ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE MANABÍ MANUEL FÉLIX LÓPEZ CARRERA AGROINDUSTRIA NIVEL SEGUNDO “B” PERÍODO: SEP2019/MAR2020 ESTADÍSTICA TEMAS ACTIVIDADES DE ESTADÍSTICAS AUTOR: DIEGO A. GILER PINARGOTE FACILITADOR: ING. SACON VERA ELY FERNADO CALCETA, NOVIEMBRE DEL 2019 TRABAJO N°1 Recopile una lista de definiciones de la estadística a partir de textos de autores de prestigio y a partir de ella prepara una lista de las características que te parezcan más esenciales de la estadística. La Estadística puede definirse como la disciplina científica dedicada al tratamiento de la información que contiene series de datos que proceden de la observación de fenómenos colectivos (demográficos, económicos, sanitarios, etc.) en los que intervienen factores de variación que hacen necesario formular modelos probabilísticos para poder llegar a conclusiones o predicciones bajo un determinado nivel de probabilidad. En general, los procedimientos estadísticos se aplican a la recopilación, organización, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con el fin de realizar una toma de decisión más efectiva (Sábado, 2010). La Estadística es la ciencia cuyo objetivo es reunir una información cuantitativa concerniente a individuos, grupos, series de hechos, etc. y deducir de ello gracias al análisis de estos datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro. La estadística, en general, es la ciencia que trata de la recopilación, organización presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con el fin de realizar una toma de decisión más efectiva (Ruiz, 2004). La Estadística se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrínseca de los mismos; así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones (Laguna, 2014). Escribe algunos ejemplos de fenómenos aleatorios y no aleatorios Fenómenos aleatorios Resultados de las elecciones gubernamentales Evolución del desempleo Crisis económicas Clima Fenómenos no aleatorios La siguiente semana tiene 7 días. Si el carro no tiene gasolina, no enciende. Si llueve y salgo me mojo. Ruiz, D. 2004. Manual de estadística. (En línea). ES. Consultado, 11 de nov. 2019. Formato PDF. Disponible en http://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/drmestad.pdf Laguna, C. 2014. Introducción a la estadística. (En línea). ES. Consultado, 11 de nov. 2019. Formato PDF. Disponible en http://www.ics-aragon.com/cursos/saludpublica/2014/pdf/M2T01.pdf Sábado, J. 2010. Fundamentos bioestadístico y análisis de datos para enfermería. 2 vol. España. Univ. Autónoma de Barcelona. p 13. TRABAJO N°2 ¿Cuáles son los principales motivos de emplear el muestreo en un estudio estadístico, en lugar de usar una población completa? Necesitamos estudiar menos individuos, necesitamos menos recursos (tiempo y dinero). La manipulación de datos es mucho más simple. Si con una muestra de 1.000 personas tengo suficiente, ¿para qué quiero analizar un fichero de millones de registros? Al realizar una encuesta sobre preferencias de horarios, el 30% de los alumnos encuestados no devolvieron los cuestionarios. ¿Crees que este porcentaje de no respuestas puede afectar las conclusiones? No afecta por que es apenas el 30% de la población estudiantil, con el 70% es mas que suficiente para poder obtener buenas conclusiones de la encuesta realizada Supón que tienes que realizar una encuesta entre los alumnos de la Carrera para saber si eligieron sus estudios como primera opción o no. Piensa en algunas formas posibles de elegir una muestra representativa de 50 alumnos entre todos los de la Carrera. Realizar la encuesta a 5 estudiantes por cada semestre. Escoger 25 mujeres y 25 hombres al azar. Que los estudiantes tengan disponibilidad de colaborar con la encuesta Pon ejemplos de algunos sesgos que pueden aparecer en una investigación por muestreo ¿Cómo se podrían controlar? Sesgo de selección Se denomina así a un tipo de error sistemático que tiene su origen en la falta de representatividad de la muestra estudiada y que tiene como consecuencias la limitación de la extrapolación de las conclusiones del estudio y/o la aparición de asociaciones espurias (inexistentes) y/o la alteración de las asociaciones existentes (ocultamiento de asociaciones reales o distorsión de éstas por infra o sobreestimación del efecto). EJEMPLO Si se quiere pasar una encuesta sobre una zona geográfica determinada y se emplea como marco de muestreo la base de datos del sistema sanitario público, nuestra población de referencia no es la población del área geográfica, sino las personas de dicha área con cobertura del sistema sanitario público. ¿COMO CONTROLARLO? En términos generales, la mejor prevención del sesgo de selección es fijar adecuadamente la población de referencia y trabajar con muestras representativas de dicha población. Para lo primero, lo más adecuado es que el marco de muestreo (conjunto de elementos de donde se obtiene la muestra) coincida con la población de referencia. SESGO DE CLASIFICACIÓN El sesgo de clasificación consiste en la presencia de errores en la medición, los cuales pueden tener su origen en el investigador o en la persona investigada. El sesgo de clasificación puede afectar a la precisión y puede llevar a asociaciones espurias o a la alteración de las asociaciones existentes. Los sesgos o errores que tienen su origen en el investigador (sesgo del observador) pueden estar relacionados con la inadecuada definición y/o aplicación de criterios diagnósticos o de medición, con la utilización de métodos y/o instrumentos de medida no pertinentes para lo que se quiere medir o inadecuados (aparatos mal calibrados o con fallos, escalas no validadas, etc.) y con errores en el procesamiento de los datos. ¿COMO CONTROLARLO? Los errores en la medición no pueden controlarse en la fase de análisis de datos. Las medidas orientadas a su control Los errores en la medición no pueden controlarse en la fase de análisis de datos. Las medidas orientadas a su control hacen referencia a la fase de planificación y a la fase de recogida de datos. SESGO DE CONFUSIÓN El sesgo de confusión se produce cuando la asociación entre dos variables está distorsionada por el efecto de una tercera variable, la cual influye en la variable dependiente y está asociada con la variable independiente. A ésta se le denomina variable de confusión o confundidora. ¿COMO CONTROLARLO? El sesgo de confusión es el único que puede controlarse (prevenirse) con garantías, además de en la fase de diseño (como el resto de sesgos), en la fase de análisis. Sin embargo, en cualquier caso, las variables potenciales de confusión han de ser identificadas mediante búsqueda bibliográfica y han de ser definidas en la fase de diseño y recogidas junto con el resto de variables del estudio. Buscar artículo sobre alguna encuesta reciente. Identificar la población y la muestra, el tema de la encuesta, y analizar las variables estudiadas. TEMA: Encuesta Nacional de salud España 2017 POBLACIÓN personas residentes en viviendas familiares principales. MUESTRA 29.195 entrevistas realizadas, 23.089 a personas adultas (15 y más años), y 6106 a menores (0-14 años), estas últimas mediante entrevista a sus progenitores/ tutores (ENSE, 2018). VARIABLES EN ESTUDIO Estado de salud Uso de servicios sanitarios Determiantes de la salud ENSE (Encuesta Nacional de Salud de España). 2017. Revista Española de Salud Pública. p??