1. ESTADÍSTICA: DEFINICIÓN 1
Las disciplina de la estadística enseña como
razonar de manera lógica y tomar decisiones
informadas en presencia de incertidumbre y
variación.
ESTADÍSTICA: DEFINICIÓN 2
La Estadística se define como el arte y la ciencia de reunir datos,
analizarlos, presentarlos e interpretarlos. Especialmente en los negocios
y en la economía la información obtenida proporciona a directivos,
administradores y personas que deben tomar decisiones una mejor
comprensión del negocio o entorno económico, permitiéndoles así
tomar mejores decisiones con base en mejor información.

2. Ramas de la
Estadística
Ramas de la
Estadística
Estadística Descriptiva:
A partir de un conjunto de datos, esta rama de la
estadística se encarga de organizarlos, analizarlos,
representarlos y describirlos de manera apropiada
teniendo en cuenta un conjunto de características
obtenidas através de los diferentes métodos
numéricos y gráficos con los se dispone.
Estadística Descriptiva:
A partir de un conjunto de datos, esta rama de la
estadística se encarga de organizarlos, analizarlos,
representarlos y describirlos de manera apropiada
teniendo en cuenta un conjunto de características
obtenidas através de los diferentes métodos
numéricos y gráficos con los se dispone.
Estadística Inferencial:
A partir de un conjunto de datos tomados de una
población (muestra), esta rama de la estadística nos
proporciona un conjunto de técnicas para
generalizar los resultados obtenidos en la
muestra a toda la población.
Estadística Inferencial:
A partir de un conjunto de datos tomados de una
población (muestra), esta rama de la estadística nos
proporciona un conjunto de técnicas para
generalizar los resultados obtenidos en la
muestra a toda la población.

3. EJEMPLO
Una empresa desea calcular el tiempo de vida de una pila
para relojes fabricada con nuevos componentes.
El tiempo promedio de
vida de una pila no es
conocido.
La población está
definida por todas las
pilas fabricadas con
los nuevos
componentes.
El promedio obtenido con las
150 pilas (promedio
muestral) se utiliza para
estimar el promedio de todas
las pilas fabricadas (promedio
poblacional).
Con la finalidad de calcular el
tiempo promedio de vida, se
seleccionaron 150 pilas fabricadas
con los nuevos componentes.
A partir de estas 150 pilas, se
obtiene un tiempo promedio de
vida igual a 12500 horas
(promedio muestral).
Se generalizan los resultados
de la muestra a la población.

4. DEFINICIONES BASICAS
• Población: Es un conjunto de elementos o individuos que poseen al menos
una característica en común.
• Muestra: Es un subconjunto que seleccionamos de la población.
• Unidad elemental: Es cualquier elemento que porte información sobre el
fenómeno que se estudia.
Observación:
Para denotar el tamaño de la población, utilizaremos la letra N y para
denotar el tamaño de la muestra, utilizaremos la letra n.
¿Porqué razones trabajaríamos con los datos de una muestra y no
con los datos de toda la población?
Un estudio de toda la población es una tarea compleja y costosa,
entre otras, por razones de tiempo, dinero, recursos materiales y
acceso a ciertos lugares. Por lo que, estudiar la población a partir
de una muestra, muchas veces, es lo más recomendable.

5. DEFINICIONES BASICAS
Tipos de muestreo:
I. Muestreo no probabilístico
Los elementos son seleccionados mediante criterios subjetivos, es decir, la
muestra no se selecciona utilizando criterios científicos. En este tipo de muestras
no se conocen las probabilidades de selección de los elementos que conforman la
población.
Tipos :
1. Muestreo por conveniencia
Un elemento es seleccionado por conveniencia del investigador.
2. Muestreo por juicio
Un elemento es seleccionado por un experto en el tema que se investiga.
3. Muestreo por cuotas
Se elige una cantidad determinada de elementos para la muestra.
4. Muestreo por bola de nieve
Un elemento se selecciona de acuerdo a información suministrada por otros
elementos de la población.

