jueves, 29 de octubre de 2009

Rosaa'Qampaniitaa & Duuemd'Sexii♥




Lesssliii,, miiVidaaa'! Soloo piidooo...Tuu amooor♥,,, porqqq de ahiiQiiieroo saqaarr unaa exiisteemciiaa verdaadeeraaa dee Seerr...iideeamaarr qomEsaaa Graam pasiiioomQee see Qiieree saliir Dmii Qdaaa diia Q'paasaa =) Iaaa nDaa Puedooo''Oqultaar....
eL amoorQesiiemtoo pooorrtiii ess maass Fuuerttt.....Teeeamooo bb'! awww mii bellaa nenaaa ermoosa!!♥ iooo teeAmoo sooloo atii mii Sexiii_Roosaa'Qampaniitaaa•'!

lunes, 26 de octubre de 2009

Elementos de Estadística Descriptiva

Elementos de Estadística Descriptiva

Como ya fue explicado la estadística descriptiva permite organizar y presentar un conjunto de datos de manera que describan en forma precisa las variables analizadas haciendo rápida su lectura e interpretación.

Entre los sistemas para ordenar los datos se encuentran principalmente dos:
a) la distribución de frecuencias y
b) la representación gráfica.
Estos sistemas de organización y descripción de los datos permiten realizar un análisis de datos univariado, bivariado o trivariado, dependiendo de los objetivos y de la naturaleza de la investigación que se realiza.
Distribución de Frecuencias. Comunmente llamada tabla de frecuencias, se utiliza para hacer la presentación de datos provenientes de las observaciones realizadas en el estudio, estableciendo un orden mediante la división en clases y registro de la cantidad de observaciones correspondientes a cada clase. Lo anterior facilita la realización de un mejor análisis e interpretación de las características que describen y que no son evidentes en el conjunto de datos brutos o sin procesar. Una distribución de frecuencias constituye una tabla en el ámbito de investigación.
La distribución de frecuencias puede ser simple o agrupada. La distribución de frecuencias simple es una tabla que se construye con base en los siguientes datos: clase o variable (valores numéricos) en orden descendente o ascendente, tabulaciones o marcas de recuento y frecuencia.
Por ejemplo, si se construye una distribución de frecuencias sobre los resultados finales que arrojó la evaluación de un curso de planeación estratégica para estudiantes de administración correspondientes al semestre agosto-diciembre de 1998,
se tienen los siguientes datos brutos: 86, 80, 84, 84, 74, 88, 87, 84, 74, 77, 77, 82, 68, 78, 67, 74, 66, 86, 65, 88,69 se procede a organizarlos en forma ascendente o descendente y se tiene en orden descendente:

88, 88, 87, 86, 86, 84, 84, 84, 82, 80, 78, 77, 77, 74, 74, 74, 69, 698, 67, 66, 65
posteriormente se registran en una tabla de distribución de frecuencias simple (ver Tabla 4.1). Cuando se pretende “... determinar el número de observaciones que son mayores o menores que determinada cantidad,” (Webster, 1998, p. 27) se utiliza la distribución de frecuencias agrupadas también conocida como distribución de frecuencias acumuladas. La distribución de frecuencias agrupadas es una tabla que contiene las columnas siguientes: intervalo de clase, puntos medios, tabulación frecuencias y frecuencias agrupadas. Los pasos para diseñarla son:

1 Se localizan el computo mas alto y el mas bajo de la serie de datos.

2 Se encuentra la diferencia entre esos dos computos.

3 La diferencia obtenida se divide entre números nones tratando de encontrar un cociente cercano a 15 pero no mayor. Lo anterior indica cuantas clases va a tener la distribución de frecuencias agrupadas y cuál va a ser la magnitud del intervalo de clase.

4 Se determina el primer intervalo de clase y posteriormente se van disminuyendo los límites del intervalo de clase de acuerdo al valor de la magnitud establecida previamente.
El ejemplo planteado en la distribución de frecuencias simples se utilizará tanto para efectos de ejemplificación de la distribución de frecuencias agrupadas como para el diseño de gráficas tipo polígono de frecuencias, histograma y ojiva. En la Figura
4.2 se presenta un ejemplo de una distribución de frecuencias agrupada.

