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ESTADISTICA PARA ESTADISTICA PARA RELACIONES RELACIONES LABORALESLABORALES
CURSO 2010CURSO 2010TURNO VESPERTINO Y NOCTURNOTURNO VESPERTINO Y NOCTURNO
Docentes:Docentes:Mariana Cabrera - Laura Noboa - Verónica CurbeloMariana Cabrera - Laura Noboa - Verónica Curbelo
• Estadística es una materia que se brinda en el primer semestre del primer año de la carrera.
• 30 horas• No es previa a ninguna otra
asignatura del Plan de Estudios
OBJETIVOS• Capacitar al estudiante en el manejo básico de
la Estadística Descriptiva, • con énfasis en herramientas que puedan ser
más pertinentes para ser utilizadas en el área de las relaciones laborales.
• Contribuir al aprendizaje que el estudiante irá realizando durante la carrera de determinados caminos para construir, organizar, analizar y comunicar sus hallazgos y reflexiones sobre su objeto de estudio específico, las relaciones laborales y su entorno conceptual y empírico.
Contenidos del programa• Qué es la estadística; conceptos básicos.
Estadística y RRLL• Variables y escalas de medición• Distribuciones univariadas, tablas y gráficos• Distribuciones bivariadas, tablas y gráficos• Indicadores del mercado de trabajo• Medidas de tendencia central• Medidas de posición y dispersión • Número índice y deflactación. Indice medio
de salario, salario real• Medidas de concentración
Modalidad de trabajo• Es un curso teórico-práctico (en la medida que
las condiciones lo posibiliten).• Requiere la lectura previa de los temas y la
participación activa durante la clase, particularmente para la realización de los trabajos prácticos.
• Se trabajará con ejercicios durante la clase pero también habrá ejercicios complementarios para hacer fuera de las horas aula. Esta práctica adicional es fundamental para entender los temas y herramientas que se van a presentar en el curso.
•El curso se aprueba mediante examen presencial (escrito) en los períodos que fija la Facultad.
Organización de las clases (vespertino)
• El curso está organizado en 20 clases de 1.30 horas cada una.
• La forma de trabajar será mayoritariamente intercalando una clase teórica (presentación de los temas) y una clase práctica (realización de ejercicios prácticos).
Organización de las clases (nocturno)
• El curso está organizado en 10 clases de 3 horas cada una.
• Cada clase se divide en dos sesiones, con un corte (indispensable) en medio.
• En la mayor parte de las clases, se dedicará la primer sesión a la presentación de los temas y la segunda sesión a la realización de ejercicios prácticos.
BIBLIOGRAFÍA GENERAL DEL CURSO
Manuales de Estadística recomendados (pero no excluyentes):
• García Ferrando, varias ediciones; «Socioestadística: introduccion a la estadística en sociologia», Madrid: Alianza.
• Mason y Lind “Estadística para Administración y Economía”. México: Editorial Alfaomega.
• Berenson y Levin «Estadística para Administración». México: Editorial Mc Graw Hill.
• Montero Lorenzo J. Mº , «Estadística para Relaciones Laborales», España: Universidad de Barcelona, 2000.
• Peña y Romo (1997) «Introducción a la estadística para las Ciencias Sociales». McGraw Hill.
Módulos de clase (contienen recomendaciones sobre bibliografía específica por módulo). Fotocopiadora
MODULO 1:Introducción a la estadística
Presentaremos la disciplina Estadística como ciencia y como ciencia auxiliar, resaltando su utilidad en los estudios empíricos de las ciencias sociales y en particular en el área de las relaciones laborales.
Nos familiarizaremos con algunos conceptos básicos de la estadística y la metodología cuya comprensión es fundamental para seguir el curso.
Repasaremos e incorporaremos algunos conocimientos matemáticos necesarios para una mejor comprensión de los contenidos del curso.
¿Qué es la ESTADISTICA? No es la recolección y publicación de hechos y
datos numéricos.
Es la aplicación del método científico de análisis de datos numéricos, con el fin de tomar decisiones racionales.
Una definición (entre muchas): 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.
Su origen en la historia… La estadística cientifica tal como se entiende
actualmente tiene sus origenes en el SXIX, muy vinculada a la teoría de la probabilidad.
Orígenes de las herramientas estadísticas pueden ser rastreados al menos hasta el antiguo Egipto y más atrás aún.
El interés por el registro sistemático sobre la población y los recursos económicos y la elaboración de instrumentos matemáticos de resumen de la información aparecen desde la antigüedad vinculados con la administración y la politica de los gobiernos.
Es decir, las herramientas estadísticas aparecen históricamente vinculadas a la acción del Estado.
¿qué sucede hoy?
El origen de la palabra…
La palabra "estadística" procede del latín statisticum collegium ("consejo de Estado")
De ella deriva el término italiano statista ("hombre de Estado" o "político").
A su vez, el término alemán Statistik en la publicación Compendio de la constitución política de los principales países y pueblos europeos (1749), asociándolo con el análisis de datos del Estado, es decir, "la ciencia del Estado" .
Sin embargo, recién a partir del siglo XIX el término comienza a ser utilizado en su acepción moderna.
Papel de la Estadística para las ciencias socialesCiencia auxiliar fundamental: Permite resumir los datos y extraer información
relevante, esto es de las mediciones observadas, sean estas numéricas, clasificatorias, ordinales o de otro tipo.
