Este documento presenta una introducción al concepto de estadística. Explica que la estadística se divide en dos áreas principales: estadística descriptiva y estadística inferencial. También define conceptos estadísticos básicos como población, muestra, parámetro, estadístico y variable. Finalmente, discute las etapas típicas de una investigación estadística e introduce cómo los computadores han impactado el campo de la estadística.

1. MODULO DE ESTADÍSTICA
1 LA INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA
1.1 DEFINICIÓN DE ESTADÍSTICA
Aunque difícil de lograr un consenso general sobre la definición de estadística, todos los
estadísticos están de acuerdo en clasificar la materia en dos grandes áreas; que son
Estadística descriptiva y Estadística Inferencial.
1.1.1 Estadística descriptiva
En los primeros tiempos de su desarrollo, el estudio de la estadística consistía de técnicas
para recolectar, organizar y presentar datos numéricos. El objetivo de este tipo de
tratamiento, fue el de describir las características principales de los datos reunidos.
1.1.2 Estadística inferencial
El enfoque del término estadística consiste de técnicas para hacer inferencias a partir de
los datos analizados en la estadística descriptiva y a la toma de decisiones en base a los
resultados obtenidos de una muestra.
Una vez consideradas las funciones de las dos áreas en que se clasifica la Estadística, se
puede resumir el concepto de estadística como se menciona a continuación:
1.1.3 Estadística
La estadística es un conjunto de métodos y teorías que han sido desarrolladas para tratar
la recolección, el análisis y la descripción de datos muestrales con el objeto de tomar
decisiones en base a los resultados obtenidos.
En los conceptos previamente mencionados se observa como la estadística evolucionó de
las técnicas de recolectar, organizar y presentar los datos muestrales a las técnicas de
hacer inferencias en base a los resultados de una muestra. Esta idea que se tiene de la
estadística, no quiere decir, que el tema de la estadística se haya vuelto estable e inflexible,
sino por el contrario, se siguen creando nuevas técnicas estadísticas para satisfacer
necesidades específicas. Por ejemplo, recientemente se han creado algunas nuevas
técnicas descriptivas conocidas con el nombre de "análisis exploratorio de los datos". Estas
técnicas permiten antes de efectuar cualquier otro tipo de análisis, examinar de manera
preliminar el comportamiento de nuestros datos y de acuerdo con este comportamiento
ajustar a tales datos el modelo más adecuado.
1.2 CONCEPTOS BÁSICOS
En virtud de que para estudiar los Métodos Estadísticos es de vital importancia el
conocimiento del lenguaje estadístico, a continuación se definen algunos de los conceptos
básicos más usuales. (Estas definiciones son de naturaleza descriptiva y no
necesariamente son matemáticamente formales).
1.2.1 Población
Una población es un conjunto de elementos con alguna característica en común.
Una lista de los empleados de una fábrica es un ejemplo de una población. El número de
elementos de una población generalmente se denota por N.
1.2.2 Muestra
Una muestra es un subconjunto de la población. El número de elementos de una muestra
lo indicaremos con n. 1.2.3 Parámetro

2. Un parámetro es una característica numérica de una población. Los parámetros
generalmente se denotan por letras griegas. Algunos parámetros comúnmente de interés
son: el de la media, el total, la proporción, la varianza y la desviación estándar poblacional
que se denotan respectivamente por
1.2.4 Estadístico
Medida numérica que describe la característica de una muestra.
1.2.5 Variable
Una variable es una característica que puede tomar diferentes valores. De esta manera, el
ingreso, la producción y el sexo son variables dado que pueden tomar diferentes valores
cuando se estudian diferentes elementos de una población. Las variables pueden ser
discretas y continuas. (En métodos estadísticos como en diseños de experimentos y
regresión, las variables se clasifican en dependientes e independientes.).
1.2.6 Variable discreta
Una variable discreta es aquella para la cuál sus resultados se pueden numerar, por
ejemplo, el número de clientes atendidos diariamente durante un mes en una institución
bancaria, el número de ventas efectuadas por 20 agentes de seguros de una compañía, el
número de hijos por matrimonio de cierta ciudad, etc. Obsérvese que estos valores
generalmente son obtenidos a través de un proceso de contar.
