El documento presenta definiciones de conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, la muestra es un subconjunto de la población, la variable es el criterio a evaluar, el dato es el valor numérico de una variable para un individuo y el parámetro es la cantidad total de la población. También define estadística, censo, encuesta y diferentes tipos de muestreo.

1. Conceptos Básicos

2.  Población: Es el conjunto de elementos o individuos de manera
total del cual se es necesario extraer una información.
◦ Ejemplo. Se necesita saber que porcentaje de estudiantes de la UFT. Pagan sus
estudios ellos mismos, la población seria todos los estudiantes matriculados en
la UFT
 Muestra: Es el conjunto de elementos seleccionados de una población
para ser estudiada, esta selección debe representar a la población en
general.
◦ Ejemplo. De todos los estudiantes matriculados en la UFT. Se tomo 10 alumnos
de cada sección de cada turno
 Muestra Aleatoria: es una muestra donde su selección es al azar, de
manera tal que dicha selección sea homogénea para conseguir
resultados lo más representativos posibles.
◦ Ejemplo. De todos los estudiantes matriculados en la UFT. Se tomo 100
estudiantes al azar en los pasillos de la universidad durante 3 días.

3.  Variable: es el criterio a evaluar, que puede diferir entre un
individuo y otro.
◦ Ejemplo. Siguiendo el mismo ejemplo como objeto de estudio, la variable seria
si el estudiante paga sus estudios con su trabajo o si alguien más le subsidia.
 Dato: es la cantidad numérica o el valor medido que arroja la
variable de un individuo.
◦ Ejemplo. De los 100 estudiantes estudiados 60 pagan sus estudios con trabajo
propio. Esto quiere decir que el dato se refiere a la cantidad numérica que
determina la variable.
 Parámetro: es la cantidad total a donde se delimita un objeto de
estudio.
◦ Ejemplo. Hay 3000 estudiantes en la UFT, en este caso el parámetro seria la
cantidad numérica total (3000 individuos)
 Estadístico: es una información representativa de una población
en función de determinadas variables.
◦ Ejemplo. De los 100 estudiantes estudiados 60 pagan sus estudios con trabajo
propio. Esto representa el 60% de toda la población estudiantil de la UFT

4.  Censo: es una información que se toma de una población
donde se recopilan datos geográficos y pictográficos. Si
finalidad es generar una base de datos que por lo general es
en función de las necesidades de un ente político-económico
regente.
◦ Ejemplo. Se realizo un censo a los estudiantes de la UFT donde se tomaron
sus datos de vivienda y familia ocupación extra cátedra, esta se realiza a
toda la población matriculada
 Encuesta: las encuestas son un instrumento de recopilación
de datos donde se le realizan una serie de preguntas
específicas a los individuos de una muestra para analizar en
función de los objetivos de determinada investigación.
◦ Ejemplo. Se aplico una encuesta a 100 estudiantes de la UFT para recopilar
información acerca de su opinión al cambio de directiva, esta se aplica a la
muestra más nunca a toda la población.

5. Estadística
Descriptiva
Sistematiza
, recopila,
ordena y
presenta
Probabilidad
Deduce Leyes
Inferencial
Análisis,
conclusiones,
decisiones

6.  La estadística toma recopila la información de una muestra
(descriptiva) que a su vez representa una población-
parámetro, de manera sistemática, es decir a través de un
instrumento de recopilación de datos que se adapte
perfectamente y de manera funcional al objeto de
estudio, una vez ordenados los datos de las variables
determinadas se procede a realizar el análisis de los mismos
para determinar las leyes de la probabilidad que se pueda
aplicar de modo tal que generen conclusiones acertadas para
la toma de decisiones.

7. A raíz de un problema se generan sospechas de posibles causas, pero como tal
una sospecha no puede ser tomada como una evidencia por lo tanto se
recurre al estudio estadístico para comprobarlas, en este sentido una
sospecha de una posible causa o posible solución sería una hipótesis.
Así mismo se debe corroborar o descartar si la hipótesis es verídica o un simple
supuesto, en el caso de los fumadores y su ausencia laboral se debe
determinar que variables se estudiaran en función de la hipótesis y el
problema a resolver.
◦ ¿En qué sentido? Esta se refiere a determinar si la ausencia laboral se trata
de días laborables completos, o en cuestión de horas/hombre tomando en
cuenta esa salida de la oficina o del puesto de trabajo para fumar un
cigarrillo, perdiendo así tiempo dentro del horario laboral.
◦ ¿Mayor numero? Esto se refiere a que se debe estudiar el caso en función
de realizar una comparación cuantificativa entre las ausencias laborales de
los fumadores y no fumadores para determinar si la hipótesis es verídica.
◦ ¿Tiempo Medio? Esta interrogante se determina para identificar un
promedio estadístico del tiempo de falta laboral.
Una vez claras las interrogantes a resolver es necesario determinar la muestra,
las variables a estudiar, y el o los instrumentos de recopilación de datos. De
manera tal que arrojen resultados que sean suficientemente representativos
como para generalizar las inferencias para toda la población.
Posteriormente se procede al muestreo o aplicación de los instrumentos de
recopilación de datos, luego se pasa a lo que es la determinación de los
datos arrojados o el resumen de la información obtenida, en el caso de los
fumadores que se refiere a una información cuatificativa se generan los
datos porcentuales y específicos que manifestaron los instrumentos.
Para finalizar el proceso se realizan las inferencias, es decir el análisis de la
información las conclusiones y la toma de decisiones al respecto, y
posteriormente se presenta un porcentaje de aproximación a la realidad, es
decir; un nivel de fidelidad o representación entre la muestra y la población.

