ESTADÍSTICA SO

CIAL

FUNDAMENTAL

F A C U LT A D DE C

I EN C I A

S

¿PREGUNTAS?• Tomemos lista de asistencia• Espero que hayan leído el libro de Darrell Huff (Cap. 2 5

6)• Lecturas para esta clase Cap. 9, Haber, Runyon.• El taller 2, parte 2 ya esta en la página.• Recuerden que la segunda parte incluye los ejercicios

de la sesión 5.Las notas del 5% de la materia con bonos ya están la página.Primera parte del taller 2, para el martes 15 de Octubre.

ADMINISTRATIVO - MONITORESEn este semestre tendremos al menos ocho horas de monitorias para

las asignaturas:

Probabilidad y Estadística FundamentalBioestadística FundamentalEstadística Social Fundamental

Los encargados y los horarios de las monitorias son:

Martes y jueves de 11:00-13:00. Salón 404-206.   Luisa Fernanda Parra ArboledaMiércoles y Viernes de 14:00-16:00. Salón 404-206.   Luis Guillermo Leal Ayala

Dos variables Tablas

Gráficas Correlación

Mapas factoriales

¿QUÉ VEREMOS HOY?

SI NOS ALCANZA EL TIEMPO¿QUÉ VEREMOS HOY?

Dudas del taller 2

Repaso de temas para el parcial

Algo de realidad – Paper sobre el maltrato infantil en Colombia

PRESENTACIÓN DE DATOS¿Qué veníamos haciendo?DATO FRECUENCIA PORCENTAJE

… … …… … …… … …

- N 100%

PRESENTACIÓN DE DATOS¿Qué veníamos haciendo?

NOTA: Depende del proceso que vamos hacer los datos tienen que estar organizados de mayor a menor, ya se por el valor del dato o por su frecuencia.

N = El número total de datos, NO es la suma de los datos, es la suma de las frecuencias.

PRESENTACIÓN DE DATOS¿Qué veníamos haciendo?

Una sola variable

Tabulamos

Graficamos• Gráfico de

barras• Pie• Histogram

a• Polígono

PRESENTACIÓN DE DATOS¿Qué va a cambiar hoy?

TRES O MÁS

VARIABLES

DOS VARIABL

ES (al mismo tiempo)

UNA SOLA

VARIABLE

PRESENTACIÓN DE DATOS

Presentación Tabular

• Tabla de frecuencias

Gráficos

• Barra agrupada

• Barra apilada

• Barra apilada al 100%

PRESENTACIÓN TABULAR DE DOS DATOS

CARACTERÍSTICA 1

CARACTERÍSTICA 2

*** Alta Media Baja TOTAL

Pelirroja

Mona

Castaña

TOTAL

TITULO

Pie de página ¿De dónde vienen los datos?

PRESENTACIÓN TABULAR DE DOS DATOSEJEMPLO

PROTEINAS

Acompañamie

nto

*** Res Pollo Atún TOTAL

Pasta 4 3 7 14

Frijoles 6 1 0 7

Lentejas

3 4 3 10

TOTAL 13 8 10 31

¿Qué hay para cenar?

Día a día en la cocina del profe Willie

PRESENTACIÓN TABULAR DE TRES DATOS

CARACTERÍSTICA 1

CARACTERÍSTICA 2

*** Alt@ Medi@ Baj@ TOTALPelirroj

@

Mon@

Castañ@

TOTAL

TÍTULO

Pie de página ¿De dónde vienen los datos?

Hombres

Mujeres

PRESENTACIÓN TABULAR DE DOS DATOS

CARACTERÍSTICA 1

CARACTERÍSTICA 2

*** Alt@ Medi@ Baj@ TOTALPelirroj

@

Mon@

Castañ@

TOTAL

TITULOHombr

esMujer

es

No se les olvide explicar la convención

PRESENTACIÓN TABULAR DE TRES DATOS

¿Dónde los conocimos?

¿Cuándo los

conocimos?

*** Barrio FamiliaUniversid

ad o Colegio

TOTAL

Primaria 6 2 1 2 12 1 24Secundari

a 3 3 1 1 17 15 40Universid

ad 0 1 0 2 6 8 17TOTAL 15 7 59 81

¿Quiénes son nuestros amigos?