6. DEFINICIONES BASICAS
II. Muestreo probabilístico
Los elementos son seleccionados utilizando criterios científicos. En este tipo de
muestras, un elemento que pertenece a la población tienen una probabilidad de
ser incluido en la muestra.
Tipos:
1. Muestreo aleatorio simple
Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser
incluidos en la muestra.
2. Muestreo aleatorio sistemático
Las unidades se seleccionan sistemáticamente; es decir, los elementos son
seleccionados de manera ordenada.
3. Muestreo estratificado
La población se divide en grupos o estratos, heterogéneos entre estos, pero
con elementos homogéneos dentro del grupo.
4. Muestreo por conglomerados
La población se divide en grupos o conglomerados, homogéneos entre
estos, pero con elementos heterogéneos dentro del grupo.

7. EJEMPLO
Dados los siguientes enunciados
a) Estudiar la realidad socioeconómica de las familias de un lugar
determinado.
b) Investigar sobre la capacidad de comprensión de lectura de los
estudiantes de este bloque.
c) Los efectos de un nuevo medicamento en el ser humano.
1. Señale en qué caso es más conveniente estudiar la población o una
muestra.
2. Señale en que casos utilizaremos la estadística descriptiva y en que
casos utilizaremos la inferencia estadística.

8. SOLUCIÓN
Parte 1
a) Muestra
b) Población
c) Muestra
Parte 2
a) Inferencia Estadística
b) Estadística Descriptiva
c) Inferencia Estadística

9. TIPOS DE POBLACIÓN
Población finita:
Es aquella que tiene un número
limitado o finito de elementos; por lo
tanto, es posible tener una lista de
todos los elementos de la población.
Población infinita:
Es aquella que tiene un número
ilimitado o infinito de
elementos.
DEFINICIONES BASICAS

10. • Variable:
Es una característica de la población que es objeto de
estudio.
• Dato (observación):
Es el resultado de la observación para una de las variables.
VARIABLE Y DATO

11. Clasificación de
variables
Clasificación de
variables
Variables Cualitativas
(Categóricas)
Sus valores están
asociados a una
característica cualitativa.
Variables Cualitativas
(Categóricas)
Sus valores están
asociados a una
característica cualitativa.
Variables Cuantitativas
Toman un valor numérico.
Variables Cuantitativas
Toman un valor numérico.
Nominal
Establecen dos o más
categorías entre las
cuales no existe un
orden.
Nominal
Establecen dos o más
categorías entre las
cuales no existe un
orden.
Ordinal
Establecen categorías
que guardan entre si
un orden o jerarquía.
Ordinal
Establecen categorías
que guardan entre si
un orden o jerarquía.
Discretas
Los valores que toma la
variable:
•Son enumerativos.
•Resultan del proceso de
contar.
Discretas
Los valores que toma la
variable:
•Son enumerativos.
•Resultan del proceso de
contar.
Continuas
Toman un número infinito
de valores, generalmente
se les asocia a procesos
de medición.
Continuas
Toman un número infinito
de valores, generalmente
se les asocia a procesos
de medición.
Nota
Las variables cualitativas pueden tomar un valor numérico, pero las operaciones
aritméticas no son significativas para este tipo de datos.
DEFINICIONES BASICAS

12. • Parámetro
Es una medida que describe una característica de la población.
• Estadístico o estadígrafo
Es una medida que describe una característica de la muestra.
En Estadística se busca estimar el verdadero valor del parámetro a través de un estadístico.
Ejemplo:
Para estimar la media poblacional (μ), utilizamos la media muestral (ẋ).
PARÁMETRO Y ESTADÍSTICO
Cualitativa Cuantitativa
Tipo de variable
Estadístico
Parámetro
Proporción o Porcentaje muestral
Proporción o Porcentaje poblacional
Promedio o media muestral
Promedio o media poblacional

