Este documento presenta una introducción a la historia y conceptos básicos de la estadística. Explica brevemente el origen de la estadística desde las representaciones numéricas en la prehistoria hasta los desarrollos modernos en los siglos XIX y XX. Luego define términos clave como población, muestra, variable y parámetro. Finalmente distingue entre estadística descriptiva e inferencial y las diferentes escalas de medición.

1. Republica Bolivariana de Venezuela
Instituto Universitario Politécnico
Santiago Mariño
Sede: Barcelona
Escuela: Ing. Industrial
Presentado por: Bachiller Claudia Bolívar
26.564.288
Barcelona, 16/10/2020
1

2. 2
EVOLUCION HISTORIA DE LA ESTADISTICA
OBJETIVO DE LA ESTADITICA
TERMINOS BASICOS
POBLACION
MUESTRA
MUESTRA ALEATORIA
VARIABLE
DATOS
PARAMETRO
CENSO
ENCUESTA
ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL
ESCALAS DE MEDICION
E. NOMINAL
E. ORDINAL
E. INTERVALO
E. RAZON
BIBLIOGRAFIA
Pág.3
Pág.4
Pág.5
Pág.5
Pág.5
Pág.5
Pág.5
Pág.5
Pág.5
Pág.5
Pág.5
Pág.6
Pág.7
Pág.7
Pág.7
Pág.7
Pág.7
Pág.8

3. Comienza con representaciones gráficas en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas,
animales o ciertas cosas, pasando por varias etapas
Empieza posiblemente en la isla de Cerdeña,
donde existen monumentos prehistóricos
pertenecientes a los Nuragas, los primeros
habitantes de la isla; en cuyas paredes se
encontraban grabados toscos signos que han
sido interpretados como muestras que servían
para llevar la cuenta del ganado y la caza.
Hacia el año 3.000 a.C. los babilonios usaban
ya pequeñas tablillas de arcilla para recopilar
datos sobre la producción agrícola y los
géneros vendidos o cambiados mediante
trueque.
Los egipcios ya analizaban los datos de la
población y la renta del país mucho antes
de construir la pirámides. En los antiguos
monumentos egipcios se encontraron
interesantes documentos en que
demuestran la sabia organización y
administración de este pueblo; ellos
llevaban cuenta de los movimientos
poblacionales y continuamente hacían
censos. Todo esto era hecho bajo la
dirección del Faraón y fue a partir del año
3050 a.C.
En China existían los censos chinos ordenados
por el emperador Tao hacia el año 2.200 a.C.
Posteriormente, hacia el año 500 a.C., se
realizaron censos en Roma para conocer la
población existente en aquel momento. Se eligió
la figura del censor, cuya misión consistía en
controlar el número de habitantes y su
distribución por los distintos territorios.
Después de la conquista normanda de Inglaterra
en 1.066, el rey Guillermo I, el Conquistador,
elaboró un catastro que puede considerarse el
primero de Europa.
Los Reyes Católicos ordenaron a Alonso de
Quintanilla en 1.482 el recuento de fuegos
(hogares) de las provincias de Castilla.
En la Edad Media, en el año 762, Carlomagno
ordenó la creación de un registro de todas sus
propiedades, así como de los bienes de la iglesia.
3

4. En 1.662 John Graunt, publicó un tratado con las observaciones políticas y naturales, donde
Graunt pone de manifiesto las cifras brutas de nacimientos y defunciones ocurridas en Londres
durante el periodo 1.604-1.661, así como las influencias que ejercían las causas naturales, sociales
y políticas de dichos acontecimientos. Puede considerarse el primer trabajo estadístico serio sobre
la población.
En el siglo XIX, la estadística entra en una nueva fase de su desarrollo con la generalización del
método para estudiar fenómenos de las ciencias naturales y sociales. Galton » (1.822-1.911)
y Pearson (1.857-1936) se pueden considerar como los padres de la estadística moderna, pues a
ellos se debe el paso de la estadística deductiva a la estadística inductiva.
A partir de mediados del siglo XX comienza lo que podemos denominar la estadística moderna,
uno de los factores determinantes es la aparición y popularización de los computadores. El centro
de gravedad de la metodología estadística se empieza a desplazar técnicas de computación
intensiva aplicadas a grandes masas de datos, y se empieza a considerar el método estadístico
como un proceso iterativo de búsqueda del modelo ideal.
Su objetivo es organizar y describir las características sobre un conjunto de datos con el propósito de facilitar su aplicación,
generalmente con el apoyo de gráficas, tablas o medidas numéricas.
El principal objetivo de la estadística es hacer inferencias acerca de una población, con base en la información contenida en
una muestra.
4

