GUIA No. 4

GUIA No. 4

 

PREGUNTAS GENERADORAS

1. ¿ Que es la probabilidad?

2. ¿Cómo determinar los límites de confianza en una muestra?

3. ¿Qué pruebas de hipótesis existen y como se aplican?

 

RESPUESTAS:

1. La probabilidad es una parte de la estadística que se encarga de medir cuantitativamente la posibilidad de que un suceso o experimento realizado produzca cierto resultado.

La probabilidad se encarga de asignar un número a cada posible resultado que pueda llegar a ocurrir en un suceso o experimento para saber cuál es más probable.

2. los límites de confianza son los valores entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido que tenga cierta probabilidad de acierto, estos números determinan un intervalo que se calcula a partir de los datos recolectados en una muestra, normalmente se expresa en %.

Valor A

Valor de significación es la probabilidad de fallar en la estimación, establece la diferencia entre la certeza y el nivel de confianza.

 

Valor critico

Los valores críticos están tabulados o pueden calcularse en función de la distribución de una población.

3.  Es una propuesta razonable  formulada a través de la recolección de datos que puede no estar confirmada, que puede usarse de forma provisional como predicción y luego requerirá una verificación y comprobación mediante la evidencia, de hecho entre mas datos e investigaciones apoyen una hipótesis esta tendra mas credibilidad.

Los paso para plantear una hipótesis son:

1. Plantear la hipótesis

2. Seleccionar el nivel de significancia.

3. Identificar el estadístico de prueba.

4. Formular la regla de decisiones.

5. Tomar una muestra y decidir.

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Guía 4

PREGUNTAS GENERADORAS

A) ¿Qué es  la probabilidad y como se puede aplicar?

B) ¿Cómo aplicar la probabilidad en la salud ocupacional?

1-¿Qué es probabilidad?

2-¿Cómo determinar los límites de confianza en una muestra?

3-¿Qué prueba de hipótesis  existen y como se aplican?

 Solución

A) ) La probabilidad es la medida cuantitativa por medio de la cual se obtiene la frecuencia de un suceso determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, con la cual   se conocen todos los resultados posibles, lo más estables.

Su aplicación

Se puede decir que es buen método para calcular y combinar los cálculos de probabilidad  que ha tenido un profundo efecto en la sociedad moderna. Por consiguiente, puede ser de alguna importancia para la mayoría de los ciudadanos entender cómo se calculan los pronósticos y las probabilidades, y cómo contribuyen a las decisiones, especialmente en una democracia

 Otra aplicación significativa de la teoría de la probabilidad en el día a día es en la fiabilidad. Muchos bienes de consumo, como los  automóviles y la electrónica de consumo, utilizan la  teoría de la fiabilidad en el diseño del producto para reducir la probabilidad de avería. La probabilidad de avería también está estrechamente relacionada con  la garantía del producto.

B) la probabilidad en la salud ocupacional se puede aplicar en diferentes casos según ocurra en una empresa pues hay se pueden presentar diversas situaciones  de incidentes o accidentes  que involucren nuestra actividad diaria y produzcan un riesgo de ahí se puede aplicar o medir mediante  el panorama de riesgos o la matriz.

1) ¿Que es la probabilidad?

Se puede decir que no existe una cosa llamada probabilidad. También se puede decir que la probabilidad es la medida de nuestro grado de incertidumbre, o esto es, el grado de nuestra ignorancia dada una situación. Por consiguiente, puede haber una probabilidad de 1 entre 52 de que la primera carta en una baraja sea la J de diamantes. Sin embargo, si uno mira la primera carta y la reemplaza, entonces la probabilidad es o bien 100% ó 0%, y la elección correcta puede ser hecha con precisión por el que ve la carta.

La probabilidad se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento con el fin de cuantificar dichos resultados y saber si un suceso  es más probable que otro.

Ejemplo:

Una mujer en embarazo tiene dos probabilidades puede ser

a)    niña

b)    niño

Esas son sus probabilidades no es preciso predecir que será.

2) Los límites de confianza en una muestra

El intervalo o límite de confianza es una expresión que nos permite ver la posibilidad de la verdadera medida A esta a una distancia de la medida ( x raya) se calcula  A=(x raya) + -ts/ raíz de B donde C es la estadística de trabajadores E  es la desviación estándar de la muestra y B el de observaciones.

Límites de confianza:

Es la probabilidad de que el verdadero valor del parámetro estimado en la población  se situé en el intervalo de confianza obtenido.

Habitualmente se expresa en porcentaje (%) los límites de confianza.

Valor A:

También llamado nivel de significación, es la probabilidad ( en tanto por 1) de fallar en nuestra estimación esta es la diferencia entre la certeza (1) y el nivel de confianza (1-A)

Valor crítico:

Normalmente los valores críticos están tabulados o pueden calcularse en función de la distribución de la población por ejemplo:

3) La hipótesis y como se aplica:

Las hipótesis  se someten aprueba o escrutinio empírico para determinar si son apoyadas o refutadas de acuerdo a lo que el investigador observa. De hecho para esto se formulan. Ahora bien, en realidad no podemos probar que una hipótesis sea verdadera o falsa, sino argumentar que de acuerdo con ciertos datos obtenidos en una investigación particular, fue apoyada o no. Desde el punto de vista técnico no se acepta una hipótesis a través de un estudio, sino que se aporta evidencia en su favor o en su contra. Desde luego, cuantas más investigaciones apoyen una hipótesis, más credibilidad tendrá ésta; y por supuesto, es válida para el contexto (lugar, tiempo y sujetos u objetos) en el cual se comprobó. Al menos lo es probabilísticamente.

