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00:00:00,650 --> 00:00:05,929
Hola, soy Carmen Lafuente Bañez, profesora de Estadística en la Universidad de Juntoña de Medellín.

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00:00:06,410 --> 00:00:14,550
Lo que aquí se presenta es un vídeo con una pincelada que trata de informar de lo que es la estadística y para qué sirve la estadística.

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00:00:15,070 --> 00:00:24,210
La estadística es una ciencia, una ciencia que nos proporciona técnicas y herramientas para el análisis y tratamientos de datos

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00:00:24,210 --> 00:00:29,269
obtenidos de la observación de las características de una muestra o de una población.

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00:00:29,269 --> 00:00:37,609
Una población es un conjunto de individuos, un conjunto de elementos o un conjunto de empresas que reúnen unas características comunes.

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00:00:37,909 --> 00:00:41,750
Normalmente no es posible el estudio de la población en su totalidad.

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00:00:42,109 --> 00:00:50,530
Por eso lo que hacemos es extraer una muestra, un subconjunto de datos de esa población que será la que analizaremos.

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00:00:51,270 --> 00:00:56,030
¿Y para qué queremos, con qué objeto extraemos esta muestra?

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00:00:56,030 --> 00:01:02,049
con el objeto de sacar conclusiones y tomar decisiones sobre la población analizada.

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00:01:02,369 --> 00:01:09,269
Para una mejor comprensión de lo que es la estadística y para qué sirve, lo vamos a hacer con un ejemplo.

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00:01:10,049 --> 00:01:15,189
Lo primero, con cualquier trabajo de investigación, hay que fijar el objetivo.

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00:01:15,650 --> 00:01:22,489
En nuestro caso, el objetivo es conocer el grado de satisfacción de los clientes con los servicios prestados por una empresa.

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00:01:22,489 --> 00:01:33,269
Para ello, seleccionaremos una muestra, 46 en total, 46 elementos, 46 clientes de la empresa que estamos analizando.

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00:01:33,969 --> 00:01:42,609
Para medir el grado de satisfacción, utilizaremos una escala que va de 1 a nada satisfecho hasta 10 muy satisfecho,

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00:01:42,890 --> 00:01:47,689
pudiendo asignar cualquier calificación comprendida entre ambos valores.

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00:01:47,689 --> 00:01:58,750
Entonces, una vez que nos hemos fijado el objetivo, ¿cómo la estadística responde o cómo la estadística nos ayuda para lograr el objetivo marcado?

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00:01:59,530 --> 00:02:05,569
En primer lugar, y es la primera etapa de la estadística, la estadística lo que hace es recopilar datos.

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00:02:05,890 --> 00:02:15,210
Es decir, nosotros vamos a consultar a los clientes y ellos van a puntuar, a calificar su grado de satisfacción con la empresa.

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00:02:15,210 --> 00:02:21,030
Otros dan un 2, un 3, un 4, un 5, un 1, un 10, etc.

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00:02:21,610 --> 00:02:27,969
Una vez que tenemos los datos recopilados, la estadística lo que hace es ordenar esos datos.

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00:02:28,310 --> 00:02:33,710
¿Y cómo ordena esos datos? Pues los puede ordenar mediante una tabla.

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00:02:33,990 --> 00:02:36,810
Como veréis, en la tabla tenemos tres columnas.

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00:02:37,110 --> 00:02:41,770
En la primera columna lo que tenemos son los valores de la característica analizada,

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00:02:41,770 --> 00:02:47,590
es decir, el grado de satisfacción, que recordemos iba de una escala de 1 a 10.

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00:02:47,889 --> 00:02:53,030
Como veréis, la mínima puntuación ha sido 1 y la máxima puntuación ha sido 1.

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00:02:53,270 --> 00:02:57,389
En la segunda columna lo que tenemos es el número de clientes.

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00:02:57,770 --> 00:03:01,930
Recordad que habíamos consultado a 46 clientes.

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00:03:02,330 --> 00:03:07,229
De esos 46 clientes, 7, por ejemplo, han otorgado una calificación de 1,

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00:03:07,770 --> 00:03:10,189
4 han otorgado una calificación de 6.

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00:03:10,189 --> 00:03:31,050
En la tercera columna tenemos la misma información que en esta segunda, la que acabo de comentar, pero expresada en porcentajes. Así, el 8,7 sería el porcentaje que representan los cuatro clientes que han asignado una calificación de 6. La suma, por supuesto, de toda esa columna sería 1.

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00:03:31,050 --> 00:03:43,389
También podemos ordenar los datos utilizando una representación gráfica. En este caso se ha optado por un diagrama de barras.

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00:03:44,710 --> 00:03:59,349
Vemos más fácilmente lo que veíamos en la tabla, vemos como los valores 1 y 2 se repiten, los valores 3, 4 y 5 también y los valores con menos clientes o que menos clientes han optado por esa calificación son el 7 y el 8.

