Transcript Objetivos del módulo 1:  Estadística como ciencia y como ciencia auxiliar, resaltando su utilidad en los estudios empíricos de las relaciones laborales. 

Objetivos del módulo 1:
 Estadística como ciencia y como ciencia auxiliar, resaltando
su utilidad en los estudios empíricos de las relaciones
laborales.
 Hacer una lectura global de los contenidos del curso, los
alcances y límites del mismo, así como el fundamento de
los temas que se van a tratar.
 Familiarizarse con algunos conceptos básicos de la
estadística y la metodología cuya comprensión es
fundamental para seguir el curso.
 Complementario: Repasar o incorporar algunos
conocimientos matemáticos necesarios para una mejor
comprensión de los contenidos del curso.
LA CIENCIA ESTADISTICA
Ciencia que trata de la recopilación, presentación,
análisis e interpretación de datos numéricos
(estadísticas) con el fin de realizar una toma de
decisiones más efectiva.
EJEMPLO: ESTADISTICAS DE EMPLEO
RECOPILACION DE DATOS:
Referido a una POBLACION, defino CARACTERISITCAS (llamadas VARIABLES)
relacionadas a la “situación de empleo” que posean los individuos (llamados
UNIDADES).
PRESENTACION DE DATOS:
Siendo las VARIABLES características que pueden variar de un individuo a otro (
asumir diferente valor) puedo representar el peso de cada característica en la
POBLACION en una tabla, en una gráfica (entre otros formatos), con el fin de
DESCRIBIR y COMPARAR
ANÁLSIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS:
Puedo resumir esta información presentada en tablas en MEDIDAS
ESTADISTICAS que me describan las tendencias ocultas en los datos debida a la
variabilidad de los mismos. Podré decir cuáles son los valores más típicos, los
promediales, los extremos, los que representan a distintos grupos de población
clasificados de menor a mayor, etc. y SACAR CONCLUSIONES EN BASE A
ELLO.
Para las ciencias sociales la estadística se ha convertido en una
ciencia auxiliar fundamental, permitiendo:
 Encontrar relaciones y características no previstas en
una población, que permiten pensar en nuevas teorías e
hipótesis.
 Resumir los datos y extraer información relevante, esto es
de las mediciones observadas
 Ayudar en la búsqueda y evaluación de los modelos y
pautas que ofrecen los datos, pero que se encuentran
ocultos por la inherente variabilidad de los mismos.
 Facilitar la comunicación entre los científicos, ya que
siempre será más fácil comprender la referencia a un
procedimiento estándar, sin necesidad de mayor detalle.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ESTADÍSTICA
INFERENCIAL
 Estadística Descriptiva: Consiste en un conjunto
de instrumentos y temas relacionados con la
descripción de colecciones de observaciones
estadísticas y su finalidad es “resumir” un
conjunto de datos numéricos.

Estadística Inferencial o Inductiva: Se ocupa de
la lógica y el procedimiento para la inferencia y la
inducción de propiedades de una población en
bases a resultados obtenidos de una muestra
conocida.
¿CUÁLES INSTRUMENTOS VEREMOS EN EL CURSO? pp.5
 Población
 Unidad
 Variables
 Sistema de categorías
 Escalas de medición
 Matriz de datos originales
ESTADÍSTICA vs EstadisticaS
 Cuando hablamos de Estadística, nos estamos refiriendo a
la disciplina científica.
 Los estadísticos, en cambio, son medidas de resumen
calculadas sobre los datos provenientes de una muestra,
que en estadística inferencial se utilizan para estimar los
valores correspondientes a nivel de la población
(parámetros). Es decir, son herramientas que asumen
determinados valores, construidas en base a los datos de
observaciones. También podemos encontrarlas
mencionadas como estadísticas.
 En el curso aprenderemos a calcular varios
estadísticos y eso es parte de la disciplina estadistica
POBLACIÓN o UNIVERSO:
 Es el conjunto de elementos sobre el que se realiza el
estudio. Debe estar acotada en espacio y tiempo.
 Ejemplos de poblaciones en estudios de ciencias sociales: 1.
habitantes de un barrio o un país, alumnos de una escuela,
empresas, organizaciones, partidos políticos, ciudades,
países, etc.
 Lo fundamental al definir una población es que sea acorde
a los objetivos que nos planteamos en el estudio y que esté
delimitada en el tiempo y en el espacio, de modo que sea
identificable y podamos distinguir entre quienes componen
la población y quienes no.
CENSO O MUESTRA
 MUESTRA: Al recoger datos relativos a las características de una
población muchas veces es difícil, costoso o poco práctico observar
todo el grupo, sobre todo cuando se trata de conjuntos grandes.
 En ese caso, se relevan los datos sólo para una parte de la población, a la
cual se le llama MUESTRA.
 Una muestra sigue criterios de aleatoriedad puede considerarse
representativa de la población y los estadísticos que construyamos a
partir de ella permiten realizar estimaciones sobre lo que sucede con
esas características en toda la población.