Los computos mayor y menor son las puntuaciones 88 y 65, la diferencia es 88-65=23 y el número de intervalos de clase es 23/3= 7.68.

b) Representación Gráfica. A partir de la distribución de frecuencias se procede a presentar los datos por medio de gráficas. La información puede describirse por medio de gráficos a fin de facilitar la lectura e interpretación de las variables medidas. Los actuales sistemas computacionales como Excel, Lotus Smart Suite, Minitab, SAS-PC, Stath Graph, entre otros permiten obtener representaciones gráficas de diversos conjuntos de datos. Las gráficas pueden ser tipo histograma, polígono de frecuencias, gráfica de series de tiempo, etc,

b1) El Histograma. El histograma “... es una gráfica de barras que permite describir el comportamiento de un conjunto de datos en cuanto a su tendencia central, forma y dispersión,” (Gutiérrez, 1998, p.79). De acuerdo con Glass y Stanley (1994) un histograma no debe ser demasiado plano o esculpado. El ancho es de dos tercios de su altura. Los pasos para elaborar un histograma son (ver Figura 4.1):
1 Se trazan los ejes horizontal y vertical.
2 Se registran marcas equidistantes sobre ambos ejes.
3 Se marcan los puntos medios de cada intervalo de clase sobre el eje horizontal.

b2) El Polígono de Frecuencias. Un método ampliamente utilizado para mostrar información numérica de forma gráfica es el polígono de frecuencia o gráfica de línea. La construcción es similar a la del histograma pero la diferencia radica en que para indicar la frecuencia solo se utiliza un punto sobre el punto medio de cada intervalo. Los pasos para construirlo son (ver Figura 4.2):
1 Se trazan los ejes horizontal y vertical.
2 Se registran marcas equidistantes sobre el eje horizontal y se anotan debajo de cada una de ellas los puntos medios de los intervalos de clase en un orden de menor a mayor.
3 Se registran marcas equidistantes sobre el eje vertical y se anotan a la izquierda de cada una de ellas las frecuencias en orden ascendentes. A partir de ellas se diseña la cuadrícula del espacio enmarcado, trazando las abscisas y ordenadas.

4 Se representa con puntos las frecuencias de cada intervalo de clase. Se toma en cuenta el punto medio de cada intervalo de clase como base y las frecuencias como altura.

5 Se unen con línea gruesa los puntos así determinados.

6 Se registra el título expresando en resumen el asunto o cuestión sobre la que informa la gráfica.

b3) Gráfica de Series de Tiempo. Es una gráfica de línea en la que la línea horizontal representa el tiempo. Es utilizada para representar tendencias como puede ser el tipo de cambio peso-dólar, el índice de precios al consumidor, etc. (ver Figura 4.3).

Estadística descriptiva
La Estadística descriptiva registra los datos en tablas y los representa en gráficos. Calcula los parámetros estadísticos (medidas de centralización y de dispersión), que describen el conjunto estudiado.

Tablas de estadística
La distribución de frecuencias o tabla de frecuencias es una ordenación en forma de tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente.
Frecuencia absoluta

La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico.
Se representa por fi.

La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N.

Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.
Frecuencia relativa

La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos.
Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni.

La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.
Frecuencia acumulada
La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.

Se representa por Fi.
Frecuencia relativa acumulada
La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento.

Ejemplo
Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.

En la primera columna de la tabla colocamos la variable ordenada de menor a mayor, en la segunda hacemos el recuento y en la tercera anotamos la frecuencia absoluta.


Distribución de frecuencias agrupadas
La distribución de frecuencias agrupadas o tabla con datos agrupados se emplea si las variables toman un número grande de valores o la variable es continua.
Se agrupan los valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada clase se le asigna su frecuencia correspondiente.
Límites de la clase
Cada clase está delimitada por el límite inferior de la clase y el límite superior de la clase.
Amplitud de la clase
La amplitud de la clase es la diferencia entre el límite superior e inferior de la clase.
Marca de clase
La marca de clase es el punto medio de cada intervalo y es el valor que representa a todo el intervalo para el cálculo de algunos parámetros.

