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1. Taller ESTADISTICA
Trabajo de tecnología
“Estadística”
Sebastian Ruilova
Grado 11 – 4
Guillermo Mondragón
Ingeniero en sistemas
Institución Educativa Liceo Departamental
Área de tecnología
Santiago de Cali
2020

2. Taller ESTADISTICA
Tabla de contenido
1. Introducción.
2. Objetivo general.
3. ¿Qué es la estadística?
4. Ramas de la estadística.
5. Aplicaciones de la estadística.
6. Herramientas.

3. Taller ESTADISTICA
1. Introducción
Este trabajo se realiza con el fin abarcar los distintos conceptos de la estadististica que se
emplean para la recolección de datos y la aplicación de estas en áreas como la deportiva,
económica, administrativa, educativa, etc.

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2. Objetivo General
1. Entender la definición y diferentes conceptos aplicables para la recolección de datos, con
apoyo de sus ramas.

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3. ¿Qué es estadística?
La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y
análisis de un conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones
sobre fenómenos observados.
La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar
información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se puede decir que es
la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a partir
de la información disponible.
El origen de la palabra estadística se suele atribuir al economista Gottfried Achenwall (prusiano,
1719-1772) que entendía la estadística como “ciencia de las cosas que pertenecen al Estado”.
Conviene saber que la estadística NO es una rama de las matemáticas. Utiliza herramientas de
las matemáticas del mismo modo que lo hace la física, la ingeniería o la economía, pero eso no las
hace ser parte de las matemáticas. Es cierto que tienen una relación estrecha, pero la estadística y
las matemáticas son disciplinas diferentes.

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4. Ramas de la estadística
Estadística descriptiva
La estadística descriptiva es la rama de la estadística que describe o resume de forma
cuantitativa (medible) características de una colección de una recolección de
información. Es decir, la estadística descriptiva se encarga de resumir una muestra
estadística (conjunto de datos obtenidos de una población) en lugar de aprender sobre
la población que representa la muestra. Algunas de las medidas comúnmente utilizadas
en la estadística descriptiva para describir un conjunto de datos son las medidas de
tendencia central y las medidas de variabilidad o dispersión.
En cuanto a las medidas de tendencia central, se utilizan medidas como la media, la
mediana y la moda. Mientras que en las medidas de variabilidad se utilizan la varianza,
la curtosis, etc. La estadística descriptiva suele ser la primera parte a realizar en un
análisis estadístico.
Los resultados de estos estudios suelen ser acompañados de gráficos, y representan
la base de casi cualquier análisis cuantitativo (medible) de datos. Un ejemplo de
estadística descriptiva podría ser considerar un número para resumir que tan bien se
está desempeñando un bateador de béisbol. Así, el número se obtiene por el número de
hits que ha dado un bateador dividido entre el número de veces que ha estado al bate.
Sin embargo, este estudio no dará información más específica, como cuáles de esos
bateos han sido Home Runs.
Otros ejemplos de estudios de estadística descriptiva pueden ser: La media de edad
de los ciudadanos que viven en una cierta área geográfica, la longitud media de todos

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los libros referentes a un tema específico, la variación respecto al tiempo que los
visitantes pasan navegando en una página de internet.
Estadística inferencial:
La estadística inferencial se diferencia de la estadística descriptiva principalmente por el uso de
la inferencia y la inducción. Es decir, esta rama de la estadística busca deducir propiedades de una
población estudiada, es decir, no solo recolecta y resume los datos, sino que busca explicar ciertas
propiedades o características a partir de los datos obtenidos.
En este sentido, la estadística inferencial implica obtener las conclusiones correctas de un
análisis estadístico realizado mediante estadística descriptiva.
Por ello, muchos de los experimentos en ciencias sociales involucran un grupo de población
reducido, así mediante inferencias y generalizaciones se puede determinar cómo la población en
general se comporta. Las conclusiones obtenidas mediante la estadística inferencial están sujetas
a la aleatoriedad (ausencia de patrones o regularidades) pero mediante la aplicación de los métodos
adecuados se logra la obtención de resultados relevantes.
Así, tanto la estadística descriptiva como la estadística inferencial van de la mano.
La estadística inferencial se divide en:
Estadística paramétrica:
Comprende los procedimientos estadísticos basados en la distribución de los datos reales, los
cuales se determinan mediante un número finito de parámetros (número que resume la cantidad de
datos derivados de una variable estadística).