1.2.7 Variable continua
Una variable continua es aquella variable que puede tomar cualquier valor dentro de un
rango de valores. Obsérvese que estos valores son obtenidos a través de un proceso de
medir, por ejemplo, el tiempo que esperan en ser atendidos 10 personas en un consultorio
médico, el consumo de energía eléctrica de las viviendas de una colonia durante un
bimestre, el peso de un grupo de alumnos de secundaria, etc.
1.2.8 Constante
Una variable se diferencia de una constante ya que al valor de ésta última nunca se puede
alterar. Algunos ejemplos de constantes son: el número de días del mes de mayo
indistintamente del año, el número de centímetros que tiene un metro y el número de lados
que tiene un pentágono.
1.2.9 Dato
Un dato es un resultado de observar, contar o medir una característica específica de interés.
Generalmente existen dos tipos de datos: Cualitativos y cuantitativos.
1.2.10 Dato cualitativo (o atributo)
Es el resultado de un proceso que categoriza o describe un elemento de una población (La
profesión, el lugar de nacimiento, el estado civil, etc.).
1.2.11 Dato cuantitativo (o numérico)
Es el resultado de un proceso que cuantifica, es decir que cuenta o mide (Longitud, peso,
ingreso, etc.)
1.3 ESCALAS DE MEDICIÓN
Los métodos estadísticos que se utilizan para describir un conjunto de datos depende de
la forma en que éstos se midieron ya que su desconocimiento conduce a serios errores en

3. la interpretación de los resultados. A continuación se expone la forma de clasificar los datos
de acuerdo a una escala de medición.
Por lo general se acepta la existencia de cuatro escalas de medición, ellas son: nominal,
ordinal, de intervalo y de razón.
1.4 APLICACIONES DE LOS MÉTODOS ESTADÍSTICOS
En años recientes la estadística y desde luego los métodos estadísticos han tenido un
desarrollo amplio en las diferentes áreas del conocimiento, de tal manera que es más difícil
mencionar un campo en el que no se haga uso de los métodos estadísticos que mencionar
uno en el que si se haga uso de los métodos estadísticos. Con éstos antecedentes, los
métodos estadísticos encuentran su aplicación en una variedad tan grande de campos, que
es necesario advertir, a manera de comentario, que en el presente apartado no pretende,
ni lejanamente, exponer el tema de manera exhaustiva; sino que el propósito principal es
de mencionar, algunos campos de aplicación que estimulen al estudiante para que se
compenetre al estudio de los métodos estadísticos. Resumiendo, los métodos estadísticos
pueden ser aplicados.En una investigación de mercado cuando se desea saber la
proporción de compradores potenciales que prefieren un determinado artículo.
En ingeniería para conocer el coeficiente de dilatación térmico de un metal o bien para
comparar la resistencia de dos aleaciones.

4. En la Psicología para conocer el coeficiente intelectual promedio de los empleados de una
empresa.
En la Pedagogía para comparar la eficiencia de dos métodos de enseñanza.
En la Política para predecir el resultado de una cierta elección popular.
En la Sociología para conocer la proporción de casas rurales que cuentan con energía
eléctrica.
En la Industria para conocer la proporción de artículos producidos que resultan defectuosos.
Por el economista que quiere obtener ecuaciones de predicción que servirán en la
predicción del crecimiento económico o de alguna otra medida de sanidad económica. Por
el agrónomo al experimentar cual de las diferentes variedades del cultivo de maíz
recomienda para obtener una mayor producción.
• En medicina para comparar la efectividad de dos medicamentos
1.5 IDENTIFICACIÓN DE PROBLEMAS EN LOS QUE NO SE UTILIZA LA
ESTADÍSTICA PARA RESOLVERLOS
La estadística no es una panacea que nos sirva para resolver cualquier problema. La
estadística se aplica al estudio de variables; es decir, datos que se caracterizan por su
variación y no tiene sentido cuando la característica es constante.