Datos obtenidos, Facebook 9 de Octubre de 2013

Hombres

Mujeres

PRESENTACIÓN TABULAR DE CUATRO DATOSTALLER 2 – TERCERA PARTE

1. Hallar la manera para representar 4 diferentes características en una tabla. (Califico diseño y practicidad)

2. Dar un ejemplo de su vida cotidiana.

BARRA AGRUPADABarra agrupada: Este tipo de gráfico compara valores de

distintas categorías. También está disponible con un efecto visual 3D.

En el siguiente gráfico, las categorías se organizan verticalmente y los valores horizontalmente, con el objeto de destacar la comparación de valores.

BARRA AGRUPADARECOMENDACIONES:• USAR convenciones para cada

categoría.• USAR colores para cada categoría.• Pie de página• Título claro y conciso.

BARRA AGRUPADA - EJEMPLO¿Qué hay para

cenar?PROTEINAS

Acompañamie

nto

*** Res Pollo Atún TOTAL

Pasta 4 3 7 14

Frijoles 6 1 0 7

Lentejas

3 4 3 10

TOTAL 13 8 10 31

BARRA AGRUPADA - EJEMPLO¿Qué hay para

cenar?

Res Pollo Atún0

1

2

3

4

5

6

7

PastaFrijolesLentejas

¿Todo está bien?

BARRA AGRUPADA - EJEMPLO

EXCEL

BARRA APILADABarra apilada: Este tipo de gráfico muestra la relación de los

elementos individuales con el todo. También se encuentra disponible con un efecto visual 3D.

En el siguiente gráfico, las categorías se organizan horizontalmente y las diferentes subcategorías tienen el tamaño en proporción a la categoría principal.

BARRA APILADARECOMENDACIONES:• USAR convenciones para cada

categoría.• USAR colores para cada categoría.• Pie de página• Título claro y conciso.

BARRA APILADA-EJEMPLOS¿Quiénes son nuestros

amigos?¿Dónde los conocimos?

¿Cuándo los

conocimos?

*** Barrio FamiliaUniversid

ad o Colegio

TOTAL

Primaria 8 3 13 24Secundari

a 6 2 32 40Universida

d 1 2 14 17TOTAL 15 7 59 81

Datos obtenidos, Facebook 9 de Octubre de 2013

BARRA APILADA-EJEMPLOS

Barrio Familia Universidad o Colegio

8

3 4

6

23

1

2

10

¿Quiénes son nuestros amigos?Primaria Secundaria Universidad

Datos obtenidos, Facebook 9 de Octubre de 2013

EXCEL

BARRA APILADA-EJEMPLOS

BARRA APILADA AL 100%TALLER 2 – TERCERA PARTE

1. Definir «Barra apilada al 100%»

2. Darme un ejemplo de su vida cotidiana. COMPUTADOR- EXCEL- ENTREGA FÍSICO

COVARIANZABIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística

general. Página 123.Covarianza: Es un calor que indica el grado de variación de

dos variables, Es el dato básico para determinar si existe una dependencia entre ambas variables y además es el dato necesario para saber si la relación es positiva o negativa.

COVARIANZABIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística

general. Página 123.Covarianza: Es un calor que indica el grado de variación de

dos variables, Es el dato básico para determinar si existe una dependencia entre ambas variables y además es el dato necesario para saber si la relación es positiva o negativa.

COVARIANZA - EJEMPLOEstudiant

e

Examen de

ingreso Univ. (X)

Prueba de compresión verbal

(Y)

Estudiante

Examen de

ingreso Univ.

(X)

Prueba de compresión verbal

(Y)

Estudiante

Examen de

ingreso Univ.

(X)

Prueba de compresión verbal

(Y)

1 52 49 7 70 45 13 49 402 49 49 8 32 32 14 43 413 26 17 9 49 29 15 30 154 28 34 10 51 49 16 65 505 63 52 11 64 53 17 35 286 44 41 12 28 17 18 60 55

COVARIANZA - EJEMPLOCOVARIANZA: 149.1852OJO: • No le demos importancia a la magnitud solamente

fijémonos en si es positivo o negativo.• Covarianza >0,  hay dependencia directa (positiva), es decir,

a grandes valores de x corresponden grandes valores de y.• Covarianza <0, hay dependencia inversa o negativa, es decir,

a grandes valores de x corresponden pequeños valores de y. • Covarianza = 0,  Una covarianza 0 se interpreta como la no

existencia de una relación lineal entre las dos variables estudiadas.

