j

1. Estadística
Descriptiva
UNIVERSIDAD NACIONAL SAN
AGUSTIN DE AREQUIPA
Dr. Alejandro N. Salas Begazo

2. ¿Qué es la ESTADISTICA?
• Los orígenes de la estadística, aunque no
se sabe con exactitud cuándo se
comenzó a utilizar, pueden estar ligados
al antiguo Egipto como a los censos
chinos que se realizaron hace unos 4.000
años, aproximadamente.

3. Sin duda, fueron los romanos, maestros de la
organización política, quienes mejor supieron
ocupar la estadística.
Cada cinco años realizaban un censo de la
población, cuyos datos de nacimientos,
defunciones y matrimonios eran esenciales
para estudiar los avances del imperio; sin
olvidar los recuentos de ganancias y las
riquezas que dejaban las tierras.

4. ¿Qué es la ESTADISTICA?
No es la recolección y publicación de hechos y datos
numéricos.
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.

5. ¿Quién usa Estadística
 Las técnicas estadísticas se usan ampliamente por
personas en áreas de comercialización, contabilidad,
control de calidad, consumidores, deportes,
administración de hospitales, educación, política,
medicina, etcétera...

6. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Se refiere a:
la recolección
presentación
Descripción
Análisis
Interpretación de datos

7. La estadística Descriptiva comprende
cualquier actividad relacionada con los
datos y está diseñada para resumir o
describir los mismos ya sea que se trate
de una población o de una muestra.

8. TIPOS DE ESTADÍSTICAS
 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera
informativa.
 EJEMPLO 1: un sondeo de opinión encontró que 49% de las
personas en una encuesta sabían el nombre del primr libro en
la Biblia. La estadística “49” describe el número de cada 100
personas que saben la respuesta.
 EJEMPLO 2: según el Consumer Reports, los dueños de
lavadoras de ropa Whirlpool reportaron 9 problemas por cada
100 máquinas durante 1995. La estadística “9” describe el
número de problemas por cada 100 máquinas.

9. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Una decisión, estimación, predicción o
generalización sobre una población, con base en
una muestra.
Una población es un conjunto de todos los
posibles individuos, objetos o medidas de
interés.
Una muestra es una porción, o parte, de la
población de interés.
TIPOS DE ESTADÍSTICAS

10. TIPOS DE ESTADÍSTICAS
(EJEMPLOS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA)
Ejemplo 1: las cadenas de TV monitorean la popularidad de sus
programas contratando a Nielsen y otras organizaciones para
muestrear las preferencias de televidentes.
Ejemplo 2: el departamento de contabilidad de una empresa elegirá
una muestra de facturas para verificar la exactitud de todas las
facturas de la compañía.
Ejemplo 3: los catadores de vino prueban unas cuantas gotas para
tomar la decisión de liberar todo el vino para la venta

11. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Es la parte de la estadística que trata
solamente de describir y analizar un grupo dado sin sacar conclusiones o
inferencias de un grupo mayor, a partir de ella. Las características medidas
de una muestra se denominan estadísticas de la muestra.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: Cuando una muestra es representativa de
una población se pueden deducir importantes conclusiones acerca de esta, a
partir de su análisis. La inferencia estadística comprende aquellas técnicas
por medio de las cuales se toma decisiones sobre una población estadística
basadas solo en la muestra observada. Debido a que dichas decisiones se
toman en condiciones de incertidumbre, entonces estas serán confiables con
cierto grado de probabilidad. Las características medidas de una población
estadística, o universo se llaman parámetros de la población.
Estadística descriptiva y Estadística
inferencial

12. INDIVIDUO, POBLACIÓN Y MUESTRA
Cada uno de los elementos que componen la
población estadística. El individuo o unidad de
estudio es un ente observable que no tiene
por qué ser una persona, puede ser un objeto
o un ser vivo.
POBLACIÓN. Es el conjunto de todos los
elementos que cumplen ciertas propiedades y
entre los cuales se desea estudiar un
determinado fenómeno.
Muestra. Es el subconjunto de la población a partir de la
cual se sacan conclusiones sobre las características de la
población. Se toma una muestra cuando es costosa o
difícil la observación de todos sus elementos.

