Source: https://www.slideshare.net/alexittochulde3/chulde-john-portafolio-estadistica-inferencial
Timestamp: 2019-04-21 02:36:06+00:00

Document:
C:\Users\Standard\Documents\Webpp by Sundays 363 views
*Bugie by Roberta Burlando 238 views
Vortrag zum Business Creativity ATM... by Matthias Pohle 1666 views
Plus sales studie_autokauf_per_maus... by Plus2010 663 views
WIssenschaftsjahr 2013 - Planspiel-... by Malte Paw 461 views
Untermalung by Ina Arendt 665 views
1. MÉTODOS ESTADÍSTICOS Y PRINCIPIOS DE DISEÑO EXPERIMENTAL
2. i UNIVERSIDAD POLITÉCNICA ESTATAL DEL CARCHI FACULTAD DE INDUSTRIAS AGROPECUARIAS Y CIENCIAS AMBIENTALES Escuela de Desarrollo Integral Agropecuario Modalidad PRESENCIAL Módulo “ESTADÍSTICA INFERENCIAL” CUARTO NIVEL DOCENTE(S) / INVESTIGADOR(ES): ING. FAUSTO MONTENEGRO ARELLANO. ING. RAMIRO MORA QUILISMAL PERÍODO ACADÉMICO Sep. 2012 – Feb 2013 Tulcán, marzo 2015
3. ii CONTENIDO Introducción.......................................................................................................................................................17 1.1 Función de la estadística y del diseño experimental................................................................................17 1.2 Definición................................................................................................................................................17 1.3 Campos en los que se aplica la Estadística..............................................................................................18 1.4 Algunos datos históricos..........................................................................................................................20 1.5 La Estadística y el Método Científico .....................................................................................................21 Capítulo 2 ..............................................................................................................................................................23 Variación – Variables........................................................................................................................................23 2.1 Variación ambiental y variación hereditaria............................................................................................23 2.2 Variables..................................................................................................................................................24 2.3 Observaciones, hechos.............................................................................................................................25 2.4 Población y muestra.................................................................................................................................25 2.5 Distribuciones..........................................................................................................................................26 2.6 Presentación de datos...............................................................................................................................28 Capítulo 3 ..............................................................................................................................................................32 Muestreo............................................................................................................................................................32 3.1 Poblaciones..............................................................................................................................................32 3.2 Muestras: .................................................................................................................................................33 3.3 Estimación...............................................................................................................................................33 3.4 Teorema del límite central.......................................................................................................................33 3.5 Tipos de muestreo....................................................................................................................................34 Capítulo 4 ..............................................................................................................................................................38 Medidas de tendencia central y de dispersión ...................................................................................................38 4.1 Simbología matemática. ..........................................................................................................................38 4.2 Funciones.................................................................................................................................................41 4.3 Redondeo de cifras. .................................................................................................................................41 4.4 Parámetros y estadísticas.........................................................................................................................41
4. iii 4.5. La media y otras medidas de tendencia central. .....................................................................................42 4.6 La desviación típica y otras medidas de dispersión.................................................................................45 4.7. Cambios en las observaciones y su influencia en 𝝁 y 𝝈𝟐 ......................................................................49 4.8. Desviación típica de las medias..............................................................................................................50 4.9. Coeficiente de variación, (C.V.).............................................................................................................51 4.10. Modelo lineal aditivo............................................................................................................................52 4.11. Intervalos de confianza.........................................................................................................................52 Capítulo 5 ..............................................................................................................................................................56 Cuadros de Curvas de Frecuencia –Histogramas ..............................................................................................56 5.1 Cuadros de frecuencia .............................................................................................................................56 5.2 Histogramas y polígonos de frecuencia...................................................................................................58 Capítulo 6 ..............................................................................................................................................................62 Probabilidad.......................................................................................................................................................62 6.1. Sucesos independientes. .........................................................................................................................63 6.2. Sucesos dependientes .............................................................................................................................65 6.3. Sucesos mutuamente excluyentes...........................................................................................................66 6.4. Análisis combinatorio.............................................................................................................................68 6.5. Factorial N..............................................................................................................................................68 6.6. Permutaciones.........................................................................................................................................69 6.7 Combinaciones. ......................................................................................................................................70 Capítulo 7 .............................................................................................................................................................72 Distribuciones Teóricas de Frecuencias ...........................................................................................................72 7.1 La distribución binomial..........................................................................................................................72 7.2 La distribución normal.............................................................................................................................78 Capítulo 8 ..............................................................................................................................................................87 Pruebas de Hipótesis..........................................................................................................................................87 8.1 La hipótesis nula, HO. ..............................................................................................................................87 8.2 Prueba de hipótesis y nivel de significación............................................................................................88
5. iv 8.3 Errores tipo I y tipo II..............................................................................................................................89 8.4 Potencia de la prueba...............................................................................................................................90 8.5 Pruebas de una y de dos colas. ................................................................................................................90 Capítulo 9 ..............................................................................................................................................................94 La Distribución de X2 ........................................................................................................................................94 9.1 Cálculo de X2 ...........................................................................................................................................94 9.2 Cuadros con dos criterios de clasificación...............................................................................................98 9.3 Corrección de Yates...............................................................................................................................102 La Distribución de t.........................................................................................................................................103 10.1 Prueba t para observaciones no pareadas.............................................................................................104 10.2 Prueba de t para observaciones pareadas.............................................................................................105 Capítulo 11 ..........................................................................................................................................................110 Correlación ......................................................................................................................................................110 11.1 Coeficiente de Correlación..................................................................................................................111 11.2 Propiedades del Coeficiente De Correlación.......................................................................................113 Capítulo 12 ..........................................................................................................................................................115 Regresión.........................................................................................................................................................115 12.1 Ecuación de la línea recta ....................................................................................................................117 12.2 El método de los cuadrados mínimos. .................................................................................................118 12.3 Cálculo del coeficiente de regresión y de la ecuación de regresión. ...................................................119 12.4 Valores ajustados.................................................................................................................................121 12.5 Fuentes de variación en regresión .......................................................................................................122 12.6 Desviación y límites de confianza.......................................................................................................123 12.7 Propiedades y suposiciones en regresión lineal.................................................................................124 Capítulo 13 ..........................................................................................................................................................125 Covariancia......................................................................................................................................................125 13.1 Usos del ANACOVA ..........................................................................................................................126 13.2 Suposiciones en el ANACOVA y el modelo lineal aditivo.................................................................127
6. v 13.3 Modelo matemático.............................................................................................................................127 Generalidades ..................................................................................................................................................130 1.1 INTRODUCCIÓN................................................................................................................................130 1.2 ESTADÍSTICA Y MÉTODO CIENTÍFICO ........................................................................................133 1.3 DEFINICIONES Y CONCEPTOS .......................................................................................................135 CAPÍTULO 2 ......................................................................................................................................................141 Presentación, resumen y caracterización de la información............................................................................141 2.1 TABLAS DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA............................................................................141 2.2 GRÁFICOS ESTADÍSTICOS ..............................................................................................................147 2.2.1 Histograma .........................................................................................................................................148 2.3 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE DISPERSIÓN .........................................................152 2.3.1 Medidas de tendencia central. ............................................................................................................152 CAPÍTULO 3 ......................................................................................................................................................182 Conceptos básicos de Probabilidad .................................................................................................................182 3.1. INTRODUCCIÓN................................................................................................................................182 3.2 CONCEPTOS BÁSICOS PARA EL ESTUDIO DE LAS PROBABILIDADES ................................183
7. 1 I. DIRECCIONAMIENTO ESTRATÉGICO UPEC - MISIÓN MISIÓN – ESCUELA Formar profesionales humanistas, emprendedores y competentes, poseedores de conocimientos científicos y tecnológicos; comprometida con la investigación y la solución de problemas del entorno para contribuir con el desarrollo y la integración fronteriza”. La Escuela de Desarrollo Integral Agropecuario contribuye al desarrollo Provincial, Regional y Nacional, entregando profesionales que participan en la producción, transformación, investigación y dinamización del sector agropecuario y agroindustrial, vinculados con la comunidad, todo esto con criterios de eficiencia y calidad UPEC - VISIÓN VISIÓN - ESCUELA “Ser una Universidad Politécnica acreditada por su calidad y posicionamiento regional”. Liderar a nivel regional el proceso de formación y lograr la excelencia académica generando profesionales competentes en Desarrollo Integral Agropecuario, con un sólido apoyo basado en el profesionalismo y actualización de los docentes, en la investigación, criticidad y creatividad de los estudiantes, con una moderna infraestructura que incorpore los últimos adelantos tecnológicos, pedagógicos y que implique un ejercicio profesional caracterizado por la explotación racional de los recursos naturales, producción limpia, principios de equidad, participación, ancestralidad, que den seguridad y consigan la soberanía alimentaria ÁREA CONOCIMIENTO ESCUELA CINE-UNESCO SUB-ÁREA CONOCIMIENTO CINE-UNESCO CIENCIAS Matemática y Estadística (46) II. DATOS BÁSICOS DEL MÓDULO “Biología Molecular y Celular”: CÓDIGO NIVEL CUARTO DOCENTE: Ing. Fausto Montenegro A TELÉFONO: 0993331913 e-mail: guillermo.montenegro@upec.edu.ec CRÉDITOS T 1,5 CRÉDITOS P 1,5 TOTAL CRÉDITOS 3 HORAS T 48 HORAS P 48 TOTAL HORAS 96 PRE-REQUISITOS: (Módulos obligatorios que DEBEN estar aprobados antes de éste módulo) CÓDIGOS 1. Estadística Descriptiva. CO-REQUISITOS: (Módulos obligatorios que TIENEN que aprobar en paralelo a éste módulo) CÓDIGOS 1. EJE DE FORMACIÓN: (En la malla ubicado en un eje con un nombre) Básica
8. 2 ÁREA DE FORMACIÓN: (En la malla agrupado con un color y un nombre) Exactas. LIBRO(S) BASE DEL MÓDULO: (Referencie con norma APA el libro, físico o digital, disponible en la UPEC para estudio ) MARTINEZ BECARDINO, C. (2012). Estadística y Muestreo. Bogotá.: ECOE Ediciones. LIBRO(S) REFERENCIAL/COMPLEMENTARIO DEL MÓDULO: (Referencie con norma APA el libro, físico o digital, disponible en la UPEC para estudio) LIND, D. M. (2012). Estadística aplicada a los negocios y la Economía. México: Mc Graw Hill. GONZÁLEZ BAHAMONDE, G. Métodos Estadísticos y Principios de Diseño Experimental. Universidad Central del Ecuador. Quito. 1989. MONTGOMERY, D., RUNGER, G. (2002) “Probabilidad y Estadística aplicada a la Ingeniería”, Limusa Wiley, Segunda Edición, México – México. MENDENHALL, W., WACKERLY, D., SHEAFFER, R. (1990)”Estadística Matemática con Aplicaciones”, Grupo Editorial Iberoamérica, Segunda Edición, México – México. El curso de Estadística Inferencial comprende el estudio de modelos de variables aleatorias continuas utilizadas frecuentemente en ingeniería estudiadas de formas univariada y bivariada, también se presentan las propiedades de los estimadores y métodos de estimación así como las distribuciones muestrales a partir de las cuales se realiza la Estadística Inferencial a través de estimadores puntuales, intervalos de confianza y Pruebas de Hipótesis para medias, varianzas, proporciones para una o dos muestras independientes, así como independencia estocástica y bondad de ajuste. Finalizando el curso se presentan modelos lineales y la estimación a través de mínimos cuadrados. III. RUTA FORMATIVA DEL PERFIL Nodo Problematizado: (Elija uno de la propuesta GENÉRICA de la UPEC o GLOBAL de la ESCUELA). Formulación de problemas Restringido conocimiento sobre el área de estudio y la profesión.(4) Competencia GENÉRICA - UPEC: (Elija una que guarde coherencia con el NODO PROBLEMATIZADO) Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica (2). Competencia GLOBAL - ESCUELA: (Elija una que guarde coherencia con el NODO PROBLEMATIZADO y las COMPETENCIAS GENÉRICA) Interpretar, difundir y transferir conocimientos científicos y tecnológicos de la producción agrícola (2) Competencia ESPECÍFICA - MÓDULO: (Escriba una que guarde coherencia con el NODO PROBLÉMICO y las COMPETENCIAS GENÉRICA y GLOBAL) Lograr interiorizar en los estudiantes los conocimientos teóricos y aplicaciones de los mètodos estadìsticos y aplicaciones de los mètodos estadìsticos en el estudio y soluciòn de problemas diversos en el campo de la Ingeniería.
