Aquí os dejo un cortometraje del director castellonense Vicente Bonet “GRP” con el que participó en la octava edición del festival JamesonNotodofilmfest. Este festival de cine que ya va por la XII edición sirve de escaparate a jóvenes creadores audiovisuales a través de Internet. El corto cuenta la historia de una familia a la que le han instalado un audímetro.
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Media, mediana y moda. No dejes que te líen
Aquí os dejo un vídeo realizado en la asignatura sobre la media, mediana y moda en el que el Señor Angulo va a ver al director de la empresa en la que trabaja porque cree que le ha engañado a la hora de explicarle las condiciones económicas del puesto en el que ha sido contratado. No te lo pierdas, te ayudará a entender la diferencia entre estos tres conceptos.
Si quieres ver otros vídeos publicados en el blog pincha aquí.
Muestreo aleatorio estratificado y muestreo por conglomerados o etapas
El siguiente vídeo intenta explicar de forma breve los muestreos aleatorios estratificado y por conglomerados o etapas, mostrando las diferencias entre ambos con la ayuda de unos sencillos ejemplos.
¿Por qué usar muestras?
Llamamos muestreo a la técnica con la que se determina el tamaño y los elementos que integrarán la muestra, a fin de que cumpla la condición de ser representativa de toda la población. En el siguiente vídeo se introducen algunas de las ventajas de trabajar con muestras, en lugar de con toda la población, para realizar los estudios estadísticos. Tengamos en cuenta que, para que los resultados obtenidos en la muestra reflejen la realidad de la población, dicha muestra debe obtenerse mediante un muestreo aleatorio. Una vez elegido el método de muestreo, se estudia el tamaño de muestra necesario para que los resultados sean extrapolables a la población. Los aspectos relativos al tamaño de muestra a utilizar se estudiará en la asignatura en el tema 6, una vez que se tenga la base estadística necesaria.
Muestreo aleatorio simple
Un muestreo aleatorio simple consiste en escoger una muestra de n elementos de la población, de manera que todas las combinaciones posibles de n elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas. Es el azar el que decide. Este muestreo tal y como se ha definido aquí es un muestreo sin reemplazamiento y nosotros nos restringiremos únicamente a este caso.
Las muestras obtenidas mediante este muestreo se denominan muestras aleatorias simples (m.a.s.). Notamos que se puede pensar en un muestreo aleatorio simple como en algo similar a sacar nombres o números de una urna. En el siguiente vídeo se ilustra dicho muestreo.
Para simular una muestra aleatoria simple, a la hora de hacer los ejercicios de la asignatura, podemos utilizar el siguiente generador on-line del que se habla en el vídeo: nosetup.org.
Grupos de interés en Estadística
Medición de audiencias en Internet
En los siguientes vídeos de la asignatura seguimos tratando la medición de audiencias. En este caso tratamos la medición de audiencias en Internet.
Vídeo 1: Metodología user-centric.
Vídeo 2: Metodología site-centric.
Ahora le toca el turno a la medición de audiencias en televisión
En el siguiente vídeo de la asignatura seguimos tratando la medición de audiencias. En este caso tratamos los parámetros básicos de interés en la medición de audiencias en televisión.
En el vídeo se habla muy de pasada de los audímetros, si quieres saber algo más sobre ellos y cómo funcionan te recomiendo que vayas a la siguiente entrada del blog: ¿Qué es un audímetro? ¿Has visto alguna vez uno?
Seguimos con medición de audiencias en prensa
En el siguiente vídeo de la asignatura seguimos tratando la medición de audiencias. En este caso tratamos los parámetros básicos de interés en la medición de audiencias en prensa.
En el vídeo anterior se habla del Estudio General de Medios (EGM), si quieres saber más sobre el mismo accede a la siguiente página web: ¿Qué es el EGM?
Una animación sobre medición de audiencias
En el siguiente vídeo de la asignatura se introduce de forma breve la medición de audiencias.
Hablemos de variables con Estadística+IM
Análisis inferencial de datos categóricos con SPSS
El siguiente vídeo resume algunas de las opciones del SPSS que se van a utilizar en el tema 8 (Análisis inferencial de datos categóricos) para realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.
Contrates de hipótesis para parámetros poblacionales con SPSS
El siguiente vídeo resume algunas de las opciones del SPSS que se van a utilizar en el tema 7 (Contrastes de hipótesis para parámetros poblacionales) para realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.
Ejercicio sobre intervalos de confianza
Os adjunto un ejemplo de cálculo de intervalo de confianza, en el que se incluyen los distintos pasos a seguir para llegar a la solución. Os puede servir de ayuda a la hora de realizar la práctica relativa al tema 6.
Estimación de parámetros poblacionales con SPSS (Intervalos de confianza)
El siguiente vídeo resume algunas de las opciones del SPSS que se van a utilizar en el tema 6 (Estimación de parámetros poblacionales) para realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.
Modelos de distribución discretos y continuos con R y SPSS
El siguiente vídeo resume algunas de las opciones del SPSS y de R que se van a utilizar en el tema de Modelos de distribuciones discretos y continuos para realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.
A la hora de entender el cálculo de probabilidades en variables aleatorias continuas, es útil conocer la forma que tiene la función de densidad. Tal y como se desprende del vídeo, con R podemos ver la forma de dicha función para variables aleatorias continuas tales como la Normal, t de Student, F de Snedecor, Ji-cuadrado, etc. Para otras funciones de densidad relativas a los ejercicios iniciales sobre variables aleatorias continuas podemos usar, por ejemplo, fooplot, una herramienta on-line que permite representar gráficamente funciones.