1 Introducción y Conceptos Básicos_Estadistica Negocio

7/25/2019 1 Introduccin y Conceptos Bsicos_Estadistica Negocio

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Estadsticas del Negocio

Dr. Ral Ojeda Villagmez


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Contenido

1 Introduccin y Conceptos Bsicos1.1 Concepto de Estadstica Descriptiva e

Inferencial.1.2 La Estadstica en el Proceso de Investigacin.1.3 Aplicaciones en Administracin y Finanzas.

1.4 Concepto de Variable.1.5 Escalas de Medicin.

24/06/2014 2Elabor: Dr. Ral Ojeda Villagmez


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Toma de decisiones a partir de lamuestra

Una de las herramientas utilizadas para tomar decisioneses la estadstica. De la estadstica no slo se sirve lagente dedicada a los negocios; en nuestra vidacotidiana tambin aplicamos conceptos estadsticos.

Por ejemplo, para comenzar el da, abra la regadera ydeje correr el agua unos segundos. Enseguida moje sumano para percatarse si la temperatura es adecuada odecidir si abre ms la llave del agua caliente o la delagua fra. Ahora suponga que est en una tienda

comercial y quiere comprar una pizza congelada. Dosmarcas tienen un puesto de promocin, y cada una leofrece una pequea rebanada. Despus de probar,decide cul comprar.



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Diferencia significativa

Las empresas enfrentan situaciones similares. Por ejemplo,Kellogg Company debe garantizar que la cantidad promediode Raisin Bran en una caja de 25.5 gramos cumpla con lacantidad especificada en la etiqueta. Para hacerlo fija un pesoobjetivo un poco ms alto que la cantidad que dice en laetiqueta. Las cajas se pesan despus de llenarse. La bsculaindica la distribucin de los pesos del contenido por hora, as como la cantidad de cajas desechadas por no cumplir con lasespecificaciones de la etiqueta en el transcurso de dicha hora.El Departamento de Control de Calidad tambin seleccionade forma aleatoria muestras de la lnea de produccin yverifica la calidad del producto y el peso de la caja.



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Tomar una decisin informadaCon el fin de tomar una decisin informada, ser

necesario llevar a cabo lo siguiente:1. Determinar si existe informacin adecuada o si

requiere informacin adicional.2. Reunir informacin adicional, si se necesita, demanera que no se obtengan resultados errneos.3. Resumir los datos de manera til e informativa.4. Analizar la informacin disponible.

5. Obtener conclusiones y hacer inferencias al mismotiempo que se evala el riesgo de tomar una decisinincorrecta.



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Tipos de estadstica

Por lo general, el estudio de la estadstica se divide en doscategoras: la estadstica descriptiva y la estadsticainferencial.

Estadstica descriptiva Es la ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza

datos. Esta parte de la estadstica recibe el nombre deestadstica descriptiva.



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Estadstica inferencial El principal inters respecto de la estadstica

inferencial tiene que ver con encontrar algorelacionado con la poblacin a partir de una muestrade dicha poblacin. Por ejemplo, una encuestamostr que 46% de los estudiantes del ltimo gradode secundaria podan resolver problemas queincluyeran fracciones, decimales y porcentajes, soninferencias relacionadas con una poblacin basadasen datos de la muestra. Se podra considerar a laestadstica inferencial como la mejor conjetura quees posible obtener del valor de una poblacin sobrela base de la informacin de la muestra.



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Poblacin y muestra POBLACIN Conjunto de individuos u objetos

de inters o medidas obtenidas a partir detodos los individuos u objetos de inters.

Con el objeto de inferir algo sobre unapoblacin, lo comn es que tome una muestrade la poblacin.

MUESTRA Porcin o parte de la poblacin deinters.



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Razones por las que se tomanmuestras

Por qu tomar una muestra en lugar de estudiar acada miembro de la poblacin?

Una muestra de votantes registrados se hace necesariaen virtud de los costos prohibitivos de ponerse encontacto con millones de electores antes de unaeleccin. Las pruebas en el trigo acerca de la humedadque lo destruye, hacen imprescindible la toma de unamuestra. Si los catadores de vino probaran todo elvino, no quedara una gota para vender. En la prcticaresulta imposible que unos cuantos bilogos marinoscapturen y rastreen a todas las focas en el ocano.



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La relacin entre una muestra y unapoblacin



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Variables Cualitativas Cualitativa: Cuando la caracterstica que se

estudia es de naturaleza no numrica, ejemplos:son el gnero, la filiacin religiosa, tipo deautomvil que se posee, estado de nacimiento ycolor de ojos. Cuando los datos son de naturalezacualitativa, importa la cantidad o proporcin quecaen dentro de cada categora. Por ejemplo, quporcentaje de la poblacin tiene ojos azules?