De acuerdo a lo mencionado en el punto anterior, la estadística no es de utilidad en
problemas de física, química, etc., en los que no existe incertidumbre en los resultados, ya
que estos generalmente se obtienen al despejar la incógnita de una ecuación.
1.6 ETAPAS DE UNA INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA
Las etapas de una investigación estadística ideal pueden citarse como sigue:
1. Asegurarse de que se entienda el problema y de formularlo en términos estadísticos.
Aclarar los objetivos de la investigación muy cuidadosamente.
2. Planear la investigación y recopilar los datos de una manera apropiada. Es
importante lograr un equilibrio adecuado entre el esfuerzo necesario para recopilar los datos
y analizarlos; el método de recolección es esencial para los resultados.
3. Evaluar la estructura y calidad de los datos. Revisar los datos en cuanto a errores y
valores faltantes.
4. Llevar a cabo un examen inicial de los datos para obtener un resumen de la
estadística descriptiva y así tal vez, obtener mejores ideas para un análisis más formal.
5. Seleccionar y llevar a cabo un procedimiento estadístico formal para analizar los
datos; dicho procedimiento con frecuencias asume un modelo particular y puede involucrar
estimación de parámetros y efectuar pruebas de hipótesis.
6. Comparar los hallazgos con resultados previos y adquirir datos adicionales, si es
necesario.
7. Interpretar y comunicar los resultados. Los hallazgos deben entenderse tanto por los
estadísticos como por los no estadísticos y se requiere cuidado extra en la presentación de
las gráficas, tablas de resumen y salidas de computadora.
1.7 HACIA UNA “ESTADÍSTICA INFORMÁTICA”
En años recientes la computadora ha tenido un gran efecto en casi todos los aspectos de
la vida. El campo de la estadística no es la excepción. Como se verá, en la estadística se
emplean muchas técnicas repetitivas: fórmulas utilizadas para calcular magnitudes
estadísticas descriptivas, procedimientos para obtener representaciones gráficas de datos,
y métodos para formular inferencias estadísticas. La computadora es muy útil en la
realización de tales operaciones repetitivas. Es muy común que alguien que necesite
analizar un conjunto de datos busque la ayuda de otra persona que sepa emplear una
computadora. Si en esa computadora está instalado algún programa de análisis estadístico,
será fácil llevar a cabo los cálculos deseados. Algunos de los programas más conocidos

5. son: SYSTAT, SPSS, STATA, STATISTICA, JMP, STATGRAPHICS, MINITAB, SYSINFO,
R y SAS.
La Estadística se puede caracterizar brevemente como la ciencia de la descripción y análisis
de datos. Dentro de la Estadística se pueden distinguir dos grandes vertientes: Estadística
Matemática y Estadística Aplicada.
Se entiende por Estadística Matemática aquella parte de la matemática que se ocupa de
los fundamentos teóricos de la estadística, sin preocuparse de las aplicaciones prácticas
que puedan derivarse. Los estudios de esta ciencia suelen cursarse en las Facultades de
Matemáticas.
La Estadística Aplicada, como su nombre indica, se ocupa de las aplicaciones de la
estadística a las investigaciones de carácter empírico, se deriva de la estadística
matemática. Son los investigadores empíricos los que se han preocupado de la estadística
aplicada. Por ejemplo, las investigaciones de carácter empírico en Ciencias Sociales,
Psicología, Pedagogía, Economía, Medicina, Biología, etc. Suele recurrir a métodos
estadísticos aplicados en la fase de análisis de datos.
Los manuales de estadística aplicada suelen exponer los diversos conceptos para que el
investigador pueda realizar los cálculos manualmente, ayudándose como máximo de una
calculadora de bolsillo. Pero, como ya hemos apuntado, actualmente no se hace así, sino
que se aplican procedimientos informáticos. La estadística aplicada a la investigación
empírica ha recibido un impulso revolucionario con la generalización del uso de los
ordenadores. El ordenador libera de las tareas manuales de la mente, de las rutinas
repetitivas; gracia a él la mente queda descargada para aplicarse a las funciones superiores
de enjuiciar y conocer. La informática realiza el proceso mecánico de cálculo. Así, análisis
estadísticos que antes eran impensables, se pueden realizar con cierta facilidad y rapidez
mediante el uso de paquetes estadísticos.
