El documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística se originó como el estudio de fenómenos relacionados con el Estado como inventarios y censos. Actualmente se refiere a la ciencia del desarrollo y aplicación de teoría y técnicas para la recolección, clasificación, análisis e interpretación de información cuantitativa. La estadística se aplica en todas las ciencias para estudiar hechos del mundo a través de variables, muestreo, estadística descriptiva

1. C
CONCEPTOS BASICOS DE
ESTADISTICA
Dr. Walter Delgado Sáenz
Médico epidemiólogo
Curso estadística básica
Universidad Santa Lucía

2. Etimología de la palabra estadística
La palabra estadística tiene su origen en la palabra alemana statistik que fue acuñada por
Gottfried Achenwall (1719-1772). El significado de estadística hace referencia al Estado, a la
ciencia del Estado.
• Inicialmente la voz se aplicaba al estudio numérico de fenómenos relacionados con el Estado
como inventarios y censos; posteriormente (s. XIX) y a partir de inglés Statistics surge el
significado moderno.

3. Usos comunes de la palabra estadística
Comunmente se asocia con publicaciones censales, cifras de nacimientos, de producción,
deportes. El plural “estadísticas” se asocia a un conjunto de datos numéricos organizados,
resumidos y presenetados para mostrar las características o evolución de cierto fenómeno de
interés. El término más apropiado en este caso sería DATOS ESTADÍSTICOS.

5. Estadística como disciplina científica
•Cuando hablemos de estadística (en singular) vamos
a una disciplina científica dedicada al desarrollo y
aplicación de la teoría y las técnicas apropiadas para
la recolección, clasificación, presentación, análisis, e
interpretación de informacón cuantitativa obtenida
por observación o experimentación.

6. Estadística
•La estadística se interesa por patrones o
regularidades que se presentan en un conjunto de
datos.
•Los datos aislados si no se comparan con otros no
constituyen un dato estadístico. El detalle individual
prácticamente carece de interés.

7. Aplicaciones de la estadística
•Se aplica a todas las ciencias, pues facilita el estudio
de hechos del mundo o de la sociedad (Enfermería,
medicina, ciencias sociales, educación,
administración, economía, ciencias políticas, deportes
etc.)

8. Unidad estadística, característica y
observación.
• El análisis estadístico se lleva a cabo con base en observaciones o valores observados
correspondientes a cierta característica y realizados en lo que se denomina unidades
estadísticas elementales o de estudio.
• Unidad estadística: De donde o de quién tomo el dato.
• Característica: Lo que yo voy a medir.
• Observación: Valor de esa característica.

9. Unidad estadística, característica y
observación.
• Por ejemplo, deseo saber el promedio de pacientes por salón de hospital que tuvieron una
infección nosocomial en el mes de diciembre 2021.
• La unidad estadística son los pacientes de los diferentes salones, la característica que voy a
medir es el estado de infección, y la observación es si tuvo o no (cada vez que veo a una
persona si tuvo o no tuvo es una observación).
• Si deseo saber el promedio de salarios mensuales de los enfermeros especialistas de un
hospital, la unidad estadística sería cada enfermero especialista, la característica sería el salario
mensual, y la observación sería cada salario de cada uno de los profesionales.

10. Concepto de población
• Toda investigación tiene como referencia un conjunto de unidades de estudio o elementos que
pueden ser personas, animales, empresas, organizaciones, objetos, etc.
• Este conjunto se denomina POBLACIÓN DEL ESTUDIO o simplemente POBLACIÓN, definida
como el total de las unidades de estudio.
• La población puede ser finita (número de estudianes de la escuela Juan Rafael Mora del 2021), y
también puede ser infinita (número de alumnos actual, pasado, y futuro de la escuela Juan
Rafael Mora)

11. Concepto de población
• Si se va a estudiar una situación existente en un momento dado la población es finita, pero
puede ser infinita si se analiza un proceso o experimento, el cual se puede repetir
indefinidamente bajo las mismas condiciones (por ejemplo la aplicación de una dieta a vacas de
raza Holstein)

12. Concepto de población
• El análisis estadístico se realiza con los valores observados de las unidades estadísticas, no
propiamente con las unidades en sí. Por ejemplo si voy a realizar un estudio del nivel de
hemoglobina en pacientes con transplante de médula ósea con una técnica específica, la unidad
estadística sería cada uno de los pacientes a los que se le realizó transplante con esa técnica y la
población sería el total de esos pacientes.
• Sin embargo el conjunto de valores de hemoglobina constituye una población para el
investigador.
• Un mismo conjunto de unidades de estudio puede dar origen a diferenres poblaciones, osea
diferentes conjuntos numéricos, según sea la característica que concierna (peso, talla, valores de
hematocrito etc.)

