1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA.
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN UNIVERSITARIA
INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGIA
“ANTONIO JOSÉ DE SUCRE”
EXTENSIÓN BARQUISIMETO.
ELECTRICIDAD
ESTADÍSTICA
Participante:
ALBERSON PIÑA
C.I: 24.385.015
BARQUISIMETO, MAYO DEL 2013

2. Muestra
 Ejemplo: La misma empresa con los 50 trabajadores pertenecen a un
grupo de trabajo dentro de la misma empresa pero cada individuo con un
desempeño diferente que al final si es el encargado del grupo de la
empresa seria tomado como ejemplo para hablar de una situación que se
presente un nombre de todos delante de su jefe ( Director General).
• Ejemplo: Una empresa tiene 50 trabajadores la cual cada uno
tiene rol diferente adentro pero sigue siendo un trabajador mas
en dicha empresa.
Población
Muestra Aleatoria
• Ejemplo: El jefe de recursos humanos de una empresa ante su
ausencia en la misma eligen entre su subordinados para que realicen
suplencias en los obreros con mayor experiencia laboral, y
desempeño profesional.

3. Variable
 Ejemplo: En una empresa de 50 trabajadores, 36 son de sexo
masculino y 14 de sexo femenino; donde la raza predominante es
la raza blanca, la estatura promedio es de 1.65cm; 1.70cm.
Datos
• Los trabajadores de la empresa 13 de los mismo viven en el casco
urbano de la ciudad; 35 son foráneos y 2 de los mismo son
procedencia extranjera.
Parámetro
• De los trabajadores de una empresa 15 se encuentran en sobre
peso, 25 tienen peso normal y 5 son delicados ( delgados o bajo
peso).

4. Estadístico
• De 50 trabajadores 18 son técnicos medios en producción
industrial.
Censo
• De 50 trabajadores de una empresa 32 están en un listado de
adulto mayor.
• De 50 trabajadores de una empresa 30 evalúan como
satisfactoria la actuación del jefe de personal mientras que 20 la
evalúan de regular a mal.
Encuesta

5. Definición de Estadística
Es la ciencia.
Descriptiva Probabilidad Inferencia
Sistematización, recogida,
ordenación y
presentación
Deducir leyes que rigen
fenómenos
Tomar decisiones u
obtener conclusiones
Que se divide Estadísticamente:
Estadística Descriptiva Estadística Inferencial
Técnicas y métodos para
recolectar, organizar, presentar
información numérica en tablas y
gráficos, cálculos de medidas de
centralidad y variabilidad estadística.
Técnicas y métodos para sacar
conclusiones generales de los datos
de una muestra de la población.

6. Interpretación del Análisis
Estadístico
 La estadística descriptiva organiza, suma y describe un conjunto de actos
para que sus mas importante no esta en lo que la muestra nos dice sobre sus
características se vuelvan invidentes; ya que, estas se dividen en técnicas
numéricas y técnicas graficas y a su vez muestra estadística busca estima el
verdadero valor, pero lo miembros específicos, sino como hacer inferencias
sobre los miembros de la población; donde la estadística inferencial usa le
teoría de probalidades para generalizar las características de una población a
partir de las características de una muestra representativa.

7. Resumen de un estudio Estadístico
En el métodos estadísticos, como no puede siempre mantener las mismas condiciones
predeterminadas o a voluntad del investigador, deja que actúen libremente, pero se registra las
diferentes observaciones y se analizan sus variaciones.
Una hipótesis se formula acerca de un parámetro (medida, proporción, varianza, entre
otros), con el propósito de rechazarla se llama hipótesis de nulidad y representa por Ho; a su
hipótesis contraria se llama hipótesis alternativa (H1).
Por otra parte, se decide que datos se van a buscar ( muestras), ya sea por la poca
elisponibilidad de recursos, por la gemeonalidad de sus elementos, por ser demasiado grande el
numero de sus componentes; por eso se recurre al análisis de los elementos de una muestra con
el fin de hacer inferencias respecto al total de la población.
Por lo general, la técnica estadística ofrece métodos y procedimientos objetivos que
convierten las especulaciones de primera mano en aseveraciones cuya confiabilidad puede ser
evaluada y ofrecer una premisa medible en la toma de una decisión. Esta es la fase de la
determinación de los parámetros y estadísticos muestrales para las estimaciones e inferencias
respecto a la población, el ajuste de modelos y las pruebas de las hipótesis planteadas, con el
fin de establecer y redactar las conclusiones definitivas.

8. Técnicas de Muestreo
 Muestreo Aleatorio: Se usa cuando a cada elemento de la población
se le quiere dar la misma oportunidad de ser elegido en la muestra.
 Ejemplo: De una población de 1176 adolecentes de una ciudad y se
desea conocer la aceptación por los programas de planificación
familiar y para ellos se desea tomar una muestra por lo que se
necesita saber la cantidad de adolecentes que deben entrevistar para
tener una información adecuada con error estándar menor de 0,015 al
90% de confiabilidad.