En la actualidad nos encontramos con un crecimiento progresivo de ciencias
interdisciplinarias; que armonizan diversas ramas del saber en una sola. Así, se habla de
psicolingüistica, bioestadística, bioquímica, neurolinguística, psicofisiología, psicología
matemática, ingeniería genética, etc. Análogamente, proponemos, de forma provisional, el
concepto de Estadística Informática para referirnos al estudio de la estadística aplicada a
la investigación empírica mediante paquetes de programas estadísticos, y por ende a través
de procedimientos informáticos.
La Estadística Informática trata de los análisis más adecuados para cada investigación, de
la forma de realizarlos mediante paquetes de programas estadísticos y de la interpretación
de resultados, sin preocuparse demasiado del proceso mecánico del cálculo ni de la
demostración de las fórmulas matemáticas. Es decir, la Estadística Informática se ocupa de
la informatización de la Estadística. Estos conocimientos son la confluencia de la estadística
aplicada y de la informática.
La justificación del uso del término Estadística Informática está en que :
a) permite utilizar un concepto distintivo para un nuevo enfoque de la estadística aplicada;
b) el cambio de enfoque pone el énfasis más en la interpretación de resultados que no en
el proceso mecánico de cálculo;
c) supone una ampliación de los métodos estadísticos al incorporar los más modernos y
sofisticados análisis multivariables, que antes era impensables.

6. Dentro de la Estadística Informática se pueden distinguir dos grandes vertientes:
a) informática: utilización y manejo de paquetes de programas estadísticos;
b) interpretativa: interpretación de resultados.
La vertiente informática consiste en conocer los paquetes estadísticos existentes,
seleccionar el más adecuado para el análisis que se propone y dominar las instrucciones
de uso. Estas instrucciones son específicas de cada paquete y varían según el sistema
operativo que tenga el ordenador que se esta utilizando. Por otra parte, la interpretación de
resultados es la misma, independientemente del paquete y del ordenador utilizado.
En el estudio de la Estadística Informática se pueden seguir las siguientes fases:
1) proceso mecánico de calculo de técnicas elementales (frecuencias, medidas de
tendencia central y variabilidad, ji-cuadrado, t de Student, ANOVA, correlación de
Pearson, áreas bajo la curva normal, grado de significación, etc.);
2) interpretación de listados de ordenador sobre los temas anteriores para comprender el
paralelismo del proceso;
3) comprensión de las instrucciones sencillas de los paquetes estadísticos
4) ejecución de análisis sencillos por ordenador5) ejecución de análisis complejos por
ordenador 6) dominio de las utilidades de los paquetes.
De estas fases, las tres primeras se pueden realizar sin ordenador. De todas formas, un
programa complejo de Estadística Informática es impensable sin prácticas de ordenador.
Imaginemos una autoescuela en al que para enseñar a conducir se explica con todo detalle
lo que es el motor de explosión, de dos y de cuatro movimientos, el funcionamiento del
carter, el delco, el sistema eléctrico, etc. Pero no se dispone de un coche para practicar. De
esta forma, los que superan el examen teórico consiguen el permiso para conducir, sin
haber conducido nunca. Este programa parecería estar más encaminado a formar
mecánicos, o incluso ingenieros, y no conductores. Algo parecido podría pasar en
investigación educativa si no se dispone de aulas de ordenadores para practicar el enfoque
informático de la estadística.; se estarán formando matemáticos pero no investigadores en
el campo de la educación. El estudio de la Estadística Informática requiere de unos medios
mínimos, que incluyen la utilización de ordenadores y el disponer de materiales adecuados.
