Presentación para la materia Estadística 1 del Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño, a mano del estudiante José Alejandro Márquez C.I 28221274

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Popular Para la Educación
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Barcelona – Edo. Anzoátegui
Estadística S1
Profesor:
Pedro Beltrán
Integrante:
José Alejandro Márquez
28.221.274
Organización
de Datos

2. Introducción
La organización de los datos
estadísticos se funda en el hecho de
que sirven para evaluar la tendencia
futura de un fenómeno determinado.
En efecto, luego de un análisis, los
datos estadísticos pueden revelar en
alguna medida que esperar a futuro en
algún área de la actividad humana. Es
por ello que la forma de recopilación
de dichos datos es fundamental,
buscando en todo momento que sean
representativos de un universo más
grande. Algunas de las aplicaciones de
este procedimiento estadístico en
función de datos recopilados pueden
referir al ámbito de la política, de las
finanzas, del mercadeo, etc.

3. Organización de
Datos
La evaluación de los datos en estadística
se fundamenta en un proceso inductivo.
Esto significa que a partir de un número
pequeño de datos particulares, se intenta
sacar una conclusión general. Desde el
punto de vista lógico, existen muchas
objeciones a dicho proceso; en efecto, el
hecho de que un número determinado de
casos manifieste una regularidad no
significa que puede traspasarse la misma de
forma categórica a un número mayor de
casos.
Es por ello que este tipo de evaluaciones
siempre están supeditadas a error. No
obstante, es sorprendente observar el
grado de eficacia que se ha llegado a
alcanzar en este tipo de consideraciones.
Dista de ser casualidad que se empleen
para hacer estudios de las más diversas
materias.

4. Organización de
Datos
Por ejemplo, cuando se requiere hacer un sondeo
de voto a un determinado candidato se suelen tomar
encuestas en distintos estratos sociales y en distintas
regiones del país.
Este hecho hace que la muestra carezca de alguna
desviación y que sea aleatoria. Cuando se tienen los
datos, se establece que tipo de porcentaje votaría a
dicho candidato en función del total de la gente
entrevistada; ese porcentaje sería trasladable al
conjunto de la población del país en cuestión. Así, si
el diez por ciento de una muestra de cien mil casos
tomaría una determinada acción, se tiende a concluir
que ese mismo porcentaje la tomaría considerando
un millón de casos.

5. Variables
Estadísticas
Cuando hablemos de variable haremos referencia a un
símbolo ($,X,Y,A,B,... $) que puede tomar cualquier modalidad
(valor) de un conjunto determinado, que llamaremos dominio
de la variable o rango.
En función del tipo de dominio, las variables las clasificamos
del siguiente modo:
 Variables Cualitativas
 Variables Cuantitativas Ordinales
 Variables Cuantitativas

6. Variables
Cualitativas
Es un tipo de variable estadística que describe las
cualidades, circunstancias o características de un objeto
o persona, sin hacer uso de números.
De esta manera, las variables cualitativas permiten
expresar una característica, atributo, cualidad o
categoría no numérica. Por ejemplo, el sexo de una
persona es una variable cualitativa, ya que es masculino
o femenino.
Se clasifican en 3 tipos:

7. Nominal
Variable que no es representada por números ni tiene
algún tipo de orden, y por lo tanto es matemáticamente
menos precisa.
Por ejemplo, son variables nominales los colores: negro,
azul, rojo, amarillo, naranja, etc.
Ordinal
La variable cualitativa ordinaria, también conocida como
variable cuasi cuantitativa, es representada por una
modalidad que no requiere números pero sí consta de un
orden o un puesto.
Por ejemplo, el nivel socioeconómico: alto, medio, bajo.
Binaria
La variable cualitativa binaria trabaja con valores
específicos del tipo binario.
Por ejemplo, el sexo de una persona será masculino o
femenino.

8. Variables
Cuantitativas
Ordinales
Son las que, aunque sus modalidades son de
tipo nominal, es posible establecer un orden
entre ellas.
Por ejemplo, si estudiamos la llegada a la meta
de un corredor en una competición de 20
participantes, su clasificación C es tal qué:
Otro ejemplo de variable cuantitativa ordinal es
el nivel de dolor, $D$, que sufre un paciente ante
un tratamiento médico:

9. Variables
Cuantitativas
Son las que tienen por modalidades cantidades
numéricas con las que podemos hacer operaciones
aritméticas. Dentro de este tipo de variables podemos
distinguir dos grupos:
Discretas, cuando no admiten siempre una modalidad
intermedia entre dos cualesquiera de sus modalidades.
Un ejemplo es el número de caras $X$, obtenido en el
lanzamiento repetido de una moneda. Es obvio que
cada valor de la variable es un número natural.
Continuas, cuando admiten una modalidad intermedia
entre dos cualesquiera de sus modalidades, por
ejemplo, el peso $X$ de un niño al nacer. En este caso,
los valores de las variables son números reales.

