Es una ciencia que nos proporciona un conjunto de métodos y
procedimientos que se utilizan para recolectar, clasificar y
analizar   un   conjunto     de   datos   que   presentan   alguna
característica de estudio.
Para tomar decisiones a partir de dichas observaciones.
A. Estadística Descriptiva:
   Se encarga del análisis descriptivo de un conjunto de datos,
   utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y
   presentan la información contenida en ellos.
                       Recolección de Datos

                       Organización de Datos

                       Presentación de Datos


                Tablas de                  Gráficos
               Frecuencia                 Estadísticos


                        Análisis Descriptivo
B. Estadística Inferencial:
   Nos proporciona un conjunto de métodos con el fin de hacer
   estimaciones o generalizaciones sobre la población a partir de una
   muestra. Lo cual servirá para una correcta toma de decisiones
   sobre toda la población. Dado que esta decisión se toma en
   condiciones de incertidumbre, supone el uso de conceptos de
   probabilidad.
                         Muestr                  Població
                          a (n)                   n (N)



v Población (N):
  Es el conjunto de todos los elementos que poseen alguna
  característica común que se desea estudiar.
  Puede ser:
  Población Finita: Si tiene un número determinado de elementos.
  Ejemplo:
  - Los estudiantes de la Universidad José Faustino Sánchez Carrión.
  Población Infinita: Si tiene un número ilimitado de elementos, o tan
  grande que pudiese considerarse infinitos. Ejemplo:
  - El número de productos que hay en el mercado.
v   Muestra (n):
                      Es una parte o subconjunto de la población
                      seleccionada con el fin de obtener una
                      información de la población.
                      Al proceso de obtener la muestra se llama
                      “muestreo”.
v Dato Estadístico:
  Es el valor que se obtiene como resultado de medir alguna
  característica de la población o muestra.

v Parámetro:
  Es un valor que describe alguna característica de la población.
  Ejemplo:
  - La media poblacional (m)
  (La altura media de todos los estudiantes de la universidad de Huacho)

v Estadístico o Estadígrafo:
  Es un valor que describe alguna característica de la muestra.
  Ejemplo:
  - La media muestral (x )
  (La altura media de los estudiantes de la facultad de educación)
Variables


Variables cualitativas
                         Variables Cuantitativas
v Variable:
  Es una característica de los elementos de la población o muestra
  que se desea estudiar.
  Ejemplo:
  X : Ingreso mensual de cada padre de familia.
  Las variables se clasifican en:
                                                   VARIABLES
                                                      No consideran un orden en su categoría de
CUALITATIVAS




                Son aquellas que      Nominales       clasificación. Ejemplos:
                expresan       una                    Nacionalidad, sexo, estado civil, etc.
                cualidad o atributo
                y    no    pueden      Ordinales      Si consideran un orden natural preestablecido
                expresarse                 o          en su categoría de clasificación. Ejemplos:
                numéricamente.        Jerárquicas     Clase social, grado de instrucción, etc.

                Son aquellas que                      Cuando toman valores del conjunto de los
                son susceptibles                      números naturales y las observaciones se
CUANTITATIVAS




                                       Discretas
                de ser medidas o                      hacen por conteo. Ejemplos:
                contabilizadas.                       Número de hijos, número de estudiantes, etc.
                                                      Cuando toman valores del campo de los
                                                      números reales y se expresan con decimales.
                                      Continuas       Ejemplos:
                                                      La talla, el peso, la temperatura, la edad, las
                                                      notas, etc.
Una vez recogida la información, es necesario resumirla en una tabla de
modo que se facilite su presentación.

