ACTIVIDAD DATOS ESTADÍSTICOS (INEGI)

universidad autónoma de chiapas
facultad de humanidades
campus vi

integrantes del equipo: López gordillo patricia, López gramajo brenda elizabeth Y roblero Vázquez patricia del Carmen.

TEMA:

DATOS ESTADISTICOS DE MATRICULAS EDUCATIVAS DEL 2011. (INEGI)

7° semestre grupo: a

lic pedagogia

TUXTLA GUTIÉRREZ, CHIAPAS

FRECUENCIAS

Estadísticos
		Nivel educativo	Número de alumnos
N	Válido	7	7
	Perdidos	0	0
Media			98.429
Error estándar de la media			34.2441
Mediana			72.000
Moda			2.0
Desviación estándar			90.6014
Varianza			8208.619
Asimetría			.536
Error estándar de asimetría			.794
Curtosis			-1.208
Error estándar de curtosis			1.587
Rango			224.0
Mínimo			2.0
Máximo			226.0
Suma			689.0

TABLA DE FRECUENCIA

Nivel educativo
		Frecuencia	Porcentaje	Porcentaje válido	Porcentaje acumulado
Válido	Escuelas en bachillerato, 2011	1	14.3	14.3	14.3
	Escuelas en formación para el trabajo, 2011	1	14.3	14.3	28.6
	Escuelas en preescolar, 2011	1	14.3	14.3	42.9
	Escuelas en primaria indígena, 2011	1	14.3	14.3	57.1
	Escuelas en primaria, 2011	1	14.3	14.3	71.4
	Escuelas en profesional técnico, 2011	1	14.3	14.3	85.7
	Escuelas en secundaria, 2011	1	14.3	14.3	100.0
	Total	7	100.0	100.0

Número de alumnos
		Frecuencia	Porcentaje	Porcentaje válido	Porcentaje acumulado
Válido	2.0	2	28.6	28.6	28.6
	71.0	1	14.3	14.3	42.9
	72.0	1	14.3	14.3	57.1
	104.0	1	14.3	14.3	71.4
	212.0	1	14.3	14.3	85.7
	226.0	1	14.3	14.3	100.0
	Total	7	100.0	100.0

TABLA 1 GRÁFICO DE BARRAS

INTERPRETACIÓN DE LA GRÁFICA DE BARRAS:

Según las estadísticas del INEGI, la población de Chiapas presenta un alto grado de matrícula en los niveles de preescolar y primaria en zonas rurales, sin embargo en lo que es el ingreso de estudiantes en escuelas primarias indígenas se puede observar que presentan muy pocos ingresos en el 2011, esto debido a diversos factores como lo son la economía de los padres, los ideales de las personas indígenas entre otras cosas.

También se puede observar que hay mucha diferencia de los alumnos que egresan de las primarias rurales, a los que ingresan a la secundaria, claramente se puede observar la diferencia en el decremento de matrícula a este nivel educativo.

De los estudiantes que egresan de la secundaria e ingresan al bachillerato podemos decir que son muy pocos los que desertan académicamente en el 2011, incluso se ve un aumento en las escuelas que están encaminadas para la formación del estudiante para el trabajo, quizás se puede suponer que las personas que tienen la posibilidad de ingresar a la secundaria tendrán la posibilidad de ingresar al bachillerato o formarse para que terminando este otro nivel escolar puedan desempeñarse laboralmente.

También se puede observar que las escuelas profesionales técnicas no son atractivas para los estudiantes de la zona urbana, ya que presenta un bajo nivel de matrícula en este año.

Se puede concluir de acuerdo con la gráfica de barras que el nivel básico educativo es bastante demandante por la sociedad en general, y podría suponerse entonces que tal pareciera que la sociedad Chiapaneca, no toma importancia a que sus hijos terminen una carrera profesional, sino que aprendan a leer y a escribir, como muchas veces se ha escuchado, para que se sepan defender.

TABLA 2 GRÁFICO CIRCULAR

INTERPRETACION DE LA GRAFICA CIRCULAR:  

En la gráfica circular se demuestra un alto nivel de matrículas en educación preescolar y primaria, posteriormente las escuelas en formación para el trabajo. Sin embargo existe un bajo nivel de matrículas en educación primaria indígena y seguida de las escuelas en profesional técnico. Así mismo se detecta que la mitad de los egresados de primaria solo ingresan en la secundaria y así mismo seguido del bachillerato.

