ESTADISTICA DELICTIVA

DEFINICION:Es el conjunto de métodos y procedimientos que implican recopilación, presentación, ordenación y análisis de datos, con el fin que a partir de ellos puedan inferirse conclusiones.Es el arte de realizar inferencias y sacar conclusiones a partir de datos imperfectos.Ciencia que se encarga de recoger, organizar e interpretar datos.Los objetivos de la estadística descriptiva son organización y análisis inicial de los datos. Es decir su misión es ordenar describir y sintetizar la información recogida.La segunda fase de la estadística es la extracción de conclusiones válidas y toma de decisiones razonables a partir de ellos.La realización de graficas también forma parte de la estadística descriptiva.

Conceptos:

Población o universo Conjunto completo de individuos, objetos, o medidas los cuales poseen una característica común observable y que serán considerados en un estudioMuestra: Es un subconjunto o una porción de la poblaciónVariable: Característica o fenómeno de una población o muestra que será estudiada, la cual puede tomar diferentes valores. Datos: números o medidas que han sido recopiladas como resultado de la observación.Estadístico: Es una medida, un valor que se calcula para describir una característica a partir de una sola muestra.Parámetro: Es una característica cuantificable de una población.

RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN

La Estadística Descriptiva tiene como función el manejo de los datos recopilados en cuanto se refiere a su ordenación y presentación, para poner en evidencia ciertas características en la forma que sea más objetiva y útil. Una población o universo objeto de una investigación estadística puede ser finita si sus elementos se pueden contar. Por ejemplo, número de alumnos de un curso.Una población o universo es infinita cuando no es finita. En Estadística, el sentido del término población infinita se refiere a una población con un número tan grande de elementos que no le es posible al investigador someter a medida cada uno de ellos..

Cuando se miden cualitativamente las características de una población, resultan categorías que deben ser exhaustivas es decir, que se pueda clasificar a toda la población, y también deben ser , mutuamente excluyentes, es decir, un mismo elemento no puede pertenecer simultáneamente a dos o más categorías. Por ejemplo, sexo de una persona: masculino o femenino.

Una muestra debe cumplir ciertas condiciones, de aquí surge el concepto de muestra aleatoria que es aquella obtenida de modo que cada elemento de la población tiene una oportunidad igual e independiente de ser elegido.La es toda operación orientada a la recopilación de información sobre investigación estadística una población.Se denomina variable a fenómenos o características que son medidas en algún tipo de investigación estadística.

VARIABLES

Según la forma en que se expresen las variables, se dividen en:1) Variables Cualitativas: son aquellas que pueden expresarse sólo

en forma de tributo. Ejemplo: estado civil de los internos de un CERESO, estado mental de los internos de un de CEFERESO, estado de peligrosidad de los internos de un penal2) Variables Cuantitativas dividen en discretas y continuas.2.1) Variables Cuantitativas Discretas, son respuestas numéricas que surgen de un proceso de conteo, siendo siempre un número entero.Ejemplos : 1) Número de internos que ingresaron al CERESO en este año 2) Número de integrantes en cada celda de un CERESO. 3) Número de reincidentes en un CEFERESO.

2.2) Variables Cuantitativas Continuas, son respuestas numéricas que surgen de un proceso de medición, las cuales pueden tomar valores entre dos números enteros.Ejemplos: estatura, peso, etc.

TABULACIÓN DE DATOSEn los experimentos estadísticos los datos recolectados pueden corresponder a una población o muestra. En ambos casos los procedimientos de resumen de datos son análogos y designaremos por:N= Tamaño de la población estudiada n= Tamaño de la muestra (parte de la población)Con el objeto de realizar un mejor estudio de los datos es necesario organizar éstos, mediante el uso de distribuciones de frecuencia.Una distribución de frecuencia es una tabla resumen en la que se disponen los datos divididos en grupos ordenados numéricamente y que se denominan clases o categorías.

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

La tendencia central se refiere al punto medio de una distribución las medidas de tendencia central se denominan medidas de posición.Las medidas de tendencia central son: media, mediana y moda.

Moda es el valor que mas se repite en un conjunto de datos.

Medidas de variabilidad

DISPERSIÓN: La dispersión se refiere a la extensión de los datos, es decir al grado en que las observaciones se distribuyen ( o se separan).Existen otras dos características de los conjuntos de datos que proporcionan información útil: el sesgo y la curtosis.

SESGO ( skewness) : Las curvas que representan un conjunto de datos pueden ser simétricas o sesgadas. L as curvas si métricas tienen una forma tal que una línea vertical que pase por el punto más alto de la curva, divide al área de ésta en dos partes i guales. Si los valores se concentran en un extremo se dice sesgada. Una curva tiene sesgo positivo cuando los valores van disminuyendo lentamente hacia el extremo derecho de la escala y sesgo negativo en caso contrario.E l sesgo es una medida de la asimetría de la curva. E n general es un valor que va de -3 a 3.Una curva si métrica toma el valor 0.

Curtosis ( Kurtosis) : Nos da una idea de la agudeza( o lo plano) de la distribución de frecuencias.Una curva normal ( es el patrón con el que se compara la curtosis de otras curvas) tiene curtosis 0.Esta curva se llama mesocúrtica. Si la curtosis es mayor que 0, la curva es más empinada que la anterior y se denomina leptocúrtica (Lepto, del griego, " empinado" o " estrecho" ) . Si la curtosis es menor que 0, es relativamente plana y se denomina platicúrtica ( " plano" , " ancho")

(En el gráfico la curva punteada es la curva normal ( mesocúrtica)