Administración de empresas/Estadística para los negocios/Introducción a la estadística de negocios

INTRO

DUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DE NEGOCIOS Administración de empresas Proyecto de Aprendizaje Herramientas Índice de contenidos Datos bibliográficos (dar click para más información) D. MURA, JOSEPH Administración: Una aproximación íntegra Estadística para los negocios Introducción a la estadística de negocios 2015 En: https://es.wikibooks.org/wiki/Administración_de_empresas FUNDACIÓN WIKIMEDIA - PROYECTO WIKILIBROS, bajo licencia CC BY-SA 3.0 Esta obra está bajo la licencia CC BY-SA 3.0 (dar click para más información) Esta obra está bajo la licencia CC BY-SA 3.0 Usted es libre de: Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato Adaptar — remezclar, transformar y crear a partir del material para cualquier finalidad, incluso comercial. Bajo las condiciones siguientes: Reconocimiento — Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. CompartirIgual — Si remezcla, transforma o crea a partir del material, deberá difundir sus contribuciones bajo la misma licencia que el original.

Administración de empresas/Estadística para los negocios/Índice de contenidos

Los principios tratados en este recuadro representan a los principios por los cuales se guía el libro. Aunque no se mencionen explícitamente en cada parte, se encuentran, aún así, ímplicitos.

1. La administración depende del contexto.
2. El recurso más valioso es el tiempo.
3. Las personas no son un recurso.
4. El éxito no es alcanzable directamente, o sea, no se puede pretender alcanzarlo mediante un plan de acción o la consecución de esfuerzos; sino que puede nacer o no como consecuencia de los resultados hechos o nuestras acciones.

La Estadística es una ciencia formal orientada hacia la Recolección, Organización y Análisis de datos de diferentes fenómenos ocurridos.

En el campo de la Administración es frecuentemente usada para conocer la tendencia o preferencia actual de un grupo de consumidores, la predicción de sucesos o estimaciones y como herramienta administrativa en la toma de decisiones gerenciales. Así también su naturaleza permite conocer y aprender de los procesos organizacionales.

Estadística descriptiva e inferencial

Estadisticia-inferencial-y-descriptiva

En la estadística se usan dos procesos por los cuales llevar a cabo un análisis sobre determinados datos. Primeramente, resulta obvio a la consideración que es difícil recopilar información de un fenómeno para conocer su realidad, por ejemplo: saber qué sabor de helado se prefiere o qué tanto influye el color del cono al momento de comprar un helado; la dificultad para determinar una preferencia o un hecho recae precisamente en el tamaño del conjunto de quien deseamos averiguar algo en concreto y en la cantidad de materiales y tiempo necesario para completar dicha investigación. Por lo tanto, a parte de describir los fenómenos, la estadística también se hace cargo de reducir adecuadamente el tamaño del conjunto que usaremos y a quien analizaremos para conocer algo.

Las dos funciones principales de la estadística son describir un fenómeno a partir de una muestra menor en tamaño del conjunto original e inferir, desde dicha muestra, una afirmación que pueda ser aplicada como explicación para tal fenómeno, considerando también un cierto grado de equivocación.

Estadística Descriptiva

Está especializada en la parte básica del proceso: recolección y procesamiento de información para su descripción en un conjunto de datos y gráficos.

Estadística Inductiva o Inferencia Estadística

Utiliza la inferencia o deducción en una muestra seleccionada de un conjunto de personas para predecir el comportamiento de todos sus integrantes.

Elementos principales

Población

Conformado por el conjunto íntegro de personas u objetos de interés. También se le denomina "universo".

Como puede ser "grupo de personas que disfrutan comprar", "grupo de personas que ven la televisión", "grupo de usuarios que visitan la Wikipedia", entre otros.

Muestra

Es un número reducido del conjunto de personas u objetos a estudiar, pero que se deben de encontrar obligatoriamente dentro el mismo. Comprende el área de estudio en el cual se desenvolverán los investigadores. Cuando una muestra incluye a todos los integrantes de la población se dice que es un "Censo".