COVARIANZA - EJEMPLOCovarianza

>0Covarianza

<0Covarianza

= 0Puntaje del ICFES – Puntaje del examen UNAL

Número de materias inscritas – P.A.P.A.

Estatura de una persona – CI

Ingreso económico – Número de viajes al extranjero

Horas en Facebook – Nota en Estadística Social

Edad del profesor – Promedio de la clase

Temperatura promedio – Número de cultivos

Tráfico (medido en número de carros) – Felicidad

Altitud de la ciudad –riqueza de la ciudad

COVARIANZATALLER 2 – TERCERA PARTE

1. Yo tengo la teoría de que entre más alta es la persona, menor es su índice de masa corporal.

DEMUESTREN por medio de un encuesta a sus amigos y un análisis de covarianza.

Mínimo 30 datos.

MITAD DE LA

CLASE

R E C O P I LA N D O …

1.Presentación tabular2.Barra agrupada3.Barra apilada4.Barra apilada al

100% (Tarea)5.Covarianza

CORRELACIÓNBIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística

general. Página 123.Correlación: La correlación indica la fuerza y la dirección de

una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

CORRELACIÓNBIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística

general. Página 123.Correlación: La correlación indica la fuerza y la dirección de

una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

NOTA: A diferencia de la covarianza, la correlación se mueve en el intervalo cerrado.

[-1,1]

CORRELACIÓNBIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística

general. Página 123.Correlación: La correlación indica la fuerza y la dirección de

una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

NOTA: A diferencia de la covarianza, la correlación se mueve en el intervalo cerrado.

[-1,1]

CORRELACIÓN-EJEMPLOMES DEMAND

A PRECIO MES DEMANDA PRECIO

Enero 25 0.50 Julio 13 0.80Febrero 10 0.90 Agosto 19 0.70Marzo 12 0.80 Septiembr

e18 0.72

Abril 18 0.75 Octubre 16 0.74Mayo 11 0.85 Noviembr

e15 0.75

Junio 20 0.70 Diciembre

15 0.75

CORRELACIÓN-EJEMPLOCORRELACIÓN: -0.95OJO: • demos importancia a la magnitud.• Correlación >0,25,  hay dependencia directa (positiva), es

decir, a grandes valores de x corresponden grandes valores de y.• Covarianza <-0.25, hay dependencia inversa o negativa, es

decir, a grandes valores de x corresponden pequeños valores de y.

• Covarianza = [-0.25,0.25],  Una covarianza 0 se interpreta como la no existencia de una relación lineal entre las dos variables estudiadas.

CORRELACIÓN - GRÁFICOS

CORRELACIÓN - OJOOJO: • Ciertas correlaciones nos

pueden dar cero, pero no necesariamente podemos concluir que no hay relación entre las variables.

TALLER 3 Hallar dos variables que tengan una correlación cercana a cero, pero que tengan una clara relación como nuestro ejemplo.

EDAD

Fuer

za H

uman

a

CORRELACIÓN - EJEMPLO

EXCEL

TALLER 2 – TERCERA PARTEEL TALLER 2 – TERCERA PARTEES SOLAMENTE LOS EJERCICIOS QUE TIENEN ESTA

DIAPOSITIVA.FECHA DE ENTREGA:24 DE OCTUBRE

PARCIAL 1¿Qué incluye?• Capítulos 3, 4 y 5 del libro guía.• Darrell Huff capítulos 2, 5 y 6.• Sesión 2,3,4,5 Diapositivas de la clase.• Taller 1, taller 2 (parte 1 y parte 2).Recomendaciones:• Estudien este fin de semana y moléstenme cuando tengan dudas.• Hagan el taller-parcial.• Vayan a mi horario de atención «especial» el miércoles.• Traigan si así lo desean, una calculadora PANADERA el día del

parcial.

¿PREGUNTAS?

PRÓXIMA CLASE (SEMANA)

Temas Medidas de asociación

Mapas Factoriales

Regresión lineal