Parámetros estadísticos

Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística.
Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica.

Hay tres tipos parámetros estadísticos:

Medidas de centralización
Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.

La medidas de centralización son:
Media aritmética
La media aritmética es el valor promedio de la distribución.
Mediana
La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales.
Moda
La moda es el valor que más se repite en una distribución.
Medidas de posición
Las
medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:
Cuartiles
Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
Deciles
Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales.
Medidas de dispersión

Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución.

Las medidas de dispersión son:
Rango o recorrido
El rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística.

Desviación media
La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.

Varianza
La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.

Desviación típica
La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad

Escuela Preparatoria del Estado No. 3
Area de Fisicos-Matematicos, (5º "F") Matutino'!
Prof. Manuel Davila Ochoa, Estadistica


Integrantes:
•Fabián Alfonso Sánchez Velázquez
•Carmen Yadira Osorio Estrada

Unidad III ---> Medidas de Tendencia Central y Variabilidad



3.1 Las medidas de tendencia central corresponden a valores que generalmente se ubican en la parte central de un conjunto de datos. (Ellas permiten analizar los datos en torno a un valor central). Entre éstas están la media aritmética, la moda y la mediana.


a) Media aritmética
Es aquella medida que se obtiene al dividir la suma de todos los valores de una variable por la frecuencia total. En palabras más simples, corresponde a la suma de un conjunto de datos dividida por el número total de dichos datos


Ejemplo 1:
En matemáticas, un alumno tiene las siguientes notas: 4, 7, 7, 2, 5, 3
n = 6 (número total de datos )
X=4 + 7 + 7 + 2 + 5 + 3 =28/6 =4,8


b) Moda (Mo)

Es la medida que indica cual dato tiene la mayor frecuencia en un conjunto de datos, o sea, cual se repite más.
Ejemplo 1:
Determinar la moda en el siguiente conjunto de datos que corresponden a las edades de niñas de un Jardín Infantil.
5, 7, 3, 3, 7, 8, 3, 5, 9, 5, 3, 4, 3
La edad que más se repite es 3, por lo tanto, la Moda es 3 (Mo = 3)




c) Mediana (Med)
Es el valor central de un conjunto de valores ordenados en forma creciente o decreciente. Dicho en otras palabras, la Mediana corresponde al valor que deja igual número de valores antes y después de él en un conjunto de datos agrupados.
Según el número de valores que se tengan se pueden presentar dos casos:
- Si el número de valores es impar, la Mediana corresponderá al valor central de dicho conjunto de datos.
- Si el número de valores es par, la Mediana corresponderá al promedio de los dos valores centrales (los valores centrales se suman y se dividen por 2).



Ejemplo 1:
Se tienen los siguientes datos: 5, 4, 8, 10, 9, 1, 2
Al ordenarlos en forma creciente, es decir de menor a mayor, se tiene:
1, 2, 4, 5 , 8, 9, 10
El 5 corresponde a la Med, porque es el valor central en este conjunto de datos impares.



Ejemplo 2:



En el gráfico de barras (que tiene un número par de columnas) los valores centrales son 72 y 77, por lo tanto, la
Med = 72 + 77/2 =

Med = 149/2 = 74,5




3.1.1 DATOS NO AGRUPADOS


Otro modo habitual, y muy útil, de resumir una variable de tipo numérico es utilizando el concepto de percentiles, mediante diagramas de cajas. La Figura muestra un gráfico de cajas correspondiente a los datos de la Tabla I. La caja central indica el rango en el que se concentra el 50% central de los datos. Sus extremos son, por lo tanto, el 1er y 3er cuartil de la distribución. La línea central en la caja es la mediana. De este modo, si la variable es simétrica, dicha línea se encontrará en el centro de la caja. Los extremos de los "bigotes" que salen de la caja son los valores que delimitan el 95% central de los datos, aunque en ocasiones coinciden con los valores extremos de la distribución. Se suelen también representar aquellas observaciones que caen fuera de este rango (outliers o valores extremos). Esto resulta especialmente útil para comprobar, gráficamente, posibles errores en nuestros datos. En general, los diagramas de cajas resultan más apropiados para representar variables que presenten una gran desviación de la distribución normal.


usaremos los mismos datos para todas las graficas ;)!



