Ventajas de desventajas de la Media, Mediana y Moda

 Muchos escuchamos alguna vez estos términos, ¿Pero que son la media, la mediana y la moda en estadista?

1.LA MEDIA:

Imagen saca de https://www.universoformulas.com/ 

La media es tanto en matemática y en estadística un promedio, y en estadística es una medida de tendencia central(que es un número situado en hacia el centro de la distribución de valores de una serie de observaciones). 

Existe una variedad de tipos de media, como la media geométrica o la media armónica, pero a la que nos referimos en el curso de estadística es a la media aritmética.

Esta se obtiene al dividir la suma de todos los valores de una variable por la frecuencia total. es decir que es la suma de un conjunto de datos dividida por el número total de datos.

1.1.Media Ventajas:

Una de las ventajas de la media es que es muy fácil de operar.

Es mas estable con los números de observaciones. 

Es mas usada de todas las otras Medias 

1.2.Media Desventajas:

Es muy sensible a los valores extremos, pueden ser muy altos o muy bajos.

Si empleas variables discretas. La media puede no pertenecer al conjunto de valores de la variable.

2. LA MEDIANA:

Representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados. Después de que los números han sido arreglados del menor al mayor.

Imagen de Wikipedia.org

2.1 Mediana Ventajas:

A diferencia de la media la mediana no es sensible a los valores extremos

Es mucho mas fácil de interpretar.

2.2 Mediana Desventajas:

Se deben ordenar los datos para el calculo.

Los valores extremos pueden ser importantes y hay que tenerlos en cuenta.

3.LA MODA:

La moda es el valor de mayor frecuencia en una distribución de datos(el que mas se repite).

3.1 Moda ventajas:

Es muy útil cuando hay agrupaciones con diferentes valores  

3.2 Moda Desventaja:

Puede no existir en algunos Datos, Puede estar demasiado lejos de la mitad de los datos.

Tiene su dificultad de interpretación 

Bibliografía:

https://www.ecured.cu/Medidas_de_Tendencia_Central

https://es.wikipedia.org/wiki/Media_(matem%C3%A1ticas)#:~:text=En%20matem%C3%A1ticas%20y%20estad%C3%ADstica%2C%20una,solo%20a%20todo%20el%20conjunto.

https://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_tendencia_central

https://cruzalfredohdezx.wordpress.com/ventajasdesventajas/#:~:text=Media%20aritm%C3%A9tica.,Medida%20de%20tendencia%20m%C3%A1s%20usada.&text=Es%20sensible%20a%20cualquier%20cambio,emplearla%20en%20distribuciones%20muy%20asim%C3%A9tricas.

https://es.wikipedia.org/wiki/Mediana_(estad%C3%ADstica)

 

Problemas del conocimiento

"En la historia de la filosofía encontramos posturas diferentes que buscan explicar qué la posibilidad tiene el ser humano de tener un conocimiento de los objetos".(Hacia una filosofía de la Ciencia Cuarta Edición)

I).La posibilidad del conocimiento 

Existen varias posturas que buscan explicar qué la posibilidad tiene el ser humano de tener un conocimiento de los objetos. 

I.1.1) EL DOGMATISMO 

Sostiene que se capta la realidad como esta presentada, como se ve. Existen 2 tipos del dogmatismo:

I.1.1.1) EL DOGMATISMO EXAGERADO:

Se caracteriza por tener una confianza ilimitada en la razón humana. 

I.1.1.2) EL DOGMATISMO MODERADO:

Se caracteriza por aceptar lo que la razón ofrece, aceptando las limitaciones que tiene. 

I.1.2) EL ESCEPTICISMO 

Sostiene que es imposible conocer la realidad objetiva, es decir que lo que vemos no existe, por más que esos objetos los podamos ver.

"NO EXISTE, SOSTIENE LOS ESCÉPTICOS, UN CONOCIMIENTO VERDADERO Y SUPONIENDO QUE EXISTA, NO TENEMOS LOS MEDIOS DE SABERLO, PORQUE NO HAY UN CRITERIO ESTABLECIDO".  (Hacia una filosofía de la Ciencia Cuarta Edición).

