Estadística descriptiva

REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION UNIVERSITARIA
INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGIA DEL ESTADO TRUJILLO
VALERA EDO. TRUJILLO
AUTOR:
ROGERS ROJO
C.I:20.706.142
ING. ELECTRICA

Estadística Descriptiva:
Puede definirse como aquellos métodos que incluyen la recolección,
presentación y caracterización de un conjunto de datos con el fin de describir
apropiadamente las diversas características de ese conjunto.
http://www.monografias.com/trabajos13/beren/beren.shtml#dos
Estadística Inferencial:
Puede definirse como aquellos métodos que hacen posible la estimación de
una característica de una población o la toma de una decisión referente a una
población basándose sólo en los resultados de una muestra.
Población:
Es el conjunto de todos los elementos que presentan una característica
común determinada, observable y medible. Por ejemplo, si el elemento es una
persona, se puede estudiar las características edad, peso, nacionalidad, sexo, etc.
Los elementos que integran una población pueden corresponder a personas,
objetos o grupos (por ejemplo, familias, fábricas, empresas, etc.).Las
características de la población se resumen en valores llamados parámetros.
Muestra:
La mayoría de los estudios estadísticos, se realizan no sobre la población, sino
sobre un subconjunto o una parte de ella, llamado muestra, partiendo del supuesto
de que este subconjunto presenta el mismo comportamiento y características que
la población. En general el tamaño de la muestra es mucho menor al tamaño de la
población

Variable:
Es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible de
adoptar diferentes valores.
Variable cuantitativa continua:
Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo
especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura
(1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el salario. Solamente se está limitado por la
precisión del aparato medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dos
variables
http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica
Variable cuantitativa discreta:
Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores
que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de
valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir.
Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).
Variable cualitativa nominal:
En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como
por ejemplo los colores.
Variable cualitativa ordinaria
La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala
establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea
uniforme, por ejemplo: leve, moderado, fuerte.

Formas de obtener información en la estadística descriptiva
Dentro de un proceso de investigación una de las actividades que se realizan es la
recopilación de datos, la cual es el acopio de información y se incluye desde
elaborar fichas bibliográficas hasta la aplicación de cuestionarios con el empleo de
técnicas de muestreo.
Existe una gran variedad de técnicas para realizar la investigación, que se
deberán seleccionar de acuerdo a las necesidades del problema, así como a
diferentes factores como son el tiempo, costo, tipo de actividades a realizar,
recursos humanos, etc.
Las técnicas de recopilación de datos las podemos realizar con:
Investigación documental
Investigación de campo
http://fcps.uaq.mx/descargas/prope2014/estadistica/1/recopilacion_datos.pdf
Muestreo aleatorio simple:
Todos los elementos de la población tienen igual posibilidad de ser escogido y se
eligen al azar.
http://es.scribd.com/doc/5485838/Conceptos-basicos-de-estadistica
Muestreo sistemático:
Los elementos se seleccionan a un intervalo uniforme en una lista ordenada. Una
preocupación del muestreo sistemático es la existencia de factores cíclicos en el
listado que pudieran dar lugar a un error.

Muestreo estratificado:
Los elementos de la población son primeramente clasificados en grupos o estratos
según una característica importante. Luego, década estrato se extrae una muestra
aleatoria simple.
Muestreo por conglomerado:
Los elementos de la población están subdivididos en grupos y se extraen
aleatoriamente algunos de estos grupos completos
Censo
Cuando se estudia la totalidad de las unidades elementales que componen la
población.
http://es.wikipedia.org/wiki/Censo_%28estad%C3%ADstica%29
Encuesta
Es un estudio observacional en el que el investigador busca recaudar datos por
medio de un cuestionario previamente diseñado, sin modificar el entorno ni
controlar el proceso que está en observación (como sí lo hace en un experimento)
http://es.wikipedia.org/wiki/Encuesta
Pasos para el estudio estadístico
Un estudio estadístico comprende los siguientes pasos:
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.
1. Planteamiento del problema
Se establece un modelo teórico de comportamiento de la variable de estudio. En
ocasiones no es posible diseñar el modelo hasta realizar un estudio previo. Los
posibles modelos son distribuciones de probabilidad.
2. Elaboración de un modelo
Se usa alguna técnica de muestreo o un diseño experimental para obtener
información de una pequeña parte de la población.
3. Extracción de la muestra
En esta fase se eliminan posibles errores, se depura la muestra, se tabulan
los datos y se calculan los valores que serán necesarios en pasos
posteriores, como la media muestra, la varianza muestral, proporciones,
etc.
Los métodos de esta etapa están definidos por la estadística descriptiva.
4. Tratamiento de los datos
Con determinadas técnicas se realiza una predicción sobre cuáles podrían
ser los parámetros de la población.
5. Estimación de los parámetros
Son técnicas que permiten simplificar el modelo.
6. Contraste de hipótesis
7. Conclusiones
http://www.monografias.com/trabajos48/la-estadistica/la-estadistica2.shtml