Tabla I. Distribución de frecuenciasde la edad en 100 pacientes.

Edad, Nº de pacientes
18, 1
19, 3
20, 4
21, 7
22, 5
23, 8
24, 10
25, 8
26, 9
27, 6
28, 6
29, 4
30, 3
31, 4
32, 5
33, 3
34, 2
35, 3
36, 1
37, 2
38, 3
39, 1
41, 1
42, 1







3.1.2 DATOS AGRUPADOS



Histograma: Esta formado por rectángulos cuya base es la amplitud del intervalo y tiene la característica que la superficie que corresponde a las barras es representativa de la cantidad de casos o frecuencia de cada tramo de valores, puede construirse con clases que tienen el mismo tamaño o diferente ( intervalo variable). La utilización de los intervalos de amplitud variable se recomienda cuando en alguno de los intervalos , de amplitud constante, se presente la frecuencia cero o la frecuencia de alguno o algunos de los intervalos sea mucho mayor que la de los demás, logrando así que las observaciones se hallen mejor repartidas dentro del intervalo.






Ojivas: Cuando se trata de relacionar observaciones en un mismo aspecto para dos colectivos diferentes no es posible ejecutar comparaciones sobre la base de la frecuencia, es necesario tener una base estándar, la frecuencia relativa. La ojiva representa gráficamente la forma en que se acumulan los datos y permiten ver cuantas observaciones se hallan por arriba o debajo de ciertos valores. Es útil para obtener una medida de los cuartiles, deciles , percentiles.
Polígono de Frecuencias
Se puede obtener uniendo cada punto medio (marca de clase) de los rectángulos del histograma con líneas rectas, teniendo cuidado de agregar al inicio y al final marcas de clase adicionales, con el objeto de asegurar la igualdad del áreas.


Diagramas de barras son similares a los gráficos de sectores. Se representan tantas barras como categorías tiene la variable, de modo que la altura de cada una de ellas sea proporcional a la frecuencia o porcentaje de casos en cada clase . Estos mismos gráficos pueden utilizarse también para describir variables numéricas discretas que toman pocos valores.






En los gráficos de sectores, también conocidos como diagramas de "tartas", se divide un círculo en tantas porciones como clases tenga la variable, de modo que a cada clase le corresponde un arco de círculo proporcional a su frecuencia absoluta o relativa. Un ejemplo se muestra en la . Como se puede observar, la información que se debe mostrar en cada sector hace referencia al número de casos dentro de cada categoría y al porcentaje del total que estos representan. Si el número de categorías es excesivamente grande, la imagen proporcionada por el gráfico de sectores no es lo suficientemente clara y por lo tanto la situación ideal es cuando hay alrededor de tres categorías. En este caso se pueden apreciar con claridad dichos subgrupos.


Medidas de variabilidad
Las medidas de tendencia central por si solas no cuentan toda la historia.
Son indicadores del grado de dispersión de los datos.

Promedio versus variabilidad Población Datos Promedio A 9, 5, 6, 2, 3, 3 4.7 B 10, 7, 7, 1, 2, 1 4.7
Medidas de variabilidad

Es un número real y nunca es <0.
Si es 0 todos los datos son idénticos
Aumenta según los datos se hacen más diversos

Tipos de medidas

Rango o amplitud
Varianza
Desviación estándar

Rango
Es la diferencia entre el valor más alto y el valor más bajo en una distribución.
Mide la “distancia” que existe entre un punto y otro.
Se calcula restando el valor máximo del valor mínimo.
Rango = valor máximo – valor mínimo
Rango = valor máximo – valor mínimo
Rango = 35 – 24 = 11

TABLA 2 MATRICULA DE ESTUDIANTES Escuela: Aguayo del Norte
Desviación del dato
“ Deviation score”