8. Muestreo aleatorio: se realizan encuestas en la calle a una cantidad determinada para
representar una población específica. Ya que es aleatorio, personas encuestadas
no pasan por ningún proceso de selección, simplemente fueron escogidas al azar.
Muestreo estratificado: se recopilan los datos de las personas que tienen una
tendencia política adversa al gobierno y se comparan con otro grupo de personas
adeptas al sistema político gubernamental. Esto quiere decir que se divide la
población en dos grupos en este caso separados por estratos ideológicos.
Muestreo Conglomerado: Se quiere saber qué porcentaje de personas pertenecientes
a la iglesia cristiana de la parroquia san José, practica futbol soccer. Y se toma la
muestra de un grupo de personas que asistan a las reuniones cristianas de esa
parroquia, de manera tal que se toma la muestra de un grupo conglomerado en
ese lugar específicamente.
Muestreo Sistemático:
Hipotesis: se dice que las mujeres de 18 años de estudiantes de derecho del estado
Lara que tienen el cabello teñido de rojo tienen más actividad sexual y son mas
promiscuas que las demás. El muestreo se realiza exclusivamente y de manera
sistemática a las mujeres de 18 años estudiantes de derecho y de manera
específica clasificándolas por edad, carrera universitaria y color del cabello
dándoles prioridad a las mujeres de cabello teñido de rojo, que por lógica son
más escasos que las demás

9.  Las tablas de frecuencia son una manera estadística de plasmar
el comportamiento de un fenómeno cuando genera repetitividad;
es decir una frecuencia, esto significa que a tras ves de esta
tabla se puede observar de manera cuantitativa.
 Cuando el fenómeno que presenta un individuo presenta
oscilaciones en su frecuencia se debe aplicar la frecuencia
absoluta, solo y nada más que en los casos en los que no se
necesita comparar con el comportamiento de otro individuo u
otro fenómeno, por otra parte cuando son comportamientos que
obligatoriamente se deben comparar se genera la tabla de
frecuencias relativas donde de manera porcentual se manifiesta
la relación entre los individuos y la frecuencia de su
comportamiento.
 A su vez cuando son frecuencias variadas y se deben relacionar
entre si se genera la tabla de frecuencia acumulada absoluta y
relativa.

10.  Las variables se clasifican en dos tipos, variables contables o
numéricas y variables apreciativas, a las numéricas se le llama
cuantitativas y a las apreciativas se le llama cualitativa.
 Las cuantitativas se dividen en discretas y en continuas, las
discretas son cantidades concretas enteras como una persona,
no se puede contar jamás la mitad de una persona, sin embargo
las continuas son variables numéricos que permiten infinitas
medidas en sus decimales como 14,333 mililitros de agua.
 Las cualitativas a su vez se subdividen en nominales y ordinales,
las nominales son aquellas cuyos valores no se pueden ordenar
como los colores por ejemplo, mientras que las ordinales se
ordenan dependiendo de lo que se trate por ejemplo, los bajos,
los medianos y los altos.

11.  Ejemplo: Realizar la tabla de frecuencias del color de ojos de una clase
de 20 alumnos
AZUL – MARRÓN – VERDE – VERDE – MARRÓN
MARRON – AZUL – MARRÓN – MARRÓN – VERDE
VERDE – MARRÓN – VERDE – MARRÓN – MARRÓN
VERDE – AZUL – AZUL – MARRÓN – AZUL
Azul Marrón Verde Verde Marrón
Marrón Azul Marrón Marrón Verde
Marrón Verde Marrón Marrón Verde
Azul Azul Marrón Azul Verde

12. Variable Xi Frecuencia
Absoluta
ni
Frecuencia
Acumulada
Ni
Frecuencia
Relativa
hi
Frecuencia
Relativa
Acumulada
Hi
X1: Azul 5 5 0,25 0,25
X2: Verde 6 11 0,30 0,55
X3: Marrón 9 20 0,45 1,00
Sumatoria 20 1,00
Tabla de Frecuencia Acumulada Relativa
y Absoluta

13. 0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
colores de ojos
Ojos Azules
Ojos Marron
Ojos Verde