Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como población, parámetro, muestra y estadísticos. Una población se define como un conjunto de personas u objetos con características comunes, mientras que un parámetro es una medida representativa de la población. Una muestra es una parte de la población que sirve para representarla, y los estadísticos describen la muestra y estiman los parámetros de la población. El documento también explica la diferencia entre muestreo y muestras representativas.

1. POBLACION Y PARAMETRO
POBLACION
Va más allá de lo que
comúnmente se conoce como
tal. Una población se precisa
como un conjunto finito o
infinito de personas u objetos
que presentan características
comunes.
PARAMETRO
Es un valor, medida o indicador
representativo de la población
que se selecciona para ser
estudiado.

2. MUESTRA Y ESTADISTICOS
MUESTRA
La muestra es una pieza de la
población a estudiar que sirve
para representarla.
Según Levin & Rubin (1996).
Apuntan que "Una muestra es
una colección de algunos
elementos de la población.
ESTADISTICOS
Son los elementos que
describen una muestra y sirve
como una estimación del
parámetro de la población
correspondiente. Los
estadísticos sirven como una
aproximación de los
parámetros

3. MUESTREO Y MUESTRA
REPRESENTATIVA
MUESTREO
Es
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.
MUESTRA
REPRESENTATIVAS
Una muestra es representativa,
cuando nos da una idea muy
próxima y real de lo que es toda
la población, es decir, es una
muestra que que refleja las
características principales de
toda la población.

4. ESCALAS DE MEDIDA

5. EJERCICIOS DEL CAPITULO
 1:La directora de produccion para la planta de Font Motor
Company Para saber El promedio de dias que se ausentan
sus empleados .
 Respuesta : Toma una muestra de los resultados del
resumen de tarjetas de tiempo de los últimos 3 meses
. Cada mes el departamento de producción obtiene
esta información para determinar los costos de mano
de obra .
 Tomar una muestra de los últimos 3 meses de los roles
de pago de cada trabajador ya que en este documento
se encuentran los días asistidos y no asistidos por el
trabajador y así se halla el promedio de los días
ausentados

6.  5:Diferencia entre población y muestra
 Parámetro y estadístico :
 La diferencia es que la población es
un todo , y una muestra es una parte
de la población .
 La diferencia entre parámetro y
estadístico de igual manera
parámetro es una medida del total de
la población mientras que estadístico
es una media de la muestra

7. 6: Diferencia entre una variable cuantitativa y una
cualitativa y ejemplos :
La variable cuantitativa son los datos numéricos mientras que
la cualitativa son los caracteres .
Ejemplo variable cuantitativa.
-Numero de estudiantes del colegio cristiano
-sueldo que reciben los padres de familia de la ciudad de Cali
Numero de mascotas que tiene la familia de un profesor .
Ejemplo de variable cualitativa:
- Profesiones(doctor,enfermera)
- -Nacionalidades (colombiano)
- Raza(indigenas , blancos)
- Marcas de vehículos ( Nissan)

8.  7: Diferencia entre variable continua y una discreta de
ejemplos :
 La diferencia es que la variable discreta admite
solo valores enteros mientras que la continua
admite valores decimales.
 Ejemplo variable discreta :
 -Tallas de pantalón
 -Meses del año
 Días de la semana
 Ejemplo variable continua:
 Contenidos netos
 Tiempo
 Longitud
 Kilogramos

9.  11:Seleccione una población cualquiera que sea de su
interés identifique variables cuantitativas y cualitativas de
esa población que pueda seleccionarse para ser estudiadas
 Población : Empleados de Geoingenieria S.A
 Variable cualitativa :
 Sexo
 Estado civil
 Nacionalidad
 Nivel de estudio
 Variable cuantitativa:
 Edad
 Peso
 Talla
 Medida

10. 12:Si los estadísticos están
interesados realmente en poblaciones ,
¿porque generalmente trabajan con
muestras?
Porque en muchas ocasiones no tienen tiempo ni
presupuesto para realizar un análisis a toda la
población a la cual se quiere realizar las
encuestas o análisis por esa razón trabajan con
muestras para tener una idea acertada.

11.  13 :Analice las siguientes variables son
discretas o continuas .
 Numero de cursos que los estudiantes de su
colegio están cursando este semestre .
 RTA : Discreta
 Numero de pases atrapados por el beisbolista Tim
Brown , receptor de los la raiders .
 RTA :Discreta
 Peso de los compañeros de equipo de Tim Brown
 Rta : Continua
 Peso del contenido de las cajas de cereal
 RTA DISCRETA
 Numero de libros que usted leyo el año pasado
 RTA :Discreta

12.  14:Defina el error de muestreo
y explique que los causa .
 Es la diferencia entre parámetro
desconocido de la población y el
estadístico de la muestra utilizando para
calcular el parámetro
 LAS CAUSAS :
 Azúcar
 Sesgo muestral

13.  15:La revista forbes (febrero de 1997)
reparto datos sobre las condiciones y
estilos de vida en varias ciudades de
estados unidos . Alguno de estos se
producen aquí .
 CUALITATIVAS :
 Ciudad
 Mejor negocio hotelero
 Atracción mas visitada
 CUANTITATIVAS :
 Población en millones
 Medina de ingresos por hogar
 Tasa de criminalidad por cada 100000

14.  B: Cuales variables son discretas y cuales
continuas ?
 Discretas : Población en millones
 Continuas : Medida de ingresos por hogar –
Tasa de criminalidad por cada 100000.
 C:Identifique cada variable como nominal
, ordina . O razón .
 Nominal: Ciudad-Mejor negocio hotelero y
atracción mas visitada .
 Ordinal : Medida de ingresos por hogar
 De razon:Tasa de criminalidad por cada
100000

15.  D: Cuales don descripciones y cuales
inferenciales ?:
 Descriptiva:
 -Ciudad
 -Mejor negocio hotelero
 Atracción mas visitada
 Inferencial:
 Población en millones
 Medida de ingresos por hogar
 Tasa de criminalidad por casa 100000

16.  18:

17.  PRESENTADO POR
 JOHAN BAUTISTA MORA