1.8 COLECTIVOS ESTADISTICOS
Se llama población objetivo o de referencia al colectivo del cual interesa conocer
generalmente una serie de características. Esta puede ser concreta o hipotética.
Una población objetivo es concreta, si está delimitada e identificada en el sentido de conocer
quienes y cuales son sus elementos.
Ejemplo de poblaciones concretas son:
1. Los egresados de la Facultad de Estadística son la población objetivo, si se desea
hacer un estudio sobre la aplicación de la estadística en su centro de trabajo.
2. Los productores del cultivo de maíz del estado de Veracruz son la población objetivo
si se desea hacer un estudio sobre este cultivo.
Nótese que en estos ejemplos la población objetivo son finitas, esto es, se conoce el número
de elementos N que la conforman.
Una población objetivo es hipotética si sus elementos se caracterizan a través de las
propiedades que los conforman. Esto es, no es necesario otra cosa más que tener una
definición clara de cómo son los elementos de dicha población.

7. Ejemplos de poblaciones hipotéticas:
1. Los clientes del supermercado Tia pueden ser la población objetivo si se desea
efectuarun estudio sobre hábitos de consumo.
2. Los ciudadanos en edad de votar pueden ser la población objetivo si se desea
efectuar un estudio sobre sus preferencias electorales.
Nótese que para estos ejemplos los colectivos se caracterizan como un conjunto: U= x | x
es un elemento del colectivo, en el que desconocemos cuántos elementos conforman la
población, e incluso no se tiene un conglomerado de elementos ubicados en algún lugar.
En general debe decirse que para estas poblaciones, que se denominan hipotéticas lo
importante es caracterizar con precisión cuándo un elemento pertenece o no a ella, lo cual
establece los limites de integración. Otro aspecto importante de notar es que en el ejemplo
1, no se conoce el número de elementos que conforman el colectivo, tal situación es muy
común en los estudios de mercado y de opinión pública. En el segundo ejemplo, se hace
referencia a un proceso que está funcionando, y se desea conocer el funcionamiento del
proceso.
1.9 TIPOS DE ESTUDIOS ESTADÍSTICOS
Esencialmente hay tres clases de estudios estadísticos:
Estudios observacionales o descriptivos Estudios
experimentales. Estudios de muestreo.
Estudios prospectivos
En las tres clases de estudio se realiza la fase del diseño, que consiste en la planeación de
las actividades hasta que se han colectado los datos. En los estudios experimentales el
investigador cuenta con una serie de unidades de estudio a las que asigna un conjunto de
tratamientos (estímulos) y observa una serie de variables respuesta. En el caso de los
estudios de muestreo el investigador selecciona de una población mayor las unidades a
estudiar, y se registran tanto las variables a estudiar. Un estudio experimental se puede
combinar con un muestreo. Este caso se presenta en situaciones en los que las unidades
experimentales son considerablemente grandes. Por otro lado, los estudios
observacionales son aquellos en los que las unidades ya están dadas y se observan las
características de interés. Típicos ejemplos son aquellos en los que se usan expedientes,
sistemas periódicos de información, estudios con voluntarios, etc.
1.10 EJERCICIOS PROPUESTOS
1.- Un fabricante de medicamentos desea conocer la proporción de personas cuya
hipertensión (aumento de presión sanguínea) puede ser controlada con nuevo producto
fabricado por la compañía. Al realizar un estudio en 5000 individuos hipertensos, se
encontró que el 80% de ellos pudo controlar su hipertensión utilizando el nuevo
medicamento. Suponiendo que esas 5000 personas son representativas del grupo de
pacientes de hipertensión, conteste las siguientes preguntas: a. ¿Cuál es la población?
b. ¿Cuál es la muestra?
c. Identifique el parámetro de interés.
d. Identifique el estadístico utilizado e indique cuál es su valor.
e. ¿Se conoce el valor del parámetro?.
2.- Un técnico de control de la calidad selecciona partes de una línea de ensamble y anota
para cada una de ellas la siguiente información: a. Si está o no defectuosa.
b. El número de identificación de la persona que armó la pieza.
c. El peso de la pieza.