Las principales formas que presentan escepticismo son:

I.1.2.1) EL PIRRORISMO: Representado por Pirrón de Elis 

Llamado también radical, solo dice, Cállate y no formules nada, no formules juicios. Eso es que recomienda.

I.1.2.2) EL PROBABILISMO: Representado por Arcesilao y Carneades.

Solo se debe aceptar las representaciones verosímiles (Que tiene apariencia de verdadero).

I.1.2.3) EL POSITIVISMO:

Antecedente de la ciencia positiva, presenta 2 variantes.

I.1.2.3.1) EL POSITIVISMO SISTEMATICO:

Niega que podamos tener tener un conocimiento verdadero.

I.1.2.3.2) EL POSITIVISMO METODICO:

Pone en duda todo lo que se presenta y va eliminando paso a paso todo lo que no es verdadero, para tener un conocimiento seguro. De aquí se vaso Descartes para hacer la duda metódica.

I.1.2.4) EL SUBJETIVISMO:

La verdad solo depende exclusivamente del sujeto que es el que conoce, juzga y siente. Depende de la estructura psicológica, por eso recibe el nombre.

I.1.2.5) EL RELATISMO:

La verdad solo depende de factores externos como el medio social, político, cultural de la época. 

Representado por: Owaldo Spengler en su obra La decadencia de occidente.

I.1.2.6) EL PRAGMATISMO:

 Viene de Pragma que significa acción. Señala que todo conocimiento se hace posible a partir de cosas básicas de la vida. 

Representado por: John Dewey, Charles Sanders Peirce, Friedrich Nietzsche y William James.

I.1.3) EL CRITICISMO:

Esta corriente idealista de Immanuel Kant, se propuso corregir los errores de las anteriores corrientes, además planteo que todo conocimiento debe ser sometido a una exhaustiva comprobación. 

Kant propuso el NOUMENO, que es lo que se capta del objeto como FENOMENO, con el significado de apariencia.

Esta conducta criticaste no es dogmática, ni escéptica, si no es REFLEXIVA Y SOBRE TODO CRÍTICA.

LA filosofía de Kant es una de las mas maravillosas que existe, inigualable, y por esto Kant se lleva el nombre de EL VERDADERO FUNDADOR DEL CONOCIMIENTO HUMANO.

Fuente:

Luis Bonilla Mercado. (Cuarta Edición Enero del 2018). HACIA UNA FILOSOFÍA DE LA CIENCIA. Trujillo. La Libertad: Inversiones Gráficas G&M SAC.

Diferencia entre Estadística y Parámetro con ejemplos individuales

 

1) Definición  de Estadística: 

  1.1)Definición 

 Según la RAE: Es un estudio de los datos cuantitativos de la población, de los recursos naturales e industriales, del tráfico o de cualquier otra manifestación de las sociedades humanas.

Una estadística se define como un valor numérico, que se obtiene de una muestra de datos. Es una medida estadística descriptiva y función de la observación de la muestra. Una muestra se describe como una fracción de la población, que representa a toda la población en todas sus características. El uso común de la estadística es estimar un parámetro de población particular.

De la población dada, es posible extraer múltiples muestras, y el resultado (estadística) obtenido de diferentes muestras variará, lo que depende de las muestras.

Aquí los ejemplos:

-Una muestra Sacada de un grupo de Personas con Irritación en la piel  

-Una muestra Sacada de un grupo de Delincuentes del Departamento de Lima 

- Una muestra Sacada de un grupo de Accidentados del Hospital La Noria 

2.Parámetro:

2.1. Definición de Parámetro

Según la RAE: Variable que, en una familia de elementos, sirve para identificar cada uno de ellos mediante sub valor numérico.

El parámetro es una medida usada para describir alguna característica de una población, y para determinar su valor es necesario las decisiones se tomarán con certidumbre total, es decir con toda la certeza del mundo.

Aquí la población se refiere a un agregado de todas las unidades en consideración, que comparten características comunes. 

