Descriptive Statistics Flashcards
(32 cards)
Muestra
Subconjunto representativo de elementos extraídos de una población más amplia.
Características de una muestra para que sea válidad y útil
- Representatividad
- Aleatoridad
- Tamaño adecuado
- Homogeneidad o control de variables
- Ausencia de sesgo
Representatividad de una muestra
La muestra debe reflejar con precisión las características claves de la población (edad, sexo, nivel educativo o socioeconómico, etc.).
Esto permite extraer inferencias confiables.
Aleatoreidad de una muestra
La selección debe hacerse de manera que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser elegidos.
Esto reduce sesgos.
Tamaño adecuado de una muestra estadística
Una muestra debe tener un tamaño suficiente.
No siempre “más grande” es mejor; debe ser adecuado para el tipo de estudio.
Homogeneidad o control de variables de una muestra
Si se compara entre grupos (por ejemplo, hombres vs. mujeres) es importante que haya equilibrio. Se debe controlar variables que interfieran en el estudio de lo que se quiere investigar.
Esto reduce sesgos.
Ausencia de sesgo de la muestra
La muestra no debe estar influenciada por decisiones subjetivas o factores externos que alteren los resultados..
Elegir solo universitarios en un estudio sobre jóvenes en general.
Variables cualitativas (o categóricas)
Expresan características o cualidades no numéricas. NO se pueden medir en términos numéricos, pero sí clasificar.
Tipos de variables cualitativas
Pueden ser nominales u ordinales
Variables cualitativas nominales
No tienen un orden específico, por ejemplo, color de ojos, nacionalidad, tipo de sangre.
Variables cualitativas ordinales
Tienen un orden jerárquico o de rango, aunque la diferencia entre categorías no es medible. Ejemplo, nivel educativo, grado de satisfacción, grados militares, puestos en
Variable cuantitativa
. Representan cantidades numéricas. Se pueden medir y operar matemáticamente (sumar, promediar, etc.)
Tipos de variables cuantitativas
Pueden ser discretas o continuas
Variables cuantitativas discretas
Toman valores enteros y específicos (normalmente resultado de un conteo).
Ej. Número de hijos; cantidad de autos de una familia; número de libros
Variables cuantitativas continuas
Pueden tomar infinitos valores dentro de un intervalo, incluyendo decimales. Se obtienen mediante medición.
Ej. Altura, peso, temperatura,
Escalas de medición
- Escala nominal
- Escala ordinal
- Escala de intervalo
- Escala de razón o de razón absoluta
Escalas de medición nominal
Clasifica los datos en categorías sin orden. Por ejemplo, género, tipo de sangre, color favorito.
Operaciones válidas, contar, frecuencia, moda.
Escalas de medición ordinal
Clasifica los datos en categorías con un orden, pero sin distancias cuantificables entre ellas.
Operaciones válidas, contar, ordenar, mediana, perentiles.
Escalas de intervalo
Tiene valores numéricoss con distancias iguales entre ellos, pero sin un cero absoluto (el cero no implica ausencia)
Operaciones válidas, suma, resta, promedio
Escala nominal
Los datos cualitativos son puestos en categorías cuyo orden no importa
Escala ordinal
Los datos cualitativos son puestos en categorías cuyo orden no es significativo, pero las diferencias no pueden ser determinadas o no tienen significación.
Escala de intervalos
Escala de datos cuantitativos donde el orden es representativo, pero no existe un cero natural como punto de inicio. Las diferencias tienen sentido, pero las razones no.
Ratio Scale
Quantitative Data scale where order is representative and where there is a natural zero value (indicates absence of). Both differences and ratios are meaningful.
Highest level (amount) of information (scale)
Ratio Scale