2.1 Tablas de Distribución de Frecuencias para Datos No Agrupados:
Cuando los datos consisten en solo unos cuantos valores en su mayoría
repetidos. Por lo general se usa cuando tenemos datos cualitativos o
Variables cuantitativas discretas. Ejemplos:
    1) Se realizó una encuesta entre los 50 empleados de una empresa,
       consultando sobre el número de hijos en edad escolar que tenía
       cada empleado, a fin de estimar el pago de una bonificación por
       gastos escolares que proyecta hacer la empresa. Estos fueron los
       resultados:
          0 2 1 0 3 2 0 1                1   0 0 1 1 2 4 1 0
          1 1 0 2 1 0 0 3                0   0 1 2 1 0 0 2 4
          1 1 0 1 2 0 1 1                0   3 5 1 2 1 3 2

Construya una tabla de Distribución de Frecuencias.
Resolución:

                             Frecuencia                              Frecuencia
 Nº de      Frecuencia                       Frecuencia Relativa
                              Absoluta                                Relativa
Hijos (X)   Absoluta (fi)                           (hi)
                            Acumulada (Fi)                         Acumulada (Hi)
Resolución:

                              Frecuencia                              Frecuencia
 Nº de       Frecuencia                       Frecuencia Relativa
                               Absoluta                                Relativa
Hijos (X)    Absoluta (fi)                           (hi)
                             Acumulada (Fi)                         Acumulada (Hi)
   0              16               16         16/50 = 0.32 = 32%      0.32 = 32%
   1              18               34         18/50 = 0.36 = 36%      0.68 = 68%
   2              9                43          9/50 = 0.18 = 18%      0.86 = 86%
   3              4                47          4/50 = 0.08 = 8%       0.94 = 94%
   4              2                49          2/50 = 0.04 = 4%       0.98 = 98%
   5              1                50          1/50 = 0.02 = 2%      1.00 = 100%
    TOTAL: n = 50                                1.00 = 100%

       Interpretación:
       v El 32% de los empleados no requieren bonificación por
            escolaridad.
       v El 68% tiene por lo menos 1 hijo en edad escolar y se benefician
            con la bonificación.
2) En una encuesta realizada a 40 mujeres sobre las preferencias por
   el color de teñido de sus cabellos.
   Respondieron lo siguiente:
            C     N    C    N   C    N   N       A   N    C
            N     R    A    C   N    C   R   N R          N
            N     C    N    C   C    A   N   R C          R
            A     N    C    N   R    N   R   N R          C
   A : Azabache       C : Castaño    N : Negro           R : Rubio


   Construya una tabla de Distribución de Frecuencias
Resolución:


          Color de
                        fi       Fi       hi       Hi
         Cabello (Xi)

          Azabache      4        4        0.1      0.1

          Castaño       12       16       0.3      0.4

            Negro       16       32       0.4      0.8

            Rubio       8        40       0.2      1.0

           TOTAL        40                1.0


Interpretación:
v El 40% de las mujeres encuestadas, prefieren teñirse el cabello
   de color negro.
v Sólo el 10% prefieren teñirse el cabello de color azabache.
2.2 Tablas de Distribución de Frecuencias para Datos Agrupados:
   Cuando los datos consisten en muchos valores en su mayoría no
   repetidos, es conveniente agruparlos en intervalos de clase.
   Ejemplos:
   1) Un sondeo realizado en la universidad de Huacho a 30 alumnos del
      IV Ciclo de la Facultad de Educación, pretende mostrar la edad mas
      representativa.
               17       17    19       19      31
               21       18    27       21      22
               24       19    25       24      24
               23       20    29       21      19
               21       22    21       20      20
               19       19    23       20      21
      Construya una tabla de Distribución de Frecuencias.
Resolución:
En este caso seguimos los siguientes pasos:
1. Hallamos el Rango (R)
         R = Xmax – Xmin
        R = 31 – 17 = 14

2. Hallamos el número de intervalos (K)
   Para ello usamos la “Regla de Sturges”
         K = 1 + 3.3 log (n)   n : número de datos
        K = 1 + 3.3 log 30
        K = 5.87  6

3. Calculamos la amplitud del intervalo o ancho de clase (W)
                              Rango    (R )
                 W 
                       N º de Intervalos       (K )

                             14
                       W          2 .3  3
                             6

  Como los datos son valores enteros se aproxima al entero
  superior.
4. Ajustamos el Rango
        Como se ajustó el ancho es necesario ajustar también el Rango.
        R' = Ancho x Nº Intervalos – R
        R' =     3     x       6       – 14
        R' = 4
        Como el rango se incrementó en 4 años, se reparte
        equitativamente aumentando 2 al último dato y restando 2 al
        primer dato.