Entiéndase como "50 personas del grupo de personas que disfrutan comprar" o "140 integrantes del grupo de personas que ven la televisión"

Estadístico

Es una medida aplicada a la muestra. Puede ser:

Típico o tendencia central

• Media: Conocido también como promedio.
• Mediana: Se refiere al valor central o que se encuentra en medio de todo.
• Moda: Valor o valores más populares. En un conjunto de datos en el cual todos los valores están contabilizados en "1" la moda no se utiliza.
• Proporción: Puede ser medido tanto en fracción (62%) como en decimal (0,62).

Extensión o dispersión

• Rango: Es la diferencia entre el valor mayor y el menor. Por ejemplo: si se tuviera un conjunto de datos en el cual el valor menor fuera "5" y el mayor fuese "9", su rango sería de "4" (porque 9 - 5 = 4).
• Desviación estándar: Son valores encontrados al aplicar ciertos tipos de fórmulas a los datos de la muestra.

Parámetro

Es la característica numérica de todo el conjunto de integrantes de la población. Solo se puede hallar mediante el uso de un censo completo a todo población.

El objetivo de calcular el Estadístico en una muestra es el de predecir el valor del parámetro correspondiente en la población.

Tipos de variables

Variables Cualitativas o Atributos

Se le denomina así a las características propias de una persona u objeto. Para los estudios estadísticos se suele agrupar a las personas en categorías, debido a esto es posible decir que "40 personas prefieren usar emoticonos para expresar sus estados de ánimo" o "50 personas son hombres".

Variables Cuantitativas

Permiten determinar cuánto de algo se tiene en valores numéricos.

Pueden ser:

Variables Discretas

Solo pueden adoptar un valor predeterminado en todo un intervalo.

Ejemplo:

Se tiene el caso de una empresa que fabrica productos bebibles en ciertas cantidades. Sus presentaciones en caja están conformadas por las siguientes medidas:

200.55 ml ; 800 ml ; 1000 ml ; 2000 ml

Variables Continuas

Pueden adoptar diferentes valores en todo el intervalo.

Ejemplo:

Un montacargas tiene un sensor de presión instalado en su base, por lo que cada vez que alguien sube una carga en él, este registra el peso exacto y lo pone en un registro. Algunos de sus valores registrados son:

40.345 kg ; 23.68 kg ; 82.4 kg ; 21.3219 kg

Escalas de medición

El proceso de asignarle un valor numérico a una variable es denominado "medición". Existen cuatro diferentes formas de asignar una escala de medición a un conjunto de datos, se puede determinar cuál es mejor en base a la naturaleza de la información.

Escala Nominal

El uso de los números es exclusivo para identificar qué dato pertenece a un grupo o a una categoría en específica.

Ejemplo:

1 - Producto especial
2 - Producto simple
3 - Producto caducado

Por lo que se puede decir que "en la categoría 1 hay 15 productos" o "en la categoría 3 hay solamente 4 productos".

Escala Ordinal

El uso de los números se utiliza para representar formas de "mayor que" o "menor que".

Ejemplo:

Lista de ganadores de la copa fisture:
1 - Sarah Kessin
2 - Ron Priz
3 - Van Bojder

Por lo que se puede decir que "el número 1 es mayor que el número 2".

Escala de Intervalo

Existen relaciones de "mayor que" o "menor que", además también permite describir "cuánto mayor" o "cuánto menor" es un objeto de otro. Es arbitraria y no posee un nivel con cero absoluto (0) debido a que es necesario que los valores posean una característica sin importar lo mínimo que sea.

Ejemplo:

Su nivel de Satisfacción es

[    ]

[    ]

[    ]

[    ]

[    ]

1

2

3

4

5

Por lo que se puede decir que "1 es mayor que 2" o "3 es dos veces mayor que 5".

Escala de Razón

Es similar a la Escala de Intervalo, solo con la diferencia de que se puede aceptar el cero absoluto (0) como valor.

Ejemplo:

¿Cuántas compras ha realizado en la semana?

[    ]

[    ]

[    ]

[    ]

[    ]

[    ]

0

1

2

3

4

5

Por lo que se puede decir que "1 es mayor que 0, pero menor que 2"; "4 es dos veces mayor que 2" o "0 significa que no ha realizado compras en la semana".

Notas

Bibliografía

Administración de empresas/Estadística para los negocios/Referencias bibliográficas

Referencias

Índice del proyecto

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