El documento define conceptos estadísticos fundamentales como población, muestra, variable, dato, parámetro, estadístico y encuesta. Explica que la estadística es la ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos para la toma de decisiones, distinguiendo entre estadística descriptiva y estadística inferencial. También describe los pasos del proceso estadístico y diferentes métodos de muestreo.

1. Universidad Fermín Toro
Facultad de Ciencias Económicas y Sociales
Escuela de Comunicación Social
Jeanneth Asuaje
C.I: 23.903.848
Sección: M712

2. POBLACION: también llamada universo o colectivo, es el conjunto de elementos
de referencia sobre el que se realizan unas de las observaciones.
MUESTRA: En estadística una muestra estadística (también llamada muestra
aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de
una población estadística.
VARIABLE: Una variable es una característica que al ser medida en
diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores.
CENSO: EL censo de una población estadística consiste básicamente, en obtener
mediciones del número total de individuos mediante diversas técnicas de recuento.

3. DATO: es un valor particular de la variable.
.
PARAMETRO: una función definida sobre valores numéricos que caracteriza
una población o un modelo.
ESTADISTICO: es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de
una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o
modelo estadístico.
ENCUESTA: Una encuesta es un estudio observacional en el cual el investigador busca
recaudar datos por medio de un cuestionario prediseñado, y no modifica el entorno ni
controla el proceso que está en observación (como sí lo hace en un experimento).

4. ESTADÍSTICA
Es una ciencia que estudia la recolección,
análisis e interpretación de datos de una
muestra representativa para ayudar en
la toma de decisiones.
Estadística Descriptiva:
se dedica a la
descripción,
visualización y resumen
de datos originados a
partir de los fenómenos
de estudio.
Estadística Inferencial: se
dedica a la generación de
los modelos, inferencias y
predicciones asociadas a los
fenómenos en cuestión
teniendo en cuenta
la aleatoriedad de las
observaciones.

5. •Planteamiento del problema
•Elaboración de un modelo
•Extracción de la muestra
•Tratamiento de los datos
•Estimación de los parámetros
•Contraste de hipótesis
•Conclusión

6. MUESTREO
Muestreo Probabilístico: forman parte de este tipo de muestreo, todos aquellos
métodos para los que puede calcular la probabilidad de extracción de cualquiera
de las muestras posibles.
Muestreo Sistemático: se utiliza cuando el universo o población es de gran
tamaño, o ha de extenderse en el tiempo.
Muestreo Estratificado: consiste en la división previa de la población de estudio
en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna
característica de las que se van a estudiar.

7. Muestreo Por Estadios Múltiples: esta técnica es la única opción cuando no se
dispone de lista completa de la población de referencia .
Muestreo Conglomerados: se utiliza cuando la población se encuentra dividida
Muestreo No Probabilístico: es aquél para el que no puede calcularse la
probabilidad de extracción de una determinada muestra.
Muestreo Por Cuotas: es la técnica más difundida sobre todo en estudios de
mercado y sondeos de opinión.
Muestreo De Bola De Nieve: indicado para estudios de poblaciones
clandestinas, minoritarias o muy dispersas pero en contacto entre sí.

8. VARIABLES
Variable Independiente:
Una variable independiente es aquella cuyo valor no depende del de otra variable.
La variable independiente en una función se suele representar por “X”.
Variable Dependiente:
Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de los que tomen
otra variable.
La variable dependiente en una función se suele representar por “Y”.
La variable dependiente se representa en el eje ordenadas.
Variable Aleatoria:
Se llama variable aleatoria a toda función que asocia a cada elemento del espacio
muestra en un número real.
Se utilizan letras mayúsculas “X- Y” para designar variables aleatorias, y las
respectivas minúsculas “x- y” para designar valores concretos de las mismas.

9. Variable Cualitativa:
refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con
números.
Variable Cuantitativa:
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto
se pueden realizar operaciones aritméticas con ella.
Variable Discreta:
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite
valores intermedios entre dos valores específicos.
Variable Continua:
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre
dos números.

10. FRECUENCIA RELATIVA
La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia
absoluta de un determinado valor y el número total de datos.
La frecuencia relativa se puede expresar en tantos por ciento y se
representa por ni.
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
xi fi ni
27 1 0.032
28 2 0.065
29 6 0.194
30 7 0.226
31 8 0.258
32 3 0.097
33 3 0.097
34 1 0.032
31 1

11. FRECUENCIA ABSOLUTA
La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un
determinado valor en un estudio estadístico.
Se representa por fi.
La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos,
que se representa por N.
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.
xi fi
27 1
28 2
29 6
30 7
31 8
32 3
33 3
34 1
31