El documento presenta conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato, parámetro, estadístico, censo, encuesta y tipos de variables. Explica las diferencias entre estadística descriptiva e inferencial. También define técnicas de muestreo como estratificado, por conglomerado y sistemático, y tipos de variables como cualitativas, cuantitativas, discretas y continuas. Finalmente, introduce los conceptos de frecuencia absoluta y frecuencia relativa.

1. Universidad Fermín Toro
Facultad de Ciencias Económicas y
Sociales
Escuela de Comunicación Social
Marianna Di Giacomo
C.I: 24.613.944
Sección: M-712
Estadística:
Conceptos Básicos y
Definiciones.

2. Conceptos Básicos
Población: es el conjunto de elementos de referencia
sobre el que se realizan una serie de observaciones.
Conjunto de interés para hacer conclusiones,
normalmente es demasiado grande para abarcarlo.
Ejemplo: La población Mundial de Seres humanos que representa el
total de habitantes que existe en la tierra
Muestra: es un subconjunto de casos o individuos de una
población estadística.
La intención es inferir propiedades de la totalidad de la población
El número de sujetos debe ser inferior a la población total.
Ejemplo: los alumnos de una facultad, los habitantes de una ciudad, etc.
Muestra Aleatoria: parte de un todo que fue seleccionada
completamente al azar.
Ejemplo: Un colegio tiene 120 alumnos de bachillerato. Se requiere
extraer una muestra de 30 alumnos.
Se enumeran del 1 al 120
Se sortean 30 números dentro de los 120
La muestra, los 30 alumnos que les correspondió el numero obtenido

3. Variable: característica observable que varía entre los
diferentes individuos de una población.
Ejemplos:
Niños y Niñas
Color de piel ( morena, blanca, etc.)
Dato: es una representación simbólica de un atributo o
característica.
Ejemplo: la cantidad de obesos en una ciudad ( o, 1, 2,
3…)
Parámetro: es un número que resume la ingente cantidad
de datos que pueden derivarse del estudio de una
variable.
Ejemplo, la media aritmética de las edades de los
miembros d una juventud, esto es, la suma de todas
ellas, dividida por el total de individuos que componen tal
Conceptos Básicos

4. Conceptos Básicos
Estadístico: es una medida cuantitativa, derivada de un
conjunto de datos de una muestra con el objetivo de inferir
características de una población o modelo estadístico.
Ejemplo: variables que pueden tomar valores enteros, nº de
hijos, nº de sillas de una sala. etc.
Censo: es una investigación que abarca "todo" el
universo de unidades que se desean investigar. Estas
unidades pueden ser personas, hogares, viviendas,
establecimientos, etc.
Ejemplo: El último censo de población de México fue en el año 2005 y
arrojó 103 millones de habitantes (53 millones son mujeres y 50
millones son hombres
Encuesta: es un estudio observacional en el cual el investigador
busca recaudar datos por medio de un cuestionario prediseñado, y no
modifica el entorno ni controla el proceso que está en observación
Ejemplo: cuestionario a base de preguntas con la opciones de SI y
NO.

5. Es una
ciencia:
Se divide en:
Descriptiva:
Sistematiza, recoge,
ordena y presenta los
datos de un fenómeno
que presenta
variabilidad para su
estudio metódico.
Inferencial:
Hace previsiones
sobre los datos, para
tomar decisiones y
obtener conclusiones.
Probabilística:
Deduce las leyes
que rigen los
datos de un
fenómeno.
Estadística Descriptiva:
Conjunto de técnicas para
recolectar organizar y
presentar la información
numérica.
Estadística Inferencial:
Conjunto de técnicas
usadas para sacar
conclusiones de una
población, usando los
datos de una muestra
Se incluyen
medidas
estadísticas de
centralidad y
variabilidad.

6. Al realizar un análisis estadístico
todos los parámetros que
pertenecen a este, tales como, la
población, los datos, las
variables, para así recolectar la
información necesaria para
realizar la encuesta, posterior a
esto se deben analizar los
resultados, con estos resultados
se crearan la tablas estadísticas.

7. Pasos en un Estudio
Estadístico
4
• Describir los datos obtenidos.
5
• Realizar una inferencia sobre la población.
6 • Cuantificar la confianza en la inferencia.
1 • Plantear hipótesis sobre una población.
2 • Decidir que datos recoger.
3 • Recoger los datos.

8. Técnicas de Muestreo
Muestreo Estratificado:
Para un estudio de opinión, puede
resultar interesante estudiar por
separado las opiniones de hombres
y mujeres pues se estima que,
dentro de cada uno de estos grupos,
puede haber cierta homogeneidad.
Así, si la población está compuesta
de un 55% de mujeres y un 45% de
hombres, se tomaría una muestra
que contenga también esa misma
proporción.

9. Técnicas de Muestreo
Muestreo por conglomerado:
Una compañía de servicios de televisión por
cable esta pensando en abrir una sucursal en
una ciudad grande; la compañía planea
realizar un estudio para determinar el
porcentaje de familias que utilizarían sus
servicios, como no es practico preguntar en
cada casa, la empresa decide seleccionar
una parte de la ciudad al azar , la cual forma
un conglomerado.
Muestreo sistemático:
tenemos una población formada por 100 elementos,
extraemos una muestra de 25 elementos, en primer
lugar debemos establecer el intervalo de selección que
será igual a 100/25 = 4. posteriormente elegimos el
elemento de arranque, tomando aleatoriamente un
número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los
restantes elementos de la muestra.
2, 6, 10, 14,..., 98

10. Cualitativa:
Si sus valores no se
pueden asociar
naturalmente a un
número.
Nominales:
Si sus valores no
se pueden ordenar.
Religión:
Judío, cristiano,
católico, evangélico,
musulmán, entre
otros.
Nacionalidad:
Venezolano,
Brasileño, Peruano,
Italiano, entre otros.
Ordinales:
Si sus valores se
pueden ordenar.
Intensidad del dolor:
- Poco
- Mas o menos
- Demasiado
Tipo de Variable

11. Cuantitativa:
Si sus valores son
numéricos.
Discretos:
Si toma valores
enteros.
Numero de gatos:
( 2, 3, 4, 5…)
Numero de chupetas
por bolsa:
(6, 12, 18…)
Continuas:
Si entre los
valores, son
posibles infinitos
valores
intermedios.
Peso:
(64, 74, 84, 94…)
Tipo de Variable

12. Frecuencia Absoluta:
Numero de
veces en el
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.
F1+ f2+ f3+…+
fn= N
xi fi
27 1
28 2
29 6
30 7
31 8
32 3
33 3
34 1
31
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 y en la segunda anotamos
la frecuencia absoluta.
Tabla de frecuencia

13. 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
xi fi ni
27 1 0.032
28 2 0.065
29 6 0.194
30 7 0.226
31 8 0.258
32 3 0.097
33 3 0.097
34 1 0.032
31 1
Es
el cociente ent
re 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 frecuenci
as
relativas es
igual a 1
Frecuencia Relativa:
Tabla de frecuencia