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00:03:59,349 --> 00:04:13,710
Pero la estadística va mucho más allá, sigue resumiendo los datos, sigue resumiendo la información y lo va a hacer a través del análisis e interpretación de los datos. ¿Cómo? Utilizando distintas medidas estadísticas.

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00:04:13,710 --> 00:04:18,569
Aquí solamente se van a presentar dos. La primera, la media. ¿Qué es la media?

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00:04:19,050 --> 00:04:21,889
La media es una medida de posición. ¿Cómo la obtenemos?

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00:04:22,230 --> 00:04:26,670
La obtenemos sumando todos los valores de la variable.

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00:04:27,050 --> 00:04:35,569
Es decir, sumando todas las puntuaciones otorgadas por los 46 individuos y dividida por el total de individuos, que eran 46.

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00:04:36,089 --> 00:04:43,170
Al aplicar esta ecuación obtenemos que la calificación media es de 3,69 puntos.

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00:04:43,170 --> 00:05:02,269
Pero, bien sabéis, habréis oído alguna vez el típico ejemplo para reírse un poco o cuestionar un poco la estadística del pollo, el ejemplo ese que dice que si una persona se come un pollo y otra no se come ninguno, según la estadística se han comido medio pollo cada uno.

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00:05:02,269 --> 00:05:17,449
Por eso es necesario que esta medida de posición vaya acompañada de una medida de dispersión, es decir, de una medida que nos indique si esta media representa o no a la distribución.

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00:05:18,149 --> 00:05:31,470
La medida que aquí os propongo es la desviación típica, que nos va a medir si los valores están poco o muy concentrados alrededor del valor medio, es decir, vamos a ver si la distribución es o no dispersa.

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00:05:31,470 --> 00:05:58,470
Pongamos un ejemplo. Imaginad que todos los clientes otorgan una calificación de 6, es decir, todos tienen un grado de satisfacción igual a 6. La nota media, obviamente, sería 6, la dispersión sería 0. En este caso, la media representa perfectamente a la característica que estamos analizando, representa perfectamente a la distribución.

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00:05:58,470 --> 00:06:06,250
Con esto que concluimos, concluimos que cuando la desviación es muy pequeñita, hay poca dispersión y la media es representativa.

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00:06:06,709 --> 00:06:11,129
Cuanto mayor es la desviación, la media es menos representativa.

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00:06:12,310 --> 00:06:21,829
Con estas pocas medidas que nos han permitido el análisis y el tratamiento de datos, obtenemos unas conclusiones que nos permitirán tomar unas decisiones.

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00:06:21,829 --> 00:06:26,009
¿Qué concluimos con este análisis que nosotros hemos hecho?

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00:06:26,009 --> 00:06:40,730
Los clientes no están satisfechos. ¿Por qué no están satisfechos? La media nos proporciona un valor inferior al 5. O sea, en media los clientes no le asignan ni siquiera el aprobado a los servicios prestados.

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00:06:40,730 --> 00:06:54,970
La desviación típica es relativamente pequeña, eso quiere decir que más o menos todos los clientes otorgarían una calificación de suspenso a los servicios prestados.

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00:06:55,490 --> 00:07:02,910
Obviamente, con solo estas medidas nos van a ayudar a tomar decisiones, nos están avisando de que algo no va bien.

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00:07:02,910 --> 00:07:07,889
haríamos otro tipo de cuestionarios, obtendríamos otro tipo de información

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00:07:07,889 --> 00:07:11,550
y detectaríamos por qué ese grado de insatisfacción

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00:07:11,550 --> 00:07:14,269
es porque el servicio no se realiza en el tiempo establecido

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00:07:14,269 --> 00:07:17,949
porque siempre les falta alguna pieza para realizar el servicio

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00:07:17,949 --> 00:07:20,290
porque el personal es poco profesional

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00:07:20,290 --> 00:07:23,509
son algunas pinceladas o algunos comentarios

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00:07:23,509 --> 00:07:27,990
que podríamos obtener de estos clientes insatisfechos

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00:07:27,990 --> 00:07:31,589
con esto finalizo esta pequeña pincelada

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00:07:31,589 --> 00:07:33,310
sobre lo que es la estadística

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00:07:33,310 --> 00:07:35,170
y para qué sirve la estadística

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00:07:35,170 --> 00:07:39,389
deciros que el análisis ha sido muy breve

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00:07:39,389 --> 00:07:42,750
solamente se han propuesto dos medidas estadísticas

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00:07:42,750 --> 00:07:45,490
son muchas las herramientas y técnicas

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00:07:45,490 --> 00:07:47,529
que ofrece esta ciencia

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00:07:47,529 --> 00:07:50,610
para ayudarnos, para sacar conclusiones

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00:07:50,610 --> 00:07:53,949
y para ayudarnos a tomar decisiones

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00:07:53,949 --> 00:07:56,750
muchas gracias y espero que os haya gustado