31. ago., 2017

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y BASES DE DATOS CON EL EXCELL Y EL SPSS

A          INTRODUCCIÓN.    

 El presente libro es de la octava carpeta del “POSTGRADO EN MATEMATICA APLICADA A LA ECONOMIA Y FINANZAS” que el IICES está desarrollando con varias Universidades e Institutos Educativos   de Educación Superior.  Es la nueva edición del 14 de julio del 2005.  Y un punto de partida lo constituye “LAS VARIABLES Y LAS BASES DE DATOS”, porque la mayoría de los libros del Postgrado requieren de tales conceptos fundamentales.   A nivel de educación media y educación superior, existe el problema de que la estadística, la computación y la investigación se enseñan de manera   separadas  y  aisladas,  por  aspectos  de  tecnología educativa  y por los deficientes  diseños  curriculares de las carreras educativas respectivas.   Tal debilidad se desprende del hecho de que la tecnología   computarizada ha evolucionado mas rápidamente que las asignaturas de estadística e investigación.   En esta perspectiva seguiremos intentando integrar estos tres importantes conceptos.     

 Además  el  presente trabajo, ha surgido de la necesidad de contar con un libro de texto que facilitara el proceso de enseñanza aprendizaje sobre temas de estadística aplicada a las ciencias sociales y ciencias exactas  a través del uso de los paquetes estadísticos.  En la era de las computadoras, en donde las estructuras de bases de datos o sistemas de información han evolucionado para mejorar la toma de decisiones, es razonable que la educación se transforme de acuerdo a la nueva tecnología computarizada existente en beneficio del sistema productivo de Honduras y Centro América.  En este sentido los paquetes estadísticos deben de incorporarse al proceso educativo nacional desde el séptimo grado  en adelante.     En las diversas investigaciones sobre mercadotecnia, físicas, químicas, médicas, políticas, económicas, médicas, biológicas, etc., se presenta el interesante problema de convertir un instrumento de medición (cuestionario de la encuesta en las ciencias sociales) a una base de datos que pueda ser procesada a través de un paquete estadístico.  En la perspectiva anterior el presente libro, a través de varios ejemplos prácticos, sobre:   1. investigaciones en finanzas rurales[1] llevada a cabo por el PRODEPAH  (PROyecto para el DEsarrollo de Políticas Agrícolas de Honduras),  Investigaciones de las finanzas municipales e investigaciones sobre economía y finanzas internacionales e investigaciones sobre los mercados financieros, y de aritmética financiera;  pretende dar algoritmos que permitan al lector convertir un cuestionario y sus respuestas en una base de datos, además de permitir al Lector a construir otras bases de datos macroeconómicas o microeconómicas que permitan una análisis estadístico y econométrico a  través de hojas electrónicas y  paquetes estadísticos.    El sistema empresarial hondureño no se ha actualizado en el uso y aplicaciones de los paquetes estadísticos, es muy normal que un importante banco comercial, cooperativa, agencias de publicidad y mercadeo, diversas empresas, desconozcan las aplicaciones para su beneficio de los sistemas estadísticos; con mucha frecuencia los paquetes estadísticos son reemplazados por hojas electrónicas o manejadores de bases de datos, por la sencilla razón de estar estos al alcance popular y existen textos en español sobre el uso de estos importantes software.  De esta manera se desconoce que tanto los manejadores de bases de datos como las hojas electrónicas son muy limitados para la realización de análisis estadísticos.  La estadística moderna es una teoría de la información que tiene como objetivo la predicción. Esto es,   la estadística es la base de los sistemas de información  y  de los procesos  de toma de decisiones en el corto, mediano y largo plazo.   En esta perspectivas,  la Estrategia de Reducción de la Pobreza  (ERP) presentada en agosto del 2001 requiere de un sistema  estadístico modernizado que permita  generar un sistema de información  continua  para que el  Estado de Honduras y demás Estados de Centroamérica  puedan  tomar decisiones de acuerdo a la  ERP en el sentido de realizar actividades que permitan mejorar el  bienestar social de la población hondureña y centroamericano.   A  nivel Centroamericano  la  “Evaluación de la Reducción de la Pobreza” requiere de un sistema estadístico modernizado que permita la recolección eficiente de la información para su procesamiento en bases de datos, hacia el mejoramiento de los procesos de toma de decisiones que induzcan mejores niveles de bienestar social  centroamericano.   El   proyecto:  Fortalecimiento y Modernización del Sistema Estadístico Nacional conocido con el número del proyecto:  HON/02/U14  puede   mejorar las estructuras de información  del Estado de Honduras con el objetivo fundamental de reducir la pobreza en Honduras a través de su estrategia.   En el estudio del proyecto referido reconocen que en el pasado han existido importantes distorsiones que han obstaculizado el proceso de toma de decisiones  y se presentan soluciones por medio de una mejor educación y diálogo.   En ese proyecto[2] se comenta los siguiente        “:Los esfuerzos por mejorar los procesos de generación de estadísticas económicas y sociales en la región muestran que no basta con apoyar la ejecución de censos y encuestas o la recolección de registros administrativos. El apoyo tiene que extenderse hasta alcanzar a todos los participantes en el “ciclo estadístico”. Es necesario apoyar el proceso de producción de estadísticas de calidad y oportunas, pero también es esencial subsanar las deficiencias que existen entre los usuarios de la información. Las experiencias en la región han demostrado que una manera de atacar este problema es fomentando un diálogo entre usuarios y productores de estadísticas, de tal manera que exista una sincronía entre los datos generados y la información requerida.   Para lograrlo es necesario complementar el apoyo a la generación de datos con la capacitación de los usuarios en el aprovechamiento de la información para que ambas partes sean concordantes y logren comunicarse en forma fluida.”

