La estadística estudia conjuntos de datos para interpretarlos y tomar decisiones. Tiene tres objetivos: describir grandes colecciones de datos, analizar datos experimentales y fenómenos observados, y predecir el comportamiento futuro. Los datos pueden ser cualitativos o cuantitativos, y variables pueden medirse o no. La estadística clasifica los datos y reduce su volumen para facilitar el análisis y la toma de decisiones.

1. ESTADISTICA GENERAL
ESCUELA PROFESIONAL DE CONTABILIDAD

2. ESTADÍSTICA
Definición de Estadística: Es una disciplina cientifica que estudia o analiza a un conjunto de datos para interpretarlos, clasificarlos, relacionarlos entre ellos y cuyos resultados nos permitan hacer toma de decisiones.
Objetivos de la Estadística: Se pueden clasificar o agrupar en tres grandes grupos:
Este proceso se conoce con la denominación de “Reducción de datos”; es decir la descripción supone que los datos que vienen expresados en su forma natural deben ser clasificados y presentados sistemáticamente en tablas, cuadros y gráficos estadísticos y por un conjunto de indicadores, medidas de resumen o estadígrafos.
a) Descripciones de grandes colecciones de datos empíricos.-

3. b) Análisis estadístico de datos experimentales y de los fenómenos observados:
Todo análisis debe suponer la elección adecuada de una muestra representativa, la cual será estudiada en detalle para obtener resultados y conclusiones, que dentro de ciertos márgenes de aceptación serán válidas para toda la población de la cual fue elegida la muestra. Por ejemplo: Análisis de sangre a una persona, Catador de platos típicos.

4. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS EXPERIMENTALES
POBLACIÓN
Serán Válidos para toda la Población
Con uso de la estadística
Muestra
Muestra

5. Este objetivo constituye la máxima aspiración practica de esta ciencia, es decir “El pasado puede ser evaluado, el presente descrito con cierta exactitud y el futuro puede ser previsto”.
Por ejemplo con este objetivo se puede responder:
- Cual será la población de habitantes en tumbes en el año 2020.
- Cuál será la producción de arroz en cáscara dentro de 5 años en el valle de tumbes.
c) Predicción o comportamiento de los fenómenos en el futuro:
La predicción o comportamiento puede entenderse como la estimación de resultados en el futuro, naturalmente dependiendo del grado de conocimiento del comportamiento pasado y presente de las variables en el futuro.

6. Significados de algunos términos Estadísticos:
ESTADÍSTICAS.-
ESTADÍGRAFOS.-
DATO.-
INFORMACIÓN.-
POBLACIÓN O UNIVERSO ESTADÍSTICO O DE ESTUDIO.-
Se tomará como sinónimo de datos estadísticos.
Son medidas de resumen estadístico de un conjunto de datos. Por ejemplo la media aritmética, la moda, la varianza, etc.
Es el resultado de la observación, entrevista o recopilación en general. Los datos son la materia prima de la estadística.
Es el resultado de los datos procesados de acuerdo a ciertos objetivos. No hay información sin datos.
Es un conjunto no vacío y bien determinado, en términos de: comprensión, extensión o condición, variables de interés con unidades de observación y tiempo de observación. Por ejemplo: se tiene la siguiente población o universo de estudio:

7. Período 2009 -2010.
MUESTRA.-
“Clasificación del personal administrativo de la UNT, según su rendimiento laboral Período 2009-2010”
Es la parte o subconjunto de una población o Universo Estadístico.
Se tiene los siguientes términos:
Comprensión.-
El estudio comprende a todo personal administrativo.
Extensión o Condición.-
El estudio está condicionado a que el personal administrativo sea de la UNT.
Variable(s).-
Tiene una sola variable: RENDIMIENTO LABORAL.
Tiempo de Observación.-

8. VARIABLE.- Es una característica bien determinada.
Que puede tomar diferentes valores
Ser expresados en varias categorías
Peso, edad, producción, ingresos, precios, ventas, egresos, salario, la inflación, tipo de cambio dólar, depreciación, etc.
Raza, forma, variedad, color, sexo, ciclo, talla, nacionalidad, religión, profesión, tipo de empresa, régimen de la empresa, etc.
Variable Medible
Variable No Medible

9. CLASIFICACIÓN DE LOS DATOS ESTADÍSTICOS
a) Según la Naturaleza de la Variable.- Pueden ser:
 DATOS CUALITATIVOS.- Cuando expresan una cualidad, categoría, característica o atributo. Por ejemplo: Raza, forma, variedad, color, sexo, ciclo, talla, nacionalidad, religión, profesión, tipo de empresa, régimen de la empresa, rendimiento, comportamiento, etc.
 DATOS CUANTITATIVOS.- Cuando el valor de la variable se expresa por una cantidad, valor que puede resultar de la operación de contar o de medir. Así por ejemplo tenemos: Producción, Peso edad, Perímetro, Ingresos, Egresos, Número de hijos por familia, número de motores ensamblados, número de alumnos aprobados, etc.

10. Los datos cuantitativos a su vez se pueden clasificar en:
 VARIABLE DISCRETA.- Cuando el valor de la variable resulta de la operación de contar, su valor está representado por números enteros. Así tenemos por ejemplo: Nº de hijos por familia, Nº de computadoras ensambladas, Nº número de alumnos aprobados, Nº de alumnos desaprobados.
 VARIABLE CONTÍNUA.- Es aquella variable cuyo valor se obtiene por medición o comparación con una unidad o patrón de medida, es decir son aquellas que pueden adoptar cualquier valor dentro de un rango o recorrido; Por tanto se expresa por cualquier número real. Así por ejemplo tenemos: Producción, Nivel de Inteligencia, Temperatura, Peso, Talla, Ingresos, Inflación.

11. b) Según el nivel de medición de las variables.- Pueden ser:
VARIABLES NOMINALES: Son aquellas variables que establecen la distinción de los elementos en diversas categorías, sin implicar algún orden entre ellas, distribuye a la unidad de análisis en dos o mas categorías. Así por ejemplo: Sexo, estado civil, Deportes que practicas, profesiones, lugar de nacimiento, etc.
VARIABLES ORDINALES: Son aquellas variables que presentan un orden entre sus categorías pero no implica grados de distancia iguales entre ellas. Así por ejemplo: grado de instrucción, orden de mérito, grado del trabajador , etc.

12. VARIABLES DE INTERVALOS: Son aquellas que suponen a la vez orden y grados de distancia iguales entre diversas categorías pero no tienen un origen natural, sino convencional; es decir, el valor significa “Presencia del dato”, así por ejemplo: Coeficiente de inteligencia, temperatura, Puntuaciones obtenidas, etc.
VARIABLES DE RAZON: Estas variables comprenden a la vez todos los casos anteriores, distinción, orden, distancia y tiene origen único natural, es decir, el valor significa “Ausencia del dato”, se expresa con un número real. Así por ejemplo: Edad, Peso, Ingresos, Nº de hijos, Nº de accidentes de tránsito, etc. ESTADÍSTICA PARA LOS NEGOCIOS