Estadística

2. Conceptos
   Básicos
3. Medición de
   Caracteres
4. Estadísticas
   Primarias

Conceptos
Básicos:

Estadística:

La estadística es comúnmente
considerada como una colección de hechos numéricos
expresados en términos de una relación sumisa, y
que han sido recopilado a partir de otros datos
numéricos.

Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C.
Stanley, 1980) definen la estadística como un valor
resumido, calculado, como base en una muestra de
observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se
considera como una estimación de parámetro de
determinada población; es decir, una función de
valores de
muestra.

"La estadística es una técnica especial
apta para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa
o colectivo, cuya mediación requiere una masa de
observaciones de otros fenómenos más simples
llamados individuales o particulares". (Gini, 1953.

Murria R. Spiegel, (1991) dice: "La estadística
estudia los métodos
científicos para recoger, organizar, resumir y analizar
datos,
así como para sacar conclusiones válidas y tomar
decisiones razonables basadas en tal análisis.

"La estadística es la ciencia que
trata de la recolección, clasificación y
presentación de los hechos sujetos a una
apreciación numérica como base a la
explicación, descripción y comparación de los
fenómenos". (Yale y Kendal, 1954).

Cualquiera sea el punto de vista, lo fundamental es la
importancia científica que tiene la estadística,
debido al gran campo de aplicación que posee.

Población:

El concepto de
población en estadística va
más allá de lo que comúnmente se conoce como
tal. Una población se precisa como un conjunto finito o
infinito de personas u objetos que presentan características comunes.

"Una población es un conjunto de todos los
elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos
sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).

"Una población es un conjunto de elementos que
presentan una característica común". Cadenas
(1974).

Ejemplo:

Los miembros del Colegio de Ingenieros del Estado
Cojedes.

El tamaño que tiene una población es un
factor de suma importancia en el proceso de
investigación estadística, y este
tamaño vienen dado por el número de elementos que
constituyen la población, según el número de
elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando
el número de elementos que integra la población es
muy grande, se puede considerar a esta como una población
infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los números
positivos. Una población finita es aquella que está
formada por un limitado número de elementos, por ejemplo;
el número de estudiante del Núcleo San Carlos de la
Universidad
Nacional Experimental Simón Rodríguez.

Cuando la población es muy grande, es obvio que
la observación de todos los elementos se
dificulte en cuanto al trabajo, tiempo y costos necesario
para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una
muestra estadística.

Es a menudo imposible o poco práctico observar la
totalidad de los individuos, sobre todos si estos son muchos. En
lugar de examinar el grupo entero
llamado población o universo, se examina una
pequeña parte del grupo llamada
muestra.

Muestra:

"Se llama muestra a una parte de la población a
estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel
(1991).

"Una muestra es una colección de algunos
elementos de la población, pero no de todos". Levin &
Rubin (1996).

"Una muestra debe ser definida en base de la
población determinada, y las conclusiones que se obtengan
de dicha muestra solo podrán referirse a la
población en referencia", Cadenas (1974).

Ejemplo;

El estudio realizado a 50 miembros del Colegio de
Ingenieros del Estado
Cojedes.

El estudio de muestras es más sencillo que el
estudio de la población completa; cuesta menos y lleva
menos tiempo. Por
último se aprobado que el examen de una población
entera todavía permite la aceptación de elementos
defectuosos, por tanto, en algunos casos, el muestreo puede
elevar el nivel de calidad.

Una muestra representativa contiene las
características relevantes de la población en las
mismas proporciones que están incluidas en tal
población.

Los expertos en estadística recogen datos de una
muestra. Utilizan esta información para hacer referencias sobre la
población que está representada por la muestra. En
consecuencia muestra y población son conceptos relativos.
Una población es un todo y una muestra es una
fracción o segmento de ese todo.

Muestreo:

Esto no es más que el procedimiento
empleado para obtener una o más muestras de una
población; el muestreo es una
técnica que sirve para obtener una o más muestras
de población.

Este se realiza una vez que se ha establecido un marco
muestral representativo de la población, se procede a la
selección de los elementos de la muestra
aunque hay muchos diseños de la muestra.

Al tomar varias muestras de una población, las
estadísticas que calculamos para cada
muestra no necesariamente serían iguales, y lo más
probable es que variaran de una muestra a otra.

