curso estadistica para econ i 1a 2013

7/25/2019 Curso Estadistica Para Econ i 1a 2013

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NOCIONES DE ESTADSTICA YORGANIZACIN Y PRESENTACIN DE

DATOS

Curso:

Estadstica para

economistas I

Mc. Sc. Esteban Hctor Garca Chire

Docente Principal de la F I E

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO

FACULTAD DE INGENIERIA ECONMICA 1A


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QU ES LA ESTADSTICA?

Es una Ciencia Formal Aplicada

Es la Ciencia que tiene por objeto laclasificacin y anlisis de conjunto dedatos, de observaciones, parainterpretarlos y obtener leyes y relaciones

entre ellas. (vila Roberto).


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"Es la ciencia de la recopilacin, clasificacin,

presentacin e interpretacin de datos".

La estadstica se divide en dos reas:Estadstica Descriptiva,que incluye larecopilacin, presentacin y descripcin dedatos. Estadstica Inferencial, interpreta losvalores resultantes y los utiliza

posteriormente para la toma de decisiones.(INEI, 2003, pag. 09)

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Objetivos De La Estadstica

Descripcinde grandes de datosempricos (Estadstica Descriptiva).

Anlisisestadstico de datosexperimentales y de los fenmenosobservados (Estadstica Inferencial).

Prediccino comportamiento de losfenmenos en el futuro. (vila Roberto).


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PPn

PQPQPa

BASE DE DATOS CONSUMO DE CARNE DE ALPACA

N NX201 DX202 CX203 CX204

1 38 0 1 4

2 48 0 1 4

3 38 1 2 4

4 18 1 4 4

5 43 0 2 3

6 60 1 2 4

INSUMOS - MATERIA PRIMA

Datos

PROCESO DE PRODUCCIN

PRODUCTO

Operador mtodos y medios

estadsticos

Informacin estadstica

Telas

Costurera tecnologa y mquinas Vestidos

PROCESOS DE GENERACIN DE INFORMACIN

5
http://localhost/var/www/apps/conversion/tmp/scratch_5//commons.wikimedia.org/wiki/File:Cloth_800.jpg?uselang=es


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Categoras Conceptuales

Estadsticas. Se usa como sinnimo de datos

estadsticos. Estadgrafo. Son medidas de resumen

estadstico de un conjunto de datos. Ejemplo: lamedia aritmtica de salarios.

Dato. Es el valor o respuesta que adquiere lavariable en cada unidad de anlisis. Dato es elresultado de la observacin, entrevista orecoleccin en general. Los datos son la materia

prima de la estadstica. Informacin.Es el resultado de los datos

procesados de acuerdos a objetivos. (vila Roberto).


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Indicadores. Son elementos

caractersticas que describen unasituacin permitiendo su anlisis. Sonreferentes empricos que permiten unamedicin, descripcin, ordenamiento de

los datos o caractersticos en formavlida y confiable. La validez yconfiabilidad del indicador depende de lavalidez de los datos utilizados y de la

lgica de su relacin o construccin. (vilaRoberto).


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Indicadores toda cantidad, valor o

elemento que permite conocer el estado deun hecho, tambin permite expresar oconocer la variacin o el comportamiento, laintensidad o relacin de una o ms

caractersticas, variables, hechos ofenmenos. En este sentido, los llamadosndices, tasas, estadgrafos, medidas de

resumen, etc., son indicadores. (vila Roberto).


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Poblacin. Es un colectivo finito o infinitode elementos individuales u objetos que

poseen alguna caracterstica comnobservable. Poblacin es el nmero deelementos que definen la cobertura de unestudio. Ejemplo: los consumidores que

conforman la demanda interna de quinua.(vila Roberto). Muestra. Es la parte representativa de una

poblacin. La muestra est constituida de

elementos seleccionados de una maneradeliberada con el objeto de investigar laspropiedades de una poblacin.(vila Roberto).