 De la manera anterior en la parte B  establecemos la interacción primaria entre la estadística y las computadoras  mediante las bases de datos que permiten convertir encuestas en variables respuestas.   Las variables generan estructuras de base de datos que pueden trasladarse a paquetes estadísticos que facilitan los análisis de datos hacia la construcción de modelos que permiten optimizar los procesos de toma de decisiones.  Un paquete estadístico son un conjunto de programas computarizados que tienen como objetivo generar medidas descriptivas y de predicción.  En la parte C  presentamos los elementos de la estadística descriptiva, cubrimos el procesamiento y análisis de datos a través de paquetes estadísticos en su parte descriptivo y de diagnóstico.      En la parte  D   presentamos los estadísticos de Asimetría y Apuntamiento.  Y en la parte  E  cubrimos el marcológico para proyectos ligados a la Estadística  y en la poarte F presentamos la Bibliografía.    Es de comentar que esta nueva edición del 14 de julio del 2005  ha sido enriquecida con citas  y algunos párrafos de Bioestadística de la Universidad de Málaga que se encuentra en Internet en formato Htlm  y el IICES  para darle uso  la transformó en formato Word.    En los módulos restantes de la  Maestría  en Matemática Aplicada a la Economía y Finanzas  nos referiremos a  las bases del mustreo  y las aplicaciones del control estadístico a la calidad y procesos   y econometría con programación lineal.  En la construcción de modelos de toma de decisiones.

  

B           LA  ESTADÍSTICA    Y   LAS  COMPUTADORAS

 I            DEFINICIÓN DE  ESTADISTICA 

 La Estadística[3]  es un conjunto de reglas, técnicas y métodos que tienen por objeto la recopilación, organización, presentación, análisis e interpretación de datos.    En este nuevo milenio  el actual desarrollo científico – tecnológico de la sociedad,  en casi todos los niveles exige permanentemente  el manejo de una gran masa de información o datos  que por su extensión ,  sólo es posible almacenar  (bases de Datos) y  analizar  mediante las computadoras  u   ordenadores  ejecutando  los paquetes estadísticos  para  mejorar  el proceso de toma de decisiones.   Por ejemplo: La siguiente información:  Pedro y María han depositado a finales de Diciembre  del  2005  en el Banco Atlántida las cantidades de  Lps. 3,500.00 y  Lps.  3,000.00 respectivamente.  El lector puede interpretar fácilmente la información de muchas maneras, por ejemplo:  en el Banco Atlántida Pedro tiene depositado L. 500.00  mas que María.  O  que María tiene depositado  500.00 Lempiras menos que Pedro en un banco de la ciudad, etcétera     Consideremos ahora la siguiente información sobre depósitos en cuenta de ahorros.  Pedro tiene Lps. 3,500.00, María L. 3,000.00, Juana L. 2,000.00, Jaime L. 4,800.00, Jorge tiene depositado 3,200.00,  y así sucesivamente para 1000 ahorrantes seleccionados del Banco Atlántida a finales de Diciembre del 2005.  El lector tendría dificultades en interpretar inteligentemente la distribución de los depósitos ya sea por intuición o por métodos manuales.   El gran volumen de información numérica y cualitativa origina la necesidad de  mejorar los sistemas de información a través del uso de las computadoras (ordenadores), las cuales facilitan la  organización, presentación, análisis, e interpretación de la información  para la mejor toma de decisiones. 