9. Muestreo Estratificado
 Muestreo Estratificado: Se usa cuando de conoce de antemano que
la población esta dividida en estratos, que son equivalentes
categorías y por lo general no son de igual tamaño. Luego, de cada
estrato se saca una muestra aleatoria, usualmente proporcional al
tamaño del estrato.
 Ejemplo: Universo: 10.000 habitantes de un pueblo.
 Tamaño de muestra: 600 personas.
 Distribución del universo por edades:
 Grupo A: 1.500 habitantes menores de 18 años.
 Grupo B: 6.500 habitantes con edades comprendidas entre los 80 y
los 60 años.
 Grupo C: 2.000 vecinos mayores de 60 años.

10. Muestreo por Conglomerados
 Muestreo por conglomerados: En este caso la población se divide
en un grupo llamados conglomerados. Luego se elige el azar un
cierto numero de ellos y todos los elementos de los conglomerados
elegidos forman la muestra.
 Ejemplo: En el caso de una encuesta realizada a los
dueños/encargados de bares de una ciudad y se va seleccionando
aleatoriamente hasta obtener el numero necesario de bares de la
muestra.
 Tamaño de la muestra = 80 bares.
 1ra calle seleccionada = 4 bares.
 2da calle seleccionada = 8 bares.
 3ra calle seleccionada = 3 bares.

11. Muestreo Sistemático
 Muestreo Estratificado: Se usa cuando los datos de la
población están ordenados en forma numérica. La primera
observación es elegida al azar de entre los primeros elementos
de la población y las siguientes observaciones son elegidas
guardando la misma distancia entre si.
 Ejemplo: Si tenemos una población formada por 100
elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de
selección que será igual a 100/25=4. A continuación elegimos
el elemento de arranque, formando aleatoriamente un numero
entre el 1 y el 4, y a partir de el obtenemos los restantes
elementos de la muestra.

12. Tipos de Variables
 Las variables pueden dividirse en cualitativas y cuantitativas;
en ellas encontramos una clasificación como en las cualitativas
que son nominales y ordinales y en los cuantitativos discretas y
continuas.
 En los nominales encontramos: Sexo, racionalidad, colores; y
en los ordinales: Leve, moderado, fuerte.
 Por otra parte: Las discretas se refiere a números de hijos; y en
la continua a masa(kg), salario o altura.

13. Ejemplos:
 Cuantitativos: Si sus valores son numéricos ( tiene sentido al hacer operaciones
algebraica con ellos).
 Discretas: Números de hermanos: Pueden ser 1,2,3 pero nunca 3,4,5.
 Numero de empleados de una fabrica.
 Numero de goles marcados por un equipo de futbol en la liga.
 Continuas: Velocidad de un vehículo: Puede ser 20; 542; 100 km/h.
 Temperatura registradas en un observatorio cada hora.
 Peso en kg de los recién nacidos.

14. Ejemplos
 Cualitativas: Si sus valores ( modalidades) no se pueden
asociar naturalmente a un numero ( no se pueden hacer
operaciones algebraica con ellos).
 Nominal: Estado civil: casado, soltero, divorciado, viudo y
separado.
 Ordinal: L a nota d un examen: Suspenso, aprobado, notables,
sobresaliente.
 Medallas de una pruebas deportivas: Oro, plata, bronce.

15. Tablas de Frecuencias
 Frecuencias absolutas: Contabilizan el numero de individuos de cada
modalidad.
 Ejemplo: Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las
siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29,
29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.
 En la primera columna de la tabla colocamos la variable ordenada de menor
a mayor y en la segunda anotamos la frecuencia absoluta.
La frecuencia absoluta de 29 es 6, pues 29 aparece 6 veces.
x¡ 27 28 29 30 31 32 33 34
f¡ 1 2 6 7 8 3 3 1 31

16. Frecuencias Relativas
 Frecuencias Relativas ( porcentajes unitarios): ídem, pero dividido
por el total, normalizadas.
 Ejemplo: Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado
las siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 3
0, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.
La frecuencia relativa de 28 es 0,065, porque corresponde a la
división 2/28.
x¡ 27 28 29 30 31 32 33 34
f¡ 1 2 6 7 8 3 1 31
n¡ 0,032 0,065 0,194 0,226 0,258 0,097 0,097 0,032 1

17. Frecuencias Acumuladas absolutas y
relativas
 Frecuencias Acumuladas absolutas y relativas: Acumulan
las frecuencias absolutas y relativas. Son especialmente útiles
para calcular cantiles ( como veremos mas adelante).
 Ejemplo: Durante el mes de julio, en una ciudad se han
registrado las siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31,
30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.
La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias
absolutas de todos los valores inferiores al valor considerado.
X¡ 27 28 29 30 31 32 33 34
f¡ 1 2 6 7 8 3 3 1 31
F¡ 1 3 9 16 24 27 30 31