Es un valor numérico que permanece sin cambios, ya que todos los miembros de la población son encuestados para conocer el parámetro. Indica el valor verdadero, que se obtiene después de realizar el censo.

 Aquí los ejemplos:

-Cantidad de encuestados en un Censo

-Cantidad de Alumnos de Derecho 

-Cantidad de Carros que hay en Trujillo

Diferencias clave entre estadística y parámetro

La diferencia entre la estadística y el parámetro se puede dibujar claramente por los siguientes motivos:

1. Una estadística es una característica de una pequeña parte de la población, es decir, una muestra. El parámetro es una medida fija que describe la población objetivo.
2. La estadística es una variable y un número conocido que depende de la muestra de la población, mientras que el parámetro es un valor numérico fijo y desconocido.
3. Las notaciones estadísticas son diferentes para los parámetros de población y las estadísticas de muestra, que se dan como en:
• En el parámetro de población, µ (letra griega mu) representa la media, P denota la proporción de la población, la desviación estándar se marca como σ (letra griega sigma), la varianza s.e representa mediante σ2, el tamaño de la población se indica mediante N, el error estándar de la media se representa por σ x̄, el error estándar de proporción se etiqueta como σ p, la variable estandarizada (z) está representada por (X-µ) / σ, el coeficiente de variación se denota por σ / µ.

• En las estadísticas de muestra, x̄ (barra x) representa la media, p̂ (p-hat) indica la proporción de la muestra, la desviación estándar se etiqueta como s, la varianza se representa mediante s2, n indica el tamaño de la muestra, el error estándar de la media se representa por s x s, el error estándar de proporción se etiqueta como s p, la variable estandarizada (z) se representa por (x-x̄) / s, el coeficiente de variación se denota por s.

Bibliografía y Enlaces:

Maximo Mitacc Meza. (1996). ETAPAS DEL METODO ESTADISTICO . En TOPICOS DE ESTADISITCA DESCRIPTIVA Y PROBABILIDAD(5). LIMA PERÚ: San Marcos .

https://es.gadget-info.com/difference-between-statistic

https://dle.rae.es/estad%C3%ADstico#GjpDTiC

https://dle.rae.es/par%C3%A1metro

Variables Cuantitativas y Cualitativa Ejemplos

 Variables Cualitativas: Ejemplos 

1)Variables Cualitativas Nominales

  1.1) Sexo de los estudiantes de electrónica.

  1.2) Lugares de compras de componentes electrónicos.

 

  1.3) El estado civil de los estudiantes de electrónica.

 2) Variables Cualitativas Ordinales 

  2.1) Potencia de los microcontroladores PICmicro (Por Modelo)

  2.2) Preferencia de marcas de Microcontroladores 

  2.3) Calidad de los componentes electrónicos en Yimis (tienda de electrónica)

Variables Cuantitativas: Ejemplos 

3) Variables Cuantitativas Discreta

3.1) El numero de PIC de la familia 16f8XX

3.1) El numero de bancos de memoria de un microcontrolador 

3.3) Numero de Latches en una placa 

4)   Variables Cuantitativas Continua

4.1) La velocidad de un carrito seguidor de lineal

4,2) El peso de un servomotor en gramos 

    

4,3) El tamaño de un microcontrolador en milimetros

 

Bibliografía: 

Maximo Mitacc Meza. (1996). ETAPAS DEL METODO ESTADISTICO . En TOPICOS DE ESTADISITCA DESCRIPTIVA Y PROBABILIDAD(5). LIMA PERÚ: San Marcos .

Curiosidades del MPLABX 

Aquí les presento unas curiosidades de MPLABX el IDE de Microchip para la familia de los  PICmicro 
espero que les guste

1) Poner el IDE en modo oscuro

Seguro que les habrá pasado que al programar en IDEs como Visual Studio hay una opción para poder cambiar el color de tema que usa el programa, en este caso el fondo negro, pues el MPLABX  también puede con un Pugin llamado Darcula, que es para NetBeans pero compatible con el MPLABX.

 http://plugins.netbeans.org/plugin/62424/darcula-laf-for-netbeans 

Solo descargamos el archivo y luego abrimos la opción de plugins del MPLAB en la pestaña Tools y lo cargamos 

Le damos en Add plugins y nos aparecerá para instalarse, les pedirá que confirmemos en aceptar la licencia, (esto pasa porque es de defecto para netbeans), finalmente nos pedirá reiniciar el IDE y aparecerá en Negro.