Los bajos niveles de primaria indígena podrían ser por diferentes consecuencias, ya sean económicos, social o políticos que hacen que los mismos estudiantes ya no puedan seguir con sus estudios.  

INVESTIGACION DE CONCEPTOS PARAMETRICOS Y NO PARAMETRICOS

Investigacion de conceptos paremétricos y no paramétricos

Publish at Calameo

PATRICIA LÓPEZ GORDILLO
7° "A"
LIC. PEDAGOGIA

ACTIVIDAD EN CLASES DE SPSS

PATRICIA LÓPEZ GORDILLO
LIC. PEDAGOGÍA
7° A

ACTIVIDAD REALIZADA EN CLASES

DATOS EN SPSS. ACTIVIDAD EN CLASE de Paatyy LG

TAREA NUM. 2 INVESTIGACIÓN DE ESTADÍSTICOS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN Y DISTRIBUCIÓN

NOMBRE: PATRICIA LÓPEZ GORDILLO

LIC. PEDAGOGÍA

7° SEMESTRE GRUPO A

ESTADÍSTICOS DE TENDENCIA CENTRAL

Las medidas de tendencia central son medidas estadísticas que pretenden resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan un centro en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos. Las medidas de tendencia central más utilizadas son: media, mediana y moda. Las medidas de dispersión en cambio miden el grado de dispersión de los valores de la variable. Dicho en otros términos las medidas de dispersión pretenden evaluar en qué medida los datos difieren entre sí. De esta forma, ambos tipos de medidas usadas en conjunto permiten describir un conjunto de datos entregando información acerca de su posición y su dispersión.

• ·         Promedio o media 

La medida de tendencia central más conocida y utilizada es la media aritmética o promedio aritmético. Se representa por la letra griega µ cuando se trata del promedio del universo o población y por Ȳ (léase Y barra) cuando se trata del promedio de la muestra. Es importante destacar que µ es una cantidad fija mientras que el promedio de la muestra es variable puesto que diferentes muestras extraídas de la misma población tienden a tener diferentes medias. La media se expresa en la misma unidad que los datos originales: centímetros, horas, gramos, etc. 

Muestra el promedio aritmético; la suma dividida por el número de casos. La media muestral de una variable X es la suma de los valores de todas las observaciones de esa variable (el sumatorio Ʃ) dividida entre el tamaño de la muestra: x= Ʃ(xi) / N. A veces el sumatorio se calcula a partir de una tabla de frecuencias, multiplicando cada valor por su frecuencia absoluta, para después sumarlos.

• ·         Mediana 

Otra medida de tendencia central es la mediana. La mediana es el valor de la variable que ocupa la posición central, cuando los datos se disponen en orden de magnitud. Es decir, el 50% de las observaciones tiene valores iguales o inferiores a la mediana y el otro 50% tiene valores iguales o superiores a la mediana. 

Valor por encima y por debajo del cual se encuentran la mitad de los casos; el percentil 50. Cuando el número de observaciones es par, la mediana es el promedio de las dos observaciones centrales, una vez que han sido ordenadas de manera ascendente o descendente. La mediana es una medida de tendencia central que no es sensible a los valores atípicos (a diferencia de la media, que puede resultar afectada por unos pocos valores extremadamente altos o bajos).

• ·         Moda 

La moda de una distribución se define como el valor de la variable que más se repite. En un polígono de frecuencia la moda corresponde al valor de la variable que está bajo el punto más alto del gráfico. Una muestra puede tener más de una moda. El valor que ocurre con mayor frecuencia. Si varios valores comparten la mayor frecuencia de aparición, cada una de ellas es una moda.

• ·         Suma 
• La suma o total de todos los valores, a lo largo de todos los casos que no tengan valores perdidos

 MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Las medidas de dispersión entregan información sobre la variación de la variable. Pretenden resumir en un solo valor la dispersión que tiene un conjunto de datos. Las medidas de dispersión más utilizadas son: Rango de variación, Varianza, Desviación estándar, Coeficiente de variación. 

