1.
ESTADISTICA
DOCENTE : SANDRA MILENA VELASQUEZ

2. Definición:
Diremos que la ESTADÍSTICA es una
ciencia relacionada con el METODO CIENTIFICO
en la colección y análisis de datos, muchas veces
con el objeto de deducir o inferir conclusiones y
tomar decisiones ante condiciones de incertidumbre.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ESTADÍSTICA
INFERENCIA ESTADÍSTICA

3. Estadística Descriptiva:
Se ocupa de la organización y
presentación de los datos en forma
convenientemente útil y de fácil comunicación
además de hacer mediciones con esta
información.
Inferencia Estadística:
Se orienta a lograr
generalizaciones, es decir, a partir de los
datos de la muestra obtener información
sobre una población.

4. POBLACION O UNIVERSO
Es el conjunto de todos los individuos u objetos que
poseen alguna característica común observable.
MUESTRA
Es un subconjunto de la población.
VARIABLE ESTADISTICA
Es la característica o atributo a observar.
DATO
Es el conjunto de valores asignados a la
variable.

5. CLASIFICACIÓN DE VARIABLES
Los datos que deben manejarse en una
investigación científica para describir los objetos
de interés son, en general de naturaleza diversa.
La consideración de estas diferencias es esencial
para decidir el método de análisis estadístico
adecuado.
Los datos son valores o categorías
especificas de las variables inherentes al
problema.
Se presentarán dos criterios diferentes
(no excluyentes y complementarios) para
clasificar variables.

6. Según nivel de Medición
Variable Nominal
Esta es una variable cualitativa y sólo
permite distinguir entre clases.
Ejemplo: Nacionalidad, Estado Civil,
color de pelo, marca de las
calculadoras, etc.

7. Variable Ordinal:
Esta es también una variable cualitativa, pero además
existe una relación de orden en el recorrido de la variable.
Ejemplo: Nivel Socioeconómico, Grado en la Fuerzas
Armadas y de Orden, etc.
Variable Cuantitativa:
Esta es una variable propiamente cuantitativa. TIENE
SENTIDO Y ES POSIBLE efectuar operaciones
aritméticas con el recorrido de estas variables
Ejemplo: Número de hijos, número de artefactos
eléctricos que existen en el hogar, temperatura
corporal, altura de los árboles, precio de las
calculadoras, etc.

8. Según Tamaño de Recorrido:
Variable Discreta:
La variable tiene recorrido finito o a lo
más numerable.
Ejemplos: Número de hijos, número de
artefactos eléctricos que existen en el hogar,
estado civil, nivel socioeconómico, sexo, etc.

9. Variable Continua:
La variable tiene un recorrido infinito
no numerable. Si una variable es
continua, entre dos valores
potencialmente observables siempre
existe otro valor potencialmente
observable.
Ejemplos: Temperatura corporal, altura de
los árboles, precio de las calculadoras, etc.

10. V. Nom nal
i
S. N. M. V. Or di nal
Cl as i f i c ac i ón V. Cuant i t at i va
de Var i abl es
S. T. R. V. Di s c r et a
V. Cont i nua

11. TABLAS DE
FRECUENCIAS

12. ¿Para qué se construyen las
tablas de frecuencias ?
1. ORDENAR
2. AGRUPAR
3. RESUMIR información

13. El formato general de una tabla
estadística , llamada también TABLA DE
FRECUENCIAS O TABLA DE
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS es la
siguiente:
Nombre de la Frecuencia
variable
Categorías o Frecuencias
Recorrido de la Observadas
variable
TOTAL n

14. En la siguiente tabla se presenta el motivo de la
consulta en una consulta veterinaria, durante una
semana.
Motivo Consulta Número de pacientes
Bronquitis 19
Otitis 13
Heridas 7
Fracturas 18
Vacunas 20

15. TIPOS DE FRECUENCIAS
a) Frecuencia o Frecuencia Absoluta
Es el número de veces que se presenta un valor
o categoría de una variable. Se representa por
fi.
b) Frecuencia Relativa
La frecuencia relativa se puede expresar en
términos de porcentaje o de proporción y se
representa por pi .
En general, es más claro e informativo indicar
que proporción del total de los datos
representa cada frecuencia fi . Así, si hay n
datos en total, una frecuencia fi representa
una proporción pi = fi/n del total.

16. c) Frecuencia Absoluta Acumulada
Se representa por Fi.
donde F 1 = f1
F2 = f1 + f2
F3 = f1 + f2 + f3
.
Fk = f1 +f2 + f3 + … + fk = n

17. d) Frecuencia Relativa Acumulada
Se representa por Pi
Donde: P1 = p 1
P2 = p1 + p2
P3 = p1 + p2 + p3
.
Pk = p1 +p2 + p3 + … + pk = 1 ó 100%

18. EJEMPLO
En una clase de 30 alumnos se ha
preguntado el número de hermanos que
tienen, el resultado ha sido el
siguiente:
1 1 1 0 1 2 1 5 3 6
2 2 0 3 0 1 1 2 3 4
4 2 1 1 1 2 0 3 1 1

19. Si presentamos esta información en una
tabla de frecuencias , queda como
sigue:
N ° de Frecuencia
hermanos
0 4
1 12
2 6
3 4
4 2
5 1
6 1
Total 30

20. Observación:
SI UNA VARIABLE ES NOMINAL NO TIENE
SENTIDO CALCULAR LAS FRECUENCIAS
ACUMULADAS.

21. Nivel de colesterol en la sangre de una muestra de hombres
estadounidenses que tienen entre 25 y 34 años de edad , que fueron
atendidos en centros médicos de New York y sufren de hipertensión
arterial , en el año 2001
Nivel de Colesterol (mg/
100 ml) Cantidad de hombres
¿Cuál es la variable
80-120 13 de interés?
120-160 15
160-200 44
200-240 29
240-280 9
¿Qué se mide?

22. Si la variable se tabula en intervalos, como
en el ejemplo anterior se debe considerar
lo siguiente:
[ LI –LS)
donde :
LI : es el límite inferior del intervalo i.
LS : es el límite superior del intervalo i.

23. Amplitud de un Intervalo
En general, la amplitud de cada
intervalo se denota por ai y está dado por:
ai = LS – LI
En el ejemplo anterior:
a1 = 120 - 80 = 40
a4 = 240 - 200 = 40

24. Marca de Clase:
Se denota por Xi ,y se determina por:
LS + LI
xi =
2
En el ejemplo anterior:
X1 = ( 120 + 80) / 2 = 100
X4= ( 240+ 200 ) / 2 = 220

25. Variables Nominales y Ordinales
Sarcoma de Número de
Kaposi individuos
Si 246
No 2314 Variables Cuantitativas
discretas o continuas
tabuladas en intervalos
Variables Cuantitativas Nivel de Colesterol Cantidad de
Discretas (mg/100 ml) hombres
Número de Número de 80-120 13
hermanos alumnos
120-160 150
0 4
160-200 442
1 6
200-240 299
2 8
240-280 115
3 10
280-320 34
4 7
320-360 9
5 5
360-400 5