Indica la distancia entre un dato en particular y la media o promedio.
Se denota como:
TABLA 2b MATRICULA DE ESTUDIANTES Escuela: Aguayo del Norte La suma de las desviaciones es 0 X - 30 – 30.3 = -0.3 32 – 30.3 = 1.8 32 – 30.3 = 4.8 32 – 30.3 = -1.3 32 – 30.3 = -2.3 32 – 30.3 = -1.3 32 – 30.3 = 4.8 32 – 30.3 = -6.3

Varianza
Es el promedio de las desviaciones elevadas al cuadrado.
Logra detectar diferencias en las variaciones.
Es la medida básica de variación.
Se denota como:

TABLA 2c MATRICULA DE ESTUDIANTES Escuela: Aguayo del Norte X - 30 – 30.3 = -0.3 32 – 30.3 = 1.8 35 – 30.3 = 4.8 29 – 30.3 = -1.3 28 – 30.3 = -2.3 29 – 30.3 = -1.3 35 – 30.3 = 4.8 24 – 30.3 = -6.3 = SS = (-0.3) 2 + (1.8) 2 + (4.8) 2 + (-1.3) 2 + (-2.3) 2 + (-1.3) 2 + (4.8) 2 + (-6.3) 2 SS = 95.5 = 95.5 / 8 = 11.9 = 95.5 / 7 = 13.6

Interpretación de la Varianza
Se interpreta como “unidades al cuadrado”.
Es muy útil en procedimientos avanzados pero fatal como estadística descriptiva.
Interpretación:
La media de la matricula tiene una desviación promedio de 13.6 estudiantes al cuadrado.
= 95.5 / 7 = 13.6

Desviación estándar
Es sencillamente la raíz cuadrada de la varianza.
De esta manera se soluciona el problema de la interpretación.
Se denota como:
Interpretación de la DE
Se interpreta como “unidades de desviación”.
Es muy útil para la estadística descriptiva.
Interpretación:
La media de la matricula tiene una desviación promedio de 3.7 estudiantes.
= = 3.7

Ejemplo de varianza y desviación estándar
Desviaciones estándar
Coeficiente de variabilidad
Expresa el porcentaje general de variación de los datos en referencia al promedio.
Se denota como:

Ejemplo:
CV = (3.7 ÷ 30.3) x 100 =
CV = (DE ÷ promedio) x 100 12.2%
Asignación – Calcule el rango, la varianza, la DE y el CV ID Estatura (pulg.) Peso (lbs.) 1 66 140 2 67 180 3 58 130 4 73 200 5 69 175 6 67 181 7 71 179

MEDIDAS ESPECIALIZADAS: Comparación de 2 poblaciones a través de su variabilidad

sábado, 17 de octubre de 2009

awww ---> FSV!


Nenaaa oii Qiiieroo Deciiirtte qee eeReezz unaaGram persoonaa♥

ii laa vdd qmoo nadiiee lee aqii vdD?? haahaa wenooo nii ideeaa! XD!


oii qiiieerrooo suubirr estooo pzz paraa qomntaar qe sooi unaa persoonaa

qiem le guustaa qompaarttirr de todo! ii mass de la palabraaa de Dioos!

pues toodooo estam perfeqtoo Qom respeeqtto alaa Biodiiiversiiidaaad qe...la uniqa expliiqazioom looGiiKaaa(si asi loqiierem toomaar x) essQ Dios Exiitee em VERDAD! noo ezz broomaa!

weenoo mee booii quidemcee muchooo i pzz!


qiiieroo deCiirlee amii ermoosaa! qe laa Qiiieroo baastaamtee haaha auumqq numqqa leeraa esttoo peroo Dah! x) TeeQiiieroo MPO!



ahh iademaas,,! qee bviiiviirr en Cristo (Dios/Jehova) noo ess acerlo em relijiomm siino oqoom fooormee em espiirituu i em verdaad seeguiir Loo x amoor.. i essoo lo puedeem qompreemdeeer sii,, Neetaa se aniimam a conoceerlo a EL!