Hipótesis
Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una
posible solución al problema; otros más sustentan que la hipótesis no es más otra
cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es
un método de comprobación.
http://www.monografias.com/trabajos15/hipotesis/hipotesis.shtml
Diseño de Experimentos
Es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un
efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se manipulan
deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el
efecto que tienen en otra variable de interés
http://es.wikipedia.org/wiki/Dise%C3%B1o_experimental
Datos Estadísticos
Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados. El campo
del cual son tomados los datos estadísticos se identifican como población o
universo
http://www.disfrutalasmatematicas.com/definiciones/datos-continuos.html
Datos numéricos continuos
Datos que pueden tomar cualquier valor (dentro de un rango) Ejemplos: alturas.
Las alturas de las personas podrían ser cualquier valor (dentro del rango de las
alturas humanas), no solamente ciertas alturas fijas.
http://es.wikipedia.org/wiki/Aproximaci%C3%B3n
Aproximación de la medición del dato
Una aproximación usualmente se realiza cuando una forma exacta o un valor
numérico exacto es desconocido o difícil de obtener. Sin embargo, puede
conocerse alguna forma, que sea capaz de representar a la forma real, de manera
que no se presenten desviaciones significativas

Investigación estadística
La investigación estadística es una actividad que apela a diversas técnicas con el
propósito de llegar a la esencia de la realidad.
El proceso de la investigación estadística implica una serie de pasos; pues
lanzarse a investigar sin un criterio previo o preparación adecuada puede
demandar más tiempo del programado.
La formulación del problema es el paso inicial del procedimiento de investigación
que se extenderá por una serie de cursos hasta encontrar respuestas al problema
planteado. Es esencial un correcto planteamiento o formulación del problema ello
establece los límites de tiempo y espacio parámetros en los que se efectuara la
investigación en consecuencia las probabilidades del investigador a no extraviarse
tiende a ser mayor.
http://leolabor.blogspot.com/2009/08/que-es-investigacion-estadistica.html
Datos Agrupados y no Agrupados
Los datos no agrupados son los datos sin procesar, y las estadísticas correctas
pueden ser determinadas. Los datos no agrupados son usualmente el punto de
inicio de los análisis
Es el conjunto de datos obtenidos en la recopilación, una vez que se han
recopilado los datos, el siguiente paso consiste en organizarlos
Cuando la muestra que se ha tomado de la población o proceso que se desea
analizar, es decir, tenemos menos de 20 elementos en la muestra, entonces estos
datos son analizados sin necesidad de formar clases con ellos y a esto es a lo que
se le llama tratamiento de datos no agrupados.
Los datos agrupados significan que hay menos datos con los cuales trabajar y mis
estadísticas serán aproximadas.
Los datos agrupados se refieren al hecho de que estén ordenados, clasificados y
contados
http://www.buenastareas.com/ensayos/Datos-Agrupados-y-No-
Agrupados/1507862.html

Parámetro:
Elemento vari able en funci ón del cual se expli ci tan las
característi cas esenciales de un fenómeno. Se trata de una unidad de medida
desconocida y cuantitativa (tal como la renta total, la renta media, la producción
total, el número de desempleados) utilizada por los investigadores para
estudiar a una población entera u otros ámbitos de interés. Valores que
describen las características de una población
http://es.scribd.com/doc/8050872/GLOSARIO-ESTADISTICO
Estadístico
Formalmente un estadístico es una función medible T que, dada una muestra
estadística de valores, les asigna un número, que sirve para estimar determinado
parámetro de la distribución de la que procede la muestra
http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstico_muestral
Frecuencia absoluta:
Es el número de veces que ocurre un ci erto suceso, en la
proporci ón de veces que ocurre dicho suceso con relación al número
de veces que podría haber ocurrido
http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstico_muestral
Frecuencia relativa:
P o r c e n t a j e d e e l e m e n t o s t o t a l e s q u e a p a r e c e n e n u n a
d e t e r m i n a d a categoría.
Frecuencia acumulada:
En una tabla de frecuencias, cuando la variable es cuantitativa y, por tanto, los
distintos valores de la tabla aparecen ordenados de menor a mayor, se
l l a m a f r e c ue nc i a a c um ul a d a d e un va l o r d e l a va r i a b l e a l a
s um a d e s u frecuencia con las frecuencias de los valores anteriores.

