Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística se ocupa de recoger, organizar y analizar datos para sacar conclusiones. Describe que la estadística se divide en descriptiva e inferencial. También define conceptos clave como población, muestra, variables, tabla de frecuencias y medidas de tendencia central.

1. JOHN DUVAN AGUDELO
RAMÓN SPENCER VALENCIA
JHONY VELEZ CÁSTRO
VICTOR RAÚL BEDOYA
JUAN ESTEBAN VALENCIA

2. 
 Es la parte de las matemáticas
que se ocupa de los métodos
para recoger, organizar,
resumir y analizar datos,
así como para sacar
conclusiones válidas y tomar
decisiones razonables
basadas en tal análisis.
ESTADISTICA

3. 
 El objetivo básico de la estadística es hacer inferencia
o inducir acerca de una población con base a la
información contenida en una muestra.
OBJETIVO

4. 
 Estamos interesados si nuestra población juvenil
consume o no (droga). De manera que nuestro
objetivo es saber con toda la exactitud posible, que
fracción de toda nuestra población juvenil consume
droga.
OBJETIVO

5. 
 Se divide en dos: descriptiva e inferencial.
 Descriptiva: Se define como la ciencia que
sistematiza, recoge, ordena y presenta los datos
referentes a un asunto, fenómeno o problema de
investigación
CLASES DE
ESTADISTICA

6. 
Ejemplo:
En una entrevista a 1100 electores, se obtuvo la
siguiente información:
el candidato del Partido Conservador un 44% de los
encuestados, mientras que un 45% optó por el
candidato del Partido Liberal y aún se mantiene un 11%
indeciso.
DESCRIPTIVA

7. 
 Inferencial: Se requiere utilizar técnicas,
procesamientos y análisis estadísticos obtenidos en la
muestra, Generalmente, este tipo de análisis emplea
como herramienta básica el cálculo de
probabilidades y se lleva cabo para exponer
relaciones de causa y efecto, así como probar
hipótesis y teorías científicas.
INFERENCIAL

8. 
Ejemplo:
Si el 51% de la personas votaron por el partido
conservador, se deduce que el otro 49% de las personas
votaron por otro partido y esto quiere decir que el
partido conservador gano las elecciones.
INFERENCIAL

9. 
 Una población es un conjunto de todos los elementos
que estamos estudiando, acerca de los cuales
intentamos sacar conclusiones y aun es presentan
una característica común.
Ejemplo: El conjunto de estudiantes pertenecientes al
SENA miembros del programa ADSI.
POBLACIÓN

10. 
 Una muestra debe ser definida en base de la
población determinada, y las conclusiones que se
obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la
población en referencia.
 Ejemplo: digamos que la población son todos los
habitantes de Colombia y la muestra vendría siendo
los habitantes de la ciudad de Medellín.
MUESTRA

11. 
 Ejemplo:
Consideremos como una población a los estudiantes
de ADSI pertenecientes al SENA, determinando por
lo menos dos caracteres;
Ejemplo: sexo, edad, etc.
MUESTRA

12. 
 Es una técnica que sirve para obtener una o más
muestras de población. Este se realiza una vez que se
ha establecido un marco maestral representativo de
la población.
Ejemplo: Consideremos como una población a los
estudiantes de ADSI pertenecientes al SENA,
ejemplo: Edad
MUESTREO

13. 
 En estadística existen cuatro tipos de variables:
 Cualitativas: Son las variables que expresan distintas
cualidades, características o modalidad. Cada
modalidad que se presenta se denomina atributo o
categoría y la medición consiste en una clasificación
de dichos atributos.
VARIABLES

14. 
Variables cuantitativas: Son las variables que
se expresan mediante cantidades numéricas.
Variables independientes: Son las que el
investigador escoge para establecer
agrupaciones en el estudio, clasificando
intrínsecamente a los casos del mismo.
VARIABLES

15. 
Variables dependientes: Son las variables de
respuesta que se observan en el estudio y que
podrían estar influenciadas por los valores de las
variables independientes.
VARIABLES

16. 
 Es una ordenación en forma de tabla de los datos
estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia
correspondiente.
Existen tres clases de frecuencia: frecuencia absoluta,
acumulada y relativa.
TABLA DE
FRECUENCIA

17. 
TABLA DE
FRECUENCIA
 Frecuencia absoluta: es el número de veces que se
repite un determinado valor en un estudio
estadístico. Se representa por fi.
Ejemplo: La suma de las frecuencias absolutas es
igual al número total de datos, que se representa
por N.

18. 
 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: si la frecuencia absoluta es 5 y el total de
entrevistados es 9, entonces dividimos 5/15=0,33333
TABLA DE
FRECUENCIA

19. 
 Frecuencia acumulada: es la suma de las frecuencias
absolutas de todos los valores inferiores o
iguales al valor considerado. Se representa por Fi.
TABLA DE
FRECUENCIA

20. 
 Medidas de tendencia central
 La medidas de centralización nos indican en torno a
qué valor (centro) se distribuyen los datos.
 Las medidas de centralización son: mediana, moda y
media.
MEDIDAS DE
TENDENCIA CENTRAL

21. 
 Moda: Es el valor que tiene mayor frecuencia
absoluta. Se representa por Mo. Ejemplo:
2-4-5-5-6-7-8-8-8 . La moda es el 8.
 Mediana: Es el valor que ocupa el lugar central de
todos los datos cuando éstos están ordenados de
menor a mayor. La mediana se representa por Me.
Ejemplo: -1_2_3 R//=3. -4_5_6_7 R//=5.5
MEDIDAS DE
TENDENCIA CENTRAL

22. 
 Media: Es el valor obtenido al sumar todos los datos
y dividir el resultado entre el número total.
 Ejemplo: 8-4-3-6-4/5=4
MEDIDAS DE
TENDENCIA CENTRAL