student. Dicha función posee una curva simétrica y sus colas son más amplias que las de la distribución normal.

· Esperanza: E(X) = 0, para k > 2.

· Varianza: V(X) = k/(k-2), para k > 2.

· Puntos Críticos: tα_{, k} es tal que: P(T > tα_{, k}) = α.

Distribución F de Snedecor.

· Esperanza: , para k2 > 2.

· Varianza: , para k2 > 4.

· Puntos Críticos: fα_{, k1, k2} es tal que: P(F > fα_{, k1, k2}) = α.

Hay que tener en cuenta que:  . 

Estimación Por Intervalos.

Una estimación por intervalos de un parámetro desconocido θ, es un intervalo de la forma [l, u], donde los extremos l y u, dependen de la estimación puntual  para una muestra particular, y de la distribución muestral de . 

unidad 4

https://docs.google.com/open?id=0B6c9rbTPnrhHZ3lhUWVnUGZpWG8

tatiana hernandez caicedo

CESAR BENAVIDES CORREA

ID 162660

VI SEMESTRE SALUDO OCUPACIONAL

CERES FACATATIVÁ

PREGUNTAS GENERADORAS UNIDAD 4

1. ¿Qué es probabilidad?

La probabilidad de un suceso es un número, comprendido entre 0 y 1, que indica las posibilidades que tiene de verificarse cuando se realiza un experimento aleatorio. Mide la frecuencia con la que se obtiene un resultado (o conjunto de resultados) y luego al llevar a cabo un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables.

La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la física, la matemática, las ciencias y la filosofía para sacar conclusiones sobre la probabilidad discreta de sucesos potenciales y la mecánica subyacente discreta de sistemas complejos.

2. ¿Cómo determinar los límites de confianza en una muestra?

En el contexto de estimar un parámetro poblacional, un intervalo de confianza es un rango de valores (calculado en una muestra) en el cual se encuentra el verdadero valor del parámetro, con una probabilidad determinada.

La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido se denomina nivel de confianza, y se denota 1-. La probabilidad de equivocarnos se llama nivel de significancia y se simboliza . Generalmente se construyen intervalos con confianza 1-=95% (o significancia =5%). Menos frecuentes son los intervalos con =10% o =1%.

3. ¿Qué pruebas de hipótesis existen y como se aplican?

ü  Hipótesis Descriptiva que involucra una sola variable: Se caracteriza por señalar la presencia de ciertos hechos o fenómenos en la población objeto de estudio.

La forma de probar este tipo de hipótesis es muy simple. Bastara saber si la variable estudiada, a través de sus indicadores, se presenta significativamente en la población objeto de estudio, utilizando por ejemplo porcentajes, tasas o mediante la observación directa del fenómeno.

ü  Hipótesis descriptiva que relaciona dos o más variables en forma de asociación o covarianza: En este tipo de hipótesis un cambio o alteración en una o mas variables independientes va acompañado de un cambio proporcional, en sentido directo o inverso, en la variable dependiente, pero la relación que se establece no es de casualidad.

La mejor manera de plantear este tipo de hipótesis es la siguiente: a mayor o menor X..., mayor o menor Y. Estas proposiciones tampoco permiten explicar los fenómenos, pues la relación que se establece es de asociación. También reciben el nombre de hipótesis estadísticas.

ü  Hipótesis que relacionan dos o mas variables en términos de dependencia: Estas hipótesis son de relación causal y permiten explicar y predecir, con determinados márgenes de error, los procesos sociales. Tales hipótesis, por las características mencionadas, adquieren especial importancia en el campo de la investigación social, ya que si un fenómeno es susceptible de explicarse y predecirse podrá entonces ser susceptible de controlarse.

Preguntas Generadoras Nº 3

Preguntas Generadoras Nº3

ESTADÍSTICA APLICADA A LA SALUD OCUPACIONAL FACATATIVA: ACTIVIDADES 2 SEMANA

PREGUNTAS GENERADORAS

GUIA No. 3

CESAR BENAVIDES CORREA – ID 162660

SALUD OCUPACIONAL VI SEM

FACATATIVA

1.       ¿Cómo se interpretan los resultados al aplicar diferentes fórmulas para el cálculo dispersión, asimetría y apuntamiento?

