Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Define términos clave como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica los tipos de muestra, variables, y técnicas de muestreo. También describe los pasos de un estudio estadístico e introduce conceptos como tabla de frecuencia, frecuencia absoluta, relativa y acumulada. El documento provee una introducción general a los fundamentos de la estadística.

1. COMCEPTOS BÁSICOS
ESTADÍSTICA
M:742
ORIANA
GARRIDO
C.I 24.001.505

2. Conceptos Básicos
POBLACIÓN: es un conjunto de todos los elementos que estamos
estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones. Ejemplo: voy a
estudiar cuantas mujeres han quedado en embarazo menores de edad en determinada ciudad.
MUESTRA: se llama muestra a una parte de la población a estudiar que
sirve para representarla. Ejemplo: la población de la ciudad que voy a estudiar es
de 8 millones de personas, entonces voy hacer un estudio al 10 % de esta
población.
MUESTRA ALEATORIA: es cuando la elección sigue un método
impredecible. El muestreo aleatorio puede referirse también a tomar una serie de
observaciones independientes de la misma distribución de probabilidad.

3. VARIABLE: es una característica que al ser medida en diferentes
individuos es susceptible de adoptar diferentes valores.
DATO: es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un estudio
estadístico. Ejemplo: Si lanzamos un moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos:
cara, cara, cruz, cara, cruz.
PÁRAMETRO: es aquel formado por un función establecida sobre los
valores numéricos de una comunidad.
ESTADÍSTICO: es el elemento que describe una muestra y sirve como
unaestimación del parámetro de la población correspondiente.

4. CENSO: es un padrón o lista, donde se contabilizan a los habitantes de un
pueblo o de un país y se recogen diversos datos con fines estadísticos.
ENCUESTA: es un conjunto de preguntas "sondeo de opinión",
dirigido a obtener información estadística.

5. ESTADÍSTIC
A
Es la ciencia que tiene por objeto
la
la organización, el análisis, la
interpretación y la representación de
datos; la estimación de cantidades de
población, el probar hipótesis, la
determinación de la exactitud en las
estimaciones, cuantificación y estudio de
la variación y el diseño de experimentos y
reconocimientos.
Puede estudiarse como dos grandes ramas:
Estadística Descriptiva: son
aquellas técnicas e
instrumentos que se emplean
cuando únicamente se desea
describir y analizar un conjunto
de datos.
Estadística Inferencial: son
técnicas o procedimientos
que se emplean cuando el
propósito perseguido es no
solo describir los datos sino
generalizar lo observado en
ellos para un conjunto o
universo mayor, del cual
fueron seleccionados.

6. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
El análisis estadístico emplea técnicas estadísticas para interpretar datos, ya
sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar los condicionantes
que determinan la ocurrencia de algún fenómeno. El tipo de análisis a
realizar dependerá del objetivo del proyecto que se acometa.
El análisis estadístico consiste en describir, analizar e interpretar ciertas
características de un conjunto de individuos llamado población.

7. PASOS EN UN ESTUDIO ESTADÍSTICO
• Suele iniciarse con una fijación de objetivos o algunas preguntas como ¿cuál
será la media de esta población respecto a tal característica?, ¿se parecen estas
dos poblaciones?, ¿hay alguna relación entre...?
• En el planteamiento se definen con precisión la población, la característica a
estudiar, las variables, etc.
• Se analizan también en este punto los medios de los que se dispone y
el procedimiento a seguir.
• Planteamiento del problema.
• Elaboración de un modelo.
• Extracción de la muestra.
• Tratamiento de los datos.
• Estimación de los parámetros.
• Contraste de hipótesis.
• Conclusiones.

8. TÉCNICAS DE MUESTREO
MUESTREO ALEATORIO: es la técnica para la selección de
una muestra a partir de una población. Ejemplo:
MUESTREO ESTRATIFICADO:
consiste en la división previa de la población de
estudio en grupos o clases que se suponen
homogéneos respecto a características a estudiar.
Ejemplo:

9. MUESTREO POR CONGLOMERADOS: consiste en un
grupo de unidades elementales. Es decir, cada conglomerado es considerado
como una unidad de muestreo de diferente rango a las unidades elementales
que son las de interés. Ejemplo:
MUESTREO SISTEMÁTICO: se elige un individuo al alzar y a
partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la
muestra. Ejemplo:

10. TIPOS DE VARIABLES
CUALITATIVAS: son las variables que expresan distintas cualidades,
características o modalidad. Dentro de ellas podemos distinguir:
• Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa: puede tomar
distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es
necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme. Ejemplo: leve,
moderado, fuerte.
• Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser
sometidos a un criterio de orden. Ejemplo: los colores.
CUANTITATIVAS O NUMÉRICAS: Son las variables que se
expresan mediante cantidades numéricas. Además pueden ser:
• Variable Discreta: presenta separaciones o interrupciones en la escala de
valores que pueden tomar, indican la ausencia de valores entre los distintos
valores específicos que la variable pueda asumir. Ejemplo: número de hijos
(1, 2, 3, 4, 5).
• Variable Continua: puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo
especificado de valores. Ejemplo: la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...)

11. GRAFICA ANÁLISIS ESTADÍSTICO

12. TIPO DE VARIABLE CONT.
• Es buena idea codificar las variables como números para poder procesarlas
con facilidad en un computador.
• Es conveniente asignar “etiquetas” a los valores de las variables para
recordar qué significan los códigos numéricos.
- La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
- Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
- Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
• Se pueden asignar códigos a respuestas especiales como:
No sabe.
No contesta.

13. TABLA DE
FRECUENCIA• Se le llama distribución de frecuencias a la agrupación de datos en categorías
mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada
categoría.
FRECUENCIA ABSOLUTA: es el número de veces que aparece
un determinado valor en un estudio estadístico. 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.
xi fi
27 1
28 2
29 6
30 7
31 8
32 3
33 3Y así sucesivamente.

14. FRECUENCIA RELATIVA: es el cociente entre la frecuencia
absoluta de un determinado valor y el número total de datos. La suma de las
frecuencias relativas es igual a 1. 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

15. FRECUENCIA ACUMULADA: es la suma de las frecuencias
absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.
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 Fi
27 1 1
28 2 3
29 6 9
30 7 16
31 8 24
32 3 27
33 3 30
34 1 31
31

16. TABLA DE FRECUENCIA CONT.