Ejemplo;

Consideremos como una población a los estudiantes
de educación
del Núcleo San Carlos de la UNESR, determinando por lo
menos dos caracteres ser estudiados en dicha
población;

• Religión de los estudiantes
• Sexo.

Tipos de muestreo

Existen dos métodos
para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no
aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o de probabilidad. En
este último todos los elementos de la población
tienen la oportunidad de ser escogidos en la muestra. Una muestra
seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de
alguien con la población. Algunas veces una muestra de
juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir
como tomar una muestra aleatoria más adelante. Las
muestras de juicio evitan el análisis estadístico necesarios para
hacer muestras de probabilidad.

Variables y
Atributos:

Las variables,
también suelen ser llamados caracteres cuantitativos, son
aquellos que pueden ser expresados mediante números. Son
caracteres susceptibles de medición. Como por ejemplo, la estatura, el
peso, el salario, la edad,
etc.

Según, Murray R. Spiegel, (1992) "una variable es
un símbolo, tal como X, Y, Hx, que puede tomar un valor
cualquiera de un conjunto determinado de ellos, llamado dominio de la
variable. Si la variable puede tomar solamente un valor, se llama
constante."

Todos los elementos de la población poseen los
mismos tipos de caracteres, pero como estos en general no suelen
representarse con la misma intensidad, es obvio que las variables
toman distintos valores. Por
lo tanto estos distintos números o medidas que toman los
caracteres son los "valores de la variable". Todos ellos juntos
constituyen una variable.

Los atributos también llamados caracteres
cualitativos, son aquellos que no son susceptibles de medición, es decir que no se pueden
expresar mediante un número.

IUTIN (1997). "Reciben el nombre de variables
cualitativas o atributos, aquellas características que
pueden presentarse en individuos que constituyen un
conjunto.

La forma de expresar los atributos es mediante palabras,
por ejemplo; profesión, estado civil, sexo,
nacionalidad, etc. Puede notar que los atributos no se presentan
en la misma forma en todos los elementos. Estas distintas formas
en que se presentan los atributos reciben el nombre de
"modalidades".

Ejemplo;

El estado
civil de cada uno de los estudiantes del curso de estadísticas I, no se presenta en la misma
modalidad en todos.

Formas de
Observar la Población:

1. Atendiendo a la fuente se clasifican en directa o
   indirecta.

• Observación directa: es
  aquella donde se tienen un contacto directo con los elementos
  o caracteres en los cuales se presenta el fenómeno que
  se pretende investigar, y los resultados obtenidos se
  consideran datos estadísticos originales. Para Ernesto
  Rivas González (1997) "Investigación directa, es aquella en
  que el investigador observa directamente los casos o
  individuos en los cuales se produce el fenómeno,
  entrando en contacto con ellos; sus resultados se consideran
  datos estadísticos originales, por esto se llama
  también a esta investigación
  primaria".

Ejemplo; el seguimiento de la población
agrícola por año, llevado en una determinada
granja.

• Observación Indirecta: es
  aquella donde la persona que
  investiga hace uso de datos estadísticos ya conocidos
  en una investigación anterior, o de datos observados
  por un tercero (persona o
  entidad). Con el fin de deducir otros hechos o
  fenómenos.

Ejemplo; si un investigador pretende estudiar
la producción por años de una granja
avícola, en sus últimos cinco años de
producción, tendría que hacer un
seguimiento, a tal fin recurriría a las observaciones
que posee la oficina
administrativa de la granja durante estos cinco años, o
dirigirse a la oficina de
estadística, llevada en el ministerio de
producción y comercio
(M.P.C) de la localidad donde está registrada dicha
granja. Es de notar que el investigador se vale de
observaciones realizadas por terceros.

1. Atendiendo a la periodicidad, puede ser continua,
   periódica o circunstancial.

• Una observación continua; como
  su nombre lo indica es aquella que se lleva acabo de un modo
  permanente.

Ejemplo: la contabilidad
comercial, llevada en cuanto a compras,
ventas y
otras operaciones que
se van registrando a medida que van
produciéndose.