La dispersión o variabilidad también se entiende como el hecho de que los valores de una serie difieran uno de otro, es decir, como están distribuidos, por lo tanto es necesario encontrar una medida que indique hasta que punto los valores de una variable están dispersos en relación con el valor típico.

Las medidas de variabilidad son números que expresan la forma en que los valores de una serie de datos cambian alrededor de una medida de posición central la cual por lo general es la media aritmética. La dispersión puede ser mayor o menor, tomando en cuenta esas diferencias. La variabilidad es la esencia de la estadística, puesto que las variables y atributos se caracterizan siempre por diferencias de valores entre observaciones individuales.           

2.       ¿Para que se utilizan las medidas de dispersión?

Tratar de sintetizar toda la información  disponible, indican que tan lejos o tan cerca se encuentran unos datos de otros en una distribución de frecuencia. La medida representativa mas utilizada para analizar la dispersión de datos es la media. Las más importantes son el rango, la desviación media, la desviación típica o estándar, el coeficiente de variación, la varianza.

3.       ¿Que es desviación?

Diferencia que se observa entre el valor de la variable y la media aritmética.

SOLUCIÓN GUÍA Nº 3 

Preguntas Generadoras:

1. ¿Cómo se interpretan los resultados al aplicar diferentes fórmulas para el cálculo dispersión, a simetría y apuntamiento?

Las medidas de dispersión indican las diferencias entre casa valor y la media aritmética de la distribución. Son parámetros que muestran cómo están de dispersos los datos de un estudio estadístico. 

Las medidas de dispersión dan una idea de cómo están agrupados o dispersos los datos de una muestra estadística. Se utilizan junto con las medidas de centralización y se interpretan para conocer y describir mejor la realidad.

Si la simetría ha sido determinada, se puede preguntar si la curva es más o menos apuntada (larga y estrecha). Este apuntamiento habrá que medirlo comparado a cierta distribución de frecuencias que 

consideramos normal (no por casualidad es éste el nombre que recibe la distribución de referencia).

2. ¿Para que se utilizan las medidas de dispersión?

Para mostrar la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la mediana. Cuanto mayor sea ese valor, mayor sera la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la mediana. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos.

3. ¿Que es desviación?

La dispersión se refiere a la separación de los datos en una distribución, es decir, al grado en que las distribuciones se separan.

Esquemas

En el siguiente enlace se encuentran los esquemas rezumen de los temas propuestos en la guía de trabajo Nº 3:

https://docs.google.com/open?id=0Bz0dnEbcE2j1a2VTajM0T1pqbk0

unidad 3

https://docs.google.com/open?id=0B6c9rbTPnrhHS1VvSkNkWDY1TzQ

PREGUNTAS GENERADORAS

GUIA No. 2

CESAR BENAVIDES CORREA

ID 162660

SALUD OCUPACIONAL VI SEMESTRE

CERES – FACATATIVÁ

1. ¿Qué medida de tendencia central elegir?

Tomando como base que estas sirven para guía del cómo interpretar ciertos resultados que debemos obtener en X prueba, para lo cual es necesario que se cuente con los elemento de referencia que estén relacionados con la estadística, tomando como base la lectura, se puede apreciar que laas medidas de tendencia central más comunes son:

-          La media aritmética: comúnmente conocida como media o promedio. Se representa por medio de una letra M o por una X con una línea en la parte superior.

-          La mediana: la cual es el puntaje que se ubica en el centro de una distribución. Se representa como Md.

-          La moda: que es el puntaje que se presenta con mayor frecuencia en una distribución. Se representa Mo.

Sin embargo, La media es considerada como la mejor medida de tendencia central, por las siguientes razones:

Ø  Los puntajes contribuyen de manera proporcional al hacer el cómputo de la media.