 De la manera antes descrita cuando se aplica la estadística, establecemos  la existencia de relaciones que provienen de datos numéricos presentados de forma ordenada y sistemática.  El texto bioestadística de la Universidad de Málaga comenta  “Esta idea es la consecuencia del concepto popular que existe sobre el término y que cada vez está más extendido debido a la influencia de nuestro entorno, ya que hoy día es casi imposible que cualquier medio de difusión, periódico, radio, televisión, etc, no nos aborde diariamente con cualquier tipo de información estadística sobre accidentes de tráfico, índices de crecimiento de población, turismo, tendencias políticas, etc.

Sólo cuando nos adentramos en un mundo más específico como es el campo de la investigación de las Ciencias Sociales: Medicina, Biología, Psicología, ... empezamos a percibir que la Estadística no sólo es algo más, sino que se convierte en la única herramienta que, hoy por hoy, permite dar luz y obtener resultados, y por tanto beneficios, en cualquier tipo de estudio, cuyos movimientos y relaciones, por su variabilidad intrínseca, no puedan ser abordadas desde la perspectiva de las leyes determistas. Podríamos, desde un punto de vista más amplio, definir la estadística como la ciencia que estudia cómo debe emplearse la información y cómo dar una guía de acción en situaciones prácticas que entrañan incertidumbre.

La Estadística se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrínseca de los mismos; así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones.”

 La Enciclopedia  Encarta 99  respecto a la historia  de la Estadística describe  que  “ Desde los comienzos de la civilización han existido formas sencillas de estadística, pues ya se utilizaban representaciones gráficas y otros símbolos en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas, animales o ciertas cosas. Hacia el año 3000 a.C. los babilonios usaban ya pequeñas tablillas de arcilla para recopilar datos en tablas sobre la producción agrícola y de los géneros vendidos o cambiados mediante trueque. Los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país mucho antes de construir las pirámides en el siglo XXXI a.C. Los libros bíblicos de Números y Crónicas incluyen, en algunas partes, trabajos de estadística. El primero contiene dos censos de la población de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a.C. Los griegos clásicos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a.C. para cobrar impuestos.

El Imperio romano fue el primer gobierno que recopiló una gran cantidad de datos sobre la población, superficie y renta de todos los territorios bajo su control. Durante la edad media sólo se realizaron algunos censos exhaustivos en Europa. Los reyes caloringios Pipino el Breve y Carlomagno ordenaron hacer estudios minuciosos de las propiedades de la Iglesia en los años 758 y 762 respectivamente. Después de la conquista normanda de Inglaterra en 1066, el rey Guillermo I de Inglaterra encargó un censo. La información obtenida con este censo, llevado a cabo en 1086, se recoge en el Domesday Book. El registro de nacimientos y defunciones comenzó en Inglaterra a principios del siglo XVI, y en 1662 apareció el primer estudio estadístico notable de población, titulado Observations on the London Bills of Mortality (Comentarios sobre las partidas de defunción en Londres). Un estudio similar sobre la tasa de mortalidad en la ciudad de Breslau, en Alemania, realizado en 1691, fue utilizado por el astrónomo inglés Edmund Halley como base para la primera tabla de mortalidad. En el siglo XIX, con la generalización del método científico para estudiar todos los fenómenos de las ciencias naturales y sociales, los investigadores aceptaron la necesidad de reducir la información a valores numéricos para evitar la ambigüedad de las descripciones verbales.

En nuestros días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de interpretación de esa información. El desarrollo de la teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance de las aplicaciones de la estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar, con gran exactitud, utilizando determinadas distribuciones probabilísticas; los resultados de éstas se pueden utilizar para analizar datos estadísticos. La probabilidad es útil para comprobar la fiabilidad de las inferencias estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios en un determinado estudio estadístico”.