13. Muestreo
• Cuando se realiza un estudio, se desea llegar a conclusiones que sean aplicables para toda la
población que se está estudiando.
• Cuando la población es pequeña se puede hacer el estudio con todos los miembros de la
población (censo).
• Se supone que los censos de población y vivienda se hacen cada 10 años, en C.R. El último fue
en 2011, se tiene planeado hacerlo en 2022.
Si la población es grande o infinita, o a la hora de realizar el estudio se destruye o modifica, es
mejor usar una muestra.

14. Muestreo
• Ventajas del muestreo:
• A veces es la única forma posible de estudiar una población.
• Es más rápido
• Más barato

15. Muestreo
• El muestreo es un prodedimiento inductivo, es decir parte de lo individual, o de pocos
elementos para obtener conclusiones de un todo.
• Tiene el riesgo de que la muestra no sea representativa de la población
• Hay dos elementos que hay que tomar en cuenta para que obtener una muestra representativa:
El tamaño y la forma de seleccionar los elementos de la muestra.

16. Muestreo
• El tamaño de la muestra depende de qué tan homogénea sea, del nivel de presición deseado y
del grado de confianza requerido en la inferencia. Si la población es muy homogénea es mejor,
no requerirá una muestra tan grande (ejemplo sangre vs nivel de ingresos).

17. Formas de seleccionar una muestra
• Aleatoria (al azar): Dar a cada uno de los miembros de la población una probabilidad
conocida de formar parte de la muestra. Si todos tienen igual probabilidad se llama muestreo
simple (sesgo aleatorio o de muestreo, la magnitud y sentido (sobre o subestimar) puede
predecirse).
• Intencional: Una persona con experiencia y conocimiento es quien selecciona (errores o sesgos
de selección, son errores en un solo sentido. Pueden haber sesgos de medición).
• Por conveniencia: Escoger las unidades que están disponibles y que son más fáciles de
conseguir (mayor riesgo de sesgo).

18. Aleatorio vs selección
• Se prefiere el muestreo aleatorio, porque elimina los sesgos de selección y produce sesgos
aleatorios que se pueden medir usando modelos probabilísticos
• Cuando se toma una muestra con muestreo intencional no se sabe el efecto del sesgo, no
pueden ser evaluados o medidos con un modelo.
• En cambio los sesgos aleatorios sí puede medir el posible efecto del error de muestreo, usando
modelos probabilísticos.
• La validez o presición de una inferencia a partir de una muestra aleatoria es medible. Con una
muestra intencional no lo es.
• El uso de muestreo aleatorio permite que al aumentar el tamaño de muestra se reduzca el error
probable de la inferencia.

19. Aleatorio vs selección
• Si se utiliza una muestra muy pequeña, es mejor escoger los individuos idoneos para el estudio,
entonces sería mejor usar el muestreo intencional Ejm. Estudio de casos de epidermolisis
bulosa.

20. Variables
• Variables cualitativas o Atributos: características que no pueden ser medidas numéricamente,
por ejemplo color de ojos, raza, estado civil. Pueden ser nominales u ordinales (primero,
segundo, tercero, o leve moderado severo)
• Las que solo pueden adquirir dos valores se llaman dicotómicas (vivo o muerto, enfermo o no
enfermo, hombre o mujer)

21. Variables
• Variables cuantitativas: se dividen en discretas y continuas.
• Variables cuantitativas discretas: Son aquellas que toman, solamente, determinados valores y no
cualquier valor que se encuentre entre dos de ellos. No pueden asumir todos los valores
posibles dentro de un intervalo. Ejemplo número de casas, número de personas, número de
consultas médicas. Las variables discretas no cambian solo en unidades enteras.
• Variables cuantitativas continuas: Una variable es contínua en un intervalo si puede tomar todos
los valores posibles dentro de ese intervalo. Peso en Kg. Talla en metros, temperatura en grados
centígrados.

22. Variables

23. Variables
• Variables independiente: Es aquella que en un experimento es manipulada de manera sistémica
por el investigador.
• Variable dependiente: En un experimento es aquella que el investigador mide para determinar el
efecto de la variable dependiente.
• Ejm: efecto del alcohol sobre el comportamiento social.