13. Términos usados en Estadística

14. σ2
μ
x
s2
x9 x2
x11
x4
x3
x6
x7
x5
x10
x1
x12
x13
x15
x16
x17
x18
x19
x20
PARÁMETROS
ESTADÍSTICOS
Media de la Población
de “N” elementos
σ
s
Varianza de la Población
de “N” elementos
Desviación Estándar
de la Población de “N”
elementos
Media de una Muestra
de “n” elementos
Varianza de una Muestra
de “n” elementos
Desviación Estándar de una
Muestra de “n” elementos
Población de “N” elementos
Muestra de
“n” elementos
EJEMPLOS
EJEMPLOS

15. CLASIFICACION DE
LAS VARIABLES
CUALITATIVAS
V. ORDINAL V. NOMINAL
CUANTITATIVAS
V. DISCRETA V. CONTINUA

16. Variable Cualitativa
Relacionadas con
características no numéricas
de un individuo.
Ejemplo: atributos de una
persona, nacionalidad, color
de la piel, sexo, afiliación
religiosa).

17. Variable Cualitativa
Se refieren a características que no pueden ser
medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
 VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL
Presenta modalidades no numéricas que no admiten
un criterio de orden.
Por ejemplo: lugar de procedencia, con las
siguientes modalidades: Lima, Arequipa, Puno,
Tacna, Moquegua.

18. Variable Cualitativa
 VARIABLE CUALITATIVA ORDINAL
Presenta modalidades no numéricas que
admiten un criterio de orden.
Por ejemplo el nivel de estudio: inicial,
primaria, secundaria, superior.
Puesto conseguido en una prueba deportiva:
1º, 2º, 3º,...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata,
bronce.

19. TIPOS DE VARIABLES
Variable cuantitativa: la variable se
puede registrar numéricamente.
Ejemplo: saldo en una cuenta de
cheques, minutos que faltan para que
termine la clase, número de niños en
una familia.

20. Variable Cuantitativa
Relacionadas con características
numéricas del individuo.
Ejemplo: edad, precio de un
producto, ingresos anuales.
Las variables cuantitativas se dividen
en:
a) Discretas
b) Continuas

21. Variable Cuantitativa
Las variables discretas
Son aquellas que pueden tomar solo
algunos valores en un intervalo y no
valores intermedio
Ejemplo: edad, número de hermanos
que puede ser 1, 2, 3....,etc, pero,
por ejemplo, nunca podrá ser 3,45)

22. Variable Cuantitativa
Las variables continuas
Son aquellas que pueden tomar
cualquier valor en un intervalo real.
Ejemplo:
alturas, la velocidad de un vehículo
puede ser 80,3 km/h, 94,57
km/h...etc.).

23. FUENTES DE DATOS ESTADÍSTICOS
Los problemas de investigación suelen requerir datos publicados.
Se pueden encontrar estadísticas relacionadas en artículos
publicados, revistas y periódicos.
No todos los temas disponen de datos publicados. En esos casos,
la información deberá recolectarse y analizarse.
Una manera de recolectar datos es mediante encuestas.

24. NIVELES DE MEDICIÓN
Nivel nominal
Los datos sólo se puede clasificar en
categorías, no se pueden ordenar.
Ejemplos:
Color de los ojos, sexo, afiliación
religiosa.

25. NIVELES DE MEDICIÓN
Mutuamente excluyente
Un individuo, objeto o artículo, al ser incluido en una
categoría, debe excluirse de las demás.
Ejemplo: color de los ojos.
Exhaustivo
Cada persona, objeto o artículo debe clasificarse en
al menos una categoría.
Ejemplo: afiliación religiosa.

26. NIVELES DE MEDICIÓN
Nivel ordinal
Involucra datos que se pueden ordenar, pero no es posible
determinar las diferencias entre los valores de los datos o no
tienen significado.
Ejemplo
En una prueba de sabor de 4 refrescos de cola, el C se
clasificó como número 1, el B como número 2, el A como 3 y
el D como número 4.

27. NIVELES DE MEDICIÓN
Nivel de intervalo
Similar al nivel ordinal, con la propiedad
adicional de que se pueden determinar
cantidades significativas de las diferencias entre
los valores. No existe un punto cero natural
Ejemplo: temperatura en la escala de grados
Fahrenheit.

28. NIVELES DE MEDICIÓN
Nivel de razón
El nivel de intervalo con un punto cero inicial
inherente. Las diferencias y razones son
significativas para este nivel de medición.
Ejemplos: dinero, altura de los jugadores de
basquetbol de la NBA.

29. Organización de la
Información
Ordenando la Información
Al ordenar datos muy numerosos, es
usual agruparlos en clases o categorías.
Al determinar cuántos pertenecen a
cada clase, establecemos la frecuencia.
Construimos así una tabla de datos
llamada tabla de frecuencias.