“La materia prima de la estadística consiste en conjuntos de números obtenidos al contar o medir cosas. Al recopilar datos estadísticos se ha de tener especial cuidado para garantizar que la información sea completa y correcta.

El primer problema para los estadísticos reside en determinar qué información y cuánta se ha de reunir. En realidad, la dificultad al compilar un censo está en obtener el número de habitantes de forma completa y exacta; de la misma manera que un físico que quiere contar el número de colisiones por segundo entre las moléculas de un gas debe empezar determinando con precisión la naturaleza de los objetos a contar. Los estadísticos se enfrentan a un complejo problema cuando, por ejemplo, toman una muestra para un sondeo de opinión o una encuesta electoral. El seleccionar una muestra capaz de representar con exactitud las preferencias del total de la población no es tarea fácil.

Para establecer una ley física, biológica o social, el estadístico debe comenzar con un conjunto de datos y modificarlo basándose en la experiencia. Por ejemplo, en los primeros estudios sobre crecimiento de la población los cambios en el número de habitantes se predecían calculando la diferencia entre el número de nacimientos y el de fallecimientos en un determinado lapso. Los expertos en estudios de población comprobaron que la tasa de crecimiento depende sólo del número de nacimientos, sin que el número de defunciones tenga importancia. Por tanto, el futuro crecimiento de la población se empezó a calcular basándose en el número anual de nacimientos por cada 1.000 habitantes. Sin embargo, pronto se dieron cuenta que las predicciones obtenidas utilizando este método no daban resultados correctos. Los estadísticos comprobaron que hay otros factores que limitan el crecimiento de la población. Dado que el número de posibles nacimientos depende del número de mujeres, y no del total de la población, y dado que las mujeres sólo tienen hijos durante parte de su vida, el dato más importante que se ha de utilizar para predecir la población es el número de niños nacidos vivos por cada 1.000 mujeres en edad de procrear. El valor obtenido utilizando este dato mejora al combinarlo con el dato del porcentaje de mujeres sin descendencia. Por tanto, la diferencia entre nacimientos y fallecimientos sólo es útil para indicar el crecimiento de población en un determinado periodo de tiempo del pasado, el número de nacimientos por cada 1.000 habitantes sólo expresa la tasa de crecimiento en el mismo periodo, y sólo el número de nacimientos por cada 1.000 mujeres en edad de procrear sirve para predecir el número de habitantes en el futuro.”[4]

 “ La Estadística demográfica, rama de la estadística que estudia, mediante un análisis cuantitativo, los cambios en la población o fenómenos demográficos, como, por ejemplo, el nacimiento, la mortalidad, el matrimonio y la enfermedad. La estadística demográfica resulta indispensable para el estudio de las tendencias sociales y para tomar decisiones a nivel legislativo y comercial, entre otros. Estas estadísticas se obtienen a través de censos y registros civiles así como de historiales y registros de abogados, médicos, empresas funerarias e instituciones religiosas.   El indicador más importante de la estadística demográfica es la tasa, que representa la media de nacimientos o fallecimientos por cada 1.000 habitantes por año. Las tasas generales se denominan tasas brutas y cuando se subdividen por sexo, raza, edad, ocupación o región reciben el nombre de tasas restringidas.”[5]

 La Enciclopedia  Encarta 99  respecto al concepto  “mecánica estadística”  describe  “Mecánica estadística, rama de la física que trata de predecir las propiedades medias o promedios de sistemas formados por un número muy grande de partículas. La mecánica estadística emplea principios estadísticos para predecir y describir el movimiento de las partículas.

Esta mecánica fue desarrollada en el siglo XIX, fundamentalmente por el físico británico James Clerk Maxwell, el físico austriaco Ludwig Boltzmann y el físico matemático estadounidense J. Willard Gibbs. Estos científicos creían que la materia se compone de muchas partículas minúsculas (átomos y moléculas) en movimiento constante. Sabían que era imposible determinar los movimientos de las partículas suponiendo que cada partícula individual se comporta según la mecánica newtoniana, ya que cualquier muestra de materia contiene un número enorme de partículas. Por ejemplo, en un metro cúbico de agua hay unos 25 billones de billones de partículas (25 seguido de 24 ceros). Maxwell, Boltzmann y Gibbs desarrollaron técnicas estadísticas para promediar la dinámica microscópica de las partículas individuales y hallar sus propiedades termodinámicas macroscópicas (a gran escala). A través de sus cálculos descubrieron que la temperatura es una medida de la energía cinética media o promedio de las partículas microscópicas. También hallaron que la entropía es proporcional al logaritmo del número de formas en que se puede ordenar microscópicamente un sistema macroscópico dado.