10. Tablas
Estadísticas
En el ámbito de la tabla estadística, es una parte
importante son las funciones estadísticas, tanto
continuas como discretas, que nos permiten
determinar las probabilidades de un suceso,
partiendo del modelo estadístico al que ese suceso
se ajusta. Claro que no siempre es así
En la práctica, cuando queremos saber el valor
numérico de esa probabilidad, no solamente la
expresión que la determina, necesitamos cuantificar
la distribución de probabilidad, que no suelen ser
expresiones sencillas, en los últimos tiempos el
desarrollo de la informática, facilita grandemente
estos cálculos, pero la utilización de tablas
estadísticas es lo más corriente.

11. Tabla de Distribución
Normal Estandarizada
Acumulada
La tabla presenta valores de A(z) para diversos valores de z
(la variable cuya distribución es normal).
A(z) es la integral de la distribución normal estandarizada
desde −∞ a z (en otras palabra el área debajo de la curva de la
distribución a la izquierda de z). El valor de A (z) es la
probabilidad de que una variable con distribución normal no
se encuentre a más de una cantidad de z desvíos estándar por
sobre su valor promedio.
La distribución normal estandarizada tiene por función de
densidad:

12. Tabla de Valores Críticos
T de Student

13. La Frecuencia
Estadística
La frecuencia estadística es la cantidad de veces que se repite una observación durante la realización
de un muestreo. Este concepto puede ser un poco abstracto si no se explica empleando un ejemplo que
logre ilustrar a que hace referencia el término frecuencia estadística.
Supongamos que se hace un muestreo aleatorio (al azar) en la realización de una encuesta que
consta de una sola pregunta y que posee 3 opciones de respuesta. La encuesta se le aplica a un grupo
de 20 personas.
Cinco personas responden con la opción 1, diez con la opción 2 y cinco con la opción 3. Recordemos
que la frecuencia estadística es la cantidad de veces que se repite una observación, es decir, en este
ejemplo, la frecuencia estadística es cinco para la opción 1, diez para la opción 2 y cinco para la opción
3.
Nótese que la sumatoria de las frecuencias estadísticas de cada observación u opción en este caso, es
igual al total de personas encuestadas. Esto significa que la frecuencia estadística es la manera en que
se distribuyen las respuestas de las personas.

14. La Frecuencia
Estadística

15. Tipos de Frecuencia
Estadística
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Relativa
Frecuencia
Absoluta
Acumulada
Frecuencia
Relativa
Acumulada

16. Frecuencia
Absoluta
Se le llama frecuencia absoluta al
número de veces que se repite una
variable en un experimento.

17. Frecuencia
Relativa
Representa la cantidad de veces que se repite
una observación, expresado como proporción de la
muestra. Es decir, es el resultado de dividir el valor
de la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra
estadística. Se representa con fi .
Está definida como f = n/N, siendo n el número
de veces que se repite la respuesta y N el tamaño
de la muestra, este valor se expresa como
porcentaje.

18. Frecuencia
Absoluta
Acumulada
La frecuencia acumulada
es aquella que se obtiene al
sumar todas las frecuencias
absolutas inferiores o
iguales al valor en cuestión.
Está representada por Ni.

19. Frecuencia
Relativa
Acumulada
En esta se tiene en
cuenta la sumatoria
de todas las
frecuencias relativas
inferiores o iguales
al valor en cuestión.
Está representada
por Fi ó Hi

20. Distribución de
Frecuencia
Llamaremos distribución de frecuencias al
conjunto de clases junto a las frecuencias
correspondientes a cada una de ellas. Una
tabla estadística sirve para presentar de
forma ordenada las distribuciones de
frecuencias.

21. Conclusión
Como ocurre con cada actividad humana, las estadísticas no son perfectas y
muchas veces pueden presentar errores. Además, al ser realizadas por humanos
también debemos contar con una cuota de subjetividad y esto es lo que genera que
algunos índices, al ser medidos por diferentes personas con distintas posturas
políticas o económicas, den como resultado diferentes números. Esto es muy común
por ejemplo respecto a los posibles resultados de elecciones políticas que marcan
también decisiones políticas o incluso propaganda de algunas consultoras hacia
determinados candidatos.
En estos casos, las estadísticas se ven malversadas y son fraudulentas, lo cual
significa un gran problema ético y moral respecto de un sinfín de temáticas porque se
considera que el público debe recibir información lo más verídica posible
especialmente si se trata de temas sensibles y que pueden influir en la calidad de
vida de las personas directamente.

22. Gracias