 Estas estimaciones corresponden a la estadística inferencial, que se
basa en la teoría de las probabilidades. Existe un margen de
incertidumbre sobre las conclusiones que se sacan para la población y
se trabaja bajo determinados supuestos sobre la pertinencia de
generalizar a la población a partir de la información obtenida en al
muestra. En estos casos, la estadística descriptiva se encarga de resumir
la información y analizar solamente la muestra, sin inferir conclusiones
sobre la población.
 CENSO: Es un relevamiento de todos los elementos de la población.
Puede considerarse un caso especial de muestra,cuando el tamaño de la
misma coincide con el de la población.
 Por ejemplo: para estudiar el mercado de trabajo en Uruguay
periódicamente, no se entrevista a todos los habitantes del país sino
que se toma una muestra de hogares e integrantes de los mismos, a los
cuales se les aplica la Encuesta Continua de Hogares.
 En cambio, cuando se realiza un Censo de Población, se entrevista a
todas las personas que se encuentran en el país ese día. Dentro de los
temas que releva el Censo de Población se incluye el del mercado de
trabajo.
 En el caso de la Encuesta de Hogares, obtenemos el número de
desocupados de la muestra, el cual sirve para estimar la desocupación a
nivel de toda la población (por lo cual hay una margen de error, una
incertidumbre sobre en qué medida ese valor es el que corresponde a la
población). En el caso del Censo, el número de desocupados nos indica
(salvo errores de relevamiento) la desocupación en el país, sin esa
“incertidumbre”.
La población está compuesta por las UNIDADES DE ANALISIS.
 La UNIDAD DE ANALISIS es el elemento mínimo
de una población y de una muestra, en tanto se lo
considera como poseedor de ciertas propiedades,
atributos o características denominadas variables.
Por ejemplo: los libros son unidades de análisis si
consideramos su precio, su color o su estado como
variables. En nuestros estudios, nos interesará
relevar las características de la unidades de análisis
y sacar conclusiones sobre la población en base a
esta información.
UNIDAD DE RELEVAMIENTO
 Unidad que aporta la información para la construcción del
dato estadístico. Muchas veces coincide con la unidad de
análisis, pero en otros casos no. Por ejemplo, si estamos
interesados en estudiar características de los hogares (por
ejemplo: los ingresos del hogar, el número de miembros
que trabajan, etc.) nuestro relevamiento lo haremos sobre
los miembros del hogar (les preguntaremos por sus
ingresos y su condición laboral). Pero cuando
construyamos los datos, tomaremos esa información y
caracterizaremos con ella al hogar. En este caso, la unidad
de relevamiento son los miembros del hogar pero la unidad
de análisis (que es la que queremos estudiar) son hogares.
VARIABLES
 Hemos visto que nos interesa caracterizar a nuestra
unidades de análisis. De ahora en adelante hablaremos
de VARIABLES, como los instrumentos que nos
permiten hacer esa caracterización. Una VARIABLE es
una propiedad, atributo o característica de una unidad
de análisis, susceptible de adoptar diferentes valores o
categorías.
 Los valores o categorías que adopta una variable
constituyen un SISTEMA DE CATEGORIAS. Este
sistema tiene dos propiedades fundamentales: sus
categorías deben ser MUTUAMENTE
EXCLUYENTES y el sistema debe ser
EXHAUSTIVO para la población en estudio.
 Sigamos con el ejemplo del estudio de los hogares
de acuerdo a su nivel de ingresos y al número de
miembros del hogar que trabajan.
MATRIZ DE DATOS
 La información sobre nuestra población la vamos
organizar en una MATRIZ DE DATOS. Una matriz de
datos contiene en sus filas a cada una de las unidades,
en sus columnas a las variables que caracterizan a esas
unidades. Y cada celda está compuesta por el valor que
asume la variable de esa columna para la unidad de
análisis de esa fila.
DATO
 Un DATO, en el contexto de nuestra disciplina es el
valor que toma una variable en una unidad de análisis.
Por esta razón se dice que su estructura es “tripartita”:
refiere simultáneamente a la unidad de análisis, a la
variable y a la categoría o valor.
 En la matriz de datos esta estructura tripartita se hace
visible, al presentar las unidades en las filas, las
variables en las columnas y el DATO como “cruce” de
esos dos “vectores”.
 Siguiendo nuestro ejemplo de los hogares, una matriz
de datos podría ser:
Hogar 1
Hogar 2
Hogar 3
….
Ingresos
del hogar
Número de miembros
que trabajan
$2000
$70000
$ 4500
2
4
0
Que indica que el hogar uno tiene $ 2000 de ingreso
y trabajan 2 de sus miembros, en el hogar 2, el
ingreso es $ 70000 y trabajan 4 miembros, etc.
La matriz de datos tiene tantas filas como el tamaño
de la población y tantas columnas como variables.