Ø  Es la medida de tendencia central más conocida y utilizada.

Ø  Las medias de dos o más distribuciones pueden ser fácilmente promediadas mientras que las medianas y las modas de las distribuciones no se promedian.

Ø  La media se utiliza en procesos y técnicas estadísticas más complejas mientras que la mediana y la moda en muy pocos casos.

2. ¿Qué ventajas tienen las medidas de tendencia central?

-          Son indicadores estadísticos que muestran hacia que valor (o valores) se agrupan los datos.

-          El promedio es estable en el muestreo.

-       Son sensibles a cualquier cambio en los datos (pueden ser usadas como un  detector de variaciones en los datos).

-          Se emplean a menudo en cálculos estadísticos posteriores.

-          Presentan rigor matemático.          

-          Estables a los valores extremos.

-          Recomendables para distribuciones muy asimétricas.

-          Es recomendable para el tratamiento de variables cualitativas

3. ¿Qué desventajas tienen las medidas de tendencia central?

-          Sensibles a los valores extremos.

-          No es recomendable emplearlas en distribuciones muy asimétricas.

-      Si se emplean variables discretas o cuasi-cualitativas, la media aritmética puede no pertenecer al conjunto de valores de la variable.

-          No presentan todo el rigor matemático.

-          Se emplean sólo en variables cuantitativas.

-          Pueda que no se presente.

-          Puede existir más de una moda.

-          En distribuciones muy asimétricas suele ser un dato muy poco  representativo.

-          Carecen de rigor matemático. 

ACTIVIDADES 2 SEMANA

ACTIVIDADES 2 SEMANA

PREGUNTAS GENERADORAS Nº2

PREGUNTAS GENERADORAS Nº2

SOLUCIÓN ACTIVIDADES GUÍA 2

SOLUCIÓN PREGUNTAS GENERADORAS

1. ¿Qué medida de tendencia central elegir?

La medida es considerada como la mejor medida de tendencia central, por las siguientes razones:
Los puntajes contribuyen de manera proporcional al hacer el cómputo de la media.
Es la medida de tendencia central más conocida y utilizada.
Las medidas de dos o mas distribuciones pueden ser fácilmente promediadas mientras que las medianas y las modas de las distribuciones no se promedias.
La media se utiliza en procesos y técnicas estadísticas más complejas mientras que la mediana y la moda en muy pocos casos. 

2. ¿Qué ventajas tienen las medidas de tendencia central?

Las ventajas de la MEDIA son:

Es la medida de tendencia central más usada, el promedio es estable en el muestreo, es sensible a cualquier cambio en los datos (puede ser usado como un detector de variaciones en los datos), se emplea a menudo en cálculos estadísticos posteriores, presenta rigor matemático, en la gráfica de frecuencia representa el centro de gravedad.

Las ventajas de la MEDIANA son:

Es estable a los valores extremos, es recomendable para distribuciones muy asimétricas. 

Las ventajas de la MODA son:

Es estable a los valores extremos, es recomendable para el tratamiento de variables cualitativas. 

3. ¿Qué desventajas tienen las medidas de tendencia central?

Las desventajas de la MODA son:

Pueda que no se presente, puede existir más de una moda, en distribuciones muy asimétricas suele ser un dato muy poco representativo, carece de rigor matemático. 

Las desventajas de la MEDIANA son:

No presenta todo el rigor matemático, se emplea solo en variables cuantitativas. 

Las desventajas de la MEDIA son:

Es sensible a los valores extremos. 

No es recomendable emplearla en distribuciones muy asimétricas, si se emplean variables discretas o cuasi-cualitativas, la media aritmética puede no pertenecer al conjunto de valores de la variable. 

A continuación se encuentra el enlace con el archivo que contiene la solución del punto Nº 1 de la Guía 2

https://docs.google.com/open?id=0Bz0dnEbcE2j1ODROSS02Z3BfTzQ


webgrafia:

http://190.121.143.77/textos/metodologia/estadistica/capitulo-iv.pdf