• Una observación
  periódica; es aquélla que se lleva a
  cabo a través de períodos de tiempo constantes.
  Estos períodos de tiempos pueden ser semanas,
  trimestres, semestres, años, etc. Lo que debemos
  destacar es que los períodos de tiempo tomados como
  unidad deben tomarse constantes en los posible.

Ejemplo; el registro
llevado por la Oficinas de Control de
Estudios de la UNESR, en cuanto a la inscripción de los
estudiantes por semestre.

• La observación circunstancial,
  es aquella que se efectúa en forma ocasional o
  esporádica, esta observación hecha más por una
  necesidad momentánea, que de carácter regular o
  permanente.

Ejemplo; la obtención de números
de aulas utilizadas y no utilizadas en los colegios
pertenecientes al municipio San Carlos del Estado
Cojedes.

1. Atendiendo a la cobertura; pueden ser exhaustiva,
   parcial o mixta

• Observación Exhaustiva. Cuando
  la observación es efectuada sobre la totalidad de los
  elementos de la población se habla de una
  observación exhaustiva.
• Observación Parcial. Dados que
  las poblaciones en general son grandes, la observación
  de todos sus elementos se ve imposibilitada. La
  solución para superar este inconveniente es observar
  una parte de esta población.
• Observación Mixta. En este
  tipo de observación se combinan adecuadamente la
  observación exhaustiva con la observación
  parcial. Por lo general, este tipo de observaciones se lleva
  a cabo de tal manera que los caracteres que se consideran
  básicos se observan exhaustivamente y los otros
  mediante una muestra; o bien cuando la población es
  muy grande, parte de ella se observa
  parcialmente.

Censo:

Se entiende por censo aquella numeración que se
efectúa a todos y cada uno de los caracteres componentes
de una población.

Para Levin & Rubin (1996) "Algunas veces es posible
y práctico examinar a cada persona o elemento de la
población que deseamos describir. A esto lo llamamos una
numeración completa o censo. Utilizamos el muestre cuando
no es posible contar o medir todos los elementos de la
población.

Si es posible listar (o enumerar) y observar cada
elemento de la población, los censos se utilizan rara vez
porque a menudo su compilación es bastante difícil,
consume mucho tiempo por lo que resulta demasiado
costoso.

Encuesta:

Se entiende por encuesta las
observaciones realizadas por muestreo, es decir son observaciones
parciales.

El diseño
de encuestas es
exclusivo de las ciencias
sociales y parte de la premisa de que si queremos conocer
algo sobre el comportamiento
de las personas, lo mejor, más directo y simple es
preguntárselo directamente a ellas. (Cadenas,
1974).

Según Antonio Napolitano "La encuesta, es
un método
mediante el cual se quiere averiguar. Se efectúa a
través de cuestionarios verbales o escritos que son
aplicados a un gran número de personas".

Estadística Descriptiva:

Tienen por objeto fundamental describir y analizar las
características de un conjunto de datos,
obteniéndose de esa manera conclusiones sobre las
características de dicho conjunto y sobre las relaciones
existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas. No
obstante puede no solo referirse a la observación de todos
los elementos de una población (observación
exhaustiva) sino también a la descripción de los elementos de una muestra
(observación parcial).

En relación a la estadística
descriptiva, Ernesto Rivas Gonzáles dice; "Para el
estudio de estas muestras, la estadística
descriptiva nos provee de todos sus medidas; medidas que
cuando quieran ser aplicadas al universo total,
no tendrán la misma exactitud que tienen para la muestra,
es decir al estimarse para el universo
vendrá dada con cierto margen de error; esto significa que
el valor de la medida calculada para la muestra, en el
oscilará dentro de cierto límite de confianza, que
casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.

Estadística Inductiva:

Está fundamentada en los resultados obtenidos del
análisis de una muestra de población, con el fin de
inducir o inferir el comportamiento
o característica de la población, de donde procede,
por lo que recibe también el nombre de Inferencia
estadística.

Según Berenson y Levine; Estadística
Inferencial son procedimientos
estadísticos que sirven para deducir o inferir algo acerca
de un conjunto de datos numéricos (población),
seleccionando un grupo menor de ellos (muestra).

El objetivo de la
inferencia en investigación científica y
tecnológica radica en conocer clases numerosas de objetos,
personas o eventos a partir
de otras relativamente pequeñas compuestas por los mismos
elementos.

