Instituto Tecnológico Superior de Venustiano Carranza Ingeniera en geociencias
Geoestadistica
“Procedimiento para realizar un análisis estadístico y pruebas hipotéticas”
Ing. Cilia L. Ramírez Ballesteros
Presenta:
Benny A. Gómez Mérida
Julia Andrade Barrera
Sarahi Hernández Lara
Sergio Soto Gutiérrez
Xochitl Gpe. Montiel Campos
Introducción
El análisis estadístico es un componente del análisis de datos. El análisis
estadístico requiere recoger y escudriñar cada muestra de datos individual en
una serie de artículos desde los cuales se puede extraer las muestras.
El análisis involucra un conjunto de técnicas que ayudan a dar sentido a los
datos. Las técnicas de análisis van desde métodos descriptivos simples que
resumen los datos, describiendo las medias y las desviaciones estándar, hasta
técnicas más complejas como la regresión lineal, que predice el cambio en el
resultado en base a los cambios, en una o más variables. Independientemente
del método específico elegido, realizar un análisis estadístico requiere
preguntas claras de investigación, un examen cuidadoso de los datos, un ojo
para el detalle y la capacidad de presentar los resultados de una manera
comprensible.
Objetivos
Objetivo general.
• Conocer la metodología para la realización de un análisis estadístico y
Objetivos específicos.
• Conocer cada uno de los pasos para la realización del análisis estadístico.
• Comprender que es el análisis estadístico.
• Conocer las etapas para realizar pruebas hipotéticas
• Comprender que es una prueba hipotética
Procedimiento para realizar un análisis estadístico
1. Describir la naturaleza de los datos al ser analizados.
2. Explorar la relación de los datos con la población.
3. Crear un modelo para resumir la comprensión de los datos analizados.
4. Comprobar la validez del modelo.
5. Emplear el análisis predictivo.
Describir la naturaleza de los datos al ser analizados
De acuerdo a los datos recabados realizar el análisis para poder determinar de
dónde provienen los datos, esta pueden ser:
• Metodología cuantitativa: donde el objeto de estudio es externo al sujeto
que lo investiga tratando de logar máxima objetividad.
• Metodología cualitativa: es una investigación que se basa en el análisis
subjetivo e individual.
Ejemplo. Al obtener datos de actividad volcánica del Edo de México, determinar de qué volcán podría ser.
Explorar la relación de los datos con la población
Este paso se basa en el análisis de los gráficos obtenidos y buscar la relación
que hay entre estos resultados con la población o con el objeto de estudio y
asegurarse que las pruebas y datos obtenidos son de importancia y ayudaran
al estudio estadístico.
Ejemplo. Cuando se hace la búsqueda de rocas, se hace un análisis que
determina el tipo de roca, y se busca la relación que hay con el ambiente en el
que se ha encontrado, para determinar bajo qué condiciones pudo formarse.
Crear un modelo para resumir la comprensión de los datos analizados
La creación de un modelo está basada en los datos analizados de una manera
más clara y más pequeña para su análisis, con este modelo se puede obtener
otras características de las muestras y de la población estudiada.
Ejemplo. En el estudio de una mina se puede determinar qué tipo de material
se está extrayendo y saber que si se sigue extrayendo cual sería el material
posible que se puede encontrar.
Comprobar la validez del modelo
En este punto se ejecutan los modelos o el modelo realizado para definir si este
demuestra los resultados que se quisieron obtener desde que se comenzó a
realizar la investigación y si este servirá para la realización de las conclusiones.
Ejemplo. Cuando se hace un modelo matemático para cierto problema, y este
es válido y de gran ayuda para obtener el resultado.
Emplear el análisis predictivo
Emplear un análisis predictivo es la parte del análisis probabilístico final, en el
que después de obtener todos los resultados y ser analizados, la persona que
realizo el estudio puede determinar y decir los resultados de su estudio con
mayor seguridad y la validez de sus datos recolectados.
Ejemplo. Para el análisis de un volcán y su actividad, se obtienen datos y
después de hacer su análisis se podría determinar cómo podría ser la actividad
del volcán cuando este haga erupción.
Procedimiento para pruebas hipotéticas
Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en
parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se
compara la estadística muestral aleatoria, se compara la estadística maestral,
así como la media(x), con el parámetro hipotético, se compara con una
supuesta media poblacional. Después se acepta o se rechaza el valor
hipotético según proceda.
Los pasos para realizar una prueba hipotética son los siguientes:
1. Planear la hipótesis nula
2. Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar
3. Elegir la estadística de prueba
4. Establecer el valor o valores críticos de la estadística de prueba
5. Determinar el valor real de la estadística de prueba
6. Tomar la decisión
Planear la hipótesis nula
La hipótesis nula es el valor hipotético del parámetro que se compra con el
resultado maestral resulta un poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar
El nivel de significancia es del 5%, entonces se rechaza la hipótesis nula
solamente si el resultado muestral es tan diferente del valor hipotético que una
diferencia de esa magnitud o mayor, pudiera ocurrir aleatoriamente con una
probabilidad de 1.05 o menos.
Elegir la estadística de prueba
La estadística de prueba puede ser la estadística muestral o una versión
transformada de esa estadística muestral, por ejemplo; para probar el valor
hipotético de una media poblacional, se toma la medida de una muestra
aleatoria de esa distribución normal, entonces es común que se transforme la
media en un valor z el cual, a su vez, sirve como estadística de prueba.
Establecer el valor o valores críticos de la estadística de prueba
Habiendo especificado la hipótesis nula, el nivel de significancia y la estadística
de prueba que se va a utilizar, se produce a establecer el o los valores críticos
de estadística de prueba. Puede haber uno o más de esos valores,
dependiendo si se va a realizar una prueba de uno o dos extremos.
Determinar el valor real de la estadística de prueba
Por ejemplo: al probar un valor hipotético de la media poblacional, se toma una
muestra aleatoria y se determina el valor de la media muestral. Si el valor
critico que se establece es un valor de z entonces se transforma la media
muestral en un valor de z.
Tomar la decisión
Para tomar la decisión se compara el valor observado de la estadística
muestral con el valor o valores críticos de la estadística de prueba. Después se
acepta o se rechaza la hipótesis nula. Si se rechaza esta, se acepta la
alternativa, a su vez, esta decisión tendrá efecto sobre las otras decisiones de
los administradores operativos, como por ejemplo; mantener o no un estándar
de desempeño o cual de dos estrategias utilizar.
La distribución apropiada de la prueba estadística se divide en dos regiones:
una de rechazo y una de no rechazo. Si la prueba estadística cae en esta
última región no se puede rechazar la hipótesis nula y se llega a la conclusión
de que el proceso funciona correctamente.
Conclusión
El análisis de datos es de gran importancia porque permite llevar a cabo
las conclusiones a la investigación.
El objetivo del análisis estadístico es identificar cosas que están pasando no
son tan notorias hasta cierto tiempo. Se puede utilizar en distintas áreas de
toda disciplina.
Los datos estadísticos pueden permitir hacer predicciones de lo que está
pasando y lo que puede pasar en determinado tiempo con cierta población de
acuerdo a las muestras obtenidas.
Referencias
Shane Hall.Techlandia (2016). Pasos en el análisis estadístico,16-abril,2019,
recuperado de :
file:///E:/Pasos%20en%20el%20an%C3%A1lisis%20estad%C3%ADstico%20_
%20Techlandia.html
"Basic Statistics for Social Research" (fundamentos estadísticos para
investigación social); Duncan Cramer; 1997.
Conavos, probabilidad y estadística, (2005) Mc. Warl Hill.