     5. Construimos la Tabla
        Se construye la tabla con los valores ajustados.
                                Marca de
             Ii    Intervalo                 fi     Fi      hi    Hi
                                Clase (Xi)
             1     15 – 18      16.5       2      2      0.07   0.07
  Valor      2     18 – 21      19.5       11     13     0.37   0.44
Ajustado     3     21 – 24      22.5       10     23     0.33   0.77
             4     24 – 27      25.5       4      27     0.13   0.90
             5     27 – 30      28.5       2      29     0.07   0.97
             6     30 – 33      31.5       1      30     0.03   1.00
                                             30            1.00
2) El Administrador del Gimnasio “TORRES” está interesado en
  conocer la distribución de las edades de las 42 personas inscritas y
  recopiló las siguientes edades:
           26    16    21      34     45    18    41    38    22
           48    27    22      30     39    62    25    25    38
           29    31    28      20     56    60    24    61    28
           32    33    18      23     27    46    30    34    62
           49    59    19      20     23    24
  Construya una tabla de Distribución de Frecuencias.
Resolución:

1. Determinamos el Rango (R)
        R = 62 – 16 = 46 años

2. Hallamos el número de intervalos (K)
        K = 1 + 3.3 log (42)
        K = 6.3  6

3. Determinamos el ancho de clase (W)
                     46
               W          7 .6  8
                     6

4. Construimos la Tabla.
   En este caso vamos a tomar el menor dato como límite inferior
   del primer intervalo.
Ii    Intervalo    Xi   fi    Fi     hi     Hi

       1     16 – 24    20   11    11    0.26   0.26

       2     24 – 32    28   13    24    0.31   0.57

       3     32 – 40    36   7     31    0.17   0.74

       4     40 – 48    44   3     34    0.07   0.81

       5     48 – 56    52   2     36    0.05   0.86

       6     56 – 64    60   6     42    0.14   1.00

                               30          1.00


Interpretación:

v Las edades de 24 a 32 años son las más comunes (31% es la
  frecuencia relativa más alta).
v Las edades de 48 a 56 años son las menos comunes (5% es la
  menor frecuencia).
TALLER DE
                EJERCICIOS
01. En una empresa, se hizo el estudio sobre las edades de los
empleados y se obtuvo la siguiente tabla




donde A es el porcentaje de empleados con 30 años o más, B
es el porcentaje de empleados con menos de 40 años. Señale
A+B
A) 148,6%             B) 160,8%      C) 180,6%
D) 186,4%             E) 164,8%
02. Dado el siguiente cuadro de frecuencias, respecto
a la nota de 50 alumnos. Se observa que al completarlo
el ancho de clase es constante e igual a 2.




 a.      Calcular el valor de w + a + c
         A)     24     B)     30
         C)     36     D)     27     E)        32
b. ¿Qué tanto por ciento de alumnos
desaprobados hay si se sabe que la nota mínima
aprobatoria es 10?
      A)     42% B)       45%
      C)     50% D)       58% E)      62%

c. ¿Qué tanto por ciento desaprobó con menos de
8?
      A)    36% B)        38%
      C)    40% D)        42% E)     48%

d. ¿Qué tanto pro ciento son considerados
excelentes alumnos, si para ello deben tener 12 o
más de nota?
      A)     16% B)       20%
03. Los siguientes datos indican el número de
minutos que ocuparon sus asientos 50 clientes
de una cafetería:
       73 65 82 70 45 50 70 54 32
                      75
       75 67 75 60 65 87 83 40 72
                      64
       58 75 89 70 73 55 61 78 89
                      93
       43 51 59 38 65 71 75 85 65
                      85
       49 47 55 60 76 75 69 35 45
Si se clasifican en intervalos de clase de ancho común
igual a 9.
Determinar:
A. ¿A qué tipo de variable corresponden los datos?.
B. ¿Qué porcentaje de los clientes ocupan de 44 a 74
minutos los asientos de la cafetería?.