•   ·         Rango de variación 

Se define como la diferencia entre el mayor valor de la variable y el menor valor de la variable. La mejor medida de dispersión, y la más generalizada es la varianza, o su raíz cuadrada, la desviación estándar. La varianza se representa con el símbolo σ² (sigma cuadrado) para el universo o población y con el símbolo s2 (s cuadrado), cuando se trata de la muestra. La desviación estándar, que es la raíz cuadrada de la varianza, se representa por σ (sigma) cuando pertenece al universo o población y por “s”, cuando pertenece a la muestra. σ² y σ son parámetros, constantes para una población particular; s2 y s son estadígrafos, valores que cambian de muestra en muestra dentro de una misma población. La varianza se expresa en unidades de variable al cuadrado y la desviación estándar simplemente en unidades de variable.

• ·         Coeficiente de variación

 Es una medida de la dispersión relativa de los datos. Se define como la desviación estándar de la muestra expresada como porcentaje de la media muestral. Es de particular utilidad para comparar la dispersión entre variables con distintas unidades de medida. Esto porque el coeficiente de variación, a diferencia de la desviación estándar, es independiente de la unidad de medida de la variable de estudio.

• ·      La desviación estándar o desviación típica

Es la raíz cuadrada de la varianza. Es decir, la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las puntuaciones de desviación. La desviación estándar se representa por σ.

• ·      La función Mínimo

Nos devuelve el valor mínimo de un conjunto de valores. Los argumentos de la función MIN pueden ser los números, las celdas o los rangos que contienen los valores que deseamos evaluar.

• ·         La función Máximo

 En Excel es de gran ayuda siempre que necesitemos obtener el valor máximo de un conjunto de valores que puede ser una lista de números ubicados en uno o varios rangos de nuestra hoja de Excel.

• ·         Media de error estándar

Mide el error aleatorio en un dato estadístico informado: el tipo de error causado por la variación aleatoria del muestreo al repetir una prueba en las mismas condiciones. La incertidumbre es un concepto más amplio que incluye componentes adicionales de error potencial además del error aleatorio. La norma E2655 de ASTM, Guía para informar la incertidumbre de los resultados de pruebas y Uso del término incertidumbre de la medición en métodos de prueba de ASTM, describe el uso del concepto de incertidumbre tal como se lo aplica al resultado de una prueba.

El error estándar de la media (EE de la media) estima la variabilidad entre las medias de las muestras que se obtendría si se tomaran múltiples muestras de la misma población. El error estándar de la media estima la variabilidad entre las muestras mientras que la desviación estándar mide la variabilidad dentro de una muestra.

MEDIDAS DE DISTRIBUCIÓN

Las medidas de distribución nos permiten identificar la forma en que se separan o aglomeran los valores de acuerdo a su representación gráfica. Estas medidas describen la manera como los datos tienden a reunirse de acuerdo con la frecuencia con que se hallen dentro de la información. Su utilidad radica en la posibilidad de identificar las características de la distribución sin necesidad de generar el gráfico. Sus principales medidas son la Asimetría y la Curtosis.

• ·         Asimetría

Esta medida nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central (Media aritmética). La asimetría presenta tres estados diferentes [Fig.5-1], cada uno de los cuales define de forma concisa como están distribuidos los datos respecto al eje de asimetría. Se dice que la asimetría es positiva cuando la mayoría de los datos se encuentran por encima del valor de la media aritmética, la curva es Simétrica cuando se distribuyen aproximadamente la misma cantidad de valores en ambos lados de la media y se conoce como asimetría negativa cuando la mayor cantidad de datos se aglomeran en los valores menores que la media.

• ·         Curtósis

 Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución. Por medio del Coeficiente de Curtosis, podemos identificar si existe una gran concentración de valores (Leptocúrtica), una concentración normal (Mesocúrtica) ó una baja concentración (Platicúrtica).

  

REFERENCIAS

RECUPERADO DE:

·         http://www.spssfree.com/curso-de-spss/analisis-descriptivo/medidas-de-distribucion-curtosis-asimetria.html

·         http://www.medwave.cl/link.cgi/Medwave/Series/MBE04/4934

·         http://www.uv.es/innomide/spss/SPSS/SPSS_0402a.pdf

·         http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/basic-statistics-and-graphs/hypothesis-tests/tests-of-means/what-is-the-standard-error-of-the-mean/

·         http://www.astm.org/SNEWS/SPANISH/SPND12/datapoints_spnd12.html