Introducción a la estadística

1. ESTADISTICA
UNIDAD I. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
El alumno realizará el procesamiento de datos para
contribuir a la toma de decisiones

2. 1.1 INTRODUCCIÓN A LA
ESTADÍSTICA
DEFINIR LOS CONCEPTOS DE ESTADÍSTICA, ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E
INFERENCIAL Y SUS APLICACIONES

3. CONCEPTOS
• ESTADISTICA: proviene del latín statisticum collegium(“consejo de Estado”)
y de su derivado italiano statista (“hombre de Estado o político”). En 1749,
el alemán Gottfried Achenwall comenzó a utilizar la palabra
alemana statistik para designar el análisis de datos estatales. Por lo tanto,
los orígenes de la estadística están relacionados con el gobierno y sus
cuerpos administrativos.
• Hoy puede decirse que la recopilación y la interpretación de los
datos obtenidos en un estudio es tarea de la estadística, considerada como
una rama de la matemática. Las estadísticas (el resultado de la aplicación
de un algoritmo estadístico a un grupo de datos) permiten la toma de
decisiones dentro del ámbito gubernamental, pero también en el mundo
de los negocios y el comercio.

4. ESTADISTICA DESCRIPTIVA
• Es la parte que también se conoce con el nombre de
estadística deductiva, ya que trata solamente de describir
y analizar un grupo de datos, los cuales se representan
con tablas, gráficas, cuadros e índices. No realiza
inferencias – y por tanto, no obtiene conclusiones- a
partir de un grupo de datos.

5. ESTADISTICA INFERENCIAL
También se llama estadística inductiva, ya que trata las condiciones
bajo las cuales tales inferencias son validas; al no poder estar
absolutamente seguros de la corrección de tales inferencias, con
frecuencia se utiliza el término de probabilidad en las conclusiones.
También se considera como la técnica con la que se obtienen
conclusiones o generalizaciones acerca del parámetro de una
población que se basa en una muestra de dicha población.

6. ELEMENTOS DE LA
ESTADÍSTICA
Entre los elementos básicos
de la estadística, se
encuentran
fundamentalmente la
población o el universo, la
variable (continua y discreta)
y los tipos de datos; todos
ellos con el único fin de
fortalecer la comprensión de
los procedimientos
estadísticos.

7. POBLACIÓN O UNIVERSO
• Se define como la fuente de observaciones o medidas que describen
detalladamente a un conjunto de individuos.
• Si se considera una investigación sobre la preferencia de los lectores para
un periódico, la población consistirá en todas las suscripciones de los
lectores; ahora si se observa el número de automóviles que circulan y que
no circulan en la CDMX en un día determinado, entonces la población
estaría constituida por el número total de automóviles.
• Existen 2 tipos de poblaciones:
• FINITA por constar de un número finito de elementos, por ejemplo: el
tiraje de periódicos hechos por una empresa en un determinado día. El
número de teléfonos instalados en la ciudad de León, Guanajuato.
• INFINITA: Consta de un número finito de elementos. Por ejemplo: Las
tiradas de un dado, los posibles números primos del conjunto de
números naturales.

8. MUESTRA
• Se define como el conjunto de observaciones que
representan la totalidad de las características a examinar
de una población. Así, una muestra contiene un
subconjunto de elementos de la población a la que
pertenece.

9. RECOPILACION DE DATOS
• Son situaciones o hechos que se representan numéricamente y que algunas
veces forman parte la vida cotidiana y otras.
• DATOS ORIGINALES: Son aquellos que son recopilados por el propio
investigador, por lo tanto, son comprobables.
• DATOS INDIRECTOS: Son los recopilados en enciclopedias, libros de registro,
sucesos grabados en audio y video, etcétera.
Para que la estadística sea exacta y verdadera, la recopilación de datos debe ser
cuidadosa y precisa, y usar los medios, recursos y procedimientos que faciliten
su obtención, por ejemplo:
1. cuestionarios y entrevistas realizadas por personas competentes y
profesionales para dar lugar a datos originales.
2. Consultas en fuentes originales y fieles para dar lugar a datos indirectos.

10. LOS DATOS DATOS
Cualitativa
Esto esta genial,
me encanta!!
Cuantitativa
Discretos
Continuos

11. MANEJOS DE DATOS
• Recopilados los datos, el siguiente paso es su correcta
organización para que brinden una información fiel y de
gran utilidad, de acuerdo a la naturaleza del por que
fueron recopilados.
• Si las observaciones se hicieron atendiendo a ciertas
cualidades o atributos de una población, se les denomina
DATOS CUALITATIVOS
• Si las observaciones se hicieron atendiendo a
características que pueden representarse numéricamente,
es decir, provienen de variables continuas y discretas de
una población, se denomina DATOS CUANTITATIVOS.