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Unidad de anlisis. Es el elementoindivisible que ser estudiado en una

poblacin, sobre los cuales se va a obtenerdatos. La unidad de anlisis no es elfenmeno econmico investigado, sino elque genera el fenmeno y proporciona

datos. (vila Roberto). Parmetro. Es un valor obtenido para

describir en forma resumida lascaractersticas pertinentes o ms

importantes acerca de la poblacin, entanto que las medidas de resumen de unamuestra se llamarn estadgrafos.(vila Roberto).


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Variables

Definicin. La variable es una caractersticade la unidad de anlisis que puede tomardiferentes valores. Las variables soncaractersticas observables, susceptibles de

adoptar distintos valores o ser expresadosen varias categoras. La variable generalmente se representan

con las ltimas letras de alfabeto (X, Y, U,

V o W) que toman valores en un conjuntoRx, Ry, etc., llamada dominio de lavariable.


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Clases de variables:

1. Variable continua. Es aquella que puedetomar cualquier valor entre dos valoresdados. Ejemplo: La estatura de las

personas.2. Variable discreta. Se caracteriza por que

puede tomar valores enteros. Ejemplo:personas que estn consideradas enconteo.


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Tambin pueden ser:

Variable cuantitativa. Es aquella que secaracteriza por que su dominio sonnmeros.Ejemplo:el ingreso econmico.

Variable cualitativa. Se caracteriza por quesu dominio no son nmeros.Ejemplo:Profesiones, lugar de nacimiento,

estado civil, colores, actividad econmica,causas de accidentes, etc.


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Tambin pueden ser:

Variable dependiente. Es tal cuando sucomportamiento esta afectada por elcomportamiento de otra variable.Ejemplo:El consumo frente al Ingreso

Econmico. Variable independiente. Es tal cuando su

comportamiento afecta el comportamientode otra variable.Ejemplo: El ingreso econmico afecta alconsumo.


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Caractersticas sociales Variables

GneroEdadPeso

Color de pelo

X1X2X3

X4Datos

Mujer26 aos70 kgCastao oscuro

Hombre35 aos80 kgCastao claro

Informacin

Gnero: 48 % mujeres, 52 %hombresEdad promedio: 34 aosPeso Promedio: 74 kgColor de pelo diverso

Unidad de anlisis: el grupo

Unidad de observacin: el individuo

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Descripcin de los datos


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El Redondeo de datos

El proceso de medir est sujeto a cometeruna serie de errores, por tanto losresultados de las mediciones son soloaproximaciones para lo cual es necesario

darse un margen de aceptacin que seajusta con el redondeo.

El redondeoes la tcnica que nos va apermitir aproximar las mediciones a ciertorango con el cual venimos trabajando.


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Reglas para el redondeo de cifras:

Se redondea al entero ms prximo.Ejemplo: 78.7 79; 78.2 78.

Si un nmero est exactamente en la

mitad, se redondea al par mas prximo.Ejemplo:28.265 28.2628.275 28.28128,500 128,000127,500 128,000


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Cifras significativas

Las cifras significativas nos dan el grado

de precisin de una medicin. Son lascifras dgito exactas sin considerar losceros para situar la coma decimal.


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3.25 3 c.s. 0.001402 4 c.s.

104 x 103 3 c.s. 5 gramos 1 c.s. 100231,000 kilos 9 c.s. 100,231 x 10 3 6 c.s. 4.22300 6 c.s.; 0.023 2 c.s 0.02300 4 c.s.

Un nmero real es aquel que posee infinitonmero de cifras significativas. Ejemplo 5hombres.


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Cifras Significativas en operaciones

Los resultados de productos, divisiones yde races no deben tener c.s. ms que losdatos con menor nmero de ellas.Ejemplo:

3.52 x 23.23 = 81.82.672/0.035 = 7625.9 = 5.09

Igualmente para sumas y restas:3.78 + 1.8 = 5.63.78 - 1.2 = 2.6


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Notacin numrica cientfica

101 = 10

10-1 = 0.1100 = 1108 = 100000,0007.56 x 105 = 756,000

10-3 = 0.0012.56 x 10-5 = 0.0000256Otras operaciones apaq= a(p+q)

104

103

= 107

.ap/aq= a(p-q)