Esto es útil porque hay que admitir que color blanco de fondo cansa la vista sí uno programa mucho, el fondo negro nos permite no maltratar mas nuestros ojos, y si como dice el titulo del fondo Darcula pues parecemos vampiros con los IDEs de color blanco XD.

Descarga del MPLABX:

https://www.microchip.com/development-tools/pic-and-dspic-downloads-archive

Descarga del plugin:

http://plugins.netbeans.org/plugin/62424/darcula-laf-for-netbeans

Pronto habrá mas curiosidades....cuando la vacuna llegue a Perú XD

Las ventajas y desventajas de Muestreo Probabilístico y NO Probabilístico

 Muestreo Probabilístico

Es un tipo de muestreo que selecciona  aleatoriamente a la población a la que va a estudiar, este tipo de muestreo permite calcular el grado de error muestral. 

Ventajas:

1) Usa métodos que van a dar una información más completa y fiable 

2) Se puede calcular un margen de error 

3) todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser elegidos 

Desventajas:

1) Se requiere mucho tiempo

2) Es el que mas recursos necesita 

3) Es costoso 

Muestreo NO Probabilístico

A diferencia del probabilístico, este no nos permite determinar el error de muestreo, tampoco nos es posible determinar el nivel de confianza sobre la representatividad de la muestra, porque seleccionamos el publico que investiga es seleccionado a preferencia.

Ventajas:

1) Si a la población que investiga es reducida, si se puede confiar de este método, un ejemplo seria la opinión de las mujeres por un perfume si son positivas o negativas

2) No requiere muchos recursos 

3) No es tan costoso como el método probabilístico 

4) No se necesita mucho tiempo

Desventajas:

1) No se puede tener un margen de error

2) Se puede utilizar para estadísticas fraudulentas (electorales)

3)  NO todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser elegidos 

TIPOS DE MUESTREO

a)Muestreo aleatorio simple (probabilístico)

Este tipo de Muestreo cada unidad de la población tiene igual probabilidad de ser elegíos

b) Muestreo Sistemático(probabilístico)
Este tipo de muestreo simplifica el proceso de selección de la unidad de análisis, las cuales son seleccionadas en un intervalo constante 

c) Muestreo Estratificado(probabilístico)

En este tipo de muestreo la población se divide en grupos o estratos.

d) Muestreo por Conglomerados.(probabilístico)

a diferencia de las otras técnicas donde se selecciona unidades de muestreo, este muestreo divide la población en grupos o conglomerados  y luego se selecciona una muestra aleatoria.

e) Muestreo por cuotas(No probabilístico )

Es una técnica de uso frecuente en la investigación de mercados, sobre todo en encuesta de opinión. Se basa en el conocimiento de los estratos de una población  y de los individuos mas representativos de esta.

f) Muestreo por Conveniencia(No probabilístico )

En este caso, como su nombre lo dice, las unidades conformadas son seleccionadas de acuerdo a la conveniencia del investigador.

g) Muestreo Bola de Nieve(No probabilístico )

Es una técnica de muestreo no probabilístico que utilizada por los investigadores para identificar a los sujetos potenciales en el estudio.

EJEMPLOS Muestreo Probabilístico

Si se tiene una población de 100 personas, cada persona tendría la posibilidad de 1 entre 100 de ser seleccionada

EJEMPLOS  Muestreo NO Probabilístico

Un investigador debe realizar una muestra sobre los empleados de una empresa, en la que el 60% son mujeres y el 40% son hombres.

Resumen: 

Estos 2 tipos de muestreo tienen ventajas y desventajas. Depende el investigador cual elegir.