Cuntos catlicos o cuntos protestantes hay enMxico? Qu porcentaje del total deautomviles vendidos el mes pasado eran SUV?



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Variable cuantitativa

Cuantitativa: Cuando la variable que seestudia aparece en forma numrica . Ejemplosde variables cuantitativas son el saldo en sucuenta de cheques, las edades de lospresidentes de la compaa, la vida de labatera de un automvil aproximadamente

42 meses y el nmero de hijos que hay enuna familia.



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Variables cuantitativas:discretas o continuas.

Las variables discretas adoptan slo valores enterospositivos. Ejemplos de variables discretas son elnmero de camas en una casa (1, 2, 3, 4, etc.); observeque en una casa hay 3 o 4 camas, existe un vaco entre

los valores posibles. Las observaciones de una variable continua tomancualquier valor dentro de un intervalo especfico.Ejemplos de variables continuas son la presin del aireen una llanta y el peso de un cargamento de tomates.Otros ejemplos son la cantidad de cereal con pasas quecontiene una caja y la duracin de los vuelos del D.F. aChiapas. Por lo general las variables continuas son elresultado de mediciones.



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Niveles de medicin

Los datos se clasifican por niveles de medicin. El nivelde medicin de los datos rige los clculos que se llevana cabo con el fin de resumir y presentar los datos.Tambin determina las pruebas estadsticas que sedeben realizar. Por ejemplo, en una bolsa de M&M haylunetas de seis diferentes colores. Suponga que asignael 1 al caf, el 2 al amarillo, el 3 al azul, el 4 al naranja,el 5 al verde y el 6 al rojo. Sume la cantidad de lunetasque hay en una bolsa, la divide entre el nmero delunetas e informa que el color promedio es 3.56.



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Datos de nivel nominal

En el caso del nivel nominal de medicin, lasobservaciones acerca de una variable cualitativa slose clasifican y cuentan. No existe una forma particularpara ordenar las etiquetas. La clasificacin de los seis

colores de las lunetas M&M.Los datos de nivel nominal poseen las siguientespropiedades:

1. Las categoras de datos se encuentran representadaspor etiquetas o nombres.

2. Aun cuando las etiquetas se codifiquen connmeros, las categoras de datos no tienen ningnorden lgico.



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Datos de nivel ordinal El nivel inmediato superior de datos es el nivel ordinal. Son los

datos que se pueden ordenar o clasificar, ejemplo de esta medicinson las calificaciones que los clientes le otorgan al servicio obtenido(Superior,Bueno,Promedio,Malo,Inferior). Cada cliente responde ala pregunta: En trminos generales, cmo calificas el servicio dela institucin? Una calificacin es ms alta o mejor, que lasiguiente: superior es mejor que bueno, bueno es mejor que promedio.

Las propiedades del nivel ordinal de los datos son: 1. Las clasificaciones de los datos se encuentran representadas por

conjuntos de etiquetas o nombres (alto, medio, bajo), las cualestienen valores relativos. 2. En consecuencia, los valores relativos de los datos se pueden

clasificar u ordenar.



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Datos de nivel de intervalo

Elnivel de intervalo de medicin es el nivel inmediatosuperior. Incluye todas las caractersticas del nivelordinal, pero, adems, la diferencia entre valoresconstituye una magnitud constante.

Las propiedades de los datos de nivel de intervalo son: 1. Las clasificaciones de datos se ordenan de acuerdo

con el grado que posea de la caracterstica en cuestin. 2. Diferencias iguales en la caracterstica representan

diferencias iguales en las mediciones.



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Datos de nivel de raznTodos los datos cuantitativos son registrados en el nivel de razn

de la medicin. El nivel de razn es el ms alto. Posee todaslas caractersticas del nivel de intervalo, aunque, adems, elpunto 0 tiene sentido y la razn entre dos nmeros essignificativa.

Las propiedades de los datos de nivel de intervalo son: 1. Las clasificaciones de datos se ordenan de acuerdo con la

cantidad de caractersticas que poseen. 2. Diferencias iguales en la caracterstica representan

diferencias iguales en los nmeros asignados a lasclasificaciones. 3. El punto cero representa la ausencia de caractersticas y la

razn entre dos nmeros es significativa.



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GRFICA 1.3Resumen de las caractersticas delos niveles de medicin


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