9. 3 NIVELES DE LOGRO PROCESO COGNITIVO | |1 1. TEÓRICO BÁSICO RECORDAR MLP El estudiante logra recordar: La Inferencia estadística para variables cualitativas: Tablas de contingencia y medidas de asociación: prueba chi cuadrado, de Pearson, razón de verosimilitud, coeficiente de linealidad. Corrección de Yates, coeficiente phi, riesgo relativo Medidas de asociación para variables de escala nominal: coeficiente de contingencia y otros. (2) Factual.- listar definiciones de vocabulario y conocimiento referente a la Estadística inferencial. 2. TEÓRICO AVANZADO ENTENDER El estudiante logra explicar: Inferencia estadística para variables cuantitativas: Prueba t de Student: elementos fundamentales, prueba para una muestra, prueba para dos muestras relacionadas, prueba para dos muestras independientes, prueba para varias muestras, con prueba de Levene. Prueba Z o normal: elementos fundamentales, aplicaciones Prueba F de Fisher: elementos fundamentales, prueba de Levene, aplicaciones Pruebas de bondad de ajuste para una muestra: prueba de la binomial, prueba ji cuadrado, pruebas de Kolmogorov, Kolmogorov-Smirnov-Liliefors y gráficas de probabilidad normal PP-QQ. (35) Conceptual.- Explica las diferentes operaciones estadísticas y su proceso. 3. RÁCTICO BÁSICO APLICAR Regresión lineal simple Formulación del problema, análisis de correlación entre pares de variables, estimación de parámetros, análisis de los residuos, prueba de Levene y transformaciones para estabilizar la varianza, análisis de varianza y coeficiente de determinación, pruebas de hipótesis. (41) Procesal.- resolución de ejercicios prácticos reales con la ayuda del ordenador, lecturas, trabajos y evaluación. 4. PRÁCTICO AVANZADO ANALIZAR El estudiante logra: Regresión lineal múltiple El coeficiente de correlación múltiple, coeficiente de determinación, análisis de varianza, coeficiente de correlación parcial, estimación de parámetros, violación de los supuestos del modelo clásico: multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelación (14) Procesal Resolución de ejercicios y elaboración de ensayos o informes que impliquen el intercambio y la discusión de ideas, mostrando gran respeto por la opinión de los demás. 5. TEÓRICO PRÁCTICO BÁSICO EVALUAR El estudiante logra: Modelos probabilísticos de regresión (5) Conceptual.- Explica modelos probabilísticos de regresión 6. TEÓRICO PRÁCTICO AVANZADO El estudiante logra: Análisis de componentes principales ACP y cluster análisis (53) Conceptual.- Explica Análisis bivariante de variables cuantitativas: distribución de frecuencias e histogramas, estadísticos descriptivos
10. 4 CREAR Trabajo interdisciplinar: (Saberes integrados de los módulos recibidos y recibiendo que tributan directamente a la formación de la COMPETENCIA ESPECÍFICA). El curso de Estadística Inferencial para la formación de un ingeniero contribuye con: Los conocimientos que le permiten realizar inferencias estadísticas y proyecciones a partir de muestras. Tomar decisiones de manera óptima y basada fundamentalmente en evidencia estadística. Bases teóricas necesarias para el curso de muestreo y análisis multivariado de datos.
11. 5 IV. METODOLOGÍA DE FORMACIÓN DEL PERFIL: LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) CONTENIDOS DE APRENDIZAJE PARA QUE EL ESTUDIANTE ALCANCE LOS LOGROS ESPERADOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Estrategias, métodos y técnicas HORAS CLASE COGNITIVOS ¿Qué TIENE que saber? PROCEDIMENTALES ¿Saber cómo TIENE que aplicar el conocimiento? AFECTIVO MOTIVACIONALES ¿Saber qué y cómo TIENE actuar axiológicamente? T P El estudiante logra recordar: La Inferencia estadística para variables cualitativas: Tablas de contingencia y medidas de asociación: prueba ji cuadrado de Pearson, razón de verosimilitud, coeficiente de linealidad. Corrección de Yates, coeficiente phi, riesgo relativo Medidas de asociación para variables de escala nominal: coeficiente de contingencia y otros. (2) Factual.- listar definiciones de vocabulario y conocimiento referente a la Estadística inferencial. Explicación teórica con la ayuda de diapositivas, preguntas y respuestas, resolución de ejercicios prácticos reales con la ayuda del ordenador, lecturas, trabajos y evaluación. •Exposiciones Audiovisuales •Pizarra • Internet. 8 8 El estudiante logra explicar: Inferencia estadística para variables cuantitativas: Prueba t de Student: elementos fundamentales, prueba para una muestra, prueba para dos muestras relacionadas, prueba para dos muestras independientes, prueba para varias muestras, con prueba de Levene. Prueba Z o normal: elementos fundamentales, aplicaciones Prueba F de Fisher: elementos fundamentales, prueba de Levene, aplicaciones Conceptual.- Explica las diferentes operaciones estadísticas y su proceso. Explicación teórica con la ayuda de diapositivas, preguntas y respuestas, resolución de ejercicios prácticos reales con la ayuda del ordenador, lecturas, trabajos y evaluación. •Exposiciones Audiovisuales •Pizarra • Internet. 8 8
12. 6 LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) CONTENIDOS DE APRENDIZAJE PARA QUE EL ESTUDIANTE ALCANCE LOS LOGROS ESPERADOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Estrategias, métodos y técnicas HORAS CLASE COGNITIVOS ¿Qué TIENE que saber? PROCEDIMENTALES ¿Saber cómo TIENE que aplicar el conocimiento? AFECTIVO MOTIVACIONALES ¿Saber qué y cómo TIENE actuar axiológicamente? T P Pruebas de bondad de ajuste para una muestra: prueba de la binomial, prueba ji cuadrado, pruebas de Kolmogorov, Kolmogorov-Smirnov-Liliefors y gráficas de probabilidad normal PP-QQ. (35) Regresión lineal simple Formulación del problema, análisis de correlación entre pares de variables, estimación de parámetros, análisis de los residuos, prueba de Levene y transformaciones para estabilizar la varianza, análisis de varianza y coeficiente de determinación, pruebas de hipótesis. (41) Procesal.- resolución de ejercicios prácticos reales con la ayuda del ordenador, lecturas, trabajos y evaluación. Explicación teórica con la ayuda de diapositivas, preguntas y respuestas, resolución de ejercicios prácticos reales con la ayuda del ordenador, lecturas, trabajos y evaluación. •Exposiciones Audiovisuales •Pizarra • Internet. 8 8 El estudiante logra: Regresión lineal múltiple El coeficiente de correlación múltiple, coeficiente de determinación, análisis de varianza, coeficiente de correlación parcial, estimación de parámetros, violación de los supuestos del modelo clásico: multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelación (14) Procesal Resolución de ejercicios y elaboración de ensayos o informes que impliquen el intercambio y la discusión de ideas, mostrando gran respeto por la opinión de los demás. Explicación teórica con la ayuda de diapositivas, preguntas y respuestas, resolución de ejercicios prácticos reales con la ayuda del ordenador, lecturas, trabajos y evaluación. •Exposiciones Audiovisuales •Pizarra • Internet. . 8 8
13. 7 LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) CONTENIDOS DE APRENDIZAJE PARA QUE EL ESTUDIANTE ALCANCE LOS LOGROS ESPERADOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Estrategias, métodos y técnicas HORAS CLASE COGNITIVOS ¿Qué TIENE que saber? PROCEDIMENTALES ¿Saber cómo TIENE que aplicar el conocimiento? AFECTIVO MOTIVACIONALES ¿Saber qué y cómo TIENE actuar axiológicamente? T P El estudiante logra: Modelos probabilísticos de regresión Modelo logit Modelo probit (5) Conceptual.- Explica modelos probabilísticos de regresión Explicación teórica con la ayuda de diapositivas, preguntas y respuestas, resolución de ejercicios prácticos reales con la ayuda del ordenador, lecturas, trabajos y evaluación. •Exposiciones Audiovisuales •Pizarra • Internet. 8 8 El estudiante logra: Análisis de componentes principales ACP y cluster análisis (53) Conceptual.- Explica Análisis bivariante de variables cuantitativas: distribución de frecuencias e histogramas, estadísticos descriptivos Explicación teórica con la ayuda de diapositivas, preguntas y respuestas, resolución de ejercicios prácticos reales con la ayuda del ordenador, lecturas, trabajos y evaluación. •Exposiciones Audiovisuales •Pizarra • Internet. 8 8
14. 8 V. PLANEACIÓN DE LA EVALUACIÓN DEL MÓDULO LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) FORMAS DE EVALUACIÓN DE LOGROS DE APRENDIZAJE indicar las políticas de evaluación para éste módulo según los resultados esperados DIMENSIÓN (Elija el grado de complejidad que UD. EXIGIRÁ para alcanzar el logro) INDICADORES DE LOGRO DE INGENIERÍA Descripción TÉCNICAS e INSTRUMENTOS de EVALUACIÓN 1° PARCIAL 2° PARCIAL 3° PARCIAL SUPLETORIO El estudiante logra recordar: La Inferencia estadística para variables cualitativas: Tablas de contingencia y medidas de asociación: prueba ji cuadrado de Pearson, razón de verosimilitud, coeficiente de linealidad. Corrección de Yates, coeficiente phi, riesgo relativo Medidas de asociación para variables de escala nominal: coeficiente de contingencia y otros. (2) Factual.- listar definiciones de vocabulario y conocimiento referente a la Estadística inferencial. • Pruebas individuales • Trabajos grupales e individuales de consulta • Exposiciones individualess • Trabajos de clase grupales e individuales • Talleres Poligrafiado básico del docente. Internet. Debate dirigido Organizadores del conocimiento Lluvia de Ideas. Exposición Individual y grupal. Aulas virtuales. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 90%. Portafolio 10%. El estudiante logra explicar: Inferencia estadística para variables cuantitativas: Prueba t de Student: elementos fundamentales, prueba para una muestra, prueba para dos muestras relacionadas, prueba para dos muestras independientes, prueba para varias Conceptual.- Explica las diferentes operaciones estadísticas y su proceso. • Pruebas individuales • Trabajos grupales e individuales de Poligrafiado básico del docente. Internet. Pruebas individuales 60%. Pruebas individuales 60%. Pruebas individuales 60%. Pruebas individuales 90%.