Frecuencia relativa acumulada
La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de
un determinado valor y el número total de datos.
http://www.ditutor.com/estadistica/relativa_acumulada.html
Nivel de Medición
El nivel de medida de una variable en matemáticas y estadísticas, también
llamado escala de medición, es una clasificación acordada con el fin de describir la
naturaleza de la información contenida dentro de los números asignados a los
objetos y, por lo tanto, dentro de una variable. Según la teoría de las escalas de
medida, varias operaciones matemáticas diferentes son posibles dependiendo del
nivel en el cual la variable se mide.
http://es.wikipedia.org/wiki/Nivel_de_medida
Tablas de Frecuencias:
Tabla que muestra el número de veces que en un conjunto de datos aparece cada
una de las clases de interés especificadas en el recorrido de los datos.
Categoría
Es una estructura algebraica que consta de una colección de objetos, conectados
unos con otros mediante flechas tales que se cumplen las siguientes propiedades
básicas: las flechas se pueden componer unas con otras de manera asociativa, y
para cada objeto existe una flecha que se comporta como un elemento neutro bajo
la composición.
http://es.wikipedia.org/wiki/Categor%C3%ADa_%28matem%C3%A1ticas%29
Intervalo
Es un espacio métrico comprendido entre dos valores. Específicamente, un
intervalo real es un subconjunto conexo de la recta real , es decir, una parte de
recta entre dos valores dados. Es un conjunto medible y tiene la misma
cardinalidad de la recta real

http://es.wikipedia.org/wiki/Intervalo_%28matem%C3%A1tica%29
Estadígrafos de posición
Media: E l p r o m e d i o ; va l o r q ue s e o b t i e ne a l s um a r t o d o s l o s
e l e m e nt o s e n un conjunto y dividirlos entre el número de elementos
Mediana: Medida de tendencia central que se da como el valor arriba del cual caen
la mitad de los valores y abajo del cuál cae la otra mitad.
Moda: Medida de tendencia central que se da como el valor que ocurre con mayor
frecuencia en la distribución de una muestra
Marca de Clase
La marca de clase es el punto medio de cada intervalo y es el valor que representa a todo el
intervalo parael cálculo dealgunos parámetros
http://es.scribd.com/doc/30126535/Los-Intervalos-de-Clase
Amplitud de la clase:
Laamplitud dela clase es ladiferencia entre el límite superior einferior dela clase.
http://es.scribd.com/doc/30126535/Los-Intervalos-de-Clase
Límite Real Inferior:
Se determina sumando el límite inferior de la clase en la que nos ubicamos, más
el límite superior de la clase contigua anterior y dividiendo por dos.
http://www.monografias.com/trabajos69/probabilidad-estadistica/probabilidad-
estadistica2.shtml
Límite Real Superior:
Se determina sumando el límite superior de la clase en la que nos ubicamos, más
el límite superior de la clase contigua siguiente o superior y dividendo por dos.

http://www.monografias.com/trabajos69/probabilidad-estadistica/probabilidad-
estadistica2.shtml
Limites Aparentes
Se llaman límites aparentes o informados de un intervalo a los valores mayor y
menor que puede adoptar la variable dentro de ese intervalo, según el instrumento
de medida utilizado
http://html.rincondelvago.com/analisis-de-datos_3.html
Gráficos
Un gráfico o una representación gráfica son un tipo de representación de datos,
generalmente numéricos, mediante recursos gráficos (líneas, vectores, superficies
o símbolos), para que se manifieste visualmente la relación matemática o
correlación estadística que guardan entre sí.
http://es.wikipedia.org/wiki/Gr%C3%A1fica
Gráfico de barras
Consiste en dos ejes perpendiculares y una barra o rectángulo para cada
valor de la variable. Normalmente, se suele colocar en el eje horizontal los valores
de la variable (aunque también se puede hacer en el vertical). El otro eje se
gradúa según los valores de las frecuencias. La representación gráfica consiste en
dibujar una barra o un rectángulo para cada uno de los valores de la variable de
altura igual a su frecuencia
http://maralboran.org/wikipedia/index.php/Gr%C3%A1ficos_estad%C3%ADsticos

Polígono de Frecuencia
Representamos dos ejes perpendiculares y representamos en el horizontal
los valores de la variable y en el vertical las frecuencias. Representamos los
puntos que tiene por primera coordenada el valor de la variable y por segunda el
valor de la frecuencia. Uniendo todos los puntos obtenemos una línea poligonal
que es la representación que buscamos.
http://maralboran.org/wikipedia/index.php/Gr%C3%A1ficos_estad%C3%ADsticos
Histograma de frecuencias
Es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la
superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores
representados, ya sea en forma diferencial o acumulada. Sirven para obtener una
"primera vista" general, o panorama, de la distribución de la población, o la
muestra, respecto a una característica, cuantitativa y continua, de la misma y que
es de interés para el observador (como la longitud o la masa).