24. Estadística descriptiva y estadística
inferencial
• Estadística descriptiva: Realiza la descripción de un conjunto de datos observados, de manera
que las características y relaciones entre elementos sean fácilmente conprensibles. Utiliza
técnicas e instrumentos para describir un conglomerado de datos sin importar la profundidad o
detalle con que se haga, pues no pretende hacer generalizaciones o inferencias para un
conjunto mayor.
• Ejemplo: confección de cuadros, gráficos, cálculo de promedios, porcentajes, medidas de
variabilidad.

25. Estadística descriptiva y estadística
inferencial
• Estadística inferencial: tiene el proposito de utillizar datos para extraer conclusiones que se
generalizan a un conjunto de unidades mucho mayores de las cuales fueron extraídas las
unidadese que proporcionaron los datos analizados (proceso inductivo)

26. La estadística y el método científico
• La estadística se utiliza en todas las disciplinas científicas, se trata de verificar la validez
probabilística de los acontecimientos, relacionar los eventos diarios; como la predicción del
tiempo, determinar el nivel probalístico de las tasas de cambio de las monedas, etc. extranjeras
en el mercado financiero.
• En la investigación formal es donde la estadística se emplea y es de mayor relevancia para la
humanidad.
• El mayor desenvolvimiento de la estadística surgió al presentarse la necesidad de mejorar la
herramienta analítica en ciencias naturales.

27. La estadística y el método científico
• En el desarrollo de la ciencia en general y en especial en el de las ciencias biológicas, el
conocimiento de la metodología estadística es una arma imprescindible para la obtención,
análisis e interpretación de todos los datos que proceden de las observaciones sistemáticas
o de experimentaciones proyectadas específicamente para conocer los efectos de uno o varios
factores que intervienen en los fenómenos bajo estudio.
• Permite probar hipótesis planteadas por el experimentador, determina procedimientos
prácticos para estimar parámetros que intervienen en modelos matemáticos y de esa manera
construirvecuaciones empíricas. No existe investigación, proceso o trabajo encaminado a
obtener información cuantitativa en general, en la que la estadística no tenga una aplicación.

28. Investigación
• Los investigadores ven la necesidad del análisis estadístico para sentar una base objetiva de
evaluación
• Cuando hacemos mediciones de una variable, por ejemplo en el efecto de untratamiento sobre
un grupo de individuos, hay diferencias entre las mediciones realizadas a los diferentes
individuos.
• Una vez que reconocemos la existencia de esta variabilidad, entendemos la dificultad para
evaluar una nueva práctica, mediante su aplicación a una unidad experimental única y su
comparación con otra unidad que es similar.
• La ciencia estadística supera estas dificultades, requiriendo la recolección de datos
experimentales que permitirán una estimación imparcial de los efectos del tratamiento y la
evaluación de las diferencias del tratamiento a través de pruebas de significancia estadística
basadas en medición del error experimental.

29. Investigación
• Las pruebas de significancia estadística determinan la probabilidad de que las diferencias entre
tratamiento pudieran haber ocurrido solamente por casualidad.
• Existen tres importantes principios, inherentes a todos los proyectos experimentales que son
esenciales para los objetivos de la ciencia estadística:
1. Selección aleatorio de las unidades experimentales
2. Número de repetición:
3. Control local de las condiciones

30. Definiciones clave respecto al uso de la
estadística en la investigación científica
1. El método. Un procedimiento o serie de pasos a realizar para lograr un objetivo.
2. La técnica. Un conjunto de acciones realizadas en base al conocimiento para generar objetos,
programas, formularios, etc.
3. La práctica. Se trata de una técnica o un método repetitivo que por consecuencia convierte a
la persona como un experto de la técnica o método practicado.
4. La investigación. Un estudio organizado y sistematizado que basado en la experimentación
genera un nuevo descubrimiento o verifica la validez de los descubrimientos anteriores.
5. El experimento. Un procedimiento que basado en el control de las condiciones permite
verificar (apoyar, rechazar o modificar) una hipótesis

31. Definiciones clave respecto al uso de la
estadística en la investigación científica
6. Unidad experimental La unidad material del experimento al cual se aplica el experimento.
7. Control de las condiciones Se trata de controlar aquellas condiciones externos a las unidades
experimentales que pueden ocasionar variación o ruido en los resultados del experimento.
8. El tratamiento La condición específica del experimento bajo del cual está sujeto la unidad
experimental
9. Testigo o control Es un tratamiento que se compara
10.Repetición: número de veces que un tratamiento aparece en el experimento
11.La variable: característica mesurable de la unidad experimental