Hace posible el análisis de la realidad, permitiendo la contrastación de hipótesis (supuestos que hacemos sobre la realidad y que queremos investigar).
Permite encontrar relaciones y características no previstas, ayudando a elaborar nuevas teorías e hipótesis.
Facilita la comunicación entre los científicos y con el público.
Estadística descriptiva y estadística inferencialEstadística Descriptiva: Conjunto de instrumentos y temas relacionados con la descripción de
colecciones de observaciones estadísticas. Finalidad:“resumir” un conjunto de datos numéricos y permitir la descripción
del conjunto de unidades sobre los cuales se tiene información.
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 un subconjunto de la misma, que es el observamos efectivamente (muestra).
¿Porqué es importante esta distinción? Una parte fundamental de la disciplina estadística está dedicada a la
INFERENCIA. En ella, se incorporan los conceptos de variable aleatoria, distribuciones de
probabilidad, estimadores e intervalos de confianza.
Sólo veremos herramientas de estadística descriptiva
POBLACION y MUESTRA POBLACIÓN o UNIVERSO: Conjunto de elementos sobre el que se
realiza el estudio. Debe estar acotada en espacio y tiempo.
MUESTRA: Subconjunto de la población, que es el que se observa (queremos que nos permita “hablar” de toda la población a partir de su estudio).Costoso o poco práctico observar toda la población, sobre todo cuando se trata de conjuntos grandes. Una muestra seleccionada con determinados criterios de aleatoriedad puede considerarse representativa de la población. Para ello nos servimos de la teoría del muestreo.Los estadísticos que construyamos a partir de ella permiten realizar estimaciones sobre lo que sucede con esas características en toda la población. Se utilizan herramientas de estadística inferencial.
Estadísticos Medidas de resumen calculadas sobre los datos provenientes
de una muestra. Es decir, son herramientas que asumen determinados valores, construidas en base a los datos de observaciones.
También se les llama estadísticas. En estadística inferencial se utilizan para estimar los valores
correspondientes a nivel de la población (parámetros). En el curso aprenderemos a calcular varios estadísticos. No los
veremos, sin embargo, en su “función” de estimación de los valores poblacionales, ya que no trabajaremos con inferencia estadística.
Sin embargo, veremos algunos indicadores publicados que son estimaciones (indicadores del mercado de trabajo, índices).
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 a partir de una muestra 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.
Relación entre conceptos de población, muestra, parámetro y estadístico
Censo 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.
Durante este curso vamos a trabajar bajo el supuesto que siempre estamos observando a todos los elementos de la población, es decir, como si nuestros datos hubieran sido relevados realizando un CENSO.
Unidades de análisis 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.
Ej: Queremos analizar el desempleo. ¿Cuáles podrían ser nuestras unidades de análisis, nuestra población y qué características podrían ser de interés estudiar?
Relevamiento de la información Para obtener los datos de las unidades de análisis debemos relevar la
información.
Herramientas: entrevistas (encuestas), registros administrativos, documentos, artículos de prensa, observación directa.
La UNIDAD DE RELEVAMIENTO es la unidad que se observa, entrevista, etc. y de la cual extraigo la información para la construcción del dato estadístico.
Muchas veces coincide con la unidad de análisis, pero en otros casos no.
Por ejemplo: Queremos estudiar características de los hogares… pero nuestro relevamiento lo hacemos sobre los miembros del hogar (jefe y otros miembros). Incluso algunas características se construyen a partir de atributos de los miembros.
Variables Hemos visto que nos interesa caracterizar a
nuestra unidades de análisis. Las VARIABLES 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.
Retomando el ejemplo de estudio del desempleo…
Sistema de 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.
En los ejemplos que estamos viendo…
LOS DATOS 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
La información sobre nuestra población la vamos organizar en una MATRIZ DE DATOS.
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 en cada celda el valor que asume la variable de
esa columna para la unidad de análisis de esa fila.
En la matriz de datos la 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”.
La matriz de datos tiene tantas filas como el tamaño de la población y tantas columnas como variables.
MATRIZ DE DATOS
Var 1 Var 2 … Var k
Unidad 1 dato
Unidad 2
….
Unidad n
Esta matriz contiene la información de n unidades y k variables
EjemploSexo Edad Trabajo actual
(¿trabajó en la última semana?)
Búsqueda de trabajo (¿Está buscando?)
Condición de actividad
Ind 1 F 15 Si Si Ocupado
Ind 2 M 48 No No Inactivo
Ind 3 M 30 No Si Desempleado
Tamaño de la población: 3 (n)Número de variables: 5 (k)Variables: Sexo, Edad, Trabajo actual, Búsqueda de trabajo, Condición de actividad. Las primeras 4 variables son relevadas; la última es construida a partir de Trabajo actual y Búsqueda de trabajo.
Próxima clase:• Terminaremos el módulo 1.• Seguiremos trabajando con las
VARIABLES y sus sistemas de categorías.• Introduciremos algunas distinciones entre
ellas a partir de las escalas de medición.• Práctico 1: ejercicios al final del módulo 1. • IMPRESCINDIBLE TENER EL LIBRILLO
DEL MODULO 1 PARA TRABAJAR EN EL PRACTICO.