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Para aplicar procedimientos paramétricos, en su mayoría, se requiere conocer previamente la
forma de distribución para las formas resultantes de la población estudiada.
Por ello, si se desconoce en su totalidad la distribución que siguen los datos obtenidos, se debe
utilizar un procedimiento no paramétrico.
Estadística no paramétrica:
Esta rama de la estadística inferencial comprende los procedimientos aplicados en pruebas y
modelos estadísticos en los cuales su distribución no se ajusta a los llamados criterios paramétricos.
Al ser los datos estudiados los que definen su distribución, está no puede ser definida previamente.
La estadística no paramétrica es el procedimiento que debe ser elegido al desconocer si los datos
se ajustan a una distribución conocida, de manera que pueda ser un paso previo al procedimiento
paramétrico.
Así mismo, en una prueba no paramétrica, las posibilidades de error se disminuyen mediante el
uso de tamaños muestrales adecuados.
Estadística matemática:
Se ha mencionado de igual forma la existencia de la Estadística Matemática, como
disciplina de la estadística.
Esta consiste en una escala previa en el estudio de la estadística, en la cual usan la teoría de la
probabilidad (rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios) y otras ramas de
las matemáticas.
La estadística matemática consiste en la obtención de información a partir de los datos y utiliza
técnicas matemáticas tales como: análisis matemático, álgebra lineal, análisis estocástico,

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ecuaciones diferenciales, etc. Así, la estadística matemática ha sido influenciada por la
estadística aplicada.

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5. Aplicaciones de la estadística
Aunque comúnmente se asocie a estudios demográficos, económicos y sociológicos, gran parte
de los logros de la estadística se derivan del interés de los científicos por desarrollar modelos que
expliquen el comportamiento de las propiedades de la materia y de los caracteres biológicos. La
medicina, la biología, la física y, en definitiva, casi todos los campos de las ciencias emplean
instrumentos estadísticos de importancia fundamental para el desarrollo de sus modelos de trabajo.
Campos de aplicación
La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en todos los campos
científicos:
En las ciencias naturales: se emplea con profusión en la descripción de modelos
termodinámicos complejos (mecánica estadística), en física cuántica, en mecánica de fluidos o en
la teoría cinética de los gases, entre otros muchos campos.
En las ciencias sociales y económicas: es un pilar básico del desarrollo de la demografía
y la sociología aplicada.
En economía: suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples
parámetros macro y microeconómicos.
En las ciencias médicas: permite establecer pautas sobre la evolución de las enfermedades
y los enfermos, los índices de mortalidad asociados a procesos morbosos, el grado de eficacia de
un medicamento, etcétera.
6. Herramientas en la estadística

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Hipótesis:
Una hipótesis estadística es una proposición o supuesto sobre los parámetros de
una o más poblaciones. Es importante recordar que las hipótesis siempre son
proposiciones sobre la población o distribución bajo estudio, no proposiciones sobre la
muestra.
Tipos de Hipótesis
Se les denomina así a los supuestos (hipótesis) realizados con respecto a un parámetro o
estadístico (media, proporción, entre otros).
En este paso se definen dos tipos de hipótesis:
Ho: Hipótesis nula
H1: Hipótesis alterna (de la cual se sospecha pudiera ser cierta, es planteada por el investigador)
Variables:
La variable estadística se refiere a una característica o cualidad de un individuo que está
propenso a adquirir diferentes valores. Estos valores se caracterizan por poder medirse.
Por ejemplo, el color de pelo de una persona, las notas de un examen, sexo, estatura de una
persona, etc.
Variables cualitativas:
Las variables cualitativas son aquellas características o cualidades que no pueden ser calculadas
con números, sino que lo hacen con palabras.
Este tipo de variable, a su vez se divide en las siguientes:

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Cualitativa nominal: Aquellas variables que no siguen ningún orden en específico. Por ejemplo:
Colores (Negro, Naranja, Amarillo).
Cualitativa ordinal: Aquellas que siguen un orden o jerarquía. Por ejemplo: Nivel
socioeconómico (Alto, medio, bajo).
Cualitativa binaria: En este caso, las variables son solamente dos. Por ejemplo: Si o No, Hombre
o Mujer.
Variables cuantitativas:
Las variables cuantitativas son aquellas características o cualidades que sí pueden expresarse y
medirse a través de números.
Este tipo de variable a su vez se divide en:
Cuantitativa discreta: Aquella variable que usa valores enteros y no finitos. Por ejemplo: La
cantidad de familiares que tiene una persona (2, 3, 4 ó más)
Cuantitativa continua: Aquella variable que utiliza valores finitos y objetivos. Suele
caracterizarse por utilizar valores decimales. Por ejemplo: El peso de una persona (64.3 Kg, 72.3
Kg, etc).

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