En la década de 1920 hubo que ampliar la mecánica estadística para incorporar los nuevos principios de la teoría cuántica. En esta teoría, la naturaleza de las partículas es diferente a la de la física clásica, que se basa en las leyes del movimiento de Newton. En particular, dos partículas clásicas son distinguibles en principio; igual que pueden distinguirse dos bolas de billar colocando una marca en una de ellas, con las partículas clásicas puede hacerse lo mismo. En cambio, dos partículas cuánticas idénticas son indistinguibles, incluso en principio, y eso exige una nueva formulación de la mecánica estadística. Además, existen dos formulaciones mecanocuánticas de la mecánica estadística, que corresponden a los dos tipos de partículas cuánticas conocidos como fermiones y bosones. La formulación empleada para describir el comportamiento de un grupo de partículas clásicas se denomina estadística de Maxwell-Boltzmann (MB). Las dos formulaciones de la mecánica estadística empleadas para describir las partículas cuánticas son la estadística de Fermi-Dirac (FD), que se aplica a los fermiones, y la estadística de Bose-Einstein (BE), que se aplica a los bosones.

Son necesarias dos formulaciones de la mecánica estadística cuántica porque los fermiones y los bosones tienen propiedades significativamente distintas. Los fermiones —partículas con espín no entero— cumplen el principio de exclusión de Pauli, que afirma que dos fermiones no pueden estar en el mismo estado cuántico. Entre los fermiones se encuentran los electrones, los protones o los núcleos de helio 3. En cambio, los bosones —partículas con espín entero— no cumplen el principio de exclusión de Pauli. Algunos ejemplos de bosones son los fotones o los núcleos de helio 4. Mientras que en cada momento sólo puede haber un fermión en un estado cuántico determinado, pueden existir múltiples bosones en un único estado.

El fenómeno de la superconductividad ilustra espectacularmente las diferencias entre los sistemas de partículas mecanocuánticas que se comportan según la estadística de Bose-Einstein y según la de Fermi-Dirac. A temperatura ambiente, los electrones, que tienen espín 1, se distribuyen entre sus posibles estados de energía según la mecánica estadística FD. A temperaturas muy bajas, los electrones se juntan formando pares de electrones con espín 0 (denominados pares de Cooper en honor del físico estadounidense Leon Cooper), por lo que se comportan como bosones, y pasan inmediatamente al mismo estado fundamental. La gran diferencia de energías entre ese estado fundamental y el primer estado excitado hace que cualquier corriente fluya sin resistencia, lo que constituye una de las propiedades características de los materiales superconductores.”[6]

 La palabra estadística proviene de una voz Italiana STATISTA que significa: “ESTADISTICA”. La Acuño Gottfried Archenwall (1719–1772) un profesor de Marlborough y Gottien gen. El Dr. E.A. W. Zimmerman introdujo el término en Inglaterra. Su uso lo divulgó Sir John Sanclair en su obra “STATISCAL ACCOUNT OF SCOTLAND 1791–1799.[7]

Pero mucho antes del siglo XVIII se acostumbraba  registrar en emplear  datos.

Las estadísticas oficiales del gobierno tienen la misma antigüedad que la historia escrita. En el antiguo testamento se encuentran varias relaciones de censos. Los gobiernos de Babilonia, Egipto y Roma reunían. Registros detallados de la población y sus recursos. 

En la edad media, los gobiernos empezaron a asentar en documentos la propiedad del suelo. En el año 762 d. De c. El emperador Carlos Magno pidió descripciones por memorizadas de las propiedades de la Iglesia.  A principio del siglo XIX, termino un censo estadístico de los esclavos que vivían vinculados a la tierra.  Hacia 1086, Guillermo el conquistador ordenó la redacción del libro “Domesda y Book”, un documento de la propiedad, extensión y valor de las tierras de Inglaterra. Esa obra fue el primer compendio estadístico de Inglaterra.

