El documento define conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica que una población es un conjunto infinito de individuos con características comunes, mientras que una muestra es un subconjunto de la población. También describe los tipos de variables, técnicas de muestreo y tablas de frecuencia utilizadas en estadística.

1. Universidad Fermín toro
facultad de ciencia económicas y sociales
escuela de comunicación social
Estadística:Conceptos
Básicos y Definiciones
Ada Saavedra
22188965
M712

2. Población: una población se precisa como un conjunto infinito de
personas u objetos que presentan características comuniones.
Ejemplo: La población Mundial de Seres humanos que representa el
total de habitantes que existe en la Tierra.
Muestra: es el subconjunto de los individuos de una población
estadística. Estas muestras permiten inferir las propiedades del total
del conjunto.
Muestra aleatoria: una sección que se escoge aleatoriamente
(puramente por azar, impredeciblemente)
Ejemplo: si tu quieres tomar una muestra aleatoria de agua de un rio,
podrías tomar un mapa del rio y escoger un punto con los ojos
vendados ¡y a ver entonces como llegas allí!
Para ser realmente aleatoria, se debería escoger también una fecha,
hora y profundidad aleatoriamente.

3. Variable: es una característica que al ser medida en diferentes
individuos es susceptible de adoptar diferentes valores.
Ejemplo: puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º , 3º ,..
Dato: es cada una de los valores que se han obtenido al realizar un
estudio estadístico.
Ejemplo: si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos:
cara, cara, cruz, cara, cruz
Parámetro: un parámetro es un numero que resume la ingente
cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variables
estadística.
Ejemplo: suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población
la media aritmética de las edades de sus miembros, estos es, la suma de
todas ellas, dividida por el total de individuos que componen tal población

4. Estadístico: es una medida cuantitativa, derivaba de un conjunto de
datos de una muestra. Con el objetivo de estimar o inferir características
de una población o modelo estadístico.
Ejemplo: edad de los que estamos en el aula
censo: es recuento de individuos que conforman una población
estadística, definida como un conjunto de elementos de referencia sobre
el que se realiza las observaciones.
Ejemplo:
Encuesta: es un estudio observacional en el cual el investigador busca
recaudar datos por medio de un cuestionario prediseñado, y no modificar
el entorno ni controla el proceso que esta en observación (como si lo
hace en un experimento).
Ejemplo:

5. Definición de estadística
Descriptiva :es una
gran parte de la
estadística que se
dedica a recolectar,
ordenar, analizar y
representar un
conjunto de datos,
con el fin de
describir
apropiadamente las
características de
ese conjunto.
Probabilidad: es un
método mediante el
cual se obtiene la
frecuencia de un suceso
determinado mediante
la realización de un
experimento aleatorio,
del que se conocen
todos los resultados
posibles, bajo
condiciones
suficientemente
estables
Inferencia: es una
parte de la
estadísticas que
comprende los
métodos y
procedimientos que
por medio de la
inducción determina
propiedades de una
población
estadística, a partir de
una pequeña parte de
la misma.

6. División de estadística
Estadística descriptiva
Es una gran partes de la
estadística que se dedica a
recolectar, ordenar, analizar y
representar un conjuntos de
datos .
Estadística inferencia
Es una parte de la
estadística que comprende
los métodos y
procedimientos que por
medio de la inducción
determinada propiedades
de una población estadística
a partir de una pequeña
parte de la misma

8. Pasos en un estudio estadístico
□ Plantear hipótesis sobre una población: Los fumadores tienen “más
bajas” laborales que los no fumadores. ¿En qué sentido? ¿Mayor número?
¿Tiempo medio?
□ Decidir qué datos recoger (diseño de experimentos)
□ Qué individuos pertenecerán al estudio (muestras). Fumadores y no
fumadores en edad laboral.
□ Criterios de exclusión ¿Cómo se eligen? ¿Descartamos los que padecen
enfermedades crónicas?
□ Qué datos recoger de los mismos (variables). Número de bajas, Tiempo
de duración de cada baja, ¿Sexo? ¿Sector laboral? ¿Otros factores?
□ Recoger los datos (muestreo) ¿Estratificado? ¿Sistemáticamente?
□ Describir (resumir) los datos obtenidos: tiempo medio de baja en
fumadores y no (estadísticos) % de bajas por fumadores y sexo
(frecuencias), gráficos,...
□ Realizar una inferencia sobre la población. Los fumadores están de

9. Técnicas de muestreo
Muestreo aleatorio
Consideremos una población finita, de la que deseamos extraer una
muestra. Cuando el proceso de extracción es tal que garantiza a cada
uno de los elementos de la población la misma oportunidad de ser
incluidos en dicha muestra, denominamos al proceso de selección
muestreo aleatorio.
Muestreo estratificado
Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o
clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica
de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría
una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que
compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de
muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la
práctica.

10. Muestreo por conglomerados
Se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera
natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de
la población, es decir, la representan fielmente respecto a la
característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos
grupos o conglomerados para la realización del estudio.
Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades
elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele
el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros
del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados
al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de
información muestral.
Muestreo sistemático
Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de
extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y
relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que
calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K=
N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra.
Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello
hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar
uno de cada K a intervalos regulares.

11. Tipo de variables
Variable
cuantitativa: se
refieren a
características
o cualidades
que no pueden
ser medidas con
números.
Podemos
distinguir dos
tipos:
Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta
modalidades no numéricas que no
admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes
modalidades: soltero, casado, separado,
divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal o variable
cuasicuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta
modalidades no numéricas, en las que
existe un orden. Por ejemplo:
La nota en un
examen: suspenso,
aprobado, notable,
sobresaliente.
Puesto conseguido
en una prueba
deportiva: 1º, 2º, 3º,
...
Medallas de una
prueba deportiva:
oro, plata, bronce.

12. Tabla de frecuencia
tabla de frecuencias
es una ordenación en
forma de tabla de los
datos estadísticos,
asignando a cada dato
su frecuencia
correspondiente.
Frecuencia absoluta
La frecuencia
absoluta es el número
de veces que aparece
un determinado valor
en un estudio
estadístico.
Frecuencia relativa
La frecuencia relativa es el
cociente entre la frecuencia
absoluta de un determinado valor y
el número total de datos.
Frecuencia acumulada
La frecuencia acumulada es la suma de
las frecuencias absolutas de todos los
valores inferiores o iguales al valor
considerado.
Frecuencia relativa acumulada
La frecuencia relativa acumulada es el
cociente entre la frecuencia acumulada de un
determinado valor y el número total de datos.
Se puede expresar en tantos por ciento.