15. 9 LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) FORMAS DE EVALUACIÓN DE LOGROS DE APRENDIZAJE indicar las políticas de evaluación para éste módulo según los resultados esperados DIMENSIÓN (Elija el grado de complejidad que UD. EXIGIRÁ para alcanzar el logro) INDICADORES DE LOGRO DE INGENIERÍA Descripción TÉCNICAS e INSTRUMENTOS de EVALUACIÓN 1° PARCIAL 2° PARCIAL 3° PARCIAL SUPLETORIO muestras, con prueba de Levene. Prueba Z o normal: elementos fundamentales, aplicaciones Prueba F de Fisher: elementos fundamentales, prueba de Levene, aplicaciones Pruebas de bondad de ajuste para una muestra: prueba de la binomial, prueba ji cuadrado, pruebas de Kolmogorov, Kolmogorov-Smirnov-Liliefors y gráficas de probabilidad normal PP-QQ. (35) consulta • Exposiciones individualess • Trabajos de clase grupales e individuales • Talleres Debate dirigido Organizadores del conocimiento Lluvia de Ideas. Exposición Individual y grupal. Aulas virtuales. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Portafolio 10%. Regresión lineal simple Formulación del problema, análisis de correlación entre pares de variables, estimación de parámetros, análisis de los residuos, prueba de Levene y transformaciones para estabilizar la varianza, análisis de varianza y coeficiente de determinación, pruebas de hipótesis. (41) Procesal.- resolución de ejercicios prácticos reales con la ayuda del ordenador, lecturas, trabajos y evaluación. • Pruebas individuales • Trabajos grupales e individuales de consulta • Exposiciones individualess • Trabajos de clase grupales e individuales • Informes de investigaciones realizadas • Talleres Poligrafiado básico del docente. Internet. Debate dirigido Organizadores del conocimiento Lluvia de Ideas. Exposición Individual y Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 90%. Portafolio 10%.
16. 10 LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) FORMAS DE EVALUACIÓN DE LOGROS DE APRENDIZAJE indicar las políticas de evaluación para éste módulo según los resultados esperados DIMENSIÓN (Elija el grado de complejidad que UD. EXIGIRÁ para alcanzar el logro) INDICADORES DE LOGRO DE INGENIERÍA Descripción TÉCNICAS e INSTRUMENTOS de EVALUACIÓN 1° PARCIAL 2° PARCIAL 3° PARCIAL SUPLETORIO grupal. Aulas virtuales. El estudiante logra: Regresión lineal múltiple El coeficiente de correlación múltiple, coeficiente de determinación, análisis de varianza, coeficiente de correlación parcial, estimación de parámetros, violación de los supuestos del modelo clásico: multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelación (14) Procesal Resolución de ejercicios y elaboración de ensayos o informes que impliquen el intercambio y la discusión de ideas, mostrando gran respeto por la opinión de los demás. • Pruebas individuales • Trabajos grupales e individuales de consulta • Exposiciones individualess • Trabajos de clase grupales e individuales • Talleres Poligrafiado básico del docente. Internet. Debate dirigido Organizadores del conocimiento Lluvia de Ideas. Exposición Individual y grupal. Aulas virtuales. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 90%. Portafolio 10%. El estudiante logra: Modelos probabilísticos de regresión Modelo logit Modelo probit (5) Conceptual.- Explica modelos probabilísticos de regresión • Pruebas individuales • Trabajos grupales e individuales de consulta • Exposiciones individualess Poligrafiado básico del docente. Internet. Pruebas individuales 60%. Pruebas individuales 60%. Pruebas individuales 60%. Pruebas individuales 90%. Portafolio 10%.
17. 11 LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) FORMAS DE EVALUACIÓN DE LOGROS DE APRENDIZAJE indicar las políticas de evaluación para éste módulo según los resultados esperados DIMENSIÓN (Elija el grado de complejidad que UD. EXIGIRÁ para alcanzar el logro) INDICADORES DE LOGRO DE INGENIERÍA Descripción TÉCNICAS e INSTRUMENTOS de EVALUACIÓN 1° PARCIAL 2° PARCIAL 3° PARCIAL SUPLETORIO • Trabajos de clase grupales e individuales • Talleres Debate dirigido Organizadores del conocimiento Lluvia de Ideas. Exposición Individual y grupal. Aulas virtuales. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. El estudiante logra: Análisis de componentes principales ACP y cluster análisis (53) Conceptual.- Explica Análisis bivariante de variables cuantitativas: distribución de frecuencias e histogramas, estadísticos descriptivos • Pruebas individuales • Trabajos grupales e individuales de consulta • Exposiciones individualess • Trabajos de clase grupales e individuales • Talleres Poligrafiado básico del docente. Internet. Debate dirigido Organizadores del conocimiento Lluvia de Ideas. Exposición Individual y grupal. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 60%. Trabajos grupales e individuales de consulta 20%. Aulas virtuales 20 %. Pruebas individuales 90%. Portafolio 10%.
18. 12 LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) FORMAS DE EVALUACIÓN DE LOGROS DE APRENDIZAJE indicar las políticas de evaluación para éste módulo según los resultados esperados DIMENSIÓN (Elija el grado de complejidad que UD. EXIGIRÁ para alcanzar el logro) INDICADORES DE LOGRO DE INGENIERÍA Descripción TÉCNICAS e INSTRUMENTOS de EVALUACIÓN 1° PARCIAL 2° PARCIAL 3° PARCIAL SUPLETORIO Aulas virtuales. ESCALA DE VALORACIÓN Nivel ponderado de aspiración y alcance 9.0 a 10.0 Acreditable - Muy Satisfactorio 7.0 a 7.9 Acreditable – Aceptable 8.0 a 8.9 Acreditable – Satisfactorio 4.0 a 6.9 No Acreditable – Inaceptable
19. 13 VI. GUÍA DE TRABAJO AUTÓNOMO / PRODUCTOS / TIEMPOS LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) APRENDIZAJE CENTRADO EN EL ESTUDIANTE HORAS AUTÓNOMAS INSTRUCCIONES RECURSOS PRODUCTO T P El estudiante logra recordar: La Inferencia estadística para variables cualitativas: Tablas de contingencia y medidas de asociación: prueba ji cuadrado de Pearson, razón de verosimilitud, coeficiente de linealidad. Corrección de Yates, coeficiente phi, riesgo relativo Medidas de asociación para variables de escala nominal: coeficiente de contingencia y otros. (2) Impóngase un horario para su trabajo autónomo, consulte en libros e internet, construya cuadros sinópticos. Respete posiciones de sus compañeros si el trabajo lo hace en equipo.  Internet  Textos  Entrevistas a técnicos  Presentación en medio magnético para socializar la consulta utilizando organizadores gráficos.  Presentación de resultados  Fundamentación de la revisión bibliográfica. 8 8 El estudiante logra explicar: Inferencia estadística para variables cuantitativas: Prueba t de Student: elementos fundamentales, prueba para una muestra, prueba para dos muestras relacionadas, prueba para dos muestras independientes, prueba para varias muestras, con prueba de Levene. Prueba Z o normal: elementos fundamentales, aplicaciones Prueba F de Fisher: elementos fundamentales, prueba de Levene, aplicaciones Pruebas de bondad de ajuste para una muestra: prueba de la binomial, prueba ji cuadrado, pruebas de Kolmogorov, Kolmogorov-Smirnov-Liliefors y gráficas de probabilidad normal PP-QQ. (35) Impóngase un horario para su trabajo autónomo, consulte en libros e internet, construya cuadros sinópticos. Respete posiciones de sus compañeros si el trabajo lo hace en equipo.  Internet  Textos  Entrevistas a técnicos  Cuadro comparativo 8 8 Regresión lineal simple Formulación del problema, análisis de correlación entre pares de variables, estimación de parámetros, análisis de los residuos, prueba de Levene y transformaciones para estabilizar la varianza, análisis de varianza y coeficiente de determinación, pruebas de hipótesis. (41) Impóngase un horario para su trabajo autónomo, consulte en libros e internet, construya cuadros sinópticos. Respete posiciones de sus compañeros si el trabajo lo hace en equipo.  Revistas Científicas  Textos  Internet  Presentación de Informe sobre las prácticas realizadas  Socialización en grupos sobre el tema estudiado 8 8
20. 14 LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) APRENDIZAJE CENTRADO EN EL ESTUDIANTE HORAS AUTÓNOMAS INSTRUCCIONES RECURSOS PRODUCTO T P El estudiante logra: Regresión lineal múltiple El coeficiente de correlación múltiple, coeficiente de determinación, análisis de varianza, coeficiente de correlación parcial, estimación de parámetros, violación de los supuestos del modelo clásico: multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelación (14) Impóngase un horario para su trabajo autónomo, consulte en libros e internet, construya cuadros sinópticos. Respete posiciones de sus compañeros si el trabajo lo hace en equipo.  Revistas Científicas  Textos  Internet  Informe de prácticas realizadas  Presentación en forma magnética sobre las trabajos técnicos 8 8 El estudiante logra: Modelos probabilísticos de regresión Modelo logit Modelo probit (5) Impóngase un horario para su trabajo autónomo, consulte en libros e internet, construya cuadros sinópticos. Respete posiciones de sus compañeros si el trabajo lo hace en equipo. Internet  Textos  Fichas técnicas  Resultados de Investigaciones  Consulta a expertos  Recursos económicos para la investigación  Presentación y exposición. 8 8 El estudiante logra: Análisis de componentes principales ACP y cluster análisis (53) Impóngase un horario para su trabajo autónomo Consulte en libros e internet Construya cuadros sinópticos Valore la creatividad de cada presentación. Respete posiciones de sus compañeros si el  Revistas Científicas  Textos  Internet  Guías de Presentación en forma magnética sobre las trabajos técnicos 8 8
21. 15 LOGROS DE APRENDIZAJE (Acciones sistémicas, ELEMENTOS DE COMPETENCIA, SUB - COMPETENCIAS) APRENDIZAJE CENTRADO EN EL ESTUDIANTE HORAS AUTÓNOMAS INSTRUCCIONES RECURSOS PRODUCTO T P trabajo lo hace en equipo. laboratorio.  Fichas técnicas PROYECTO INTEGRADOR DE SABERES: (Proyecto Integrador de conocimientos con los módulos del Nivel ) TOTAL 48 48 CRÉDITOS 1.5 1.5 3
22. 16 VII. BIBLIOGRAFíA BÁSICA: (Disponible en la UPEC en físico y digital – REFERENCIAR con normas APA) MONTGOMERY, D., RUNGER, G. (2002) “Probabilidad y Estadística aplicada a la Ingeniería”, Limusa Wiley, Segunda Edición, México – México. MENDENHALL, W., WACKERLY, D., SHEAFFER, R. (1990)”Estadística Matemática con Aplicaciones”, Grupo Editorial Iberoamérica, Segunda Edición, México – México. GONZÁLEZ BAHAMONDE, G. Métodos Estadísticos y Principios de Diseño Experimental. Universidad Central del Ecuador. Quito. 1989. LIBRO(S) REFERENCIAL/COMPLEMENTARIO DEL MÓDULO: (Referencie con norma APA el libro, físico o digital, disponible en la UPEC para estudio) 1. ANDER-EGG, E. (1995). Técnicas de Investigación Social. Buenos Aires: Lumen. 2. MARTINEZ BECADRDINO, C. (2012). Estadìstica y Muestreo. Bogota.: ECOE Ediciones. 3. LIND, D. M. (2012). Estadística aplicada a los negocios y la Economía. México: Mc Graw Hill. DOCENTES: Guillermo Fausto Montenegro Arellano. DOCENTE EDIA-UPEC ENTREGADO: 2012-09-03
23. 17 Capítulo 1 Introducción 1.1 Función de la estadística y del diseño experimental El progreso en el campo agropecuario así como en otros a los que el hombre dedica su atención tiene que basarse en la investigación o experimentación. Esta verdad, que ha sido reconocida en los últimos años, han permitido el incremento del trabajo experimental en muchos países y ha estimulado a grupos cada vez más numerosos de profesionales jóvenes, para que se adiestren y dediquen su tiempo y esfuerzo a la investigación, en los diferentes campos. La experimentación, en su forma moderna, tiene que planearse y ejecutarse sobre bases científicas para, de esta manera, poder llegar a conclusiones válidas y confiables, que más tarde se traducirán en recomendaciones de tipo práctico para el público y que significan incremento de rendimientos, calidad, eficacia, etc. El conocimiento de los Métodos Estadísticos permite una clara compresión del Diseño Experimental, a base del que es posible identificar el problema, plantear una hipótesis de trabajo, conducir el ensayo e interpretar sus resultados en forma correcta. 1.2 Definición. La palabra Estadística es de uso generalizado. Desafortunadamente aún para muchos hombres cultos es una simple recolección de datos. Así se oye hablar, por ejemplo, de estadísticas de consumo, de accidentes, censos de población, etc., que si bien son colecciones importantes de datos, a base de las que se puede hacer un verdadero trabajo estadístico posterior no representan sino una pequeña porción del alcance de la Estadística. La simple colección y ordenación de datos, se llama Estadística Descriptiva, mientras que la obtención sistemática de una o más conclusiones a partir de los datos, se llama Inferencia Estadística. Así vemos que los datos obtenidos por la Estadística Descriptiva, constituyen un fin para ésta, pero tan solo un medio para llegar a la Inferencia Estadística.