Debido al temor que Enrique VII tenia por la peste, en Inglaterra empezaron a registrarse las defunciones en 1532.  Más o menos por la misma época, en Francia la ley exigió a los clérigos ( sacerdotes) registrar los bautizos,  fallecimientos y matrimonios.

Durante un brote de peste que apareció a fines de la década de 1500, el gobierno ingles comenzó a publicar estadísticas semanales  de los decesos. Esa costumbre continuo muchos años, y en 1632 estos “Bills Of Mortality” contenían los nacimientos y  fallecimientos  por sexo. En 1662, el capitán Johb Graunt uso documentos que abarcaban 30 años y efectúo predicciones sobre el número de personas que morirían de varias enfermedades y sobre las proporciones de nacimientos de varones y mujeres.  El trabajo de Graunt, considerado en su obra titulada “Natural And Political Observaciones. Made Up On The Bills Of Mortality“ fue un esfuerzo innovador en el análisis  estadístico.  Por la eficacia con que se sirvió de los documentos antiguos para predecir eventos futuros, fue admitido como miembro de la Royal Society Original.  La historia del desarrollo de la teoría estadística y de su aplicación es muy larga. Aquí solamente se ha limitado mencionar a aquellos que hicieron importantes aportaciones a esta disciplina.  Más tarde se hablara de otros que se han dado su nombre a leyes y métodos específicos.

 TABLA DE CONTENIDO DE “ESTADÍSTICA BASICA CON EL EXCELL Y EL SPSS”

 

 

 

 

 

Página

A

 

 

 

   INTRODUCCIÓN    

1

 

 

 

 

 

 

B

 

 

 

   LA  ESTADÍSTICA    Y   LAS  COMPUTADORAS

3

 

 

 

 

 

 

 

I

 

 

   DEFINICIÓN DE ESTADISTICA 

3

 

II

 

 

   LOS DATOS ESTADÍSTICOS

8

 

III

 

 

 ESTADÍSTICA, COMPUTADORAS: LAS HOJAS ELECTRÓNICAS  Y  LOS  PAQUETES ESTADÍSTICOS

9

 

IV

 

 

DEFINICIÓN DE VARIABLE Y DE BASE DE DATOS

13

 

V

 

 

DEFINICIÓN DE BASE DE DATOS

17

 

VI

 

 

EJEMPLOS DE BASES DE DATOS  EN EL SPSS Y EL EXCELL

19

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

UNA BASE DE DATOS EN EL PAQUETES ESTADÍSTICO SPSS

19

 

 

2

 

LA BASE DE DATOS DE LAS CUENTAS DE INGRESOS MUNICIPALES DE SAN PEDRO SULA, SERIE 1980—2001

22

 

 

3

 

LA BASE DE DATOS DE LA MUNICIPALIDAD DE SAN PEDRO SULA EN VALORES CORRIENTES, EN EL EXCELL

36

 

 

4

 

LA BASE DE DATOS DE LA MUNICIPALIDAD DE SAN PEDRO SULA, EN EL SPSS

39

 

 

5

 

UNA BASE DE DATOS PARA ANALIZAR LA MACROECONOMÍA DE HONDURAS, MEDIANTE EL SPSS

41

 

 

 

 

 

 

 

VII

 

 

EJERCICIOS DE EVALUACIÓN

47

 

VIII

 

 

LA REPRESENTACIÓN GRAFICA DE LAS VARIABLES QUE CONFORMAN LA BASE DE DATOS

51

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 GRAFICOS PARA VARIABLES CUALITATIVAS

51

 

 

2

 

GRAFICOS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS

54

 

 

 

 

 

 

 

IX  

 

 

 LA  REPRESENTACIÓN  GRAFICA  DE  LAS  VARIABLES QUE

 CONFORMAN     LA BASE DE DATOS

55

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

UN ALGORITMO PARA PRESENTAR GRAFICOS EN EL EXCELL

55

 

 

2

 

EJEMPLOS DE BASES DE DATOS CON SUS GRAFICOS EN EL EXCELL

61

 

 

3

 

EJERCICIOS DE EVALUACIÓN

72

 

 

 

 

 

 

C

 

 

 

LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

74

 