104/ 103= 10


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Ejercicio N 01:

Resolverlos usando notacin cientfica:

(3000,000) (0.00000005) =

(0.004) (90000)/(0.02) =


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Representaciones grficas

Lineales: Y = 2 + 1.5 X

X 0, 2, 4, 6, 8, 10

Y 2, 5, 8, 11, 14, 17 Funcin y=f(x)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

0 2 4 6 8

X

Y


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Graficar:

LinealesY = -3 + X; Y = X; Y = 5X; Y = 4; X = 4; Y = -4;X = -4

No lineales

Y = X2-2X -8Y = X3Y = X4Y = X/2

Y = X3/3 -2X2+ 3X +1Y = X1/3


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Tcnicas de recoleccin y

presentacin de datos


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INVESTIGACION ESTADSTICA:

El Objeto de la investigacin es descubrirrespuestas a determinadas interrogantes atravs de la aplicacin de procedimientos

cientficos. El punto de partida de lainvestigacin es la existencia de un problemaque habr que definir, examinar, valorizar yanalizar crticamente, para poder luegoformular y entender su solucin (Avila 2000).


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Etapas de la investigacin estadstica:

1. Planeacin o preparacin

2. Recopilacin de los datos

3. Organizacin y presentacin de datos4. Anlisis e interpretacin de los datos

5. Formulacin de conclusiones y

preparacin del informe. (Avila 2000).


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Operacionalizacin del trabajo estadstico:

1. Problema / objetivos / hiptesis

2. Variables / Indicadores

3. Poblacin / muestra / unidades de anlisis/ informantes

4. Datos: Tcnicas e instrumentos

5. Sistematizacin y procesamiento dedatos.

6. Presentacin de la informacin y anlisis


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Fuentes de datos:

1. Las oficinas de estadstica

2. Archivos o registros administrativos

3. Documentos4. Encuestas y censos

5. Los elementos o sujetos. (Avila 2000).


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Tcnicas de recoleccin de datos:

1. La observacin

2. Tcnica documental

3. La entrevista4. El cuestionario

5. La encuesta. (Avila 2000).


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La Observacin:

La observacines el mtodo bsico delproceso de investigacin que usa el

investigador para capturar las caractersticasy describir el comportamiento del problema.

La observacinrequiere en primer lugar elconocimiento especializado y eladiestramiento del observador y en segundolugar requiere de instrumentos adecuados.


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Tipos de observacin:

1. Por el mbito donde se encuentranlos datos: documental y de campo.

2. Por la forma de relacionarse con el

entrevistado: Directa, indirecta, noparticipante y participante activa.

3. Segn los medios utilizados: no

estructurada y estructurada. (Avila 2000).


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Tcnica documental:

Es un tipo de observacin que recopila obusca sus datos en documentos, fuentesescritas o grficas de todo tipo: Documentos acadmicos. Actas de informes

Documentos personales.

Otros: fotos, planos, videos, etc.(Avila 2000).


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La entrevista:

La entrevista es una situacin deinterpretacin o dilogo entre personas, esuna tcnica donde una persona llamadaentrevistador, encuestador o empadronador

solicita al entrevista datos. La modalidad deentrevista puede ser: Libre o asistemtica,estructurada, focalizada a un tema

especifico, simultnea a variosentrevistados, sucesivas en diversosmomentos. (Avila 2000).


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El cuestionario:

El cuestionario es un instrumentoconstituido por un conjunto de preguntassistemticamente elaboradas, que se

formulan al encuestado o entrevistado,con el propsito de obtener los datos delas variables consideradas en el estudio.(Avila 2000).


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Tcnicas para la elaboracin de preguntas:

Preguntas: abiertas. Ej.: Qu otros atributos encuentra en la

Quinua?: _________

cerradas dicotmicas. Ej: Posee telfono celular ?Si (_); No (_).

cerradas de eleccin mltiples. Ej: Compra quinuaen: Bodega (_), Mercado zonal (_), Feria semanal (_),Otro (especifique) (_).

con respuestas en grados de intensidad. Ej:

Cmo califica la gestin del Alcalde de la Ciudad dePuno?: Deficiente (_); Regular (_); Buena (_); MuyBuena (_).