24. 18 Steel y Torrie (1960), definen a la Estadística como "la ciencia pura y aplicada que crea, desarrolla y aplica procedimientos, en tal forma, que se pueda evaluar la certeza de la inferencia – inductiva”. De acuerdo con Spiegel (1961),”La Estadística es la ciencia que usa métodos para reunir, organizar, resumir y analizar datos, así como para obtener conclusiones válidas y tomar decisiones razonables, a base de tales análisis”. Para la mayoría de científicos, la Estadística es Lógica o sentido común, en combinación con procedimientos aritméticos. La lógica daría el método para la toma de datos y la aritmética proporciona el material sobre el que ha de basarse la inferencia. La aritmética constituye generalmente la parte rutinaria del Procedimiento. Finalmente se dice que la Estadística es el estudio científico del análisis de datos numéricos. De acuerdo con lo expuesto, se usa en forma común la palabra Estadística, por lo que, en realidad, corresponde Métodos Estadísticos. 1.3 Campos en los que se aplica la Estadística En los últimos años se ha podido apreciar cambios notables en la Estadística. Nuevas teorías han estado surgiendo continuamente. Seguidamente, se describen algunas aplicaciones de la Estadística. 1.3.1 Genética. Ciencia de comunicación biológica entre generaciones. Lo que se transmite de padre a hijo (tercer principio dilucidado por Johan Gregor Mendel, en 1865). Mendel tenía una .mente brillante - física, matemática, estadística -. Su capacidad como experimentador para seleccionar individuos que diferían en ciertas características cualitativas y su meticulosidad para realizar, tabular y analizar contajes de las progenies resultantes de sus cruzamientos, permitió llegar, más tarde, a una clara comprensión de la genética de poblaciones (Srb y colaboradores, 1965). Algunos atributos importantes de plantas, animales y del hombre, se ubican en escalas continuas de medida y se expresan mejor como kilogramos, centímetros, cocientes de inteligencia, etc. Estas variaciones son de naturaleza cuantitativa y se llaman caracteres cuantitativos. La descripción y análisis de éstos, requiere de métodos especiales, dados por !a rama de las matemáticas, llamada Estadística. El conocimiento de las leyes de azar (probabilidad), es básico para comprender la transmisión de, factores heredables. Así podemos preguntar, “en familias que tienen dos hijos, ¿qué
25. 19 proporción de ellas tendrán dos varones?; ¿varón y mujer?; ¿dos mujeres?; ¿ojos claros y cafés? La expansión binomial daría respuesta a estas preguntas. La prueba de x2 indicaría si el número y clase de progenie obtenida en cruzamientos de alfalfa está de acuerdo a la hipótesis mendeliana. Tal sería el caso del cálculo de recombinaciones de genes, por sobre cruzamiento, cuando los genes se hallan ligados en cromosomas homólogos. Dentro del trabajo de creación de nuevas variedades, la determinación de la aptitud combinatoria general y específica, utiliza modelos estadísticos como los presentados de Sprague y Tatum (1942), Griffing (1956), Gates y Wilcox (1964), entre otros, que son considerados clásicos en el campo de fitomejoramiento. Por considerar de interés para los fito-mejoradores, hemos añadido el Capítulo 19, en el que se demuestra el uso de uno de los métodos de Griffing (1956), para el cálculo de aptitud combinatoria general y específica. Para el efecto, se utilizaron datos provenientes de cruzamientos di alélicos en alfalfa analizados por el que escribe. 1.3.2 Nutrición. Tanto en nutrición humana como animal el control de calidad de alimentos es utilizado extensamente para mantener la uniformidad de productos elaborados. Continuamente se está probando la bondad de nuevas dietas, que se traduzcan en mayores ganancias de peso en aves, porcinos, etc. Un diseño experimental que permita evaluar a nuevos balanceados producidos por casas comerciales frente a un testigo deja la oportunidad l investigador para seleccionar el .mejor y recomendarlo al público. 1.3.3 Comercialización. A las entidades encargadas de controlar la distribución de productos agrícolas interesa conocer zonas de cultivo, época de siembra y cosecha, costos de producción, canales por los que se distribuye el producto. Una encuesta bien diseñada y un muestreo adecuado, pueden dar resultados económicos satisfactorios tanto para el agricultor corno para el consumidor. 1.3.4 Industria. Los fabricantes de piezas de repuesto, necesitan conocer el porcentaje de unidades defectuosas qué produce una máquina. En esta forma será posible determinar si la máquina se halla funcionando en forma eficiente y económica, o si debe hacerse algún cambio para conseguir tal propósito. Por ejemplo suponiendo que los diámetros de arandelas de presión, permiten una tolerancia establecida, usando una prueba de x es posible determinar el porcentaje de arandelas defectuosas.
26. 20 Así mismo, usando la distribución normal, se puede determinar la probabilidad de que, en una muestra de 10 tuercas sacadas al azar, dos de ellas sean defectuosas. 1.3.5 Medicina. La prensa informa diariamente sobre nuevos productos para controlar o prevenir tal enfermedad; o sobre el resultado de varios métodos para curar el cáncer. Para conseguir esos nuevos productos o métodos, el investigador médico puede usar conejos o ratas, a los que se inocula el organismo causante de la enfermedad, quizás en varias dosis, frente a un testigo. Después de tomar cuidadosamente los datos y del análisis estadístico respectivo, es posible multiplicar nuevas vacunas, sueros, etc. En el mismo campo médico, por medio de un simple muestreo, et profesional obtiene inferencias sobre la sangre de sus pacientes, a través del examen de una sola gota. Así mismo, se puede calcular la probabilidad de que el tercer de una familia que padece de hemofilia, herede este carácter. O se puede establecer quién es el padre de un niño, cuya madre tiene grupo sanguíneo O. 1.3.6 Agronomía. El ensayo más sencillo sería la prueba de adaptación de algunas variedades de trigo, en cierta localidad. Si las condiciones de fertilidad, riego, cuidados culturales, etc., se las mantiene constantes, el único factor en estudio estará formado por las variedades y así se podrá establecer cuál es la de mayor rendimiento. Si se quiere obtener mayor información, es posible usar dosis de fertilizante y/o sembrar las variedades en varias localidades, con lo que se amplía el alcance de las inferencias. 1.3.7 Información general. Un muestreo bien diseñado puede predecir el resultado de las próximas elecciones, o informar sobre las preferencias del consumidor. 1.4 Algunos datos históricos. La Estadística moderna es considerada como una herramienta de trabajo para el investigador. Producto del siglo 20, para el biólogo cobró especial auge en 1925, cuando Sir Ronald Fisher publicó sus Métodos Estadísticos para Investigadores. El término Estadística es muy antiguo y quiere decir aritmética del Estado. Con el objeto de conseguir para librar guerras, el gobernante antiguo pedía que aquellos se acerquen al “estadístico" más cercano a cumplir con sus obligaciones. Posteriormente encontramos una aplicación empírica del cálculo de probabilidades en el seguro de barcos de que disponían, los flamencos en el siglo XIV. El sistema pudo haber sido
27. 21 especulación o juego de azar, pero ha devenido modernamente en el lucrativo negocio de seguros. Los juegos de azar condujeron a la teoría de probabilidades, originada por Pascal y Fermat, a mediados del siglo XVII. Charles Darwin, en el siglo IX, basó su trabajo biológico en métodos estadísticos sin embargo, los problemas planteados por su Teoría de la Evolución, hicieron evidente la necesidad de usar métodos más refinados y fue Karl Pearson (1936), inicialmente un físico-matemático, quien aplicó sus conocimientos para mejorar la toma de datos y las evaluaciones respectivas. Un alumno de Pearson, William S. Gosset -científico y cervecero, desarrolló en forma empírica lo que hoy se conoce como la distribución de "t de Student", que fue el seudónimo que empleaba Gosset en sus publicaciones en Biométrica. Sir Ronald Fisher ha hecho numerosas y valiosas contribuciones en el campo de la Estadística, particularmente con el análisis de variancia, que es el procedimiento más usado por investigadores, prácticamente en todo tipo de experimento. Igual es el caso de los análisis de covarianza y regresión. 1.5 La Estadística y el Método Científico Es conocido que los investigadores usan métodos científicos dentro de su trabajo diario. Resulta difícil definir lo que es el método científico, puesto que, en investigación, puede usarse cualquier sistema ideado por una persona, para llegar a obtener un resultado. Sin embargo, la mayoría de los procedimientos tienen algunas características en común: a) Una revisión de hechos, teorías, con miras a b) Formular una hipótesis lógica, sujeta a ser probada por métodos experimentales. c) Diseño y conducción del experimento. d) Evaluación objetiva de la hipótesis, en base a los resultados experimentales. e) Publicación o divulgación de los resultados. La ciencia es una rama de estudio que tiene que ver con la observación y clasificación de hechos. El investigador debe estar en capacidad de observar un evento, como resultado de un plan o diseño. Este es el experimento, la sustancia del método científico. La evaluación objetiva de una hipótesis, presenta un problema: no es posible observar todos los eventos posibles en la naturaleza y, por cuanto las leyes exactas de causa y efecto, son generalmente desconocidas, va a haber variación entre las observaciones. El científico debe
28. 22 siempre partir de casos particulares, para llegar a generalizaciones (proceso inductivo). Por cuanto es imposible, o poco práctico, estudiar todo el universo (población), por razones de costo, tiempo y esfuerzo el investigador debe contentarse con estudiar la muestra y, a partir de ella, obtener conclusiones sobre la población (inferencia estadística). El proceso inverso, como nos enseña la lógica, es la deducción, por la que, de una norma o ley generales, se llega a casos particulares.