Ojivas
La ojiva es el polígono de frecuencias acumuladas, es decir, que en ella se
permite ver cuántas observaciones se encuentran por encima o debajo de ciertos
valores, en lugar de solo exhibir los números asignados a cada intervalo
Ojivas “mayor que” y “menor que”
La ojiva apropiada para información que presente frecuencias mayores que el dato
que se está comparando tendrá una pendiente negativa (hacia abajo y a la
derecha) y en cambio la que se asigna a valores menores, tendrá una pendiente
positiva. Una gráfica similar al polígono de frecuencias es la ojiva, pero ésta se
obtiene de aplicar parcialmente la misma técnica a una distribución acumulativa y
de igual manera que éstas, existen las ojivas mayores que y la ojiva menor que.
Existen dos diferencias fundamentales entre las ojivas y los polígonos de
frecuencias (y por esto la aplicación de la técnica es parcial):
Un extremo de la ojiva no se toca al eje horizontal, para la ojiva "mayor que"
sucede con el extremo izquierdo; para la ojiva "menor que", con el derecho.
En el eje horizontal en lugar de colocar las marcas de clase se colocan las
fronteras de clase. Para el caso de la ojiva mayor que es la frontera menor; para la
ojiva menor que, la mayor.
http://estadisticacod.blogspot.com/
Pictogramas
Un pictograma es un signo que representa esquemáticamente un símbolo, objeto
real o figura. Es el nombre con el que se denomina a los signos de los sistemas
alfabéticos basados en dibujos significativos.
http://es.wikipedia.org/wiki/Pictograma
Decil
En estadística descriptiva, el concepto decil refiere a cada uno de los 9 valores
que dividen un grupo de datos (clasificados con una relación de orden) en diez
partes iguales, y de manera que cada parte representa un décimo de la población.
En resumen, los deciles son cada uno de los nueve valores que dividen un
conjunto de datos en diez grupos con iguales efectivos
http://es.wikipedia.org/wiki/Decil_%28estad%C3%ADstica%

Cuartil
Los cuartiles son los tres valores que dividen al conjunto de datos ordenados en
cuatro partes porcentualmente iguales. Aparecen citados en la literatura científica
por primera vez en 1879 por D. McAlister.
http://es.wikipedia.org/wiki/Cuartil
Quintil
Un quintil es la quinta parte de una población estadística ordenada de menor a
mayor en alguna característica de esta. Corresponde a dos deciles, o a veinte
percentiles. El término es bastante utilizado en economía para caracterizar la
distribución del ingreso de una población humana.
Percentil
El percentil es una medida usada en estadística que indica, una vez ordenados los
datos de menor a mayor, el valor de la variable por debajo del cual se encuentra
un porcentaje dado de observaciones en un grupo de observaciones. Por ejemplo,
el percentil 20º es el valor debajo del cual se encuentran el 20 por ciento de las
observaciones.
Muestreo
En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una
muestra a partir de una población. Al elegir una muestra se espera conseguir que
sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar
recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se
realizase un estudio de toda la población.
http://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_%28estad%C3%ADstica%29
Simetría
Es un rasgo característico de formas geométricas, sistemas, ecuaciones y
otros objetos materiales, o entidades abstractas, relacionada con su invariancia
bajo ciertas transformaciones, movimientos o intercambios.
http://es.wikipedia.org/wiki/Simetr%C3%ADa

Asimetría
La asimetría es una propiedad de determinados cuerpos, funciones
matemáticas y otros tipos de elementos en los que, al aplicarles una regla de
transformación efectiva, se observan cambios respecto al elemento original. Surge
una discordia cuando no somos capaces de reconocer qué parte es la original de
la asimetría.
http://es.wikipedia.org/wiki/Asimetr%C3%ADa
Curtosis
En teoría de la probabilidad y estadística, la curtosis es una medida de la
forma. Así, las medidas de curtosis tratan de estudiar la proporción de la varianza
que se explica por la combinación de datos extremos respecto a la media en
contraposición con datos poco alejados de la misma. Una mayor curtosis implica
una mayor concentración de datos muy cerca de la media de la distribución
coexistiendo al mismo tiempo con una relativamente elevada frecuencia de datos
muy alejados de la misma. Esto explica una forma de la distribución de
frecuencias con colas muy elevadas y un con un centro muy apuntado.
http://es.wikipedia.org/wiki/Curtosis

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