3. INTRODUCCIÓN
La estadística descriptiva es una ciencia que analiza las series
de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los
estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de
verano, etc.) y trata de extraer conclusiones sobre el
comportamiento de estas variables..
3
4. 4
• VARIABLE: es lo que se va a medir y representa una característica de la UNIDAD DE
ANÁLISIS.
• ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?: Los sujetos u objetos o Unidades de Análisis de una
Población o una Muestra
• POBLACIÓN : Es el total de unidades de análisis que son tema de estudio.
Muestra: 60 trabajadores de empresas de comunicación
Unidad de análisis: Trabajador de empresa de
comunicación
Variables: sexo, edad, salario, Nº de horas de trabajo, etc.
Población:
“Las personas que
trabajan en empresas de
comunicación”
Conceptos Básicos
• MUESTRA: Es un conjunto de unidades de análisis provenientes de una población.
Muestra
Resumen de algunos conceptos planteados en la Introducción
• INDIVIDUO : Cualquier elemento que porte información sobre el fenómeno que se estudia
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TIPOS DE VARIABLES
Variables Cuantitativas
Variable: corresponde a la característica de la Unidad de Análisis
Intervalo
DISCRETA
Variables Cualitativas
CONTINUA
Toma valores enteros
Ejemplos: Número de Hijos, Número de
empleados de una empresa, Número de
asignaturas aprobadas en un semestre, etc.
Toma cualquier valor dentro de un intervalo
Ejemplos: Peso; Estatura; Temperatura, etc.
Unidad de Medida: Gramos o Kilos para la variable Peso; Grados C o F para Temperatura
ORDINALNOMINAL
Característica o cualidad
cuyas categorías no tienen
un orden preestablecido.
Ejemplos: Sexo, Deporte
Favorito, etc.
Característica o cualidad cuyas
categorías tienen un orden
preestablecido.
Ejemplos: Calificación (S, N, A);
Grado de Interés por un tema, etc.
Variables cualitativa y cuantitativa
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Organización de los datos
• La Distribución de Frecuencias:
– Se recomienda su uso cuando se tienen
grandes cantidades de datos (n).
– Su construcción requiere, en primer lugar,
la selección de los límites de los intervalos
de clase.
– Para definir la cantidad de intervalos de
clase (k), se puede usar:
• La regla de Sturges: k = 1 + 3.3log(n)
• k = n
8. Medidas de
POSICIÓN
• Nos dan un valor promedio o
característica representativa de la
muestra.
Medidas de
DISPERSIÓN
• Sirven para medir el grado de
representatividad de las medidas
de posición central respecto de
los datos.
Medidas de
ASIMETRIA
• Permite identificar las
características de la distribución
de datos sin necesidad de
generar el gráfico.
10. Medidas de Tendencia Central
Se llaman Medidas de Tendencia Central
a los valores que tienden a situarse en el
centro del conjunto de datos ordenados
respecto a su magnitud.
Su objetivo es resumir y sintetizar un
conjunto de datos mediante un único
número o unos pocos
11. Es el valor medio
ponderado de
la serie de datos
se calcula multiplicando
cada valor
por el número de
veces que se
repite
se eleva cada valor al
número de veces que
se ha repetido. Se
multiplican todos
estos resultados y
al producto final
se le calcula la raíz "n"
Media
Aritmética
Media
Geométrica
12. Ejemplo:
Con los datos: 10, 8, 6, 15, 10, 5, hallar la media
aritmética.
Solución:
Xm = 10+8+6+15+10+5 = 54 = 9
6 6
Ejemplo:
Con los datos: 10, 8, 6, 15, 10, 5, hallar la media geométrica.
Solución:
Xgm = 𝟓 𝟏
∗ 𝟔 𝟏
∗ 𝟖 𝟏
∗ 𝟏𝟎 𝟐
∗ 𝟏𝟓 𝟏
𝟏
𝟔
= 8,43
13. Es el punto central
de una serie de datos
ordenados de forma
ascendente
o descendente
Me = N +1
2
14. Ejemplo 2: Obtener la mediana de los siguientes datos: 4, 7, 1,
9, 2, 5, 6.
1,2,4,5,6,7,9
Me = N+1 = 6+1 = 7 = 3.5
2 2 2
Ejemplo 1 : Obtener la mediana de los siguientes datos: 4, 7, 1,
9, 2, 5
1,2,4,5,7,9
Me = N+1 = 7+1 = 8 = 4
2 2 2
= 4.5
= 5
15. La moda de un conjunto
de datos numéricos
es el valor
que más se repite
Ningún número se repite