29. 23 Capítulo 2 Variación – Variables Los seres vivos plantas, animales y el hombre difieren, aún dentro de la misma especie, en muchos caracteres. Puede generalizarse que, inclusive en el caso de gemelos homocigóticos, no existen dos seres vivos idénticos. Trabajos experimentales realizados en Australia, demostraron que dos terneras gemelas homocigóticas, llevadas la una a un hato en el que el manejo y alimentación fueron adecuados; y la otra a un hato en el cual estos aspectos fueron deficientes, se comportaron de acuerdo con el ambiente en que crecieron, siendo este el último factor, responsable en 85% de la precocidad y ganancia de peso obtenidos. Si observamos un potrero de raigrás cultivo de fecundación cruzada a primera vista puede impresionarnos la uniformidad de las plantas: altura y desarrollo de los tallos; forma, tamaño y disposición de las hojas; forma y tamaño de la espiga, etc. Pero, si comparamos dos plantas de raigrás, arrancadas al azar, en detalle y se mide cuidadosamente caracteres cuantitativos de diferentes partes de la planta, encontraremos que los individuos difieren en varios aspectos. Habrá notables diferencias en vigor de plántulas, días a floración, producción de forraje, producción de semilla, etc. De este tipo de variación es justamente de lo que se sirve el fito- mejorador para la selección y creación de nuevas variedades. 2.1 Variación ambiental y variación hereditaria. La variación dentro de una especie se deben a: 1) Variaciones debidas al ambiente en que desarrolla una especie y 2) Variaciones debidas a la herencia. 2.1.1 La variación provocada por causas ambientales, puede probarse sembrando plantas de igual genotipo en diferentes localidades. Esta situación da lugar a la formación de agro tipos y eco tipos como en el caso de la alfalfa “Nacional”. La semilla de alfalfa, introducida originalmente del Perú y sembrada en diferentes regiones de la Sierra ecuatoriana, ha dado origen a eco tipos cuyos individuos varían en caracteres morfológicos y constitución fisiológica que resultan en mayor o menor altura de planta, resistencia al frío, a la altura, a las enfermedades, etc. Dos plantas de trigo de la misma variedad, tendrán desarrollo y rendimiento diferentes, si la una es atacada por el “polvillo”, mientras a la otra se protege de la infección.
30. 24 Estas variaciones provienen del ambiente en el que desarrollaron las plantas y pueden o no pueden presentarse en las respectivas progenies. 2.1.2 Las variaciones hereditarias son resultado de la diferente constitución genética (genotipo), de las plantas o animales. Generalmente, estas variaciones pueden probarse sembrando diferentes especies o variedades, en condiciones ambientales similares. Las variaciones hereditarias pueden ser fácilmente observadas: plantas de trigo enanas o altas; diferencia en el color de la planta, flor o semilla; cantidad de pubescencia en tallos y hojas; presencia o ausencia de aristas, etc. Existen, desde luego, caracteres más difíciles de identificar como vigor de plántula, capacidad de macollamiento, resistencia a enfermedades, etc. Por cuanto estas variaciones son heredables, ellas se manifiestan en la progenie, aun cuando la intensidad con que se expresen, varíe con el ambiente. Todo lo expuesto sugiere que genotipo y ambiente no son dos identidades independientes. Más bien, se sabe que el individuo es el resultado de los dos factores, más la interacción correspondiente. 2.2 Variables. Asertos como “Juan es moreno” o “él pasa sobre las 150 libras”, son comunes e informativos. Se refieren a características que no son constantes y que varían de un individuo a otro. Variable es, entonces, la cantidad o carácter que pueden ser medidos y se hallan, en consecuencia, sujetos a variación: edad, peso, altura, temperatura, etc. Las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas. 2.2.1 Variable cualitativa. Es aquella en que cada individuo pertenece a una de varias categorías mutuamente excluyentes, generalmente no numéricas: color, sabor, nacionalidad. Así podríamos decir que el color blanco, excluye automáticamente al negro; el sabor agrio, excluye al dulce. Es claro que el color puede calificarse de acuerdo a una escala relativa numérica, en cuyo caso podrían analizarse los datos como si fueran cuantitativos. 2.2.2 Variable cuantitativa. Se refiere a datos numéricos: contajes, medidas, pesos, etc. Variable cuantitativa discreta. Es aquella en que los valores son clasificados en categorías específicas: número de plantas por surco, número de sépalos en una flor. Variable cuantitativa continua. Es aquella en que es posible tener todos los valores dentro de una escala o rango, en forma continua: altura, peso, temperatura.
31. 25 2.3 Observaciones, hechos. Son elementos o atributos de información: altura de una planta o persona; peso de novillos. Las observaciones son la materia prima con que trabaja el investigador. Para poder analizarlas, esas observaciones tienen que estar en forma de números. En agronomía, las cifras pueden ser rendimientos por parcela o por hectárea; en investigación médica o veterinaria, tiempo de duración de una vacuna, número de pústulas de acuerdo a varias dosis de un producto dado; en industria, número de piezas defectuosas en lotes producidos en serie; etc. Los números constituyen los “datos” y su característica común es la variación o variabilidad. 2.4 Población y muestra. La primera preocupación del investigador frente a un grupo de datos, es saber si ellos constituyen la totalidad de individuos u observaciones, o si forman parte de un grupo mayor. Aun cuando la diferencia entre los dos casos, parezca trivial, es en realidad de gran importancia. Población. La población o universo consiste de todos los valores posibles dentro de una variable: todos los estudiantes de un curso, el número de caras en 100 lanzamientos de una moneda. Muestra. Es una parte de la población; es una selección de individuos tomados del universo o población. La muestra debe ser representativa si vamos a llegar a una inferencia valida sobre la población. Tal sería el caso de la toma muestras de suelos, encuestas políticas, encuestas sobre preferencias del público, etc. Muestra al azar. Es una porción del todo, en la que cada individuo tiene igual oportunidad de ser incluido (verdadera muestra al azar). No es posible tomar una muestra al azar, si no es por métodos mecánicos. La influencia subjetiva de una persona, impediría que esa muestra sea al azar. Los mecanismos para extraer una muestra al azar se refiere al uso de papeles numerados (caso de la lotería) o de tablas de números al azar. Si se va a nombrar un jurado parcial, dentro de una clase, se podría seleccionar a los alumnos de acuerdo con los números impares de la lista. El caso típico está dado por “las experiencias de papas”: ni al agricultor ni al comprador les interesa efectuar la compra-venta “al ojo”. Si el primero estima el rendimiento de una hectárea en 400 quintales, por ejemplo, y el comprador obtiene 500, aquel se abría perjudicado; en caso contrario, si el cálculo es de 400 quintales y el comprador cosecha 300, éste habría perdido.
32. 26 Con el objeto de que la compra-venta sea equitativa para las dos partes, se procede a realizar las “experiencias”, que no son sino un muestreo al azar, que consiste en lo siguiente: se cosecha de tres a cinco surcos separadamente, dentro de una “tabla”. Se multiplica luego el peso promedio por surco por el número de surcos y así se puede estimar el rendimiento por hectárea. Otro sistema más preciso, aun cuando requiere de más tiempo, se refiere a “cavar” de tres a cinco matas por surco, de un total de tres a cinco surcos de la “tabla”. Una vez obtenido el promedio por mata, se cuenta el número de matas por surco y el número de surcos, con lo que se puede llegar a estimar el rendimiento por hectárea. De acuerdo con la superficie ocupada por la cementera, se optara por uno u otro sistema de muestreo. La tabla N° 1 del Apéndice presenta un grupo de números al azar. Estadística. Escrita con minúscula, es una cantidad que se refiere o describe a la muestra. Parámetro. Es una cantidad que se refiere a la población. 2.5 Distribuciones. Los valores de una variable sirven para describir o clasificar individuos o para distinguirlos unos de otros. Muchos de nosotros hacemos algo más que describir o clasificar datos, porque tenemos cierta idea sobre la frecuencia relativa de los valores de una variable. No daríamos crédito si nos hablan de personas de tres metros de estatura; un niño de ocho libras de peso al nacimiento, sería algo común, excepto para sus padres. Generalmente asociamos una medida cualquiera con el valor de una variable, una medida de que tan común o raro es ese valor. En Estadística se dice que la variable tiene una distribución, una distribución de frecuencias o de probabilidades. Para una moneda, por ejemplo, la probabilidad de obtener sello o cara es de 0.5. En la distribución binomial, por ejemplo, los elementos pueden ser clasificados en una de dos clases o categorías: cara o sello; macho o hembra; defectuoso o no defectuoso; inoculado o no inoculado, etc. Generalmente se considera a las dos clases como éxito y fracaso, tal como se verá en la Sec. 7.1. Otra distribución a la que se adaptan datos correspondientes a variables cuantitativas discretas, es la distribución de Poisson. Este resulta un modelo apropiado para la distribución de un número de elementos por unidad de tiempo o espacio, cuando el número promedio de elementos por unidad es relativamente pequeño. Tal sería el caso que resulta del contaje de huevos de insectos o larvas por determinada área foliar en papa, por ejemplo; el número de focos que deben ser remplazados en los semáforos de la ciudad, cada mes; el número de radios defectuosos producidos en una semana, etc., etc. Como se verá más adelante, este tipo de datos
33. 27 0 10 20 30 40 50 60 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Distribución de frecuencias del coeficiente intelectual no se distribuyen en forma “normal”, es decir, no se agrupan bajo la campana simétrica que caracteriza a la distribución normal, la misma que se describe ligeramente a continuación y en forma amplia en la Sec. 7.2. Si registramos y tabulamos datos como el cociente intelectual o pesos de un numero d individuos, vamos a conformar cuadros de frecuencia tal como se verá en la Sec. 5.1. Es decir, se determina las clases o categorías (el cociente intelectual o el peso en libras) y seguidamente de frecuencia o número de personas dentro de cada clase. A partir del cuadro de frecuencias, es posible ubicar los datos dentro de un sistema de coordenadas, en el que las clases se localizan en el eje de las abscisas(x) y la frecuencia en el de las ordenadas (y). Para la Fig. 2.1, podemos apreciar que la media o promedio del cociente intelectual de un número dado de personas, es 100, registrándose el mayor número de ellas alrededor de este valor; a los extremos de la curva (los cocientes más altos y más bajos) y en menor número, se encuentran los individuos de mayor y menor cociente intelectual. En igual forma, en la Fig. 2.2 se ve que el peso promedio de 30 personas es de 150 libras; aquellas de peso más alto y más bajo se ubican, en menor número en las colas derecha e izquierda, respectivamente, de la distribución, encontrándose el mayor número alrededor del valor promedio. Cuando se grafican datos como altura, edad, peso de personas, temperatura y muchas otras variables de naturaleza continua, vemos que los datos dan una curva parecida a las Figs. 2.1 y 2.2. Obreros calificados Normal 50% Comerciantes Alumnos escuelas especiales Dirigentes estudiantiles y profesionales 23% 23%
34. 28 0 10 20 30 40 50 60 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Peso en libras de un grupo de personas Diferencia mental Atrasados Superdotados Inteligencia superior 2% 2% Fig. 2.1 Distribución de frecuencias del coeficiente intelectual Fig. 2.2 Peso en libras de un grupo de personas 2.6 Presentación de datos. De acuerdo con el grupo de personas para quien se escribe y presenta datos, puede usarse varios tipos de Cuadros, figuras y Tablas. Los títulos de Tablas y cuadros se escriben sobre ellos y los de Figuras en la parte inferior de las mismas. Se numera como Figuras, dibujos a mano, ejes de coordenadas, fotografías, etc.; se llama Cuadros a los grupos de datos obtenidos de un ensayo experimental, en tesis de grado, etc. En caso de que las escalas usadas en ejes de coordenadas no aumentan en forma continua a partir de cero, se rompe la línea del eje respectivo, como se indica en la Fig. 2.6. Seguidamente, se presenta algunos tipos de Figuras, las que van de lo más simple a lo más complicado, debiendo usarse cualquiera de ellas, de acuerdo al grupo de lectores para quienes va dirigida la publicación.