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Pautas para la redaccin y contenido de laspreguntas:

a) Incluir preguntas estrictamente necesarias paracumplir con los objetivos.

b) Incluir preguntas para que el informante recuerde.c) Evitar las preguntas que obliguen al informante hacer

clculos y pueda cometer errores.d) Evitar palabras que provoquen diferentes

interpretaciones.e) Redactar en forma clara y directa.f) La pregunta no debe sugerir respuestas.g) Colocar primero las preguntas ms simples y menos

confidenciales. (vila 2000).


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Organizacin y presentacin de datos

Evaluacin y correccin de errores yomisiones de datos

Codificacin y base de datos Clasificacin por categoras de variables Procesamiento o tabulacin de datos Presentacin de los datos en dos formas:

Cuadros y tablas estadsticas y mediantegrficos y diagramas. (Avila 2000).


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Las tablas estadsticas presentan

informacin ordenadamente en filas ycolumnas clasificados y agrupados deacuerdo a un criterio especfico. Lastablas pueden ser:1. Tablas de frecuenciaso de

distribucin de una entrada.

2. Cuadros estadsticoso de anlisis

bidimensionales o de dos entradas.Ejemplos:(vila 2000).


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Tabla N 01: Cantidad total de consumo de panetones

en la Ciudad de Puno. 2012

Cantidad de panetones Frequency Percent

0 4 3,81

17 16,02

25 23,63

35 33,04

14 13,2

5

7 6,66

3 2,87

1 ,9Total

106 100,0

Tablas de frecuencias o de distribucin de una entrada.Ejemplo de cuadro de una entrada

Ttulo:Qu: Canon de Universidades Pblicas


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Cuadro N 00

Principales universidades pblicas del Per que han recibido el Canon del 2004 a junio del 2012

Transferencias de Canon y ejecucin de gastos

ReginUniversidades receptoras de

Canon, Regalias y Focam

Transferencias en

mlls de soles

Ejecutado en

mlls de soles

% de

Ejecucin a/

Saldos

acumulados

b/

Cusco San Antonio Abad 712.4 83.9 11.8 628.5

Ancash Santiago Antnez De Mayolo 181 64.3 35.5 116.7

La Libertad De Trujillo 159.2 22.2 13.9 137.0

Cajamarca De Cajamarca 148.7 12 8.1 136.7

Moquegua De Moquegua 141.4 6.3 4.5 135.1Pasco Daniel Alcides Carrin 140 5.2 3.7 134.8

Ancash Del Santa 133.9 18.7 14.0 115.2

Arequipa De San Agustn 104 26 25.0 78.0

Tacna Jorge Basadre Grohmam 99.5 15.7 15.8 83.8

Lima Jos F. Snchez Carren 91.6 12.6 13.8 79.0

Puno Del Altiplano 89.4 32.6 36.5 56.8

Huancavelica De Huancavelica 74.9 16.3 21.8 58.6

Junn Del Centro del Per 63.1 10.7 17.0 52.4

Resto de universidades 290.1 90.6 31.2 199.5

Total: 2429.2 417.1 18.0 2012.1

a/ Ejecutado en mlls de soles * 100 / Cociente de Transferencias en mlls de soles

b/ Diferencia de Transferencias en mlls de soles - Ejecutado en mlls de soles

Fuente: MEF

Elaborado por la Unidad de Estadstica

Tomado del Diario El Comercio (13 oct 2012) Seccin Economa. Pag. B3

Qu: Canon de Universidades PblicasDnde: PerCmo: Porcentaje de ejecucinCuando: 2012

Nmero decuadro

Ttulo

Unidad es de medicin

Encabezamiento

Cuerpo

Nota de pie

Modelo de cuadro o tabla


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Grficos de tallo y hojas

Ingreso familiar mensual familiar Stem-and-Leaf Plot forDY5= No usa colegio privado para los hijosFrequency Stem & Leaf