32. Definiciones clave respecto al uso de la
estadística en la investigación científica
12.Población: Un conjunto total de las observaciones o mediciones o individuos que uno desea
estudiar
13.La muestra. Es un segmento (por definición pequeño) tomada de la población
14.El parámetro: Es la variable de la población un número, que resume y permite interpretar los
datos extraídos en el estudio de una muestra estadística, está definido mediante una
fórmula aritmética
15.La estimación: conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro
de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra.
16.Rasgos de una buena estimación: No tener sesgos, alta presición, alta exactitud
17.El estimador. Una expresión matemática que nos permite cuantificar la estimación.
18.El modelo. Es un conjunto de supuestos acerca del proceso que se esta estudiando.

33. Definiciones clave respecto al uso de la
estadística en la investigación científica
19. Error experimental: Diferencia innata que existe entre las unidades experimentales
20. Tipos de errores: . Error tipo I (α) que significa el rechazar una hipótesis correcta. b. Error tipo II (β)
significa apoyar una hipótesis falsa.
• A la probabilidad de encontrarse en la tercera celda de los cuatro, se le denomina confianza de la
prueba, y es igual a 1- α, y a la probabilidad de estar en la segundo celda se le conoce como la
potencia o el poder de la prueba, y es igual a 1- β y que normalmente, se fija a 0.10. En toda prueba
se puede y se debe fijar de antemano la confianza que se exige, antes de ver los datos, para no
preenjuiciarse. Los niveles convencionalmente más utilizados de confianza son el 0.95 y 0.99, pero es
el investigador quien lo define

34. Fuentes de datos estadísticos
• Todo acto de conocimiento supone remitirse a alguna fuente de datos. Estas fuentes pueden ser
primarias o secundarias.
• Si la información existe se puede obtener de fuentes:
• Primaria: son aquellas en donde los datos o la información provienen de una fuente directa, sea
una persona, institución y otro medio. Se dividen en fuentes de observación directa y fuentes de
observación indirecta.
• Secundarias: permiten conocer hechos o fenómenos a partir de documentos o datos
recopilados por otros.

35. Fuentes de datos estadísticos
• Respecto a las fuentes secundarias, tomar en cuenta los objetivos para los cuales fueron
recogidos, la metodología con que se recogieron, el momento en que se recogió, las
definiciones de las categorías empleadas por el investigador que recogió la información.

36. Fuentes de datos estadísticos
• SI la información no existe:
• Experimento u observación
• Entrevista
• Registro
• Cuestionarios

37. Fuentes de datos estadísticos
• Experimento: Procedimiento mediante el cual se trata de someter a prueba una o varias
hipótesis relacionadas con un determinado fenómeno mediante el manejo controlado de
variables que se presume son su causa.
• Observación: observar el fenómeno y registrar la información pertinente. Hay estudios de este
tipo que son anaíticos (cohorte, casos y controles por ejemplo) y otros solo descriptivos.

38. Metodos de recolección de datos
• Encuesta: Es una investigación realizada sobre una muestra de sujetos representativa de un
colectivo más amplio, utilizando procedimientos estandarizados de interrogación con el fin de
obtener mediciones cuantitativas de una gran variedad de características objetivas y subjetivas
de la población
• La encuesta se auxilia de dos instrumentos básicos:
• Cuestionario (autoaplicado, por correo electrónico, observación directa)
• Entrevista (personal, por teléfono)

39. Fuentes secundarias existentes en CR
• Estadísticas publicadas por organismos gubernamentales y ONG
• Censos (de vivienda, agropecuario)
• Anuarios estadísticos
• Estadísticas vitales
• Encuestas de hogares
• Estadísticas particulares
• Documentos institucionales (memorias, informes, actas de junta directiva, expedientes, leyes,
reglamentos, manuales de normas y procedimietos)
• Informes de investigación y monografías

40. Tarea
• Leer capítulo 1 del libro Elementos de Estadística descriptiva.
• Capítulo 2 del libro Elementos de Estadística descriptiva. Fuentes de datos y técnicas de
recolección
• Artículo Papel de la estadística en la investigación científica de pátiga 107 a la 130.
• Artículo Fuentes secundarias (Laura Guzmán Stein) de la 1 a la 7.
• Enviar correo a wdelgadodoc@usl.ac.cr con nombre completo, teléfono, y número de cédula.
• Tel 89175587