baaaai,,!! PD: looz Qriistiianooz no zomooz ABURRIDOSS!! NO! XD Okqeei adioos ^^ BEmdiiciooneez♥

jueves, 15 de octubre de 2009


Consumismo es un término que se utiliza para describir los efectos de igualar la felicidad personal a la compra de bienes y servicios o al consumo en general. El caso es ejemplificado por la frase Cuanto más consumo, más feliz soy. También se refiere al consumo desmedido de bienes y servicios en la sociedad contemporánea que impacta seriamente en los recursos naturales y el equilibrio ecológico.
El consumismo inicia su desarrollo y crecimiento a lo largo del Siglo XX como consecuencia directa del capitalismo y de la mercadotecnia asociada; ésta última tiene como uno de sus objetivos crear nuevas necesidades en el consumidor de modo de aumentar las ventas de los productos. El consumismo se ha desarrollado principalmente en el mundo occidental haciendo popular el término antropológico social sociedad de consumo, que se refiere al consumo masivo de productos y servicios por una sociedad determinada.

Factores que inducen la compra
Diversos factores inducen a una persona a comprar un producto, éstos se clasifican en:
Culturales, determinadas por el entorno sociocultural del consumidor. Estatus, determinadas por el nivel socioeconómico; el consumo crece por lo general, en la medida que se eleva el nivel socioeconómico. Afectivos, determinados por el grado de aceptación o rechazo social o grupal por poseer o no un bien. Necesidad, determinados por la necesidad real de un producto para la vida convencional. Estandarización o masificación, a medida que un producto es poseído por la mayoría de las personas se eleva la presión para que los que aún no lo tienen lo compren. De los anteriores factores, los que influyen el consumismo son principalmente los factores de estatus, afectivos y de estandarización.
Posturas críticas Artículo principal: AnticonsumismoPara mucha gente, el uso de esta palabra tiene necesariamente una carga política, ya que, casi siempre, el que utiliza las palabras consumismo y consumo excesivo lo hace para criticar lo que considera consumo innecesario en otras personas. Una manera distinta de interpretar la palabra "consumismo" es considerarla como una crítica a la organización de la economía de una sociedad que, aunque tal como está ahora, funciona a satisfacción tanto de consumidores como de productores, se puede decir que en su conjunto "despilfarra" ciertos recursos. Un ejemplo trivial podría ser el uso de los envases y las bolsas de plástico. El método moderno es más cómodo e higiénico para los consumidores e incrementa los ingresos de los comerciantes, pero desde el punto de vista del funcionamiento de la economía en su conjunto desperdicia una serie de recursos que antes se aprovechaban mejor, como el petróleo necesario para fabricar el plástico y el acero del que están hechas las máquinas de empaquetar.
•Causas y consecuencias
El consumismo se ve incentivado principalmente por:
La publicidad, que en algunas ocasiones consigue convencer al público de que un gasto es necesario cuando antes se consideraba un lujo. La predisposición de usar y tirar de muchos productos, La baja calidad de algunos productos que conllevan un período de vida relativamente bajo los cuales son atractivos por su bajo costo pero a largo plazo salen más caros, y son más dañinos para el medio ambiente. Algunas patologías como obesidad o depresión que nos hacen creer más fácilmente en la publicidad engañosa, creyendo con esto que podemos resolver nuestro problema consumiendo indiscriminadamente alimentos, bebidas, artículos milagrosos u otro tipo de productos. El desecho inadecuado de objetos que pueden ser reutilizados o reciclados, ya sea por nosotros o por otros. La cultura y la presión social. Efectos del consumismo [editar]Global: El consumismo es dañino para el equilibrio ecológico en su totalidad ya que actualmente existen muchos problemas relacionados con el excesivo consumo de recursos naturales que se hace a nivel mundial así como el que los procesos de producción en su gran mayoría generan contaminación. Regional: La preferencia de productos innecesarios o fácilmente sustituibles de una población que son producidos en otra región ayuda a desequilibrar la balanza comercial entre las regiones. Social: Frecuentemente se ayuda a la mala distribución de la riqueza, ya que los consumidores son por lo general de un nivel socioeconómico inferior que los dueños de las compañías generadoras de los productos objetos de consumismo. Familiar: Al caer en el consumismo aumentamos nuestros gastos de forma innecesaria comprando cosas que pudiéramos evitar o reducir como productos cuya publicidad promete milagros, productos de vida útil baja o productos sustitutos de otros naturales. Personal: Diversas opciones consumistas son menos saludables que las que no lo son. Por ejemplo, hacerse un zumo de naranja en casa en lugar de comprar uno empaquetado que además de contener conservante, viene con envases que acaban en la basura inorgánica. Cultural: Las expresiones culturales como transmisores de sentido y valores se modifican de tal manera que hoy el joven de la generación que se está formando, es preparado para consumir y no para ser una persona independiente y crítica. Indicadores de consumismo [editar]Existe consumismo cuando frecuentemente se presenta una o más de los siguientes casos:
A nivel doméstico. Un producto se utiliza una sola vez o un pequeño número de veces respecto a uno similar que podría durar mucho más. Ejemplos: envases no retornables en lugar de retornables, maquinillas desechables en lugar de una de navajas intercambiables, bolsas de plástico de supermercado en lugar de bolsas resistentes y cámaras fotográficas desechables en lugar de una convencional. La cantidad de basura inorgánica que generamos es notablemente superior a la cantidad de basura orgánica. Este indicador es muy importante para hacer una autorreflexión de nuestros hábitos de consumo. Debemos generar un cambio interno. Otra característica de las personas actuales es el consumismo, cuando el dinero domina a estas, la ciudad se convierte en un gran mercado y su habitante en un ser productor y consumidor/a.
La persona económica tiene dos caras, la de empresaria y la de consumidora, el empresario se preocupa por la prosperidad de su negocio, las tendencias de las personas de negocios son:
A la persona light no le interesan tanto los héroes y los santos como en otras culturas, sus modelos son los que han triunfado económicamente, gente llena de cosas, pero a la intemperie metafísica, en general el bienestar material se incrementa mientras el desarrollo espiritual se reduce.
Acciones que reducen el consumismo Nivel doméstico.
Considerar diversas causas en un producto antes de su adquisición, como son su impacto en la salud, en el ecosistema y en la economía local y personal. También el movil que hace requerirlo, si es una necesidad concreta o creada artificialmente por medio de la publicidad o la moda. Ejemplos de artículos considerados dentro del consumismo [editar]Todo tipo de productos de baja calidad. Por su relativa menor duración poseen un margen materiales/beneficio menor que los respectivos de mayor calidad, así cuesten un tanto más. Alimentos empaquetados y bebidas embotelladas. Un ejemplo es consumir dos litros de agua al día repartidos en cuatro botellas de medio litro. Luego de un año se habrán producido 1460 botellas de desecho. Platos, cubiertos y todo tipo de desechables. Es cómodo por su bajo precio usar y tirar, sin
embargo el costo global considerando el impacto ambiental es importante.