En relación a la estadística descriptiva y
la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan los siguientes
ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las
dos.

Supóngase que un profesor calcula la
calificación promedio de un grupo de historia. Como la
estadística describe el desempeño del grupo pero no hace ninguna
generalización acerca de los diferentes grupos, podemos
decir que el profesor está utilizando estadística
descriptiva. Graficas,
tablas y diagramas que
muestran los datos de manera que sea más fácil su
entendimiento son ejemplos de estadística
descriptiva.

Supóngase ahora que el profesor de historia decide utilizar el
promedio de calificaciones obtenidos por uno de sus grupos para
estimar la calificación promedio de las diez unidades del
mismo curso de historia. El proceso de
estimación de tal promedio sería un problema
concerniente a la estadística inferencial.

Los estadísticos se refieren a esta rama como
inferencia estadística, esta implica generalizaciones y
afirmaciones con respecto a la probabilidad de su
validez.

UNIDAD II

Medición
de Caracteres

Medición

Existen diversas definiciones del termino
"medición", pero estas dependen de los diferentes puntos
de vista que se puedan tener al abordar el problema de la
cuantificación y el proceso mismo de la construcción de una escala o
instrumento de medición.

En general, se entiende por medición la
asignación de números a elementos u objetos para
representar o cuantificar una propiedad. El
problema básico está dado por la asignación
un numeral que represente la magnitud de la característica
que queremos medir y que dicho números pueden analizarse
por manipulaciones de acuerdo a ciertas reglas. Por medio de la
medición, los atributos de nuestras percepciones se
transforman en entidades conocidas y manejables llamadas
"números". Es evidente que el mundo resultaría
caótico si no pudiéramos medir nada. En este caso
cabría preguntarse de que le serviría la
físico saber que el hierro tiene
una alta temperatura de
fusión.

Niveles o Escalas de
mediciones

Escala Nominal:

La escala de medida
nominal, puede considerarse la escala de nivel más bajo, y
consiste en la asignación, puramente arbitraria de
números o símbolos a cada una de las diferentes
categorías en las cuales podemos dividir el carácter
que observamos, sin que puedan establecerse relaciones entre
dichas categorías, a no ser el de que cada elemento pueda
pertenecer a una y solo una de estas
categorías.

Se trata de agrupar objetos en clases, de modo que todos
los que pertenezcan a la misma sean equivalentes respecto del
atributo o propiedad en
estudio, después de lo cual se asignan nombres a tales
clases, y el hecho de que a veces, en lugar de denominaciones, se
le atribuyan números, puede ser una de las razones por las
cuales se le conoce como "medidas nominales".

Por ejemplo, podemos estar interesados en clasificar los
estudiantes de la UNESR Núcleo San Carlos de acuerdos a la
carrera que cursan.

Se ha de tener presente que los números asignados
a cada categoría sirven única y exclusivamente par
identificar la categoría y no poseen propiedades
cuantitativas.

Escala Ordinal:

En caso de que puedan detectarse diversos grados de un
atributo o propiedad de un objeto, la medida ordinal es la
indicada, puesto que entonces puede recurrirse a la propiedad de
"orden" de los números asignándolo a los objetos en
estudio de modo que, si la cifra asignada al objeto A es mayor
que la de B, puede inferirse que A posee un mayor grado de
atributo que B.

La asignación de números a las distintas
categorías no puede ser completamente arbitraria, debe
hacerse atendiendo al orden existente entre éstas.

Los caracteres que posee una escala de medida ordinal
permiten, por el hecho mismo de poder ordenar
todas sus categorías, el cálculo de
las medidas estadísticas de posición, como por
ejemplo la mediana.

Ejemplo:

Al asignar un número a los pacientes de una
consulta médica, según el orden de llegada, estamos
llevando una escala ordinal, es decir que al primero en llegar
ordinal, es decir que al primeo en llegar le asignamos el nº
1, al siguiente el nº 2 y así sucesivamente, de esta
forma, cada número representará una
categoría en general, con un solo elemento y se puede
establecer relaciones entre ellas, ya que los números
asignados guardan la misma relación que el orden de
llegada a la consulta.