a) Continua; 40%   b) Discreta; 50%          c)
Continua; 60%
d) Discreta; 60%          e) Continua; 70%
Aprendí
estadística

Estadistica

  • 2.
    Es una cienciaque nos proporciona un conjunto de métodos y procedimientos que se utilizan para recolectar, clasificar y analizar un conjunto de datos que presentan alguna característica de estudio. Para tomar decisiones a partir de dichas observaciones.
  • 3.
    A. Estadística Descriptiva: Se encarga del análisis descriptivo de un conjunto de datos, utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y presentan la información contenida en ellos. Recolección de Datos Organización de Datos Presentación de Datos Tablas de Gráficos Frecuencia Estadísticos Análisis Descriptivo
  • 4.
    B. Estadística Inferencial: Nos proporciona un conjunto de métodos con el fin de hacer estimaciones o generalizaciones sobre la población a partir de una muestra. Lo cual servirá para una correcta toma de decisiones sobre toda la población. Dado que esta decisión se toma en condiciones de incertidumbre, supone el uso de conceptos de probabilidad. Muestr Població a (n) n (N) v Población (N): Es el conjunto de todos los elementos que poseen alguna característica común que se desea estudiar. Puede ser: Población Finita: Si tiene un número determinado de elementos. Ejemplo: - Los estudiantes de la Universidad José Faustino Sánchez Carrión. Población Infinita: Si tiene un número ilimitado de elementos, o tan grande que pudiese considerarse infinitos. Ejemplo: - El número de productos que hay en el mercado.
  • 5.
    v Muestra (n): Es una parte o subconjunto de la población seleccionada con el fin de obtener una información de la población. Al proceso de obtener la muestra se llama “muestreo”. v Dato Estadístico: Es el valor que se obtiene como resultado de medir alguna característica de la población o muestra. v Parámetro: Es un valor que describe alguna característica de la población. Ejemplo: - La media poblacional (m) (La altura media de todos los estudiantes de la universidad de Huacho) v Estadístico o Estadígrafo: Es un valor que describe alguna característica de la muestra. Ejemplo: - La media muestral (x ) (La altura media de los estudiantes de la facultad de educación)
  • 6.
    Variables Variables cualitativas Variables Cuantitativas
  • 7.
    v Variable: Es una característica de los elementos de la población o muestra que se desea estudiar. Ejemplo: X : Ingreso mensual de cada padre de familia. Las variables se clasifican en: VARIABLES No consideran un orden en su categoría de CUALITATIVAS Son aquellas que Nominales clasificación. Ejemplos: expresan una Nacionalidad, sexo, estado civil, etc. cualidad o atributo y no pueden Ordinales Si consideran un orden natural preestablecido expresarse o en su categoría de clasificación. Ejemplos: numéricamente. Jerárquicas Clase social, grado de instrucción, etc. Son aquellas que Cuando toman valores del conjunto de los son susceptibles números naturales y las observaciones se CUANTITATIVAS Discretas de ser medidas o hacen por conteo. Ejemplos: contabilizadas. Número de hijos, número de estudiantes, etc. Cuando toman valores del campo de los números reales y se expresan con decimales. Continuas Ejemplos: La talla, el peso, la temperatura, la edad, las notas, etc.