35. 29 Fig. 2.3 Distribución de estudiantes por Facultades Fig. 2.4 Numero de insectos atrapados. Estudiantes por facultades Filosofía Medicina Ingenieía Arquitectura Leyes Veterinaria Agropecuaria Oddontología Administración 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Lepidóp. Ortóp. Otros Numero de Insectos atrapados Insectos
36. 30 Fuente: Intern. Agric. Develop. Vol. I (9), Octubre, 1981 0 1 2 3 4 5 69 70 71 72 Ton.métr.(miles) Fig. 2.5 Sistema de "barras" con dos variables trigo maiz 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 0 50 100 150 200 250 300 Ton/ha Urea (Kg / ha) Fig. 2.6 Sistema de línea continua 0 100 200 300 400 500 600 700 73 74 75 76 77 78 79 80 81 Fig. 2.7 Precio mundial del azucar en libras esterlinas por toneladas
37. 31 La forma de presentar cifras en cuadros (bloques compactos de números), podrá ser como sigue: CUADRO Nº 2.1 Población de ganado Holstein en tres provincias del ecuador, en 1977 y 1978, por sexo. 1977 1978 Sexo Pichincha Cotopaxi Tungurahua Pichincha Cotopaxi Tungurahua Machos ------ ------ ------ ------ ------ ------ Hembras ------ ------ ------ ------ ------ ------ CUADRO Nº 2.2 Importación de fertilizantes de Holanda y Alemania de 1976 a 1978, por Ecuador, Colombia y Chile, en toneladas métricas. Países Holanda Alemania Ecuador 1976 1977 1978 1976 1977 1978 Colombia ------ ------ ------ ------ ------ ------ Chile ------ ------ ------ ------ ------ ------ CUADRO Nº 2.3 Matrícula estudiantil en la Universidad Central, por sexo, de 1978 a 1981 Agronomía Medicina Ingeniería Odontología Economía Año M. F. M. F. M. F. M. F. M. F. 1978 ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- 1979 ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- 1980 ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- 1981 ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ----------------
38. 32 Capítulo 3 Muestreo 3.1 Poblaciones. De acuerdo con la definición común, la población está formada por la totalidad de habitantes dentro de un área geográfica determinada. Desde el punto de vista estadístico, una población o universo, está constituida por la totalidad de elementos que poseen una o más características en común. Así hablamos de la población de radios marca “X”, producida por una fábrica durante un año; de la población de animales vacunos que posee una hacienda; de la población de plantas de abacá dentro de un lote; del número de estudiantes del curso, etc., etc. La definición estadística de población, no incluye solamente a poblaciones de individuos u objetos, sino que considera poblaciones de valores numéricos obtenidos al medir una o más características de personas u objetos como la altura o peso de individuos, el diámetro de tuercas producidas por una fábrica; o pueden consistir de todos los valores posibles que se puede conseguir cuando se hace observaciones repetidas, como sería el caso de registrar al número de caras o sellos al lanzar una moneda mil veces. El principal objetivo de la inferencia estadística es sacar conclusiones a partir de la muestra, sobre poblaciones. En consecuencia, es de fundamental importancia específica o definir la población con la que estamos trabajando. Muchas veces, la población para la que se han obtenido ciertas inferencias, difiere en algún aspecto importante de la población que produjo los datos en los que se basó la inferencia. Siempre existe riesgo cuando se generalizan conclusiones para una población amplia, partiendo de una población limitada o que no es representativa de aquella. Cuando se realizan pruebas de adaptación de una nueva variedad en varias localidades o haciendas, dentro de un cantón o provincia, tendremos seguridad de recomendarla si los resultados fueron satisfactorios para las localidades o haciendas en las que se hizo el ensayo. Sería peligroso generalizar las conclusiones y afirmar que la nueva variedad puede sembrase indistintamente en todo el cantón o provincia. Esto es así por cuanto conocemos la variabilidad de suelos, clima, prácticas culturales que existen dentro de un mismo cantón o provincia.
39. 33 Para estudios de tipo sociológico, industrial, económico, etc., nos interesa obtener una muestra representativa y suficiente que refleje lo más exactamente que sea posible las características de la población para la que se sacara conclusiones si vamos a tener confianza en las poblaciones. Cuando se trata de establecer, por ejemplo, la edad promedio de los estudiantes de la Universidad, o los ingresos de sus padres para adoptar una decisión de carácter económico debemos realizar un muestreo estratificado formando clases o grupos con características similares dentro de cada uno. 3.2 Muestras: Cuando queremos obtener datos sobre una población cualquiera, sería ideal si pudiéramos analizar cada elemento de la población. En la mayoría de los casos, tal procedimiento seria descartado por razones de tiempo y costo principalmente. Por ejemplo lado, no se justificaría debido a que, en la práctica, pueden obtenerse resultados precisos, en forma rápida y con menor costo, estudiando solo una parte de la población. Esta parte de la población constituye la muestra. En la Sec. 3,5 veremos los diferentes tipos de muestreos que pueden utilizarse con diversas poblaciones. 3.3 Estimación. En general, debido a que difícilmente se pueden estudiar y analizar una población íntegra, desconocemos el valor real de los parámetros de la distribución teórica de la que suponemos que los datos tomados por nosotros constituyen una muestra. Aspiramos entonces, a que la muestra tomada sea un estimado insesgado (no viciado, confiable) de los valores poblacionales o paramétricos. Por ejemplo, cuando se cumple con lo que dice el teorema del límite central (Sec. 2.4), la media de la muestra 𝐗̅ es un estimador de la media poblacional µ; la desviación típica de la muestra s, es un estimador de la desviación típica de la población ơ. 3.4 Teorema del límite central. Uno de los teoremas más importantes en lo que se refiere a distribuciones de muestreo, para series de variables tomadas al azar, independientes, idénticamente distribuidas, es el teorema del límite central. Se dice que un juego de observaciones al azar es idénticamente distribuida cuando todos los miembros o elementos del juego de observaciones han sido seleccionadas de la misma distribución (población). El teorema en su forma más simple, dice: si se seleccionan muestras al azar de una población determinada, conforme aumenta el tamaño de la muestra, la distribución se aproxima a la distribución normal. (Ver Secs. 2.5 y 7.2). Es decir que podemos hacer uso de la teoría sobre distribuciones normales y de distribuciones de muestreo derivadas de poblaciones normales, con el objeto de obtener inferencias acerca de la población involucrada, sin tomar en cuenta la forma o tipo de esta, con tal de que el tamaño de la muestra sea suficientemente grande. El tamaño de
40. 34 la muestra que puede considerarse suficiente en una situación dada, depende del grado en que la población involucrada se desvía de la normalidad. 3.5 Tipos de muestreo. Sabemos que, a partir de la muestra, se obtienen generalizaciones sobre la población. La exactitud de aquellas depende del cuidado con que se diseña y ejecuta el análisis muestral. Trabajar con la muestra no solo reduce el tiempo sino el costo de obtener la información. Por ser imposible o impráctico trabajar con la población total, se han creado diseños muestrales, algunos de los que se trata seguidamente. El procedimiento o diseño de muestreo que ha de utilizarse depende: 1) El tipo de población de que se trata; 2) De la información deseada; y, 3) De los fondos y tiempo disponibles. El diseño de muestreo es un plan que especifica cómo se seleccionara la muestra que se ha de extraer de una población dada. En general, las poblaciones pueden ser finitas o infinitas. Las casas de un barrio, los agricultores de una parroquia, el número de cabezas de ganado de una hacienda, son ejemplos de poblaciones finitas. Poblaciones infinitas se asocian con algún proceso repetitivo como el de lanzar una moneda, que puede dar caras o sellos, en forma indefinida; también constituyen poblaciones infinitas, los individuos u observaciones cuyo contaje o mensuración sería difícil o imposible de establecer: las bacterias Azotobacter del suelo. 3.5.1 Muestreo aleatorio simple. Si bien el término aleatorio (al azar) puede implicar que las observaciones son seleccionadas de manera fortuita o casual, las verdaderas muestras aleatorias requieren de un cuidadoso diseño y ejecución a fin de asegurar la independencia de dichas observaciones. Si la muestra no es aleatoria, no se puede tener confianza sobre las conclusiones derivadas de ella. La selección de muestras aleatorias de una población finita puede ser una tarea larga y tediosa. Supongamos que se desea estimar la edad promedio de los estudiantes de la Universidad Central; una persona podría instalarse en la puerta principal y preguntar la edad de cada 100 estudiantes que entren. Esta no sería una muestra aleatoria porque la probabilidad de usar esa puerta es mayor para cierto grupo de estudiantes que para otros.