Escalas de intervalos
iguales:

la escala de intervalos iguales, está
caracterizada por una unidad de medida común y constante
que asigna un número igual al número de unidades
equivalentes a la de la magnitud que posea el elemento observado.
Es importante destacar que el punto cero en las escalas de
intervalos iguales es arbitrario, y no refleja en ningún
momento ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Esta
escala, además de poseer las características de la
escala ordinal, encontramos que la asignación de los
números a los elemento es tan precisa que podemos
determinar la magnitud de los intervalos (distancia) entre todos
los elementos de la escala. Sin lugar a dudas, podemos decir
que la escala de intervalos es la primera escala verdaderamente
cuantitativa y a los caracteres que posean esta escala de medida
pueden calculársele todas las medidas estadísticas
a excepción del coeficiente de
variación.

Ejemplo:

El lapso transcurrido entre 1998-1999 es igual al que
transcurrió entre 2000-2001.

Escala de coeficientes o
Razones:

El nivel de medida más elevado es el de cocientes
o razones, y se diferencia de las escalas de intervalos iguales
únicamente por poseer un punto cero propio como origen; es
decir que el valor cero de esta escala significa ausencia de la
magnitud que estamos midiendo. Si se observa una carencia total
de propiedad, se dispone de una unidad de medida para el efecto.
A iguales diferencias entre los números asignados
corresponden iguales diferencias en el grado de atributo presente
en el objeto de estudio. Además, siendo que cero ya no es
arbitrario, sino un valor absoluto, podemos decir que A. Tiene
dos, tres o cuatro veces la magnitud de la propiedad presente en
B.

Ejemplo:

En una encuesta realizada en un barrio de esta localidad
se observó que hay familias que no tienen hijos, otras
tienen 6 hijos que es exactamente el doble de hijos que aquellas
que tienen 3 hijos.

Las variables y su
medición:

Una variable es un símbolo, tal como X, Y, H, x
ó B, que pueden tomar un conjunto prefijado de valores,
llamado dominio de esa
variable. Para Murray R. Spiegel (1991) "una variable que puede
tomar cualquier valor entre dos valores dados se dice que es una
variable continua en caso contrario diremos que la variable es
discreta".

Las variables, también llamadas caracteres
cuantitativos, son aquellas cuyas variaciones son susceptibles de
ser medidas cuantitativamente, es decir, que pueden expresar
numéricamente la magnitud de dichas variaciones. Por
intuición y por experiencia sabemos que pueden
distinguirse dos tipos de variables; las continuas y las
discretas

Las variables continuas se caracterizan
por el hecho de que para todo para de valores siempre se puede
encontrar en valor intermedio, (el peso, la estatura, el tiempo
empleado para realizar un trabajo, etc.)

Una variable es continua, cuando puede tomar infinitos
valores intermedios dentro de dos valores consecutivos. Por
ejemplo, la estatura, el peso, la temperatura.

 Para ver el gráfico
seleccione la opción "Descargar" del menú
superior

Ejemplo:

En el preescolar
Blanca de Pérez, ubicado en la urbanización
Monseñor Padilla de esta ciudad se procedió a
recoger las medidas de talla y peso de los niños
que a este asisten.

Niño Peso Talla

José 18,300 1,15

Julio 20,500 1,20

Pedro 19,000 1,10

Luis 18,750 1,18

.Las variables discretas serán
aquellas que pueden tomar solo un número limitado de
valores separados y no continuos; son aquellas que solo toman un
determinado números de valores, porque entre dos valores
consecutivos no pueden tomar ningún otro; por ejemplo el
número de estudiantes de una clase es una variable
discreta ya que solo tomará los valores 1,
2, 3, 4… nótese que no encontramos valor como 1,5
estudiantes

UNIDAD III

Estadísticas Primarias

Datos Estadísticos:

Los datos estadísticos no son otra cosa que el
producto de
las observaciones efectuadas en las personas y objetos en los
cuales se produce el fenómeno que queremos estudiar. Dicho
en otras palabras, son los antecedentes (en cifras) necesarios
para llegar al conocimiento
de un hecho o para reducir las consecuencias de este.

Los datos estadísticos se pueden encontrar de
forma no ordenada, por lo que es muy difícil en general,
obtener conclusiones de los datos presentados de esta manera.
Para poder obtener
una precisa y rápida información con propósitos de
descripción o análisis, estos deben organizarse de
una manera sistemática; es decir, se requiere que los
datos sean clasificados. Esta clasificación u organización puede muy bien hacerse antes
de la recopilación de los datos.