  • 8.
    Una vez recogidala información, es necesario resumirla en una tabla de modo que se facilite su presentación. 2.1 Tablas de Distribución de Frecuencias para Datos No Agrupados: Cuando los datos consisten en solo unos cuantos valores en su mayoría repetidos. Por lo general se usa cuando tenemos datos cualitativos o Variables cuantitativas discretas. Ejemplos: 1) Se realizó una encuesta entre los 50 empleados de una empresa, consultando sobre el número de hijos en edad escolar que tenía cada empleado, a fin de estimar el pago de una bonificación por gastos escolares que proyecta hacer la empresa. Estos fueron los resultados: 0 2 1 0 3 2 0 1 1 0 0 1 1 2 4 1 0 1 1 0 2 1 0 0 3 0 0 1 2 1 0 0 2 4 1 1 0 1 2 0 1 1 0 3 5 1 2 1 3 2 Construya una tabla de Distribución de Frecuencias.
  • 9.
    Resolución: Frecuencia Frecuencia Nº de Frecuencia Frecuencia Relativa Absoluta Relativa Hijos (X) Absoluta (fi) (hi) Acumulada (Fi) Acumulada (Hi)
  • 10.
    Resolución: Frecuencia Frecuencia Nº de Frecuencia Frecuencia Relativa Absoluta Relativa Hijos (X) Absoluta (fi) (hi) Acumulada (Fi) Acumulada (Hi) 0 16 16 16/50 = 0.32 = 32% 0.32 = 32% 1 18 34 18/50 = 0.36 = 36% 0.68 = 68% 2 9 43 9/50 = 0.18 = 18% 0.86 = 86% 3 4 47 4/50 = 0.08 = 8% 0.94 = 94% 4 2 49 2/50 = 0.04 = 4% 0.98 = 98% 5 1 50 1/50 = 0.02 = 2% 1.00 = 100% TOTAL: n = 50 1.00 = 100% Interpretación: v El 32% de los empleados no requieren bonificación por escolaridad. v El 68% tiene por lo menos 1 hijo en edad escolar y se benefician con la bonificación.
  • 11.
    2) En unaencuesta realizada a 40 mujeres sobre las preferencias por el color de teñido de sus cabellos. Respondieron lo siguiente: C N C N C N N A N C N R A C N C R N R N N C N C C A N R C R A N C N R N R N R C A : Azabache C : Castaño N : Negro R : Rubio Construya una tabla de Distribución de Frecuencias
  • 12.
    Resolución: Color de fi Fi hi Hi Cabello (Xi) Azabache 4 4 0.1 0.1 Castaño 12 16 0.3 0.4 Negro 16 32 0.4 0.8 Rubio 8 40 0.2 1.0 TOTAL 40 1.0 Interpretación: v El 40% de las mujeres encuestadas, prefieren teñirse el cabello de color negro. v Sólo el 10% prefieren teñirse el cabello de color azabache.
  • 13.
    2.2 Tablas deDistribución de Frecuencias para Datos Agrupados: Cuando los datos consisten en muchos valores en su mayoría no repetidos, es conveniente agruparlos en intervalos de clase. Ejemplos: 1) Un sondeo realizado en la universidad de Huacho a 30 alumnos del IV Ciclo de la Facultad de Educación, pretende mostrar la edad mas representativa. 17 17 19 19 31 21 18 27 21 22 24 19 25 24 24 23 20 29 21 19 21 22 21 20 20 19 19 23 20 21 Construya una tabla de Distribución de Frecuencias.
  • 14.
    Resolución: En este casoseguimos los siguientes pasos: 1. Hallamos el Rango (R) R = Xmax – Xmin R = 31 – 17 = 14 2. Hallamos el número de intervalos (K) Para ello usamos la “Regla de Sturges” K = 1 + 3.3 log (n) n : número de datos K = 1 + 3.3 log 30 K = 5.87  6 3. Calculamos la amplitud del intervalo o ancho de clase (W) Rango (R ) W  N º de Intervalos (K ) 14 W   2 .3  3 6 Como los datos son valores enteros se aproxima al entero superior.
