1. UNIVERSIDAD FERMÍN TORO .
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES.
ESCUELA DE COMUNICACIÓN SOCIAL.
Alumna:
Yaneth Hoss
M-712

2. La muestra aleatoria es la que se obtiene
seleccionando individuos de una población
determinada, de manera que cada uno de los que se
integran dicha muestra tenga la misma probabilidad
de haber sido elegido. Ejemplo: Seleccionar al azar
a 5 estudiantes de un grupo de 50 estudiantes.
La población es el conjunto de
elementos agrupados según alguna o
algunas características, que se toman en
consideración para realizar un estudio
estadístico de éstas. Ejemplo: Toda la
población latina que habita en los
Estados Unidos.
La muestra es la porción finita de una
población o conjunto de objetos. Ejemplo:
Los alumnos de 4to y 5to año del colegio
“María Santísima”

3. La variable es la
característica mas
notable de la población.
El parámetro es un
valor, medida o indicador
representativo de la
población que se selecciona
para ser estudiado.
El azul muestra a los niños de 0
a 10 años.
El verde muestra a las mujeres
de 30 a 80 años.
El rojo muestra a los hombres de
30 a 80 años.
El amarillo muestra a las niñas
de 0 a 10 años.
El dato es el valor que toma o
identifica un atributo o variable
en un caso particular. Ejemplo: La
edad actual de una persona o el
color de sus ojos.

4. El censo es el patrón o lista de las
características de la población.
Ejemplo: En Colombia El censo de
2005 mostró un resultado de 41
millones 468 mil habitantes (21
millones 132 mil mujeres y 20 millones
336 mil hombres)
La encuesta se ejerce
sobre una muestra para
obtener una amplia
información.
Estadístico función o variable aleatoria
deducida de una muestra, cuya distribución se
utiliza para comprobar hipótesis relativas a una
población.

5. ∙Descriptiva
De sistematización
recogida, ordenación
y presentación de los
datos referentes a un
fenómeno.
∙Probabilidad
Deducir las leyes
que rigen esos
fenómenos
∙Inferencia
Poder hacer
previsiones sobre los
mismos, tomar
decisiones u obtener
conclusiones
Descriptiva: registra los
datos en tablas y los
representa en gráficos.
Calcula los parámetros
estadísticos (medidas de
centralización y de
dispersión), que describen el
conjunto estudiado.
Inferencial: estudia cómo
sacar conclusiones generales
para toda la población a
partir del estudio de una
muestra, y el grado de
fiabilidad o significación de
los resultados obtenidos.

6. La metodología estadística
trata de los métodos
correctos de interpretación
de los datos
estadísticos, por oposición
a la que trata de la
elaboración y presentación
de los mismos en tablas y
gráficas, donde
cíclicamente se trata con
una muestra para obtener la
apreciación sobre una
población.

7. - Formulación del problema especifico de la investigación.
- Desarrollo de un método para la obtención de los datos.
- Recolección de los datos.
- Clasificación de los datos.
- Análisis estadístico.
- Presentación de los resultados.
- Interpretación de los resultados.

10. Las variables
cualitativas se refieren
a características o
cualidades que no pued
en ser medidas
con números. Podemos
distinguir dos tipos:
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, divorcia
do y viudo.
Variable cualitativa
ordinal presenta modalidades
no numéricas, en las que
existe un orden. Por ejemplo:
La nota en un examen:
suspenso, aprobado, notable,
sobresaliente.
La variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se
pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta es aquella que toma valores aislados, es
decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por
ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre
dos números. Por ejemplo: La altura de los 5 amigos:
1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

11. La tabla de frecuencias es una ordenación en forma de tabla de los datos
estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente.
La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un
estudio estadístico. Se representa por fi. La suma de las frecuencias absolutas es igual al
número total de datos, que se representa por N.
Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que
se lee suma o sumatoria.
La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor
y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni.
La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.
La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores
inferiores o iguales al valor considerado. Se representa por Fi.

12. 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.
EJEMPLO: Durante el mes de julio, en
una ciudad se han registrado las
siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27,
28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30,
30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.
En la primera columna de la tabla
colocamos la variable ordenada de
menor a mayor, en la segunda hacemos
el recuento y en la tercera anotamos la
frecuencia absoluta.
xi Recuento fi Fi ni Ni
27 I 1 1 0.032 0.032
28 II 2 3 0.065 0.097
29 6 9 0.194 0.290
30 7 16 0.226 0.516
31 8 24 0.258 0.774
32 III 3 27 0.097 0.871
33 III 3 30 0.097 0.968
34 I 1 31 0.032 1
31 1
Este tipo de tablas de frecuencias se
utiliza con variables discretas.