Identifica para cada inciso el tipo de dato que se obtiene.

8. 3.- Se quiere saber el costo de la educación. Uno de los gastos que hace un estudiante es
la compra de sus libros de texto. Sea X el costo de todos los libros comprados este semestre
por cada estudiante que ingreso a la Universidad. Describa cuidadosamente: a. La
población.
b. La variable.
4.- Con respecto al ejercicio anterior, considere que desea evaluar el costo promedio de los
libros por estudiante que ingresos a la Universidad. a. Describa el parámetro poblacional.
b. Si se seleccionaron 500 estudiantes y se les pidió que tomaran nota en su gastos de
libros de texto y que informaran la cantidad total. Las 500 cantidades resultantes forman
una muestra. Mencione el estadístico de interés en el presente estudio.
5.- El experimento llamado del "primer siete" consiste en tirar dos dados repetidamente
hasta observar que la suma de sus caras sea siete. La variable que interesa es el número
de tiradas necesarias para que caiga el primer siete.
a. ¿Cuáles son los valores posibles de la variable respuesta?.
b. ¿Tal variable es discreta o continua?.
6.- Identifique cada uno de los siguientes casos como ejemplo de variable (1) de atributo,
(2) discreta, o (3) continua.
a. La resistencia de la ruptura de un determinado tipo de cuerda.
b. EL color del cabello de los niños que estén viendo por televisión una película.
c. EL número de señales de tránsito en poblados con menos de 500 habitantes.
d. Si una llave de lavabo está defectuosa o no.
e. El número de preguntas contestadas correctamente en un examen.
f. El tiempo que se necesita para contestar una llamada telefónica en una oficina de bienes
raíces.
7.- Identifique cada uno de los siguientes casos como ejemplo de variable: (1) de atributo,
(2) discreta o (3) continua.
a. El resultado de la encuesta a un votante posible acerca del candidato de su preferencia.
b. El tiempo necesario para que una herida cicatrice cuando se utiliza un nuevo
medicamento
c. El número de llamadas telefónicas recibidas en un conmutador cada 10 minutos.
d. La distancia a la que puede llegar un balón de fútbol al ser pateado por las jóvenes del
primer grado de la Universidad.
e. El número de páginas escritas por cada trabajo en una impresora de computadora.
8.- Supóngase que un niño de doce años quiere saber la diferencia entre muestra y
población.
a. ¿Qué información daría como respuesta?
b. ¿Qué razones se le daría sobre el porqué se debe tomar una muestra en ves de estudiar
todos los miembros de la población?.
9.- Se quiere describir al estudiante típico de cierta Universidad. Describa una variable que
mida alguna característica de un estudiante y resulte en: a. Datos de atributo b. Datos
discretos. Datos continuos
10.- Un candidato a ocupar un cargo público asegura que ganará la elección. Un sondeo de
opinión indica que 35 de 150 electores votarán por él, 100 favorecerán a su oponente y 15
están indecisos.
a. ¿Cuál es el parámetro poblacional de interés?.

9. b. ¿Cuál es la estadística muestral que debe utilizarse para estimar el parámetro
poblacional?.
c. Tomando como base los resultados del sondeo, ¿cree que es cierta la afirmación del
candidato?
11.- Una pequeña encuesta consta de tres preguntas:
a. ¿Cuál es su religión: cristiana, musulmana u otra?.
b. ¿A cuántos ritos religiosos asiste usted anualmente?.
c. ¿Cuánto dinero donó a organizaciones religiosas el año pasado?
Clasifique las respuestas a estas preguntas como datos cuantitativos o atributos, datos de
variable discreta o datos de variable continua.
12.- Describa con sus propias palabras cada uno de los términos siguientes, dando además
un ejemplo diferente de los que se han visto en clase. a. Variable
b. Dato
c. Muestra
d. Población
e. Estadístico
f. Parámetro
2 MÉTODOS TABULARES Y GRÁFICOS PARA LA ORGANIZACIÓN Y
PRESENTACIÓN DE LOS DATOS