41. 35 También se podría telefonear, una determinada noche, al 10% de alumnos que habitan en Residencia Universitaria; esta tampoco sería una muestra aleatoria, porque es posible que estudiantes de ciertos cursos tengan mayor acceso a la Residencia o porque determinados grupos de estudiantes no permanezcan en ella las noches. Una manera de lograr una muestra aleatoria, sería conseguir una lista completa de todos los estudiantes matriculados, asignar un número a cada uno, anotarlos en pedazos de papel y, luego de colocarlos en una caja, seleccionar los números, reponiéndolos cada vez y mezclando los papeles antes de cada extracción. Esta sería una verdadera muestra al azar, para la que estaríamos trabajando con todo el universo o población. El proceso, claro está, duraría varios días y sería impráctico y tedioso dado el alto número de estudiantes que conforman la población universitaria. Este tipo de muestreo seria utilizable cuando se trata de poblaciones pequeñas, bien definidas; las rifas o sorteos, como el juego de lotería de Guayaquil emplean muestreos aleatorios simples, en los que la población está constituida por los números cero a nueve, para cada una de las cinco fichas que dan los diferentes premios. 3.5.2 Muestreo probabilístico. En este caso, lo primero es fijar el tamaño de la muestra, a fin de obtener un determinado grado de precisión a la estimación de un parámetro. Supongamos que el rector de la escuela quiere determinar el coeficiente intelectual de los estudiantes, a partir de una muestra aleatoria. Al efecto, decide usar la media aritmética y una muestra al azar formada por los datos contenidos en 50 tarjetas de archivo, el total de alumnos es de 1000. En este caso el rector estaría trabajando con 5% del estudiantado. Por cuanto sería impráctico emplear pedazos de papel en los que se halle el número de cada uno de los alumnos, de acuerdo con el listado de archivo, resulta más fácil recurrir a una tabla de números randomizados, como la Tabla Nº1 del Apéndice. Dicha Tabla está formada por dígitos obtenidos…… Estratos Clasificación Número Proporción por estrato 1 Obreros 800 0,80 2 Administrativo 150 0,15 3 Ejecutivos 50 0,05 Total 1000 1,00 Si seleccionamos una muestra de 80 empleados (8%), por muestreo proporcional, obtendríamos:
42. 36 80 x 0,8 = 64 Obreros 80 x 0,15 = 12 Administrativos 80 x 0,05 = 4 Ejecutivos Dando un total de 84 empleados, los que serán seleccionados al azar, dentro de cada estrato o categoría. En esta forma daríamos cumplimiento a lo establecido por este tipo de muestreo, puesto que a la población total, se habría dividido en tres subpoblaciones cuyos promedios de ingresos son diferentes unos de otros, existiendo homogeneidad dentro de cada estrato o subpoblación. 3.5.4 Muestreo sistemático. Para este tipo de muestreo, se incluye cada k-esimo elemento de una población ordenada, por ejemplo, en forma alfabética. El punto de partida se elige al azar entre los primeros k elementos y el muestreo se continua, de acuerdo con el intervalo decidido, hasta completar los n objetos u observaciones. Se podría, por ejemplo, hacer una encuesta telefónica, llamando a cada quincuagésimo nombre. El principal inconveniente radica en que las muestras sistemáticas no siempre. Son aleatorias. Si la población esta ordenada en forma sistemática con respecto a la característica de interés, es posible que se incluyan más elementos de una clase que de otra. Por ejemplo, si se trata de averiguar el ingreso de empleados administrativos y obreros de una fábrica. De gran tamaño, posiblemente van a parecer en la lista de pagos, más obreros que empleados administrativos, sesgando el ingreso medio general. En algunos casos, pueden modificarse el sistema cambiando ocasionalmente el punto de partida y el intervalo entre muestra y muestra. 3.5.5. Muestreo por áreas. O por conglomerados, en que las subdivisiones pueden ser barrios, distritos, parroquias, cantones, etc. Se usa este tipo de muestreo, especialmente en encuestas sociológicas, en las que se asignan al encuestador una porción (conglomerado), de los distintos tipos de personas que han de ser entrevistadas (grupos sociales, religiosos, profesionales, económicos, etc.). El encuestador hace la selección aleatoria dentro de conglomerado. El muestreo por áreas elimina al tener que hacer un listado completo de los elementos de una población finita. Es adecuado para encuestas a nivel nacional y se puede aumentar el tamaño de la muestra sin mayor problema.
43. 37 3.5.6 Muestreo dirigido. En este tipo de muestreo, el criterio desempeña un papel importante en la selección. Puede ser de utilidad si el investigador está bien familiarizado con la población y puede elegir elementos representativos para la integración de la muestra. El analista debe aplicar su propio criterio para decidir si una muestra es “buena” o “mala”. La muestra debe ser representativa si vamos a llegar a obtener una inferencia valida sobre la población. Tal sería el caso de la toma de muestras de suelo, encuestas políticas, encuesta sobre preferencias del público, etc. Para la primera situación, el profesional divide el campo de acuerdo con la homogeneidad aparte de la vegetación y la topografía para, dentro de cada sector o lote relativamente uniforme, tomar al lazar las muestras que serán analizadas en el laboratorio. Las recomendaciones sobre el uso de fertilizantes, por ejemplo, se harán en forma separada para los lotes de los que se extrajo las muestras. Si este trabajo hubiera sido hecho de forma indiscriminada, para lotes obviamente diferentes, no tendría valor recomendación del laboratorio. En el caso de encuestas de tipo político sobre preferencias del público, debe procederse de manera similar. Diferentes grupos de personas (aspectos raciales, religiosos, económicos, educativos, etc.), van a tener diversas preferencias y, en consecuencia, conviene separarlas en grupos a fin de obtener inferencias más precisas sobre las poblaciones involucradas. Como vemos, este tipo de muestreos son partes dirigidos y parte aleatorios. 3.5.7 Muestreo por cuotas. Es un tipo de muestreo dirigido en el que se fijan cuotas de acuerdo con ciertos, para, dentro de ellas realizar la selección en base al criterio personal del entrevistador. Supongamos que se va a investigar sobre el uso de un nuevo detergente y se decide entrevistar a 500 personas en esta forma: 50% amas de casa; 20% ganaderos y 30% lavanderías comerciales. Ajustándose a las cuotas señaladas, el entrevistador puede tener cierta preferencia por ciertos sectores de la ciudad o del campo; o de trabajar ciertas horas del día o ciertos días de la semana, en las que puede o no puede encontrar a la persona indicada. Para resolver este problema, la persona podría hacer en la encuesta a la mitad de las amas de casa, ganaderos y lavanderías pasadas las seis de la tarde o durante los fines de semana.
44. 38 Capítulo 4 Medidas de tendencia central y de dispersión 4.1 Simbología matemática. En estadística se usan algunos símbolos para representar observaciones. La utilización de dichos símbolos, es lo que constituye la notación de una expresión matemática. Como se indica en la Sec. 2.2, la base del trabajo en estadística está formada por variables, las que se designan generalmente con las letras mayúsculas X, Y, Z. Las primeras letras del alfabeto, en minúsculas, sirven para designar constantes. Uno de los signos de mayor uso en Estadística, es la letra griega mayúscula ∑ (sigma), que significa “la suma de” o “sumatoria de”. Una observación cualquiera se representa por X1 y, si existen varias observaciones, ellas serán x1, x2, x3,…….,xn. Es decir que la letra i en X1, llamada subscrito o índice, representa cualquiera de los valores 1, 2, 3,………,..n. Si tenemos los números 6, 8, 4, 12, la suma de ellos está dada por ∑4 i=1 Xi = X1 + X2 + X3 + X4 = 6 + 8 + 4 + 12 = 30 En general ∑4 i=1 Xi = X1 + X2 + X3 +……..+Xn, que dice la suma de las X1, desde i = 1 hasta n (la enésima o última observación), es igual a la suma total de las observaciones. Algunos autores representan ∑ Xi como ∑X. ∑n i=2 Xi = X2 + X3 +…. + Xn En las que no se toman en cuenta x1 y se suma desde x2 hasta xn. Otras dos expresiones de uso común son ∑Xi2 y (∑xi)2 . La primera representa “la suma de los cuadros de las X”, es decir ∑4 i=1 Xi 2 = X1 2 + X2 2 + X3 2 +……+ Xn 2 En el ejemplo anterior, ∑4 i=1 Xi 2 = X1 2 + X2 2 + X3 2 +……+ Xn 2
45. 39 La segunda expresión (∑ Xi)2 representa “el cuadrado de la suma de X”, es decir (∑n Xi)2 i=1 = (x1 + X2 + X3 + Xn)2 En el ejemplo, (∑4 Xi)2 i=1 = (6 + 8+ 4 + 12)2 = 302 = 900 Seguidamente, se da algunas notaciones y su desarrollo: a) ∑n j=1 XjYj= X1 Y1 + X2 Y2 +X3 Y3 +…….+ XnYn b) ∑5 i=1 (xi+2) = (x1 + 2) + (x2 + 2) + (x3 + 2) + (x4 + 2) + (x5 + 2) = x1+ x2 + x3 +x4+ x5+ 10 c) ∑5 i=2(4 Xi Yi) = 4 X2Y2+ 4 X3Y3+ 4 X4Y4+ 4 X5Y5 d) ∑4 j=2(FjXj 3 )= F1X1 3 + F2X2 3 + F3X3 3 + F4X4 3 e) Si x1 = 2, x2 = -5, x3 = 4, x4 = -8 Y1 = -3, y2 = -8, y3 = 10, y4 = 6, calcular: ∑Xi, ∑Yi, ∑XiYi, ∑Xi 2 , ∑Yi 2 , (∑Xi) (∑Yi), ∑XiYi2 ∑Xi= (2) + (-5) + (4) + (-8) = -7 ∑Yi = (-3) + (-8) + (10) + (6) = +5 ∑Xi Yi= [(2) (-3) + (-5) (-8) + (4) (10) + (-8) (6)] = +26 ∑Xi 2 = (2)2 + (-5)2 + (4)2 + (-8)2 = 109 ∑Yi 2 = (-3)2 + (-8)2 + (10)2 + (6)2 = 209 (∑Xi) (∑Yi) = (-7) (5) = -35 ∑Xi Yi2 = [(2) (-3)2 + (-5) (-8)2 + (4) (10)2 + (-8) (6)2 ] = -190
46. 40 Cuando se trata de una observación formada por dos o tres componentes, se usa el símbolo Xjj y Xijk, respectivamente, en cuyo caso la suma total de las X se representa así: ∑n i=1 ∑n j=1 Xij y ∑n i=1 ∑n j=1 ∑n k=1 Xijk O simplemente, ∑i ∑jXij y ∑i ∑j∑k Xijk Si, para un cálculo dado, los componentes j son mayores que los i, se escribe, ∑i<∑jo ∑i ≠ ∑jXij Como puede apreciarse en el cap. IX, existen combinaciones más complejas que las expuestas al comienzo del presente Capitulo. En esos casos es necesario comprender claramente las notaciones, a fin de evitar errores. Si, para cruzamientos di alélicos, por ejemplo, el número de progenitores p= 3, tendríamos el siguiente cuadro de 3 x 3: (Progenitor i) (Progenitor i) X11 X12 X13 X 1. X21 X22 X23 X 2. X31 X32 X33 X 3. ∑ X.1 X.2 X.3 X. . El cruzamiento, u observación x23, corresponde a xij. El cuadro presentado correspondería también a cualquiera combinación de dos factores, cada uno de los cuales tiene tres niveles. Haciendo nuevamente referencia el cap. 19, las notaciones para los diferentes cruzamientos, serian: Xi. = ∑j Xij= Xi1Xi2 + Xi3 X.j = ∑iXij= X1jX2j + X3j X... = ∑j ∑i Xij= X11 X12+…..+ X33 (todas las nueve observaciones) X... = ∑i ≤∑jXij= X11 + X12+ X13+ X22+ X23+ X33
47. 41 Xi. = ∑j≠iXij = p. ej: X2.= X21+ X23 X.j = ∑i ≠j Xij = p. ej: X.2= X12+ X32 X... = ∑∑i ≠ j Xij= X12+ X13+ X21+ X23+ X31 + X32 4.2 Funciones. Decimos que Y es función de X, corresponde un valor de Y; es decir, existe dependencia funcional de Y en X, la que se representa como Y =f (X). Si suponemos que el rendimiento R, es función de fertilizante Escribimos: R = f (F). Si Y = f (X), se acostumbra a indicar “Y” es función de X, cuando X vale tanto”. Por ejemplo, si X =5, Y =3, sería igual a Y = 3 (5) – 3 = 12 4.3 Redondeo de cifras. Cuando se trabaja con decimales, y se necesita cierto grado de precisión, el investigador debe ser consistente en el redondeo de números. Así de evita acumular errores por redondeo, cuando se trabaja con un número crecido de cifras. En general, la idea es aproximar el número a la cifra que se encuentra más cerca, superior o inferior. En el caso de 103.7 el redondeo es hacia 104. 0, puesto que 103.7 está más cerca a 104.0 1que a 103.0. Así mismo, 34.2246, se redondearía, si se quiere dos decimales, a 34.22 y no a 34.23. En el caso de 34.465, la cifra quedaría como 34.46 y no 34.47, de acuerdo al criterio generalizado de redondear al centésimo más bajo, cuando este es un número par y el milésimo es 5 o mayor, si el centésimo fuera un número impar, el redondeo seria el centésimo más alto: 34.475 quedaría como 34.48. 4.4 Parámetros y estadísticas. Como se ha indicado en la Sec. 2.4, los parámetros son cantidades fijas, que describen o definen la población, en tanto que las estadísticas son cantidades variables que definen la muestra. En el último caso, la estadística es una cifra y no una ciencia que nos ocupa. Son de uso común en Estadística, los símbolos que se indican seguidamente, para representar parámetro y estadísticas.
