lunes, 30 de noviembre de 2015
miércoles, 18 de noviembre de 2015
martes, 17 de noviembre de 2015
Respuestas a las preguntas más frecuentes con las que se encuentra un investigador
Pregunta 1.
Cuándo alguien me pregunta para qué vale la estadística, ¿qué puedo responder, breve y conciso?
La estadística es una herramienta que se ocupa de recoger datos, organizarlos en tablas y gráficos y analizarlos para sacar conclusiones y tomar decisiones acertadas.
Pregunta 2.
¿Qué significa individuo, en estadística?
La unidad sobre la que se lleva a cabo el estudio. Puede ser un paciente, una empresa, una planta, un partido político, etc.
Pregunta 3.
¿Una misma variable puede ser cuantitativa y/o cualitativa?
No, una variable o es cuantitativa o es cualitativa y eso depende de que sus valores sean cuantificables o no.
Pregunta 4.
Una misma variable, ¿puede ser tratada como cuantitativa y/o cualitativa, en un estudio estadístico?
La respuesta es sí. Supongamos que estamos estudiando la edad de un individuo. Si le preguntamos su edad y la anotamos, tenemos una variable cuantitativa.
Si en el estudio la edad concreta no es importante y lo que es relevante es a qué intervalo de edad pertenece, la información se captura a nivel categórico. Por ejemplo, si estamos llevando a cabo un estudio hormonal en mujeres, el tener 19 o el tener 20 años puede no ser relevante. Quizás es más importante considerar si tiene menos de 18 años, entre 18 y 30, entre 30-45 o más de 45…
Pregunta 5.
¿Una variable cuantitativa siempre da más información que una cualitativa?
No. En el ejemplo anterior, si consideramos los valores brutos de edad, quizás ninguno de las mujeres en estudio tenga exactamente la misma edad. Obviamente no podríamos describir qué eventos son más frecuentes a una determinada edad.
Sin embargo, si podríamos responder esa pregunta cuando la edad se trabaja en intervalos.
Cuándo alguien me pregunta para qué vale la estadística, ¿qué puedo responder, breve y conciso?
La estadística es una herramienta que se ocupa de recoger datos, organizarlos en tablas y gráficos y analizarlos para sacar conclusiones y tomar decisiones acertadas.
Pregunta 2.
¿Qué significa individuo, en estadística?
La unidad sobre la que se lleva a cabo el estudio. Puede ser un paciente, una empresa, una planta, un partido político, etc.
Pregunta 3.
¿Una misma variable puede ser cuantitativa y/o cualitativa?
No, una variable o es cuantitativa o es cualitativa y eso depende de que sus valores sean cuantificables o no.
Pregunta 4.
Una misma variable, ¿puede ser tratada como cuantitativa y/o cualitativa, en un estudio estadístico?
La respuesta es sí. Supongamos que estamos estudiando la edad de un individuo. Si le preguntamos su edad y la anotamos, tenemos una variable cuantitativa.
Si en el estudio la edad concreta no es importante y lo que es relevante es a qué intervalo de edad pertenece, la información se captura a nivel categórico. Por ejemplo, si estamos llevando a cabo un estudio hormonal en mujeres, el tener 19 o el tener 20 años puede no ser relevante. Quizás es más importante considerar si tiene menos de 18 años, entre 18 y 30, entre 30-45 o más de 45…
Pregunta 5.
¿Una variable cuantitativa siempre da más información que una cualitativa?
No. En el ejemplo anterior, si consideramos los valores brutos de edad, quizás ninguno de las mujeres en estudio tenga exactamente la misma edad. Obviamente no podríamos describir qué eventos son más frecuentes a una determinada edad.
Sin embargo, si podríamos responder esa pregunta cuando la edad se trabaja en intervalos.
lunes, 16 de noviembre de 2015
Tamaño de la Muestra
Donde:
n = El tamaño de la muestra que queremos calcular
N = Tamaño del universo (p.e. 136 millones de brasileños entre 15 y 65 años)
Z = Es la desviación del valor medio que aceptamos para lograr el nivel de confianza deseado. En función del nivel de confianza que busquemos, usaremos un valor determinado que viene dado por la forma que tiene la distribución de Gauss. Los valores más frecuentes son:
Nivel de confianza 90% -> Z=1,645
Nivel de confianza 95% -> Z=1,96
Nivel de confianza 99% -> Z=2,575
e = Es el margen de error máximo que admito (p.e. 5%)
p = Es la proporción que esperamos encontrar. Este parámetro suele confundir bastante a primera vista: ¿cómo voy a saber qué proporción espero, si justamente estamos haciendo una encuesta para conocer esta proporción?
La razón de que esta p aparezca en la fórmula es que cuando una población es muy uniforme, la convergencia a una población normal es más precisa, lo que permite reducir el tamaño de muestra. Si en mi ejemplo, yo espero que como máximo el % de personas que tengan un piso de propiedad sea un 5%, podría usar este valor como p y el tamaño de mi muestra se reduciría. Si por el contrario, desconozco completamente qué puedo esperar, la opción más prudente sería usar el peor caso: la población se distribuye a partes iguales entre propietarios y no propietarios, por lo que p=50%.
Como regla general, usaremos p=50% si no tengo ninguna información sobre el valor que espero encontrar. Si tengo alguna información, usaré el valor aproximado que espero (ajustando hacia el 50% ante la duda).
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