Ejemplo:

Si se quiere conocer las características de los
estudiantes del Núcleo San Carlos de la UNESR, que
solicitan préstamo a la biblioteca de
dicha Universidad, la
recolección de la información debe clasificar a
cada estudiante sobre la base de: Carrera que estudia, edad,
semestre de estudios, etc. Vemos pues que la clasificación
marca la pauta
de la clase de datos que debe ser obtenido.

Clasificación de los
datos

Los datos estadísticos pueden ser clasificados en
cualitativos, cuantitativos, cronológicos y
geográficos.

Datos Cualitativos: cuando los datos son
cuantitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de
cantidad.

Ejemplo:

Si deseamos clasificar los estudiantes que cursan la
materia de
estadística I por su estado civil, observamos que pueden
existir solteros, casados, divorciados, viudos.

Datos cuantitativos: cuando los valores de
los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son
datos cuantitativos.

Ejemplo:

Se clasifican los estudiantes del Núcleo San
Carlos de la UNESR de acuerdo a sus notas, observamos que los
valores (nota) representan diferentes magnitudes.

Datos cronológicos: cuando los
valores de los datos varían en diferentes instantes o
períodos de tiempo, los datos son reconocidos como
cronológicos.

Ejemplo:

Al registrar los promedios de notas de los Alumnos del
Núcleo San Carlos de la UNESR en los diferentes
semestres.

Datos geográficos: cuando los datos
están referidos a una localidad geográfica se dicen
que son datos geográficos.

Ejemplo

El número de estudiantes de educación
superior en las distintas regiones del
país.

Fuentes de datos
Estadísticos:

Los datos estadísticos necesarios para la
comprensión de los hechos pueden obtenerse a través
de fuentes
primarias y fuentes
secundarias.

Fuentes de datos primarias: es la persona
o institución que ha recolectado directamente los
datos.

Fuentes secundarias: son las publicaciones
y trabajos hechos por personas o entidades que no han recolectado
directamente la información.

Las fuentes primarias más confiables, son las
efectuadas por oficinas gubernamentales encargadas de tal
fin.

En la práctica, es aconsejable utilizar fuentes
de datos primarias y en última instancia cuando estas no
existan, usar estadísticas de fuentes secundarias. Con
este último tipo no debemos pasar por alto que la calidad de las
conclusiones estadísticas dependen en grado sumo de la
exactitud de los datos que se recaben. De anda serviría
usar técnicas
estadísticas precisas y refinadas para llegar a
conclusiones valederas, si estas técnicas
no son aplicadas a datos adecuados o confiables.

Cuando un investigador quiere obtener datos
estadísticos relativo a un estudio que desea efectuar,
puede elegir entre una fuente primaria o en su defecto, una
secundaria. O recopilar los datos por sí mismo. La
posibilidad mencionada en último termino podrá
deberse bien a la inexistencia de los datos o bien a que esto no
se encuentran discriminados en la forma requerida.

Ejemplo:

Si un investigador quiere conocer el número de
alumnos repitientes en educación media,
clasificados por ciclos, para los últimos diez
años, el investigador puede usar una fuente primaria, tal
como la memoria y
cuenta el Ministerio de Educación cada
año.

Método para la recolección
de datos:

En estadística se emplean una variedad de
métodos distintos para obtener información de los
que se desea investigar. Discutiremos aquí los
métodos más importantes, incluyendo las ventajas y
limitaciones de estos.

La entrevista
personal: los
datos estadísticos necesarios para una
investigación, se reúnen frecuentemente mediante un
proceso que consiste en enviar un entrevistador o agente,
directamente a la persona investigada. El investigador
efectuará a esta persona una serie de preguntas
previamente escritas en un cuestionario o
boleta, donde anotará las respuestas correspondientes.
Este procedimiento que
se conoce con el nombre de entrevista
personal,
permite obtener una información más veraz y
completa que la que proporcionan otros métodos, debido a
que al tener contacto directo con la persona entrevistada, el
entrevistador podrá aclarar cualquier duda que se presente
sobre el cuestionario o
investigación.

