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ESTADISTICA GENERAL
I. CONCEPTOS Y PRINCIPIOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA
1. Estadística
El campo de la Ciencia Estadística está dividido en 2 grandes áreas:
Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial.
Estadística Descriptiva:
Es la ciencia que nos brinda un conjunto de métodos para
recolectar, presentar y caracterizar un conjunto de datos, un estudio
estadístico se considera Descriptivo cuando se analiza y describe
solamente al conjunto de datos y no hace generalizaciones.
Ejemplo:
Describir algunas características sociodemográficas de los
colaboradores que se encontraban laborando en las medianas empresas
del rubro metal-mecánica de la ciudad de Trujillo en el mes de abril 2020.

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b) Estadística Inferencial:
Es la ciencia que nos brinda los métodos para tomar decisiones en
situaciones de incertidumbre y nos permite generalizar los resultados
de una muestra hacia una población, basándose en métodos
probabilísticos.
Ejemplo:
Comparar a partir de una muestra la cantidad promedio de deuda en
tarjeta de crédito por familia en la ciudad de Trujillo, en el mes de
mayo del 2020.
2. Población
Es el conjunto de elementos que poseen una característica o más
características comunes que deben ser precisadas en el contenido,
en el tiempo y en el espacio. Un universo o población debe ser
inconfundible.
El definir correctamente la población, es condición indispensable
para la Selección de la muestra.
Para seleccionar la muestra es necesario distinguir 2 tipos de
población: población homogénea y población heterogénea.
a) Población homogénea
Cuando la variable en estudio no presenta variabilidad, es decir
que es relativamente uniforme.

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Ejemplo:
- Nivel de gasto en canasta familiar de las familias de una
pequeña comunidad netamente agrícola en el mes octubre
del año 2019.
- Edad de los trabajadores de construcción civil en una ciudad
al mes de enero del año 2020.
- Nº de estudiantes del nivel universitario por familia del
Sector Mampuesto, mayo del 2019.
b) Población heterogénea
Cuando está formado por elementos en los que la variable
de interés no es homogénea y presenta muchas veces la
posibilidad de distribuirlo en grupos homogéneos.
Ejemplo:
- Ingreso familiar mensual en la ciudad de Trujillo (abril 2020).
3. Variable
Es una característica de los elementos de la población y que puede
tomar diferentes valores. Existen criterios de clasificación
a) Por su naturaleza
- Variable cualitativa o categórica (de cadena)

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Es observable, y solo pueden expresarse en categorías o
clases.
- Variable cuantitativa numéricas
Es medible y puede expresarse con datos numéricos
b) Por su relación de dependencia
Cuando en una investigación se desea establecer la relación entre
dos o más variables:
- Variable independiente
Es la que se supone es la causa.
- Variable dependiente
Es la que se supone es el efecto.

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c) Por su escala de medición
- Nominal
Asigna un atributo o característica a cada elemento, pero no
establece ningún tipo de jerarquía ni puede cuantificarse.
Variable: Región de procedencia.
- Ordinal: Establece una jerarquía entre los diferentes
valores de la variable, pero no puede cuantificarse.
Variables: Percepción de la calidad de atención al cliente en
una empresa (buena, regular y mala).
- Intervalo: Asigna un valor numérico, pero el cero es arbitrario,
no representa la ausencia del fenómeno en estudio. Variable:
Temperatura en grados Celsius
- Razón: Asigna un valor numérico en el cual el cero representa
la ausencia del fenómeno en estudio.
Variable: Porcentaje de grasa corporal.
4. Unidad de análisis (unidad elemental)
Es cada uno de los elementos en estudio y para la cual se realiza el
análisis Ejemplo una persona, una empresa, una familia.
5. Unidad muestral
Es la que puede estar conformada por un solo elemento o por un
conjunto de elementos. La conformación adecuada de las unidades de
muestreo va a facilitar el muestreo.
7. Dato
Es el registro o resultado luego de medir u observar la característica
del elemento.

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8. Muestra
Una muestra estadística, o simplemente muestra, es una parte o
subconjunto de la población muestral pero elegida con técnicas
especiales que permiten asegurar que sea representativa y adecuada.
a) Representativa
Porque la muestra refleja las mismas características de la
población muestral y solamente deben diferir en el tamaño. Se
dice que la muestra es una población en miniatura. Se piensa que
para asegurar la representatividad de una muestra se debe evitar
la tendencia o sesgo, utilizando métodos aleatorios. Entre los
métodos aleatorios más usados podemos señalar:
Método del sorteo:
Sea:
Población muestral: N
Muestra: n
Se puede usar el siguiente procedimiento en Excel:
- Ingresar en el comando de Excel
=aleatorio.entre()
- Colocar como límite inferior el “1” y como límite superior “N”
que correspondería al número total de elementos que hay en
la población.

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- Seleccionar tantos elementos como lo indique el tamaño de
la muestra “n” requerido.
b) Adecuada
Una muestra es adecuada si tiene un tamaño óptimo que
permite asegurar la existencia de las mismas características del
universo y que las generalizaciones sean válidas.
Si una muestra es pequeña los resultados tienen relativa validez
y si es muy grande puede que haya un dispendio de recursos.
El tamaño de muestra n, se obtiene con fórmulas que
proporcionan las técnicas del Muestreo.

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II. RECOPILACIÓN Y TABULACIÓN DE DATOS
Para realizar la recolección de datos sobre las variables incluidas en
una investigación se debe realizar las siguientes actividades:
- Seleccionar un instrumento de medición de los disponibles en el
estudio o desarrollar un instrumento válido y confiable.
- Aplicar el instrumento de medición para obtener las observaciones y
mediciones de las variables de interés en la investigación.
- Preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse
correctamente (codificación de datos).
En toda investigación se aplica un instrumento para medir las
variables presentes en la investigación.
Definiendo a la Medición como el “proceso de vincular conceptos
abstractos con indicadores empíricos”, donde el centro de atención es
la respuesta observable (empírico) que representa al concepto no
observable (teórico). La medición es efectiva cuando el instrumento
representa a las variables que realmente se desean evaluar; si bien es
cierto que existen variables imposibles de representar fielmente
(motivación, Inteligencia, etc.), pero dicha medición debe ser lo más
próxima posible.

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Caso 01 (Trabajo colaborativo)
Suponga que Usted es el Gerente de una empresa y quisiera conocer el
perfil socio-demográfico y económico de sus colaboradores. Seguir las
siguientes instrucciones:
- Cada grupo elige el tipo de empresa, el nombre, el lugar de
ubicación y el tiempo (estudio simulado)
- Definir correctamente la población en estudio
- Identificar las características (variables) que se deberían tener en
cuenta para formular un cuestionario a los referidos colaboradores.
- Clasificar a las variables según su naturaleza
- Determinar la escala de medición de las variables.