9.00 0 . 33444444435.00 0 . 5566666777777777778888888888889999922.00 1 . 00000012222222222223446.00 1 . 5555893.00 2 . 0009.00 Extremes (>=2500)

Stem width: 1000.00Each leaf: 1 case(s)

Ejemplos de algunas ilustraciones grficas de presentacin de datos


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45

Diagrama de caja o caja y bigotes por cuartiles:


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Diagramas de caja o Caja y bigotes

5773N =

Ducha con agua caliente

Tiene ducha con aguaNo tiene ducha con a

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

-1000

9063

8824

113


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47

Diagrama de Histograma y polgono elaborado por el SPSS


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Graficar con el SPSS

Pasos para elaborar graficar con el SPSS

Analizar

Estadsticos descriptivos

Explorar Marcar variables con el puntero y trasladar >

a dependientes

Grficos. Marcar NIVELES DE FACTORESJUNTOS y TALLO Y HOJAS


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HISTOGRAMA Y POLIGONO DE FRECUENCIA

f(xi) Histograma

Polgono

Valores de la variable X


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GRAFICO DE PASTEL

% Iletrados;Carabaya; 20

% Iletrados;Huancan; 23

% Iletrados;Sandia; 18

% Iletrados;Malgar; 19

% Iletrados;Azangaro; 21

% Iletrados; Puno;23

% Iletrados; SanAntonio de Putina;

18

% Iletrados; Moho;18% Iletrados;Lampa; 13

% Iletrados provincias del Dpto Puno

Carabaya

Huancan

SandiaMalgar

Azangaro

Puno

San Antonio de Putina

Moho

Lampa

GRAFICO DE BARRAS


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51

GRAFICO DE BARRAS


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52


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6.1.3. EVALUACION DE LA CALIDAD DEL SERVICIO EN PUNO

GRAFICONro03

4.0810.20 8.16 8.16

42.86

32.65

40.82

26.5324.49

20.41

14.29 12.246.12 10.20

12.24

24.4920.41

59.18

22.45

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

GUIASEXPERTOSCONCONOCIMIENTOS

LIMPIEZAYCOMODIDAD

HORARIOSCONVENIENTES

GUIASQUEHABLENBIENEL INGLES

ASPECTOSDELVIAJE

PORCENTAJ

NOAPLICABLE

MUYSATISFECHO(5)

SATISFECHO(4)

REGULAR(3)

INSATISFECHO(2)

MUYINSATISFECHO(1)

FUENTE: SEGNLASENCUESTASREALIZADASSet 99 - Oct 99.ELABORADOPOREL RESPONSABLENOTA: Las caegorias "Satisfecho" se refiere al porcentaje de respuestas concalificacines por encima de 4 en una escala de calificacin de 1 a 5. " Insatisfechose refiere a quienes dieron un calificativo de 2 o menos.


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55

DISTRIBUCION DEFRECUENCIAS

La distribucin de frecuencias se realizacuando se dispone de una gran cantidadde datos. Para ello se debe agrupar losdatos por intervalos de clase con susrespectivas frecuencias. Su presentacin

se hace en una TABLA DEFRECUENCIAS.


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Procedimiento para el agrupamiento de datos:(W Zea).

1 Paso:Ordenamiento de los datos seaen la forma ascendente o descendente.

Ejemplo: Gasto mensual en soles de 80familias de la Ciudad de Puno en la

compra de diarios (2012)


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3 15 10 20 0 0 0 5 0 10

5 0 4 50 25 5 5 15 20 5

12 6 30 90 0 5 24 0 10 0

20 12 10 20 50 0 0 10 15 20

6 0 20 25 0 5 5 0 0 0

10 2 2.5 10 15 10 0 30 15 30

8 0 5 0 14 10 35 15 15 5

0 2 6 15 3 15 40 15 15 15


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58

Los datos ordenados en forma ascendente:

0 0 0 4 5 10 12 15 20 30

0 0 0 5 5 10 12 15 20 30

0 0 0 5 5 10 14 15 20 30

0 0 2 5 6 10 15 15 20 35

0 0 2 5 6 10 15 15 20 40

0 0 2.5 5 6 10 15 15 24 50

0 0 3 5 8 10 15 15 25 50

0 0 3 5 10 10 15 20 25 90


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59

2 Paso:Calcular el rango de la muestra

R = X MximoX Mnimo

R = 900 = 90


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60

3 Paso:Seleccionar el nmero de intervalos de clase:

NC

NC = 3.322 (log10N) +1NC = 3.322 (log1080) +1NC = 3.322 (1.90308999) + 1 = 7.3

CriteriosSi N < 30 luego NC < 5Si 30 < N < 75, luego 5 < NC < 10Si N > 75, luego 10 < NC < 30

4 Paso: Calcular la magnitud de cada intervalo de


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61

4 Paso:Calcular la magnitud de cada intervalo de

clase: X

X = R/NC

X = 90/7 = 12.9


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62

5 Paso:Calcular los lmites de clase:

LCI1 = X Minino

LCS1 = X Minino+

X LCI1 = 0

LCS1 = 0 + 13 -1 = 12

INTERVALOS DE CLASE

LCI X LCS

1 0 12

2 13 25

3 26 38

4 39 51

5 52 64

6 65 777 78 90


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63

6 Paso:Calcular las marcas de clase:

MCj= (LCS

j+ LCI

j)/2

MC1 = (0 + 12)/2 = 6

INTERVALOS DE CLASEMARCA DE CLASE

LCI X LCS y

1 0 12 62 13 25 193 26 38 32

4 39 51 45

5 52 64 58

6 65 77 717 78 90 84


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64

7 Paso:Elaborar la tabla de frecuencias:

TABLA DE FRECUENCIAS

LCI X LCS y fa

1 0 12 6 50

2 13 25 19 22

3 26 38 32 4

4 39 51 45 3

5 52 64 58 0

6 65 77 71 0

7 78 90 84 1

80


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65

TABLA DE FRECUENCIASLCI X LCS y fa faa fad fr fraa frad

1 0 12 6 50 50 80 0.63 0.63 1.00

2 13 25 19 22 72 30 0.28 0.90 0.38

3 26 38 32 4 76 8 0.05 0.95 0.10

4 39 51 45 3 79 4 0.04 0.99 0.055 52 64 58 0 79 1 0.00 0.99 0.01

6 65 77 71 0 79 1 0.00 0.99 0.017 78 90 84 1 80 1 0.01 1.00 0.01

80 1.00


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66

0

10

20

30

40

50

60

6 19 32 45 58 71 84

Histrograma de frecuencias


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67

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Polgono de frecuencias


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Ejercicio N 02: Ingreso econmico mensual en soles de


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69

Ejercicio N 02: Ingreso econmico mensual en soles de80 familias de la Ciudad de Puno 2012

2000 3500 1000 1200 1500 3000 1000 300 150 700

3500 1500 1000 2000 1000 500 2000 2000 1000 1500

1800 1200 5000 1500 5000 1000 2000 550 1000 900

2500 1500 1400 800 2000 300 1000 500 500 800

1000 3500 300 1000 1500 500 1000 1500 850 1200

2500 1320 1800 1200 1500 1000 500 800 1200 1500

2000 1000 2000 2000 3000 1500 4000 500 1000 500

2000 1500 600 3000 7000 2000 1500 600 800 2000

Ingreso econmico mensual en soles de las familias de la


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Ingreso econmico mensual en soles de las familias de la

Ciudad de Puno 2012 en orden ascendente

150 500 800 1000 1000 1320 1500 2000 2000 3000

300 500 800 1000 1000 1400 1500 2000 2000 3500

300 500 800 1000 1000 1500 1500 2000 2000 3500

300 550 850 1000 1200 1500 1500 2000 2000 3500

500 600 900 1000 1200 1500 1500 2000 2500 4000

500 600 1000 1000 1200 1500 1500 2000 2500 5000

500 700 1000 1000 1200 1500 1800 2000 3000 5000

500 800 1000 1000 1200 1500 1800 2000 3000 7000

Bibliografa:


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curso estadistica para econ i 1a 2013

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