 

 

 

 

 

 

I

 

 

LA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

74

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

EJEMPLO 1

74

 

 

2

 

EJEMPLO 2

76

 

 

3

 

 FORMACION DE UNA DISTRIBUCION EMPIRICA A PARTIR DE UN CONJUNTO DE UN CONJUNTO DE DATOS

 

77

 

 

4

 

GRAFICO DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS ACUMULADO

78

 

 

 

 

 

 

 

II

 

 

 MAS ELEMENTOS SOBRE LAS FRECUENCIAS

 

    83

 

III

 

 

 ELECCION DE LAS CLASES

 

    87

 

IV

 

 

ELECCION DE INTERVALOS PARA VARIABLES CONTINUAS.

 

    88

 

V

 

 

 GRAFICOS PARA VARIABLES DISCRETAS

 

    91

 

VI

 

 

LAS PRINCIPALES INSTRUCCIONES EN EL SPSS PARA CREAR UNA BASE DE DATOS.

 

    100

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

EL COMANDO EDIT

102

 

 

2

 

EL “DATA” Y EL “DATA VIEW”

102

 

 

 

 

 

 

 

VII

 

 

LAS ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS CON EL SPSS

111

 

VIII

 

 

LAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

125

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

LA MEDIA ARITMETICA

126

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a.

LA MEDIA GEOMETRICA

132

 

 

 

b.

LA MEDIA ARMONICA

132

 

 

 

c.

LA MEDIA CUADRATICA

 

133

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

  LA MEDIANA

133

 

 

3

 

  LA MODA

137

 

 

 

 

 

 

 

IX

 

 

MAS GRAFICOS POR MEDIO DEL SPSS

 

138

 

 

 

 

 

 

 

X

 

 

CARACTERÍSTICAS DE LAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

139

 

XI

 

 

EJEMPLOS SOBRE LAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL CON EL SPSS

141

 

XII

 

 

 ESTADISTICOS DE POSICION

 

145

 

XIII

 

 

LAS MEDIDAS DE DISPERSION

152

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

LA DESVICION MEDIA ABSOLUTA

152

 

 

2

 

LA DESVIACION ESTANDAR

154

 

 

 

 

 

 

D

 

 

 

 ASIMETRIA  Y APUNTAMIENTO

157

 

 

 

 

 

 

 

I

 

 

ESTADISTICOS DE ASIMETRIA

157

 

II

 

 

INDICE BASADO EN LOS TRES CUARTILES   (Yule-Bowley)

 

159

 

III

 

 

INDICE BASADO EN EL MOMENTO CENTRAL DE TERCER ORDEN

160

 

IV

 

 

OTROS INDICES DE ASIMETRIA

161

 

V

 

 

ESTADISTICOS DE APUNTAMIENTO

165

 

 

 

 

 

 

E

 

 

 

BIBLIOGRAFIA

169

 



[1] HONDURAS:  MERCADOS FINANCIEROS RURALES NO FORMALES.               INVESTIGACIÓN DESARROLLADA POR EL DOCTOR CLAUDIO GONZÁLEZ          VEGA Y EL LICENCIADO  JOSÉ ISAAC TORRICO.  EDICIÓN DE              PRODEPAH. OCTUBRE DE 1995.

[2] Consultar la página Webb de los proyectos BID, Países  Amigos (Países Donantes), en lo relacionado al Programa de Reducción de la Pobreza  en  Honduras, seguidamente consulte el “Proyecto de Modernización del Sistema Estadístico”

[3] El presente libro ha sido enriquecido con aportes del Director del  INTEC , de esta manera  se amplía esta cuarta edición del año 2003.

[4]"Estadística", Enciclopedia Microsoft® Encarta® 99. © 1993-1998 Microsoft Corporation. Reservados todos los derechos.

 [5]"Estadística demográfica", Enciclopedia Microsoft® Encarta® 99. © 1993-1998 Microsoft Corporation. Reservados todos los derechos.

 [6]"Mecánica estadística", Enciclopedia Microsoft® Encarta® 99. © 1993-1998 Microsoft Corporation. Reservados todos los derechos.

 [7] Consultar “el texto del INTEC  (Instituto Internacional Tecnológico)” Instituto de Educación Media.    Documento elaborado por profesores y colaboradores  del Instituto.