13. EJEMPLO 1
Indicar el tipo de cada una
de las siguientes variables:
a) Religión
b) Número de hermanos
c) Peso
d) Nivel de instrucción
e) Estado civil
f) Edad

14. SOLUCIÓN
a) Cualitativa Nominal
b) Cuantitativa Discreta
c) Cuantitativa Continua
d) Cualitativa Ordinal
e) Cualitativa Nominal
f) Cuantitativa Continua

15. EJEMPLO 2
Con la finalidad de estudiar algunos indicadores socioeconómicos, una
empresa de investigación de mercados extrae una muestra representativa
de 850 personas mayores de 20 años de la ciudad de Arequipa. Algunos de
los resultados publicados fueron:
– El 35% se opone a la ejecución del proyecto “Nueva Arequipa”.
– El tiempo promedio que una persona se encuentra sin trabajo es 12
años.
– El 35% tiene instrucción primaria, el 25% tiene instrucción superior,
el 30% tiene instrucción secundaria y el resto no tiene educación.
– El 92% no posee auto.
a) Defina: Población, Muestra, Variables y Tipos de variables.
b) Defina estadísticos y parámetros a partir del enunciado propuesto.

16. SOLUCIÓN
a) .
• Población = Todas las personas mayores de 20 años de la ciudad de
Arequipa
• Muestra = 850 personas mayores de 20 años de la ciudad de Arequipa
• Unidad elemental = Una personas mayor de 20 años de la ciudad de
Arequipa
Variable Tipo
Opinión (SI/NO) Cualitativa Nominal
Tiempo sin
trabajar
Cuantitativa Continua
Nivel de
instrucción
Cualitativa Ordinal
Posesión de auto Cualitativa Nominal

17. b) .
Variable Estadístico Parámetro
Opinión (SI/NO) El 35% se opone Porcentaje poblacional de
personas que se oponen
Tiempo sin
trabajar
12 años Tiempo promedio poblacional
que pasa una persona sin
trabajar
Nivel de
instrucción
El 35% tiene instrucción primaria
El 25% tiene instrucción superior
El 30% tiene instrucción secundaria.
El 10% no tiene instrucción.
Porcentaje poblacional de
personas que tiene
. instrucción primaria.
. instrucción superior
. instrucción secundaria.
. no tiene instrucción
Posesión de
auto
El 92% no posee auto Porcentaje poblacional de
personas que no poseen auto.

18. EJERCICIO RESUELTO 3
En el siguiente enunciado
La Municipalidad de Lima desea saber
si los ciudadanos están de acuerdo o
no con continuar los trabajos del tren
eléctrico.
Identifique
población, muestra, unidad elemental,
variable, tipo de variable, estadístico
y parámetro adecuado.

19. SOLUCIÓN
Población:
Todos los ciudadanos de Lima
Muestra:
Un grupo de ciudadanos de Lima
Unidad elemental:
El ciudadano
Variable:
Opinión del ciudadano
Parámetro:
Proporción poblacional de ciudadanos que están de
acuerdo
Estadístico:
Proporción muestral de ciudadanos que están de
acuerdo

20. TIPOS DE LA ESTIMACIÓN
Estimación Puntual:
la estimación se representa mediante
un solo número
.
Estimación por intervalo:
la estimación se representa mediante
dos números que determinan un intervalo
sobre la recta.
.

21. EJEMPLO 3
• Se quiere estimar la altura media de los alumnos de un determinado
curso. Se puede dar la estimación diciendo que la altura media es de
1.65 m (estimación puntual) o bien decir que la altura media estará
entre 1.6 m y 1.7 m (estimación por intervalo).

22. • Un estimador es una regla que expresa cómo calcular la
estimación, basándose en la información de la muestra y se
enuncia, en general, mediante una fórmula