Otra ventaja es la posibilidad que tienen los
entrevistadores de adaptar el lenguaje de
las preguntas al nivel intelectual de las personas
entrevistadas.

Una de las desventajas de este método se
debe a que si el entrevistador no obra de buena fé o no
tiene un entrenamiento
adecuado, puede alterar las respuestas por las personas
entrevistadas.

Otra desventaja es su alto costo, ya que
resulta bastante oneroso el entrenamiento de
los agentes o entrenadores y los supervisores de estos, sobre
todo si se trata de una investigación extensa.

Cuestionarios por correo: consiste en enviar por correo
el cuestionario acompañado por el instructivo necesario,
dando en este no solo las instrucciones pertinentes para cada una
de las preguntas, sino también una breve
explicación del objeto de la encuesta con el fin de evitar
interpretaciones erróneas.

Una de las ventajas es que tienen un costo muy
inferior al anterior procedimiento, puesto que no hay que incluir
gastos de
entrenamiento de personal, el único gasto sería el
de franqueo postal.

Dentro de las desventajas de este procedimiento podemos
señalar que solo un porcentaje bastante bajo de estos es
devuelto, en algunos casos no estamos seguros de que
los formularios hayan
sido recibidos por sus destinatarios y que hayan sido respondido
por ellos mismos. Lo que trae como consecuencia que la
información se obtenga con una serie de errores
difíciles de precisar por el investigador.

Entrevista por teléfono: como lo indica su
nombre, este método consiste en telefonear a la persona a
entrevistar y hacerle una serie de preguntas. Este método
es bastante simple y económico, ya que el entrenamiento y
supervisión de las personas encargadas de
efectuar las preguntas es siempre fácil.

Entre las limitaciones que presenta este método
podemos señalar el número de preguntas que pueden
formularse es relativamente limitado; además las investigaciones
efectuadas por este método tienen un carácter
selectivo, debido a que muchas de las personas que potencialmente
podrían ser investigadas no posee servicio
telefónico, por lo que quedan sin la posibilidad de ser
entrevistados.

Instrumentos para la recolección
de datos:

Cuestionarios:

Cualquiera que sea el método por el que se decida
el investigador para recabar información, es necesario
elaborar un estudio de preguntas.

Los cuestionarios en general, constan de las siguientes
partes:

1. La identificación del cuestionario:
   nombre del patrocinante de la encuesta, (oficial o privada),
   nombre de la encuesta, número del cuestionario, nombre
   del encuestador, lugar y fecha de la
   entrevista.
2. Datos de identificación y de
   carácter social del encuestado: apellidos, nombres,
   cédula de identidad,
   nacionalidad, sexo, edad o
   fecha de nacimiento, estado civil, grado de instrucción,
   ocupación actual, ingresos,
   etc.
3. Datos propios de la investigación, son
   los datos que interesa conocer para construir el
   propósito de la investigación.

Como es natural, estas partes, así como las
preguntas, varían de acuerdo a la finalidad de la
encuesta. En algunos tipos de
investigación, la parte referente a los datos
personales es eliminada por no tener ningún tipo de
interés
para el estudio.

Consideraciones que debemos tomar en
cuenta:

• El cuestionario debe ser conciso; tratar en los
  posible de que con el menor número de preguntas, se
  obtenga la mejor información.
• Claridad de la redacción; evitar preguntas ambiguas o
  que sugieran respuestas incorrectas, por lo que deben estar
  formuladas las preguntas de la forma más
  sencilla.
• Discreción: un cuestionario hecho a conciencia,
  no debe tener preguntas indiscretas o curiosas, sobre datos
  personales que puedan ofender al entrevistado.
• Facilidad de contestación: se deben evitar, en
  lo posible, las preguntas de respuestas libres o abiertas y
  también la formulación de preguntas que requieran
  cálculos numéricos por parte del
  entrevistado.
• Orden de las preguntas: estas deben tener una
  secuencia y un orden lógico, agruparlas procurando que
  se relacionen unas con otras.