Existen cinco pasos en la hipótesis a seguir:

1-    Se plantea la hipótesis  nula y alternativa

2-    Se selecciona el nivel de significancia

3-    Se identifica el estadístico de prueba

4-    Se formula la regla de decisiones

5-    Se toma una muestra y se decide

Esto es con el fin de avaluar el valor calculado del estadístico  al valor planteado de los parámetros y llegar a una conclusión verídica o real.

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Preguntas generadoras

1-  )¿cómo se interpretan los resultados al aplicar diferentes fórmulas para el cálculo de dispersión asimetría y apuntamiento?

2-  ¿Para qué se utilizan las medidas de dispersión?

3-  ¿qué es desviación?

Solución

¿cómo se interpretan los resultados al aplicar diferentes fórmulas para el cálculo de dispersión asimetría y apuntamiento?

Muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número X, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será también a la media. La suma de las desviaciones es siempre cero.

¿Para qué se utilizan las medidas de dispersión?

Son medidas que se utilizan para tener la posibilidad de establecer comparaciones de diferentes muestras, para las cuales son conocidas ya medidas que se tienen como típicas en su clase.

Una forma de cuantificar la dispersión es tomar un punto de anclaje, observando cuanto se alejan las puntuaciones con respecto a ese punto. La media es el punto de la variable que menores diferencias establece con cualquier valor de esta. 

¿qué es desviación?

Es la raíz cuadrada de la varianza. Una ventaja de la desviación sobre la varianza es que la desviación viene dada en las mismas unidades de medida que los datos originales. En la varianza las unidades están al cuadrado.

1realizar un resumen de  las medidas de dispersión y su utilización

2hacer un ejemplo de tendencia central y las medidas de dispersión realizar los gráficos correspondientes para visualizar las diferencias

,  las medidas de dispersión y su utilización

También llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la mediana media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la mediana  media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos. Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su media, se calcula la media de las desviaciones de las puntuaciones respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para salvar este problema. Una es tomando las desviaciones en valor absoluto (Desviación media) y otra es tomando las desviaciones al cuadrado (Varianza).

 

Ejemplo de medidas   central y de dispersión

Si observas con cuidado, el primer tirador es más disperso en sus tiros, mientras que el segundo aunque alejado del centro, mantuvo su regularidad u homogeneidad... y podría tratarse de un error instrumental (mala la mirirlla) antes que humano, y fácil de corregir. Otro ejemplo es este de dos grupo de personas en una evaluación: Grupo 1: x1 = 1 X2= 7 X3 = 10 media1 = (1+7+10)/3 = 6 Desviación estandar = raíz cuadrada de ( (1-6)^2 + (7-6)^2 + (10-6)^2)/3) = raíz cuadrada de (( 25 + 1 + 16) /3) = 3,74 Grupo 2: x1 = 5 X2= 7 X3 = 6 media1 = (5+7+6)/3 = 6 Desviación estandar = raíz cuadrada de ( (5-6)^2 + (7-6)^2 + (6-6)^2)/3) = raíz cuadrada de (( 1 + 1 + 0) /3) = 0,81 Vemos, mismo promedio pero efectivamente el segundo grupo es más homogéneo

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Preguntas generadoras

1. ¿cómo se interpretan los resultados al aplicar diferentes fórmulas para el cálculo de dispersión asimetría y apuntamiento?

 

Cuando se aplican las fórmulas para el cálculo de dispersión, asimetría y apuntamiento  cuando Muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número X, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será también a la media. La suma de las desviaciones es siempre cero.

 

 

 

2. ¿Para qué se utilizan las medidas de dispersión?

Las medidas de dispersión son útiles en la medida en que nos permiten realizar un análisis más exacto de los datos recolectados y sus características, estas pueden ser de difícil percepción cuando se calcula solamente la moda, la media y la mediana.

Las medidas de dispersión permiten realizar comparaciones de diferentes muestras de las cuales se conocen las medidas típicas pero no algunas características exclusivas de ellas.

 

3. ¿qué es desviación?

Se define como la raíz cuadrada de la varianza, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer también la desviación que presentan los datos en su distribución respecto de la media aritmética de dicha distribución, con objeto de tener una visión de los mismos más acorde con la realidad al momento de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones.

 

 

 

 

 

MEDIDAS DE DISPERSION

	DESCRIPCION
Las medidas de dispersión y su utilización	También llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la mediana media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la mediana  media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos.
MEDIDAS	CALCULO
	Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su media, se calcula la media de las desviaciones de las puntuaciones respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para salvar este problema. Una es tomando las desviaciones en valor absoluto (Desviación media) y otra es tomando las desviaciones al cuadrado (Varianza). DISPERSION Si medimos solo la media de estas tres distribuciones, estaremos pasando por alto una diferencia importante que existe entre las tres curvas. Al igual que sucede con cualquier conjunto de datos, la media, la mediana y la moda solo nos revelan una parte de la información que debemos conocer acerca de las características de los datos. Para aumentar nuestro entendimiento del patrón de los datos debemos medir también su dispersión, separación o variabilidad. VARIANZA Esta medida nos permite identificar la diferencia promedio que hay entre cada uno de los valores respecto a su punto central (Media ). Este promedio es calculado, elevando cada una de las diferencias al cuadrado (Con el fin de eliminar los signos negativos), y calculando su promedio o media; es decir, sumado todos los cuadrados de las diferencias de cada valor respecto a la media y dividiendo este resultado por el número de observaciones que se tengan.   DESVIACION ESTANDAR O TIPICA.  Esta medida nos permite determinar el promedio aritmético de fluctuación de los datos respecto a su punto central o media. La desviación estándar nos da como resultado un valor numérico que representa el promedio de diferencia que hay entre los datos y la media.