El documento define conceptos estadísticos como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica que la estadística es una ciencia que se utiliza para ordenar y analizar datos. Se dividen en estadística descriptiva para resumir datos, e inferencial para realizar conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Realizar un estudio estadístico implica definir un objetivo, recolectar datos y analizarlos para verificar una hipótesis.

1. Universidad Fermín Toro.
Facultad de Ciencias Económicas y Sociales.
Escuela de Comunicación Social.
Eiviluz Escalona
M-712.

2. •Población: Se habla de población como el número de
habitantes que integran un estado ya sea el mundo en
su totalidad, o cada uno de los
continentes, países, provincias o municipios que lo
conforman.
•Muestra: La muestra es una representación
significativa de las características de una
población, que estudia las características de un
conjunto poblacional mucho menor que la
población global.
•Muestra aleatoria: Es la extracción de una muestra
de una población finita, en el que el proceso de
extracción es tal que garantiza a cada uno de los
elementos de la población la misma oportunidad de
ser incluidos en dicha muestra.

3. •Variable: Una variable estadística es cada una de las
características o cualidades que poseen los individuos
de una población, también puede ser una magnitud que
varía pero que puede ser medida, manipulada o
controlada.
Por ejemplo: los ingresos procedentes del trabajo que
recibe una persona.
•Dato: Un dato es cada uno de los valores que se ha
obtenido al realizar un estudio estadístico.
Por ejemplo: si lanzamos una moneda al aire 5 veces
obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara, cruz.
•Parámetro: Es un valor, medida o indicador representativo
de la población que se selecciona para ser estudiado.
Por ejemplo: enumeración de características que
predominan más en un grupo de personas: color de
pelo, color de ojos, color de piel, etc.

4. •Estadístico: Es todo aquello que sirve para ordenar
información acumulada, para tener una estadística de
diferente índole.
Por ejemplo: en general todo lo que intervenga con
información de un proyecto o suceso para efectuar
comparaciones.
•Censo: es la lista oficial de los habitantes de un pueblo o
Estado, con indicación de sus condiciones
sociales, económicas, etc.
Por ejemplo: Cantidad de personas en una familia o en
una casa.
•Encuesta: La encuesta es una técnica de
investigación que consiste en una interrogación verbal
o escrita que se le realiza a las personas con el fin de
obtener determinada información necesaria para una
investigación.

5. La estadística es una ciencia matemática que se refiere a la
colección, estudio e interpretación de los datos obtenidos en un estudio. Es
aplicable a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las
ciencias sociales y usada en la toma de decisiones en áreas de negocios e
instituciones gubernamentales.
Se dividen
en:
•Descriptiva o deductiva: esta clase de
estadística se utiliza con el propósito de
recolectar, describir y resumir un
conjunto de datos obtenidos. Estos
pueden visualizarse de manera
numérica y gráfica. Sin embargo, su uso
se acota sólo al uso de la información
obtenida.
•Inferencial o inductiva: esta clase de
estadística tiene la particularidad de que
a partir de los datos muestrales que
maneja, es posible realizar conclusiones
y predicciones que incluyan a toda la
población.

6. Un estudio estadístico se realiza a través de la investigación
de una problemática que es observable en una población y a
través de dicho estudio, poder obtener una solución.
Para realizar un estudio estadístico lo primero que tenemos
que tomar en cuenta es el objetivo que queremos
plantear, tanto como a la población o muestra a quien
queremos realizar la investigación. A partir de aquí utilizar los
implementos de medición como lo son las encuestas o el
análisis, para así obtener los datos y las variables de dicha
población , de esta manera verificar o confirmar a través de
graficas estadísticas si existe tal problemática para poder
plantear una solución.

7. 1. Planteamiento del problema o una necesidad: En la definición del problema de estudio es
fundamental identificar claramente la pregunta que se quiere responder o el problema
concreto a cuya solución.
2. Objetivo de la investigación: es la contestación adecuada al Qué, Como, Cuando y Donde; su
desglose en metas, tareas y actividades menores; la obtención de los recursos
físicos, financieros, bibliográficos y humanos son fundamentales para el desarrollo del
cronograma de la investigación.
3. Determinación de la unidad de investigación: Es el elemento de la población que origina la
información y puede estar constituida por uno o varios individuos u objetos y denominarse
simple o compleja.
4. Formulación de la hipótesis: La hipótesis es una proposición para responder tentativamente a
un problema; indica por lo tanto qué estamos buscando, va siempre hacia adelante; es una
proposición que puede ser puesta a prueba para determinar su validez.
5. Selección del método de investigación: En esta etapa se determina si la investigación va a ser
muestral o poblacional. Se debe definir si la investigación se inicia como
exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa y hasta qué nivel llegará.
6. Recolección de la información: En esta etapa se deben de diseñar las preguntas que se
realizarán en al encuesta. La información se puede recolectar por diferentes medios, entre los
cuales los más comunes son: por observación directa, por encuestas, por publicaciones.
7. Procesamiento de la información: Consiste en ordenar la información, filtrarla, eliminando los
posibles errores, tabularla mediante la utilización de cuadros o tablas donde se analizar la
información mediante los métodos estadísticos.
8. Publicación: Es la etapa final de entrega de la información después de revisada, donde quedan
consignados todo los resultados de la investigación.

8. •Muestreo aleatorio : Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la
población y se seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra.
Ejemplo: si en un aula de preescolar hay 40 niños en total que seria la
población (20 son hembras y 20 varones), se toma la muestra de 5 niñas y 5
niños al azar para realizar la investigación deseada.
•Muestreo estratificado: Se divide la población en clases o estratos y se
escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al
número de componentes de cada estrato.
Ejemplo: En una fábrica que consta de 600 trabajadores queremos tomar una
muestra de 20. Sabemos que hay 200 trabajadores en la sección A, 150 en la
B, 150 en la C y 100 en la D. Al realizarse los cálculos para la muestra, se
tomarían 7 trabajadores de la A, 5 trabajadores de la B, 5 trabajadores de la C y
3 trabajadores de la D.

9. •Muestreo por conglomerados: Mientras que en el muestreo aleatorio estratificado
cada estrato presenta cierta homogeneidad, un conglomerado se considera una
agrupación de elementos que presentan características similares a toda la
población.
Ejemplo: para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de
audiencia de los programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por
conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoriamente. Las familias
incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas
edades y preferencias que la totalidad de la población.
•Muestreo sistemático: Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos
constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.
Ejemplo:Supóngase que una muestra de 100 nombres será seleccionada de
una larga lista. Una manera sencilla de hacer esta selección es elegir un intervalo
apropiado y seleccionar los nombres a intervalos iguales a lo largo de la lista. De
este modo cada décimo nombre podría ser seleccionado.

10. Variable cualitativa: se refieren a características o cualidades que no pueden ser
medidas con números.
*nominal: presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de
orden.
Ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades:
soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
*ordinal: presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.
Ejemplo: Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
Variable cuantitativa: es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden
realizar operaciones aritméticas con ella.
*discreta: es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores
intermedios entre dos valores específicos.
Ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
*continua: es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números.
Ejemplo: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

11. La distribución de frecuencias o tabla de frecuencias es una ordenación en forma de
tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente.
•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.
Ejemplo:
•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.
Ejemplo:
•Acumulada: es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o
iguales al valor considerado. Se representa por Fi.
•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.

12. •Ejemplo:
Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas
máximas:
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.
Este tipo de tablas de frecuencias se utiliza con variables discretas.
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

13. Tabla de Frecuencia:
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
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