La Estadística es un estudio que reúne, clasifica y recuenta todos los hechos que tienen una determinada característica en común, para poder llegar a conclusiones a partir de los datos numéricos extraídos.

1. Junio de 2017
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD YACAMBÚ
VICE-RECTORADO DE ESTUDIOS A DISTANCIA
FACULTAD DE HUMANIDADES
CARRERA DE PSICOLOGIA
Autor:
Eloy E. Pérez R.
C.I 20.710.721
Introducción a la Estadística
Profesora:
María Luisa.

2. La estadística ha estado presente desde hace siglos atrás con las antiguas civilizaciones, su uso ha
sido necesario en primeras instancias para resolver casos de la vida diaria por llamarlo de alguna
manera, luego seria empleada con fines a mayor escala como trabajos investigativos o estudios, y ha
adquirido relevancia, ya que por medio de ella se puede procesar una extensa información, lo cual se
puede llevar a cabo de forma más sencilla sin pasar a ser algo tedioso.
Tanto así es su importancia que ha dejado de ser solo una parte de las matemáticas y se ha
convertido en una ciencia empleada en diferentes campos, pues han tomado sus métodos para
aplicarlos a sus aéreas independientemente de la que sea, como por ejemplo: la psicología, la
medicina, la contaduría, administración, entre otras.

3. ¿Qué es la estadística?
La estadística es la parte de las matemáticas que se ocupa de los métodos para recoger, organizar,
resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables
basadas en tal análisis.
Clasificación
Estadística descriptiva o deductiva: se emplea simplemente para resumir de forma numérica o
gráfica un conjunto de datos. Se restringe a describir los datos que se analizan. Si aplicamos
las herramientas ofrecidas por la estadística descriptiva a una muestra, solo nos limitaremos a describir
los datos encontrados en dicha muestra, no se podrá generalizar la información hacia la población.
Estadística inferencial o inductiva: es una parte de la estadística que comprende los métodos y
procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a
partir de una parte de esta. Su objetivo es obtener conclusiones útiles para hacer deducciones sobre
una totalidad, basándose en la información numérica de la muestra.

4. - Métodos Estadísticos:
Es el conjunto de los métodos que se utilizan para medir las características de la información, para
resumir los valores individuales, y para analizar los datos a fin de extraerles el máximo de información,
es lo que se llama métodos estadísticos.
Los métodos de análisis para la información cuantitativa se pueden dividir en los siguientes seis pasos:
1. Definición del problema.
2. Recopilación de la información existente.
3. Obtención de información original.
4. Clasificación.
5. Presentación.
6. Análisis.

5. - Conceptos Importantes:
Población: Se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características
comunes. En otras palabras, Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando,
acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones.
Muestra: Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla
Muestreo: Esto no es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una
población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población.
Datos estadísticos: No son otra cosa que el producto de las observaciones efectuadas en las personas y
objetos en los cuales se produce el fenómeno que queremos estudiar. Dicho en otras palabras, son los
antecedentes (en cifras) necesarios para llegar al conocimiento de un hecho o para reducir
las consecuencias de este.

6. Clasificación de los datos: Los datos estadísticos pueden ser clasificados en cualitativos, cuantitativos,
cronológicos y geográficos.
Datos Cualitativos: cuando los datos son cuantitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad.
Datos cuantitativos: cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son
datos cuantitativos.
Datos cronológicos: cuando los valores de los datos varían en diferentes instantes o períodos de tiempo,
los datos son reconocidos como cronológicos.
Datos geográficos: cuando los datos están referidos a una localidad geográfica se dicen que son datos
geográficos.