48. 42 Parámetros (Población) Estadística (Muestra) Media µ (miu) X Varianza 𝜎2 𝑆2 Desviación típica 𝜎 s Desviación típica de las medias Sx Desviación típica de la diferencia Sd z t 𝑋2 Por cuanto el investigador trabaja generalmente con muestras, para a base de ellas, sacar conclusiones sobre la población, se hace constar solo como estadísticas las cantidades dadas por z, t, y X2 , así como Sx y Sd. 4.5. La media y otras medidas de tendencia central. Cuando se presenta datos, generalmente se hace referencia a un valor central (𝑥− ), y a otro que denote el grao de dispersión o variación en un juego de datos. Esta última cifra nos indicaría que valores se hallan alrededor de la media (del centro) y cuales se alejan hacia los extremos. Expresiones como “Juan es de altura mediana”, son vagas, aun cuando dan alguna información general. Se refieren a que, si la altura promedio de la población ecuatoriana, por ejemplo, es de 1.65, la estatura de Juan se halla alrededor de esa cifra. Sin embargo, cuando el investigador colecta datos que implican gasto de tiempo, dinero y esfuerzo, él no puede darse el lujo de tener informaciones vagas. En investigación de cualquier tipo, es necesario una medida precisa de tendencia central, la que nos da un resumen parcial de los datos.
49. 43 A pesar de que estas medidas de tendencia central son útiles, nos dan información alguna sobre la variación de los datos, es decir, qué valores se hallan al centro y cuáles se ubican hacia los extremos. Tal sería el caso al determinar el sueldo promedio mensual de una institución: si el jefe gana $15.000,00; ocho funcionaros intermedios ganan $ 8.000,00 y 10 empleados inferiores ganan $ 2.500,00, el sueldo promedio mensual para la institución, sería de $ 5.473,00 valor que no refleja la remuneración del jefe, ni la de los empleados inferiores. Seguidamente, vamos a tratar sobre las medidas más comunes de tendencia central, que son la media aritmética o promedio, la mediana y el modo. 4.5.1. La media aritmética La media de un grupo formado por n números, x1, x2, x3……..xn, se denota por x- (equis barra) y se define como, 𝑥̅ = 𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3 + ⋯ … … … … … . + 𝑥 𝑛 𝑛 = ∑ 𝑥1 𝑛 𝑖=1 /𝑛 = ∑ 𝑥 𝑛 Por ejemplo la media de los números 6, 8, 10, 12 y 14 es 𝑥̅ = 6 + 8 + 10 + 12 + 14 5 = 50 5 = 10 Si los números x1, x2, x3……..xn, aparecen con frecuencia f1, f2, f3……….fn, la media será, 𝑥̅ = 𝑓1 𝑥1 + 𝑓2 𝑥2 + 𝑓3 𝑥3 + ⋯ + 𝑓𝑘 𝑥 𝑛 𝑓1 + 𝑓2 + 𝑓3 … … … . + 𝑓𝑘 = ∑ 𝑓1 𝑥1 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑓1 𝑛 𝑖=1 = ∑ 𝑓𝑥 𝑛 𝐷𝑜𝑛𝑑𝑒 𝑛 = ∑ 𝑓 , 𝑙𝑙𝑎𝑚𝑎𝑑𝑎 𝑓𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 Por ejemplo si tenemos los números 4, 8, 12 y 14, que aparecen con frecuencia 2, 4, 3 y 1, respectivamente, la media será, 𝑥̅ = (2)(4) + (4)(8) + (3)(12) + (1)(14) 2 + 4 + 3 + 1 = 8 + 32 + 36 + 14 10 = 90 10 = 9 Media ponderada. A veces se asocia a los números x1, x2, x3……..xn con ciertos factores llamados de ponderación w1, w2, w3……..wk; cuyo caso 𝑥̅ = 𝑤1 𝑥1 + 𝑤2 𝑥2 + 𝑤3 𝑥3 + ⋯ + 𝑤 𝑘 𝑥 𝑛 𝑤1 + 𝑤2 + 𝑤3 … … … . + 𝑤 𝑘 = ∑ 𝑤1 𝑥1 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑤1 𝑛 𝑖=1
50. 44 Propiedades de la media aritmética a) La suma algébrica de las desviaciones de un grupo de números, desde su media, es igual a cero. Por ejemplo, la media de los números 4, 8, 12, 14 y 16, es 𝑥̅ = 54 5 = 10.8. 𝐿𝑎𝑠 𝑑𝑒𝑠𝑣𝑖𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜, 𝑐𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑎 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 𝑠𝑜𝑛: 𝑥1 𝑥̅ 𝑥1 − 𝑥̅ 4 10.8 -6.8 8 - 2.8 12 +1.2 = 0; ∑ (𝑥1 − 𝑥̅𝑛 𝑖=1 ) = 0 14 + 3.2 16 + 5.2 b) La suma de los cuadrados de las desviaciones de un grupo de números 𝑥1, desde un número cualquiera a es un mínimo, si y solo si 𝑎 = 𝑥̅. c) Si 𝑓1 números tiene media 𝑚1, 𝐹2números tienen media 𝑚2 ………. 𝐹𝑘 números tienen media 𝑚 𝑘, la media de todos los números es, 𝑥̅ = 𝐹1 𝑚1 + 𝐹2 𝑚2 + 𝐹3 𝑚3 + ⋯ + 𝐹𝑘 𝑚 𝑛 𝐹1 + 𝐹2 + 𝐹3 … … … . + 𝐹𝑘 Es decir que 𝑥̅ es una media ponderada de todas las medias. 4.5.2. La mediana La mediana de un grupo de números arreglados en orden de magnitud, es el valor medio (en posición), o la aritmética de los valores centrales. Por ejemplo en las series, 4, 8, 8, 10, 12, 14, 18, 18 20, la mediana es 12 4, 6, 8, 8, 12, 13, 13, 16, la mediana es 8 +12/2 = 10 4.5.3 El modo El modo de un grupo de números, es el valor que aparece con mayor frecuencia. Es decir que no puede existir modo, o ‘este puede no ser único. = -9.6 = +9.6
51. 45 4.6 La desviación típica y otras medidas de dispersión Como se indicó en la Sección precedente, se llama variación o dispersión de los datos, al grado en que éstos se ubican hacia los extremos de un valor promedio. Las dos medidas más comunes de dispersión son el rango y la variancia. 4.6.1 El rango Es una medida muy fácil de establecer y se refiere a la diferencia entre el valor más alto y el más bajo, dentro de un grupo de datos. Por ejemplo, en los números, 4, 6, 7, 8, 12 y 23, el rango es 23 – 4 =19 Como puede verse, el rango nos da una idea sobre el grado de variación de los datos. 4.6.2 La variancia Llamada también varianza o cuadrado medio, es el cuadrado de la desviación típica (Sec. 4.6.3) y todas las propiedades de ésta, se aplican a aquélla. Se representa a la variancia de la población por 𝜎2 y a la de la muestra por 𝑠2 . Estadísticamente, se define a la variancia como la suma de cuadrados de las desviaciones de un grupo de números con respecto a su media, dividida por el número de desviaciones menos uno (para el caso de la muestra. Para poblaciones finitas, se divide la suma de cuadrados de las desviaciones para N (el total de observaciones). Este concepto tiene que ver con el de grados de libertad, el cual se discute ampliamente en la Sec. 15.2. El concepto de varianza puede ser algo difuso para el estudiante. Para aclararlo, vamos a servirnos de un ejemplo que es familiar para todos. En caso de la clasificación de huevos para la venta al público, encontramos que al momento de recoger los huevos, en el criadero avícola, van a ver huevos muy grandes y otros muy pequeños, en cuyo caso su varianza va a ser grande, Después de clasificarlos por tamaño, para ponerlos en los cartones conocidos, los huevos serán más o menos uniformes, en cuyo caso la varianza será pequeña. Si todos los huevos fueran idénticos, su varianza sería cero. La fórmula de definición de la varianza está dada por, 𝜎2 = ∑ (𝑥1 − 𝜇)2𝑛 𝑖=1 𝑁 = ∑ 𝑥2 𝑁 , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑠2 = ∑ (𝑥1 − 𝑥̅)2𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1 = ∑ 𝑥2 𝑛 − 1 , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑙𝑎 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎
52. 46 Si x1, x2, x3……..xn observaciones ocurren con frecuencia f1, f2, f3……….fk, la fórmula sería, 𝜎2 = ∑ 𝑓1(𝑥1 − 𝜇)2𝑛 𝑖=1 𝑁 = ∑ 𝑓𝑥2 𝑁 , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑦 𝑠2 = ∑ 𝑓1(𝑥1 − 𝑥̅)2𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1 = ∑ 𝑓𝑥2 𝑛 − 1 , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑙𝑎 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎 Las fórmulas de definición pueden usarse cuando el número de observaciones es pequeño. Para el caso de análisis de datos provenientes de ensayos experimentales, en los que el número de datos es crecido, se usa la fórmula de trabajo, que da idénticos resultados: 𝜎2 = ∑ 𝑥1 2 − (∑ 𝑥1)2 𝑁 𝑛 𝑖=1 𝑁 , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑦 𝜎2 = ∑ 𝑥1 2 − (∑ 𝑥1)2 𝑛 𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1 , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑙𝑎 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎 Como se verá en el Cap. 15, ∑ 𝑥1 2𝑛 𝑖=1 en lo que se llama la suma de cuadrados no corregidos, y (∑ 𝑥1 𝑛 𝑖=1 )2 /𝑛, el factor de corrección y n – 1, los grados de libertad. Los dos términos del numerador constituyen la suma de cuadrados y el cociente que resulta de dividir la suma de cuadrados por los grados de libertad, se denomina la variancia o cuadrado medio. Para demostrar el uso de las dos fórmulas para el cálculo de la variancia –la fórmula de definición así como la de trabajo –vamos a utilizar la muestra constituida por los siguientes datos. Por definición, el resultado debe ser idéntico. 3, 5, 6, 2, 4, 6, 2, La fórmula de definición para la muestra está dada por: 𝑠2 = ∑ (𝑥1 − 𝑥̅)2𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1 Peso 1: encontrar la suma de cuadrados (el numerador): ∑ 𝑋1 = 3 + 5 + 2 + 6 + 4 + 6 + 2 = 28 𝑥̅ = ∑ 𝑥1 𝑛 𝑛 𝑖=1 = 28 7 = 4

References: resolución 
 Resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 Resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 Resolución