Escalas de medición

Escalas de medición

http://webpersonal.uma.es/~jmpaez/websci/BLOQUEI/DocuI/MEDICION.htm

Se utilizan para ayudar en la clasificación de las variables, el diseño de las preguntas para medir variables, e incluso indican el tipo de análisis estadístico apropiado para el tratamiento de datos.
La medición de las variables puede realizarse por medio de cuatro escalas:

Escala nominal:
Es la escala más elemental y la forma más rudimentaria de medir. En una escala como estas se clasifica a las unidades de estudio (objetos, personas, etc.) Los nombres que se emplean en la aplicación de la escala nominal de medida no necesitan ser nombres (alfabéticos o alfanuméricos) en el sentido estricto de la palabra.
Si les asignamos una etiqueta o símbolo a cada categoría, esto identifica exclusivamente a la categoría.
Por ejemplo:

♀ = Masculino

♂ = Femenino

Escala ordinal:
Una escala de medición ordinal se logra cuando las observaciones pueden colocarse en un orden relativo con respecto a la característica que se evalúa, es decir, las categorías de datos están clasificadas u ordenadas de acuerdo con la característica especial que poseen. Aquí, las etiquetas o símbolos de las categorías sí indican jerarquía. Es cuantitativa, la relación lógica que expresa es a>b (a mayor que b)

Escala de intervalos:
Posee las caracteristicas de la mediciòn nominal y ordinal. Establece la distancia entre la una medida y la otra, se aplica a variables continuas pero carece de un punto cero absoluto.

Escala de proporción o razón:
Llamadas también escalas de cocientes. Estas escalas tienen las propiedades de las ordinales y de intervalo (intervalos iguales entrecategorías y aplicación de las operaciones aritméticas básicas y sus derivaciones).
Además, el cero es real, es absoluto, no es arbitrario. Es decir, el cero representa la ausencia de la característica en cuestión; en consecuencia, los números pueden compararse como proporciones y nos permite indicar cuántas veces es más grande un objeto que otro, además de señalar la cantidad en que difieren.(Runyon, Richard y Haber Audrey. 1987)

Elementos, población y muestra

Elemento, población y muestra.

http://tecnicademuestreo.blogspot.com/2015/04/muestreo-probabilistico-y-no.html?view=snapshot

Elemento: 
Es cada unidad utilizada para un estudio estadístico. Por ejemplo, si se estudia la altura de los niños de una clase; cada alumno es un individuo.(CREMC © 2000 – 2001. Marzo 9, 2001)

Población: 
Es la totalidad de los elementos del grupo particular que se estudia. Como, por ejemplo, una empresa que está llevando a cabo un estudio a todos los 350 empleados de la empresa. Esto es población ya que se estudiará cada elemento de la población; en este caso la población es todos los empleados de la empresa, sus 350 empleados.(CREMC © 2000 – 2001. Marzo 9, 2001)

Muestra:
Es un subconjunto de una población. Las muestras representativas de una población son útiles ya que facilitan el manejo de los datos. Una muestra es representativa de la población si al escogerla cada elemento tiene la misma probabilidad de salir o de ser escogido.
Es un subconjunto o parte de una población de individuos.
Ejemplos:
1) De 20 personas encuestadas, la muestra de ellas es 13.(CREMC © 2000 – 2001. Marzo 9, 2001)

Estadística Descriptiva. Definición

La Estadística descriptiva

La estadística descriptiva es la rama de las matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.) con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto.(KREYSZING, Erwin. 1981.)

http://es.slideshare.net/luishernandocalderonfernandez/estadistica-descriptiva-1-38269719

Describe, analiza y representa un grupo de datos utilizando métodos numéricos y gráficos Calcula los parámetros estadísticos (medidas de centralización y de dispersión), que describen el conjunto estudiado en el cual se resume y presenta la información contenida. Para esto se utilizan las tablas y gráficos de frecuencias absolutas y relativas, y los estimadores de las medidas de tendencia central, dispersión, sesgo y kurtosis. (KREYSZING, Erwin. 1981.)

Los métodos de la Estadística Descriptiva ayudan a presentar los datos de modo tal que sobresalga su estructura. Hay varias formas simples e interesantes de organizar los datos en gráficos que permiten detectar tanto las características sobresalientes como las características inesperadas. El otro modo de describir los datos es resumirlos en uno o dos números que pretenden caracterizar el conjunto con la menor distorsión o perdida de información posible.(LINCOLN L. 1985 )