7. - Variables:
 Cualitativas: Son las Variables contenidas en personas u objetos que refieren características o
modalidades que no pueden representarse con un número porque expresan opiniones, preferencias,
creencias, colores, y todo aquello que no pueda contarse.
 Cuantitativas: Las variables cuantitativas son características de una población que pueden registrarse
con un valor numérico. Determinan cuanto de algo se posee, no sólo si se posee (como con las variables
cualitativas). Existen dos tipos de variables cuantitativas:
 Variables cuantitativas discretas; adoptan solamente valores enteros a lo largo de un intervalo, dejando
espacio entre los valores fraccionarios posibles. Este tipo de variables consisten en observaciones que
podemos contar. El numero de hijos de una pareja es un dato discreto, se puede decir que una familia
tiene 1,2,3,4,5 hijos pero no tiene sentido decir que una familia tiene 2.36 hijos.
 Variables cuantitativas continúas; adoptan un valor en cualquier punto (entero o fraccionario) a lo largo
de un intervalo y el número de decimales que toma dependerá de la precisión del instrumento de
medición más que del valor del dato en si.

8. - Escala de Medición:
Es el proceso de asignar un valor numérico a una variable se llama medición. Las escalas de medición
sirven para ofrecernos información sobre las clasificaciones que podemos hacer con respecto a las variables
(discretas o continuas). Cuando se mide una variable el resultado puede aparecer en uno de cuatro diversos
tipos de escalas de medición; nominal, ordinal, intervalo y razón.

9. - Organización de Datos:
Se hace a través de tablas las cuales pueden ser por medio de una distribución de frecuencias simples, o
una distribución de frecuencias con intervalos. (La frecuencia es el número de veces que aparece cada
variable o dato nominal).

10. - Distribución de Datos:
Los gráficos son medios popularizados y a menudo los más convenientes para presentar datos, se
emplean para tener una representación visual de la totalidad de la información. Los gráficos estadísticos
presentan los datos en forma de dibujo de tal modo que se pueda percibir fácilmente los hechos esenciales y
compararlos con otros.
 Gráficos Estadísticos: presentan los datos en forma de dibujo de tal modo que se pueda percibir
fácilmente los hechos esenciales y compararlos con otros.
 Gráficos de barras horizontales: Representan valores discretos a base de trazos horizontales,
aislados unos de otros.
 Gráficos de barras proporcionales: Se usan cuando lo que se busca es resaltar la representación de
los porcentajes de los datos que componen un total. Las barras pueden ser: Verticales- Horizontales.
 Gráficos de barras: Se usan para mostrar las relaciones entre dos o más series con el total. Las
barras pueden ser: verticales horizontales
 Gráficos de líneas: En este tipo de gráfico se representan los valores de los datos en dos ejes
cartesianos ortogonales entre sí. Se pueden usar para representar: una serie dos o más series

11. - Distribución Frecuencia:
Se le llama distribución de frecuencias a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el
número de observaciones en cada categoría. Esto proporciona un valor añadido a la agrupación de datos. La distribución de
frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el número existente en cada clase.
 Frecuencia Absoluta: La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio
estadístico. Se representa por fila. 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.
 Frecuencia Relativa: Se dice que 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 hi. La suma de las
frecuencias relativas es igual a 1, siempre y cuando no sea igual que 7 o por debajo de los 7 primeros números
sucesivos.
 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. 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

12. - Representación Grafica:
Es un tipo de representación de datos, generalmente numéricos, mediante recurso
gráficos (líneas, vectores, superficies o símbolos), para que se manifieste visualmente la relación matemática o correlación
estadística que guardan entre sí.
 Diagramas: Es un gráfico que puede ser simple o complejo, con pocos o muchos elementos,
pero que sirve para simplificar la comunicación y la información sobre un proceso o un
sistema determinado.
 Histograma: Es una gráfica que puede utilizar para evaluar la forma y dispersión de datos
de muestra continuos. Puede crear un histograma antes o durante un análisis para ayudar a
confirmar supuestos y orientar análisis posteriores.
 Ojiva: Es una polígona frecuencia acumulada, es decir, que permite ver cuántas
observaciones se encuentran por encima o debajo de ciertos valores, en lugar de solo exhibir
los números asignados a cada intervalo.
 Diagrama de Sectores: También conocido como gráfico de torta o gráfico circular. Se
representan los datos en un círculo, de modo que la frecuencia de cada valor viene dada por
un trozo de área del círculo. Así, el círculo queda dividido en sectores cuya amplitud es
proporcional a las frecuencias de los valores.