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ESTADÍSTICA
DESCRÍPTIVA
Estadítica Descríptiva Conceptos Básicos
Medidas de Tendencia
Centrañ
2
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
• 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
5
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
6
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
7
Tablas de Frecuencia
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.
Medidas
de posición
De tendencia
central
Media
Mediana
Moda
De tendencia no
central
Cuartiles
Deciles
Percentiles
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
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
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
Es el punto central
de una serie de datos
ordenados de forma
ascendente
o descendente
Me = N +1
2
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
La moda de un conjunto
de datos numéricos
es el valor
que más se repite
Ningún número se repite
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  • 2. Estadítica Descríptiva Conceptos Básicos Medidas de Tendencia Centrañ 2
  • 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
  • 5. 5 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
  • 6. 6 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.
  • 9. Medidas de posición De tendencia central Media Mediana Moda De tendencia no central Cuartiles Deciles Percentiles
  • 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