5. 5
 Población: es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia).
 Muestra: es un subconjunto de la población al que tenemos acceso y sobre el que realmente hacemos las observaciones
(mediciones).
 Muestra Aleatoria: es una muestra bien representativa de la población. Se considero que cada elemento de la población ha tenido
la misma oportunidad de formar parte de la muestra.
 Variable: es una característica observable que varia entre los diferentes individuos de una población. La información que
disponemos de cada individuo es resumida en variables.
 Dato: es un valor particular de la variable.
 Parámetro: es una cantidad numérica calculada sobre una población, la idea es resumir toda la información que hay en la población
en unos pocos números.
 Censo: es un listado de una o más características de todos los elementos de una población.
 Encuestas: Es un listado de una o más características de todos los elementos de una muestra .

6. 6
 Estadística descriptiva: Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de
estudio. Su objetivo es organizar y describir las características sobre un conjunto de datos con el propósito de facilitar su
aplicación, generalmente con el apoyo de gráficas, tablas o medidas numéricas.
 Estadística inferencial: Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en
cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer
inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no
(prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones,
descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión).
E. DESCRIPTIVA E. INFERENCIAL
Sirve tanto para una población como para una
muestra
Trabaja con muestras a partir de las cuales intenta
extraer conclusiones sobre la población
Es únicamente una descripción de los datos, no
asume que éstos tengan alguna propiedad más
allá de las que se pueden describir con los
estadísticos ya mencionados
Sume que los datos se rigen bajo un fenómeno
aleatorio subyacente que es el que hace que
tomen un valor u otro. Es por esto por lo que los
datos pasarían a denominarse variables aleatorias
Se encarga de describir datos y obtener
conclusiones
Argumenta sus resultados a partir de la muestra
de una población
Se encarga de hacer descripciones tomando en
cuenta algunos datos.
Realiza estimaciones aplicadas a los datos que se
obtienen de las muestras que se recogen de una
población.
Se usan números como medidas para analizar
datos y llegar a conclusiones de acuerdo a ellas.
Existen técnicas que se utilizan para obtener
conclusiones que exceden los límites del
conocimiento obtenido por los datos, intenta
conseguir información utilizando un
procedimiento ordenado del manejo de los datos
de la muestra.

7. 7
Son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de medida, pueden ser clasificadas
de acuerdo a una degradación de las características de las variables. Estas escalas son: nominales, ordinales, intervalares o
racionales.
ESCALA
ORDINAL
ESCALA
INTERVALO
ESCALA
RAZÓN
ESCALA
NOMINAL
Una escala de medición es
nominal si los datos son
etiquetas o categorías que se
usan para definir un atributo
de un elemento. Los datos
nominales pueden ser
numéricos o no numéricos.
Una escala de medición es
ordinal si los datos pueden
usarse para jerarquizar u
ordenar las observaciones. Los
datos ordinales pueden ser
numéricos o no numéricos.
Una escala de medición es de intervalo
si los datos tienen las propiedades de
los datos ordinales y los intervalos
entre observaciones se expresan en
términos de una unidad de medición
fija. Los datos de intervalo tienen que
ser numéricos.
Una escala de medición
es de razón si los datos
tienen las propiedades de
los datos de intervalo y el
cociente (o razón) entre
dos medidas tiene
sentido. Los datos de
razón tienen que ser
numéricos.Ejemplo: El sexo de una
persona es un dato nominal
no numérico. El numero de
seguro social de una persona
es un dato nominal numérico.
Ejemplo: Las medidas pequeño,
mediano y grande para dar el
tamaño de un objeto son datos
ordinales no numéricos.
Ejemplo: Las mediciones de
temperatura son datos de intervalo.
Suponga que la temperatura en un
lugar es de 21°C y en otro es de 4°C.
Estos lugares se pueden jerarquizar de
acuerdo con lo calurosos que son: el
primero es más caliente que el
segundo. La unidad fija de medición,
1°C , permite decir cuán más caliente
es el primer lugar: 17°C .
Ejemplo: Variables como
la edad, la distancia, la
altura, el peso y el
tiempo se miden con
una escala de razón.

8. 8
• Desrosières, Alain (2004). La política de los grandes números. Ed. Melusina.
• Mundarain, Martin (2008). Monografías https://www.monografias.com/trabajos60/estadistica/estadistica2.shtml
• Anderson, Mauricio (2016) https://mauricioanderson.com/escalas-de-medicion-estadistica/
• Santillan, Azucena (2016)
https://ebevidencia.com/archivos/3568#:~:text=Mientras%20que%20la%20estad%C3%ADstica%20descriptiva,extra
er%20conclusiones%20sobre%20la%20poblaci%C3%B3n.