12. TIPOS DE VARIABLES
• VARIABLE CUALITATIVA: Características o cualidades
• Cualitativa Nominal: Modalidades no numéricas, por
ejemplo estado civil: soltero, casado, viudo, divorciado
• Cualitativa Ordinal: Modalidades no numéricas en las que
existe un orden, por ejemplo calificación de un examen: NA,
SA, DE, AU
 VARIABLE CUANTITATIVA: Expresada mediante un número
 Variable discreta: número finito de valores, por ejemplo numero
de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 3, 0, 1
 Variable continua: puede tomar un número infinito de valores, por
ejemplo la estatura de 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75

13. ACTIVIDAD
• 1. Indica que variables son cualitativas y cuales cuantitativas:
a) comida favorita
b) Profesión que te gusta
c) Número de penales anotados por ti en la última temporada
d) Número de sillas en tu escuela
e) El color de los autos del estacionamiento de tu escuela

14. ACTIVIDAD
2. Clasificar las siguientes variables en cualitativas y cuantitativas
discretas o continuas
a) La nacionalidad de una persona
b) Número de litros de agua de la reserva de tu casa
c) Número de medicamentos en un estante de farmacia
d) La profesión de una persona
e) El área de un edificio

15. 1.2 POBLACIÓN, MUESTRA Y MUESTREO
• Censo. Es el proceso de observar la población completa. Es decir, tomar una
muestra igual a la población.
• Parámetro. Nombre dado a una característica global de una población. En
general, un parámetro no es conocido. Por ejemplo, la edad promedio de una
población de habitantes de una región.
• Estadístico. Es una característica de la muestra. Es un valor conocido, que
varía de una muestra a otra. Se utiliza para obtener conclusiones acerca de la
población. Por ejemplo, el promedio de edad de los habitantes seleccionados
en una muestra es un estadístico. Se puede utilizar para estimar la edad
promedio de la población de la que se obtuvo la muestra.
• Muestreo. es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una
población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el total de la
población. La idea es bastante simple. Imagina que queremos saber algo de
un universo o población, por ejemplo, qué porcentaje de los habitantes de
México fuma habitualmente

16. TÉCNICAS DE MUESTREO: CLASIFICACIÓN
• Para que un plan de muestreo produzca muestras
representativas de la población, la selección debe ser al
azar, en el sentido que se pueda conocer el modelo
probabilístico que describe el conjunto de todas las
distintas muestras que es posible obtener. A continuación
se describen algunos procedimientos para obtener
muestras, o métodos de muestreo:
Muestreo Aleatorio simple
Muestreo sistemático
Muestreo estratificado
Muestreo por conglomerado

17. MUESTREO
ALEATORIO
• Muestreo Aleatorio Simple. Es un procedimiento de
toma de muestra, en el que todas las muestras
posibles, de un tamaño fijo, tienen igual
probabilidad de ser seleccionada. Para obtener una
muestra por este procedimiento, se enumeran todas
las unidades muéstrales, y se sortean unidades
hasta completar el número requerido.

18. MUESTREO
SISTEMATICO
• Muestro Sistemático. Se practica cuando se dispone de una
lista de todas las unidades muestrales, en un orden
independiente de la variable que se desea medir.
Supóngase que el tamaño de la población es N, y el tamaño
seleccionado para la muestra es n. Sea M el entero más
cercano al valor del cociente N/n. El procedimiento de
muestreo sistemático consiste en seleccionar al azar, un
número entre 1 y M, correspondiendo éste al orden de la
primera unidad seleccionada. Luego se recorre la lista y se
selecciona una de cada M, hasta completar las n unidades
muéstrales requeridas.

19. MUESTREO
ESTRATIFICADO
• Muestro Estratificado. Consiste en dividir la
población en grupos homogéneos, o estratos, de
acuerdo a los valores de una variable relacionada
con la característica bajo estudio, y aplicar el método
de muestreo aleatorio simple en cada estrato. Por
ejemplo, si se desea medir las preferencias de una
población de consumidores, se separa la población
en estratos de acuerdo al nivel socioeconómico, y se
muestrea en cada estrato separadamente.

20. MUESTREO POR
CONGLOMERADOS
• Muestreo por Conglomerados. Consiste en dividir la
población en pequeños grupos, o conglomerados, obtener
una muestra aleatoria simple de conglomerados, y practicar
un censo dentro de cada conglomerado seleccionado en la
muestra. Por ejemplo, para realizar una encuesta de hogares,
en una ciudad, en lugar de obtener una muestra de hogares,
se obtiene una muestra de manzanas. Se envía un
encuestados a cada manzana seleccionada, con el objeto de
encuestar todos los hogares de las manzana, lo que resulta
más eficiente.