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# 1: Introducción a la Estadística

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Este primer capítulo comienza discutiendo qué son las estadísticas y por qué es importante el estudio de la estadística. Las secciones posteriores cubren una variedad de temas todos básicos para el estudio de la estadística. Un tema común a todas estas secciones es que cubren conceptos e ideas importantes para otros capítulos del libro.

• 1.1: ¿Qué son las estadísticas?
Las estadísticas incluyen hechos y cifras numéricas, pero también involucra matemáticas y se basa en cálculos de números. También se basa en gran medida en cómo se eligen los números y cómo se interpretan las estadísticas.
• 1.2: Importancia de la Estadística
Es importante evaluar adecuadamente los datos y afirmaciones que nos bombardean todos los días. Si no puedes distinguir el razonamiento bueno del defectuoso, entonces eres vulnerable a la manipulación y a decisiones que no son lo mejor para ti. Estadísticas proporciona herramientas que necesitas para reaccionar inteligentemente a la información que escuchas o lees. En este sentido, la estadística es una de las cosas más importantes que puedes estudiar.
• 1.3: Estadística Descriptiva
Las estadísticas descriptivas son números que se utilizan para resumir y describir datos. La palabra “datos” se refiere a la información que se ha recabado de un experimento, una encuesta, un registro histórico, etc. Las estadísticas descriptivas son simplemente descriptivas. No implican generalizar más allá de los datos a la mano. Generalizar de nuestros datos a otro conjunto de casos es el negocio de la estadística inferencial.
• 1.4: Estadística Inferencial
En las estadísticas, a menudo confiamos en una muestra —es decir, un pequeño subconjunto de un conjunto más grande de datos— para extraer inferencias sobre el conjunto más grande. El conjunto más grande se conoce como la población de la que se extrae la muestra.
• 1.5: Demostración de muestreo
Esta demostración se utiliza para enseñar a los estudiantes cómo distinguir entre muestreo aleatorio simple y muestreo estratificado y con qué frecuencia el muestreo aleatorio y estratificado dan exactamente el mismo resultado.
• 1.6: Variables
Las variables son propiedades o características de algún evento, objeto o persona que pueden tomar diferentes valores o cantidades (a diferencia de constantes como π que no varían). Al realizar investigaciones, los experimentadores suelen manipular variables. Cuando una variable es manipulada por un experimentador, se llama variable independiente. El experimento busca determinar el efecto de la variable independiente sobre una variable dependiente.
• 1.7: Percentiles
Un puntaje de prueba en sí mismo suele ser difícil de interpretar. Por ejemplo, si aprendiste que tu puntaje en una medida de timidez era 35 de un posible 50, no tendrías idea de lo tímido que eres comparado con otras personas. Más relevante es el porcentaje de personas con puntuaciones de timidez más bajas que las tuyas. Este porcentaje se llama percentil.
• 1.8: Niveles de medición
Antes de poder realizar un análisis estadístico, necesitamos medir nuestra variable dependiente. Exactamente cómo se realiza la medición depende del tipo de variable involucrada en el análisis. Los diferentes tipos se miden de manera diferente. Para medir el tiempo que lleva responder a un estímulo, podrías usar un cronómetro. Los cronómetros no sirven, claro, a la hora de medir la actitud de alguien hacia un candidato político.
• 1.9: Mediciones
Esto es una demostración de un tema muy complejo. Los expertos en la materia no están de acuerdo sobre cómo interpretar las diferencias en una escala ordinal, así que no se desanime si le toma un tiempo ponerse al día. En esta demostración explorarás la relación entre el intervalo y las escalas ordinales. La demostración se basa en dos marcas de productos horneados.
• 1.10: Distribuciones
Definir “distribución” Interpretar una distribución de frecuencia Distinguir entre una distribución de frecuencia y una distribución de probabilidad Construir una distribución de frecuencia agrupada para una variable continua
• 1.11: Notación de suma
Muchas fórmulas estadísticas implican sumar números. Afortunadamente hay una notación conveniente para expresar la suma. Esta sección cubre los fundamentos de esta notación de suma.
• 1.12: Transformaciones lineales
A menudo es necesario transformar los datos de una escala de medición a otra. Por ejemplo, es posible que desee convertir la altura medida en pies a la altura medida en pulgadas.
• 1.13: Logaritmos
La transformación logarítmica reduce el sesgo positivo. Esto puede ser valioso tanto para hacer que los datos sean más interpretables como para ayudar a cumplir con los supuestos de las estadísticas inferenciales.
• 1.14: Alfabetización estadística
• 1.E: Introducción a la Estadística (Ejercicios)

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