lunes, 4 de diciembre de 2017

M17S4 Aproximación a la Estadística desde las Ciencias Sociales

Si deseas conocer más acerca del uso de la Estadística desde las ciencias sociales, te sugerimos leer el siguiente estudio:

M17S4 Gráfica de dispersión

Cuando se tienen dos colecciones de datos se establece una relación entre ellos. A cada valor o dato le corresponde uno o varios valores de la otra colección.
La representación de esos valores relacionados coordenados en el plano es una gráfica de dispersión.
En las tablas de frecuencias los datos se presentan de manera ordenada, por lo que es más sencillo extraer la información. ¿Qué tipo de información puedes obtener de la tabla del ejemplo?

Gráfica de dispersión de la altura de padres e hijos

Consideremos 18 estaturas de padres e hijos para elaborar la gráfica.
La altura de los padres representa la coordenada x, mientras que la altura de los hijos, la coordenada y.

Causa y resultado de una variable

Cuando se estudia la relación entre dos variables, una puede considerarse causa y la otra resultado o efecto de la primera.
Esta relación de causalidad es sólo una decisión teórica. Dependiendo de las gráficas que se obtienen pueden verse diferentes fenómenos de relación entre las variables:

Relación lineal positiva o directa

Cuando se aumentan los valores de una de las variables la otra también aumenta.

Relación lineal negativa o inversa

Cuando una de las variables aumenta y la otra disminuye.

No hay relación entre las variables

Cuando las variables son independientes, tales como el salario que obtiene una persona y su estatura. La relación de estas variables no puede establecerse de manera clara.

Hay relación pero no es lineal

Esto puede ocurrir por ejemplo si se tienen datos que hasta cierto punto crecen y luego bajan, y las variables se relacionan en cada uno de esos intervalos.

M17S4 Sesgo

El sesgo describe la distribución de los datos, ya que indica hacia dónde tienden a concentrarse.
La construcción de la gráfica facilita esta apreciación al mostrar los resultados de manera visual.
De esta manera, una distribución puede ser simétrica, sesgada a la derecha o sesgada a la izquierda.

Simétrica

Se presenta cuando la mayor concentración de datos se localiza en el centro de la distribución.

Sesgada a la derecha

Se presenta cuando la mayor concentración de datos está a la izquierda de la distribución.

Sesgada a la izquierda

Se presenta cuando la mayoría de los datos están concentrados a la derecha.

M17S4 EJERCICIO Correlación

Se representa por r2, y de hecho es el cuadrado del coeficiente de correlación.
Selecciona una opción:
Correcta