Estadística CCAA
• ¿Porqué son necesarios los métodos estadísticos en CCAA?
Porque los datos (observaciones, mediciones,...) con los que se trabaja siempre presentan
variabilidad.
• Ejemplos:
– en un estudio sobre la calidad del aire, se anotan los niveles de inmisión en la estaciones automáticas de cierta zona de dióxido de azufre (SO2), monóxido de
nitrógeno (NO) y partículas en suspensión totales (PST).
– en un estudio climático se toman mediciones de la temperatura media diaria y de la cantidad total de precipitaciones mensual en una determinada región, – en un estudio hidrológico se miden las alturas de
diferentes embalses, así como la superficie de las cuencas fluviales que los abastecen, en km2.
– en un estudio sobre el consumo energético debido al uso del transporte por carretera, se hace una
encuesta a unos cuantos estudiantes preguntándoles
en qué medio de transporte vienen a estudiar y, si es
en coche, qué distancia recorren cada día y cuánto
gastan a la semana en gasolina. También cuántos
coches tiene su familia.
• Causas de la variabilidad:
1. Variabilidad intrínseca al tomar mediciones en diferentes individuos o ítems. Hay que estudiar el patrón o distribución (aleatoria) que siguen lo datos y aplicar métodos estadísticos.
2. Las observaciones experimentales siempre
están sometidas a error.
• Tipos de errores: crasos, sistemáticos y aleatorios.
– Crasos: obvios (evitables)
– Sistemáticos: provocan inexactitud (se pueden reducir).
– Aleatorios: provocan imprecisión (difícil reducción). Se tratan con métodos
estadísticos. El patrón o distribución
(aleatoria) que siguen es la gaussiana o
normal.
• Los métodos estadísticos:
– Estadística Descriptiva: tema 1. Para resumir los datos con tablas, índices y gráficos.
– Estadística Matemática (o Inferencia): temas 3 y 4. Necesita de la Probabilidad (tema 2).
Para hacer generalizaciones sobre la
población estadística a partir de una
muestra aleatoria de la población.
Estadística Descriptiva
• Población: conjunto de ítems, objetos o individuos de nuestro estudio.
• Variable estadística: característica de los individuos, objetos o ítems bajo
estudio que nos interesa.
Estadística Descriptiva
Tipos de variables:
1. Cualitativas: expresan una cualidad o
atributo y sus valores son modalidades (de naturaleza no numérica). Ejemplo: tipo de transporte usado para venir a estudiar.
2. Cuantitativas: expresan una cantidad o número. A su vez, pueden ser:
– Discretas: los valores que toman están aislados y no toman valores intermedios. Ejemplo:
número de hijos, número de coches,...
– Continuas: todos los valores posibles en cierto
rango. Ejemplo: temperatura, cantidad de lluvia,
superficie, longitud, peso, volumen,...
Estadística Descriptiva
Variable cualitativa:
diagrama de sectores
Estadística Descriptiva
Variable cuantitativa discreta:
diagrama de sectores/diagrama de barras
Ejemplo: en un estudio se preguntó a 1652 familias cuántos coches tenían, y los resultados fueron:
Número de coches Familias
0 35
1 568
2 937
3 112
Estadística Descriptiva
Variable cuantitativa discreta:
diagrama de sectores/diagrama de barras
0 1 2 3
Número de coches por familia
2,12%
34,38%
56,72%
6,78%
Estadística Descriptiva
Variable cuantitativa discreta:
diagrama de sectores/diagrama de barras
0 1 2 3
Número de coches por familia
0 250 500 750
Número de familias
35
568
937
112
0 1 2 3
Número de coches por familia
10,00 20,00 30,00 40,00 50,00
Porcentaje de familias
2,12
34,38
56,72
6,78
Estadística Descriptiva
Variable cuantitativa continua:
histograma
Ejemplo: longitud de coronación (en m) de 15 pantanos catalanes:
433, 250, 98, 216, 210, 385, 360, 103,
200, 340, 190, 100, 189, 88, 60
Estadística Descriptiva
Variable cuantitativa continua:
histograma
433, 250, 98, 216, 210, 385, 360, 103, 200, 340, 190, 100, 189, 88, 60
[50, 100) 3
Estadística Descriptiva
Variable cuantitativa continua:
histograma
433, 250, 98, 216, 210, 385, 360, 103, 200, 340, 190, 100, 189, 88, 60
[50, 100) 3 [100, 150) 2
Estadística Descriptiva
Variable cuantitativa continua:
histograma
433, 250, 98, 216, 210, 385, 360, 103, 200, 340, 190, 100, 189, 88, 60
[50, 100) 3 [100, 150) 2 [150, 200) 2 [200, 250) 3 [250, 300) 1 [300, 350) 1 [350, 400) 2 [400, 450) 1
Estadística Descriptiva
Variable cuantitativa continua:
histograma
433, 250, 98, 216, 210, 385, 360, 103, 200, 340, 190, 100, 189, 88, 60
Intervalo Marca de clase Frecuencia absoluta Frecuencia relativa [50, 100) 75 3 3/15=0.2 [100, 150) 125 2 2/15=0.13 [150, 200) 175 2 2/15=0.13 [200, 250) 225 3 3/15=0.2 [250, 300) 275 1 1/15=0.07 [300, 350) 325 1 1/15=0.07 [350, 400) 375 2 2/15=0.13 [400, 450) 425 1 1/15=0.07