miércoles, 14 de octubre de 2009

Analisis sobre Estadistica - Fabiam Fisico-matematico

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1.1 La estadistica en si... se entiende que es un metodo para recolectar siempre informacion de una manera matematica y asi mismo interpretando datos para poder llegar a explicaciones de las condiciones regulares de un fenomeno aleatorio. La estadistica unicamente se divide en dos ramas extensas: E. Descriptiva y la Inferencia Estadistica. 1.1.2 Como bien deciamos la estadistica se divide en dos ramas, pero en realidad la estadistica es considerada ya comunmente como una coleccion de hechos numericos expresados en terminos de relaciones sumisas y que tambien han sido recopilados a partir de otros datos numericos, y hoy en dia la estadistica nos es de gran utilidad para entender datos y tomar decisiones en muchas ciencias y otras areas. 1.1.3 Como lo mencione en el punto anterior se divide en dos ramas. La estadistica descriptiva es aquella se necesita para que podamos analizar cualquier tipo de procesos y para ellos nos pide tomar muestras de aquel proceso en accion y para caracterizar la estadistica descriptiva usa la mediana, la media, la moda, medida aritmetica, rango, etc. y la inferencia estadistica se utiliza para la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas teniendo siempre en cuenta la aleatoriedad de lo que se ha observado. 1.1.4 Definiciones: ?Poblacion: En la estadistica la población, tambien se le puede llamar colectivo y lo utiliza como un grupo de elementos como referencia sobre en el que se realiza ciertas observaciones. ?Muestra: La estadistica utiliza a la muestra especialmente para caos e individuos de una poblacion y a la muestra se le puede denominar o llamar muestra aleatoria o simplemente muestra. La muestra tiene ese deseo de inferir en la totalidad de la poblacion pero en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda la población porque el manejo de un menor número de dato provoca también menos errores en su manipulación. ?Variable: Esta es una muy buena caracteristica ta magnitud, como vector o numero las cuales pueden ser medida, claramente adoptando diferentes valores en cada uno de los casos de cada estudio y asi. La variable se clasifica segun una escala de medicion: V. Cualitativas, V. Cuantitativas, V. Independientes y V. Dependientes. ?Dato: en la estadistia un dato individual es informacion de solo uno, y un dato estadistico ya es mas grande de muchos depues de dos claro! por ejemplo: la edad de Juan es un dato individual, mientras que el promedio de edades de una muestra o población de personas es un dato estadístico. Tambien puede ocurrir que ambos datos no coincidan donde la edad de Juan puede ser 37 años, y el promedio de edades de la muestra donde está incluído Juan es 23 años. ?Experimento: En esta parte de la estadistica es cuando ya intenta comprobar o verificar una o varias hipotesis realizadas en el proceso y que estan relacionadas con determinado fenomeno utilizando dentro del experimento las variables que supuestamente las variables son la causa.Ahora tambien se le conoce como: 'actividad planificada, cuyos resultados producen un conjunto de datos'.
?Muestreo: Se le conoce al muestreo como la tecnica para la seleccion de una muestra a partir de una poblacion. Y en realidad aun no sé como se aplica en si. ?Parametro Estadistico: Se le denomina asi a un valor representativo es decir un simbolo que lo distinga lo que es, como la media aritmetica entra tambien la proporción de individuos que presentan determinada característica, o la desviacion tipica. ?Tipos de variables: Bien, ya he comentado que es variable como se aplica y cuales son los tipos de variables y clasificados segun su estudio, etc. -Variables cualitativas: Estas son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. ?Variable cualitativa ordinal: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo, leve, moderado, grave. ?Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores o el lugar de residencia. -Variables cuantitativas: Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas. Las variables cuantitativas además pueden ser: ?Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5). ?Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo el peso (2.3 kg, 2.4 kg, 2.5 kg...) o la altura (1.64 m, 1.65 m, 1.66 m...). -Variables independientes: Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando intrínsecamente a los casos del mismo. -Variables dependientes: Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influenciadas por los valores de las variables independientes. 1.2 Uno de los metodos de muestreo es: -Muestreo probabilístico El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento. Los métodos de muestreo no probabilisticos no garantizan la representatividad de la muestra y por lo tanto no permiten realizar estimaciones inferenciales sobre la población. Entre los métodos de muestreo probabilísticos más utilizados en investigación encontramos: ? Muestreo aleatorio simple ? Muestreo estratificado ? Muestreo sistemático ? Muestreo polietápico o por conglomerados.

1.2.1
censo de poblacion: un recuento de población que se realiza periódicamente; Censo (estadística): recuentro de elementos de una población en estadística descriptiva; Censo (Derecho): una institución utilizada en tiempos medievales parecida al actual préstamo hipotecario. La poblacion Finita nos habla de que se puede sobrepasar al contar y la poblacion infinita es solo infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo. Muestreo es el conjunto de la muestra representativa. 1.2.2 Metodos de Muestreo:
?Muestreo probabilísticoConsiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir varios tipos de muestreo:
?Muestreo aleatorio simplePara obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra.
?Muestreo aleatorio sistemáticoSe elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra. Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.

?Muestreo aleatorio estratificado Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.
En una fábrica que consta de 600 trabajadores queremos tomar una muestra de 20. Sabemos que hay 200 trabajadores en la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en la D.