Series o distribuciones
estadísticas:

Anteriormente hemos señalado que la
estadística, no se encarga del estudio de un hecho
aislado, sino que tienen por objeto de los colectivos. Pues bien
cuando se realiza una investigación se obtiene una masa de
datos que deben ser organizados para disponerlos en un orden,
arreglo o secuencia lógica,
con el fin de facilitar el análisis de los mismos esta
colección de datos numéricos obtenidos de la
observación, que se clasifican y ordenan según un
determinado criterio, se denominan "series estadísticas",
también conocidas como "distribución
estadística".

Clasificación de las series
estadísticas:

1. Ejemplo:

   Producción nacional de madera en
   Rola en m³

   Rollizos (periodo 1993 – 1998)

   Años	Producción (m³ rollizos)
   1993	1.161.061,454
   1994	981.668,626
   1995	1.087.926,142
   1996	1.440.306,250
   1997	1.618.075,000
   1998	1.027.177,876

   Fuente: MARN – D.G.S Recurso Forestal.
   1999

   CVG – PROFORCA

   Es importante resaltar que cuando se trata de series
   temporales o cronológicas, se debe especificar el
   instante o el periodo de tiempo a los que se refieren los
   caracteres en estudio.

   Cuando nos referimos a instantes de tiempo, por el
   hecho de que la observación se hace en un momento
   específico de tiempo.

   Ejemplo:

   Plantaciones forestales ejecutadas a nivel nacional,
   al 31 de diciembre de cada año entre 1997 –
   2001.

2. Series temporales o
   cronológicas; estas se definen como una masa o
   conjunto de datos producto de
   la observación de un fenómeno individual o
   colectivo, cuantificable en sucesivos instantes o periodos de
   tiempo.
3. Series atemporales; cuando las
   observaciones de un fenómeno se hacen referidas al mismo
   instante o intervalo de tiempo, nos encontramos ente una serie
   atemporal. Aquí el tiempo no va incluido a cada
   observación, puesto que es el mismo tiempo para todas
   ellas. Este tipo de observación proporciona una
   "visión instantánea" de los fenómenos o
   caracteres de los componentes del colectivo en
   estudio.

Ejemplo:

Las notas de las participantes en la materia de
estadística I en el periodo académico que
terminó en septiembre del 2001.

2.1) series de frecuencia; cuando
realizamos un estudio de cada uno de los elementos que
componen la población o muestra bajo análisis,
observamos que en general, hay un número de veces en
que aparece repetido un mismo valor de una variable, o bien
repeticiones de la misma modalidad de un atributo. Este
número de repeticiones de un resultado, recibe el
nombre de frecuencia absoluta o simplemente
frecuencia.

El procedimiento mediante el cual se realiza el
conteo, para así determinar el número de veces
que cada dato se repite, recibe el nombre de
tabulación.

Ejemplo:

Consideremos las edades de 20 niños, pertenecientes al Preescolar
Blanca de Pérez, ubicado en la urbanización
Monseñor Padilla

Tabulando los datos tenemos

Niños distribuidos por edades:

Al agrupar los resultados de las observaciones en
término de las veces que éstos se repiten, da
lugar a las llamadas "series de frecuencias" o distribuciones
de frecuencias; las cuales se dividen a su vez en series de
frecuencia cualitativas y cuantitativas, según que los
caracteres de estudio se refieran a atributos o variables
respectivamente.

2.2.1) Series de frecuencia
acumulativa: son comúnmente llamadas series de
frecuencia de atributos o caracteres cualitativos y las
formas de representar un atributo recibe el nombre de
modalidades.

Cuando se observan y se obtienen los elementos que
deseamos estudiar con respecto a un carácter de tipo
cualitativo y se procede a agruparlos según las
distintas modalidades que toma el atributo, "frecuencia
cualitativa".

Ejemplo:

Agrupamos los resultados obtenidos al observar los
35 estudiantes de la materia estadística I, respecto a
su estado civil.

Estudiantes de la materia Estadísticas I,
clasificados por su estado civil.

2.1.2) Series de frecuencias
cualitativas: es el resultado del agrupamiento de los
valores que se repiten (frecuencia) al ser observada una
variable.

Ejemplo:

Tomamos nuevamente los 35 estudiantes de la materia
estadística I, respecto a su edad.

2.2) series especiales o
geográficas: es aquella que está formada
por los valores que toman una variable en función
del espacio geográfico.

Documento cedido por:

JORGE L. CASTILLO T.