estadistica 1

1. 10/09/2017
Ing. Miguel Sevillanos Dominguez 1
ESTADÍSTICA I
Ing. Industrial Miguel Angel Sevillanos Dominguez
Introducción
 La Estadística es una ciencia que
facilita la solución de problemas en
los cuales necesitamos conocer
características sobre el
comportamiento de algún suceso o
evento.
 Nos permite inferir el
comportamiento de sucesos iguales o
similares sin necesidad de que estos
ocurran.

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 Esto nos da la posibilidad de tomar
decisiones acertadas y a tiempo,
así como realizar proyecciones del
comportamiento del suceso.
 Sólo se realizan los cálculos y el
análisis con los datos obtenidos de
una muestra de la población y no
con toda la población.
 Actualmente el INEI es el encargado de concentrar
y publicar la información estadística del estado y
del país.

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Estadística
Definición:
 Es el estudio de los métodos para coleccionar,
resumir, organizar, presentar y analizar información
de datos.
 La ciencia que permite estudiar las regularidades
o patrones en un conjunto de datos para tomar
decisiones racionales.
Definiciones Básicas
 Población
 Se denomina población al conjunto completo de
elementos, con alguna característica común, que es
el objeto de nuestro estudio. Esta definición incluye,
por ejemplo, a todos los sucesos en que podría
concretarse un fenómeno o experimento
cualesquiera. Una población puede ser finita o
infinita.

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Definiciones Básicas - Población
 Ejemplo:
 Los habitantes de un país, los planetas del Sistema
Solar, las estrellas en la Vía Láctea, son elementos
de una población finita.
 Sin embargo, el número de posibles medidas que se
puedan hacer de la velocidad de la luz, o de
tiradas de un dado, forman poblaciones infinitas
Definiciones Básicas
 Muestra
 Una muestra estadística es un subconjunto de casos o
individuos de una población estadística. Las muestras,
se obtienen con la intención de inferir propiedades de
la totalidad de la población, para lo cual deben ser
representativas de la misma. Para cumplir, esta
característica la inclusión de sujetos en la muestra debe
seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede
obtenerse una información similar a la de un estudio
exhaustivo con mayor rapidez y menor coste.

5. 10/09/2017
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Ventajas de Elección de la Muestra
1. La población es muy grande (en ocasiones, infinita,
como ocurre en determinados experimentos
aleatorios) y, por tanto, imposible de analizar en su
totalidad.
2. Las características, de la población varían si el
estudio se prolonga demasiado tiempo.
3. Reducción de costes: al estudiar una pequeña parte
de la población, los gastos de recogida y
tratamiento de los datos serán menores que si los
obtenemos del total de la población.
Ventajas de Elección de la Muestra
4. Rapidez: al reducir el tiempo de recogida y
tratamiento de los datos, se consigue mayor
rapidez.
5. Viabilidad: la elección de una muestra permite la
realización de estudios que serían imposible hacerlo
sobre el total de la población.

6. 10/09/2017
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Ventajas de Elección de la Muestra
6. La población es suficientemente homogénea
respecto a la característica medida, con lo cual
resultaría inútil malgastar recursos en un análisis
exhaustivo (por ejemplo, muestras sanguíneas).
7. El proceso de estudio es destructivo o es necesario
consumir un artículo para extraer la muestra
(ejemplos: vida media de una bombilla, carga
soportada por una cuerda, precisión de un
proyectil, etc.).
Clasificación de la Estadística
El estudio de la estadística se ha concretado
primordialmente en el análisis de datos y su
aplicación en la toma de decisiones, lo que ha
permitido dividir a la estadística por su aplicación en:
a) La estadística inferencial o inductiva sirve
extrapolar los resultados obtenidos en el análisis
de los datos y a partir de ello predecir acerca de
la población, con un margen de confianza
conocido.

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Estadística Inferencial o Inductiva
 Esta aplicación de la estadística busca plantear y
resolver problemas específicos y/o hacer
previsiones a partir de los datos de una
muestra. Otra manera de describirla: la técnica o
metodología mediante la cual es posible realizar la
estimación de las características de una población o
realizar la toma de decisiones basados en
resultados muestrales
Clasificación de la Estadística
b. La estadística descriptiva o deductiva se construye
a partir de los datos y la inferencia sobre la
población no se puede realizar, al menos con una
confianza determinada, la representación de la
información obtenida de los datos se representa
mediante el uso de unos cuantos parámetros y
algunas graficas planteadas de tal forma que
den importancia los mismos datos.

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Estadística Descriptiva
 La función descriptiva de la estadística se enfoca en
la presentación y clasificación de los datos
obtenidos de la población que se analiza. Otra
manera de describirla: el proceso que se relaciona
con los métodos y/o técnicas para la recopilación,
organización y análisis de un conjunto de datos
cuantitativos, con el objeto de describir en forma
apropiada las diversas características de dicho
conjunto
Variables
 Una variable es una propiedad que puede fluctuar
y cuya variación es susceptible de adoptar
diferentes valores, los cuales pueden medirse u
observarse. Las variables adquieren valor cuando
se relacionan con otras variables, es decir, si forman
parte de una hipótesis o de una teoría. En este caso
se las denomina constructos o construcciones
hipotéticas.

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Tipo de
Variables
Cualitativas
Nominal
Ordinal
Cuantitativas
Discreta
Continua
Clasificación de Variables
a) Variables Cualitativas: Son el tipo de variables que
como su nombre lo indica expresan distintas
cualidades, características o modalidad. Cada
modalidad que se presenta se denomina atributo o
categoría, y la medición consiste en una clasificación
de dichos atributos. Las variables cualitativas
pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar
dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o
ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más
valores. Dentro de ellas podemos distinguir:

10. 10/09/2017
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a) Variables Cualitativas
 Variable cualitativa ordinal o variable
cuasicuantitativa: La variable puede tomar
distintos valores ordenados siguiendo una escala
establecida, aunque no es necesario que el
intervalo entre mediciones sea uniforme, por
ejemplo: leve, moderado, fuerte.
Identifica a cada elemento en una posición de
escala respecto a los otros.
a) Variables Cualitativas
 Variable cualitativa nominal: En esta variable los
valores no pueden ser sometidos a un criterio de
orden, como por ejemplo los colores.
Identifica la pertenencia de un elemento sujeto
u objeto a un grupo u otro, a niveles
generalmente mutuamente excluyentes. Permite
la distinción entre elementos pero no su
ordenación.
Ejm.: El estado civil, con las siguientes modalidades:
soltero, casado, separado, divorciado y viudo

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Clasificación de Variables
b. Variables Cuantitativas: Son las variables que toman
como argumento, cantidades numéricas, son
variables matemáticas. Las variables cuantitativas
además pueden ser:
b) Variables Cuantitativas
 Variable discreta: Es la variable que presenta
separaciones o interrupciones en la escala de valores
que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones
indican la ausencia de valores entre los distintos
valores específicos que la variable pueda asumir.
Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).

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b) Variables Cuantitativas
 Variable continua: Es la variable que puede adquirir
cualquier valor dentro de un intervalo especificado de
valores. Por ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5
kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el
salario. Solamente se está limitado por la precisión
del aparato medidor, en teoría permiten que exista
un valor entre dos variables.