  • 15.
    4. Ajustamos elRango Como se ajustó el ancho es necesario ajustar también el Rango. R' = Ancho x Nº Intervalos – R R' = 3 x 6 – 14 R' = 4 Como el rango se incrementó en 4 años, se reparte equitativamente aumentando 2 al último dato y restando 2 al primer dato. 5. Construimos la Tabla Se construye la tabla con los valores ajustados. Marca de Ii Intervalo fi Fi hi Hi Clase (Xi) 1  15 – 18  16.5 2 2 0.07 0.07 Valor 2  18 – 21  19.5 11 13 0.37 0.44 Ajustado 3  21 – 24  22.5 10 23 0.33 0.77 4  24 – 27  25.5 4 27 0.13 0.90 5  27 – 30  28.5 2 29 0.07 0.97 6  30 – 33  31.5 1 30 0.03 1.00 30 1.00
  • 16.
    2) El Administradordel Gimnasio “TORRES” está interesado en conocer la distribución de las edades de las 42 personas inscritas y recopiló las siguientes edades: 26 16 21 34 45 18 41 38 22 48 27 22 30 39 62 25 25 38 29 31 28 20 56 60 24 61 28 32 33 18 23 27 46 30 34 62 49 59 19 20 23 24 Construya una tabla de Distribución de Frecuencias.
  • 17.
    Resolución: 1. Determinamos elRango (R) R = 62 – 16 = 46 años 2. Hallamos el número de intervalos (K) K = 1 + 3.3 log (42) K = 6.3  6 3. Determinamos el ancho de clase (W) 46 W   7 .6  8 6 4. Construimos la Tabla. En este caso vamos a tomar el menor dato como límite inferior del primer intervalo.
  • 18.
    Ii Intervalo Xi fi Fi hi Hi 1  16 – 24  20 11 11 0.26 0.26 2  24 – 32  28 13 24 0.31 0.57 3  32 – 40  36 7 31 0.17 0.74 4  40 – 48  44 3 34 0.07 0.81 5  48 – 56  52 2 36 0.05 0.86 6  56 – 64  60 6 42 0.14 1.00 30 1.00 Interpretación: v Las edades de 24 a 32 años son las más comunes (31% es la frecuencia relativa más alta). v Las edades de 48 a 56 años son las menos comunes (5% es la menor frecuencia).
  • 19.
    TALLER DE EJERCICIOS 01. En una empresa, se hizo el estudio sobre las edades de los empleados y se obtuvo la siguiente tabla donde A es el porcentaje de empleados con 30 años o más, B es el porcentaje de empleados con menos de 40 años. Señale A+B A) 148,6% B) 160,8% C) 180,6% D) 186,4% E) 164,8%
  • 20.
    02. Dado elsiguiente cuadro de frecuencias, respecto a la nota de 50 alumnos. Se observa que al completarlo el ancho de clase es constante e igual a 2. a. Calcular el valor de w + a + c A) 24 B) 30 C) 36 D) 27 E) 32
  • 21.
    b. ¿Qué tantopor ciento de alumnos desaprobados hay si se sabe que la nota mínima aprobatoria es 10? A) 42% B) 45% C) 50% D) 58% E) 62% c. ¿Qué tanto por ciento desaprobó con menos de 8? A) 36% B) 38% C) 40% D) 42% E) 48% d. ¿Qué tanto pro ciento son considerados excelentes alumnos, si para ello deben tener 12 o más de nota? A) 16% B) 20%
  • 22.
    03. Los siguientesdatos indican el número de minutos que ocuparon sus asientos 50 clientes de una cafetería: 73 65 82 70 45 50 70 54 32 75 75 67 75 60 65 87 83 40 72 64 58 75 89 70 73 55 61 78 89 93 43 51 59 38 65 71 75 85 65 85 49 47 55 60 76 75 69 35 45
  • 23.
    Si se clasificanen intervalos de clase de ancho común igual a 9. Determinar: A. ¿A qué tipo de variable corresponden los datos?. B. ¿Qué porcentaje de los clientes ocupan de 44 a 74 minutos los asientos de la cafetería?. a) Continua; 40% b) Discreta; 50% c) Continua; 60% d) Discreta; 60% e) Continua; 70%
  • 24.