El documento presenta definiciones de varios términos estadísticos fundamentales. Explica que la estadística es la ciencia que analiza datos numéricos para tomar decisiones informadas. Distingue entre estadística descriptiva e inferencial, y entre estadística paramétrica y no paramétrica. También define conceptos clave como medidas de tendencia central, medidas de dispersión, distribuciones de probabilidad y variables cualitativas y cuantitativas.

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Glosario de Términos
Estadística
Ciencia cuyo objetivo es reunir una información cuantitativa concerniente a
individuos, grupos, series de hechos, etc y deducir de ello gracias al análisis de estos
datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro. La estadística, en
general, es la ciencia que trata de la recopilación, organización presentación, análisis
e interpretación de datos numéricos con el fin de realizar una toma de decisión más
efectiva.
Estadística Descriptiva
Consiste sobre todo en la presentación de datos en forma de tablas y gráficas. Esta
comprende cualquier actividad relacionada con los datos y está diseñada para resumir
o describir los mismos sin factores pertinentes adicionales; esto es, sin intentar inferir
nada que vaya más allá de los datos, como tales.
Estadística Inferencial
Se deriva de muestras, de observaciones hechas sólo acerca de una parte de un
conjunto numeroso de elementos y esto implica que su análisis requiere de
generalizaciones que van más allá de los datos... La Estadística Inferencial investiga o
analiza una población partiendo de una muestra tomada.
Ruiz, D. (2004). Manual de Estadística [libro en línea]. Editorial eumed.net.
Disponible: http://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/drm-estad.pdf. [Año
de consulta: 2015, mayo 23].
Estadística Paramétrica
Rama de la estadística que comprende los procedimientos estadísticos y de
decisión que están basados en las distribuciones de los datos reales. Estas son
determinadas usando un número finito de parámetros…La mayoría de procedimientos

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paramétricos requiere conocer la forma de distribución para las mediciones
resultantes de la población estudiada. Para la inferencia paramétrica es requerida
como mínimo una escala de intervalo, esto quiere decir que nuestros datos deben
tener un orden y una numeración del intervalo.
Estadística no paramétrica
Rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya
distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Su
distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que la
determinan. La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se
puede asumir que los datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel
de medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo.
Valeriano, E. (2011). La estadística paramétrica y no paramétrica. [Documento en
línea]. Disponible: http://es.scribd.com/doc/48078353/La-estadistica-
parametrica-y-no-parametrica#scribd. [Año de consulta: 2015, mayo 23].
Medidas de tendencia central
Son medidas de un conjunto de datos que proporcionan un valor simple y
representativo, que resume un gran volumen de información. Este valor tiende a
ubicarse en el centro del conjunto (exceptuando en la escala nominal).
Videla, P (S/A). Medidas de Tendencia Central y Dispersión. [Documento en línea].
Disponible: http://pvidela.mat.utfsm.cl/MAT%20041-01/APUNTES/05%20-
%20MEDIDAS%20DE%20TENDENCIA%20CENTRAL%20Y%20DISPER
SION.pdf. [Año de consulta: 2015, mayo 23].
Media aritmética
La media aritmética o simplemente media, es el número obtenido al dividir la
suma de todos los valores de la variable entre el número total de observaciones, Es
el símbolo de la media aritmética.

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x1,x2: valores de las variables.
n: número de datos.
Mediana
Dada una distribución de frecuencias con los valores ordenados de menor a mayor,
llamamos mediana y la representamos por Me, al valor de la variable, que deja a su
izquierda el mismo número de frecuencias que a su derecha.
Me: mediana.
Li: límite inferior del intervalo de la mediana.
n: tamaño de la muestra.
Fi-1: frecuencia absoluta acumulada del intervalo anterior, al intervalo de la mediana.
Fi: frecuencia absoluta simple del intervalo de la mediana.
a: amplitud del intervalo de la mediana, se le resta al límite superior, el límite inferior
del intervalo de la mediana.

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Moda
La moda es el valor de la variable que más veces se repite, y en consecuencia, en
una distribución de frecuencias, es el valor de la variable que viene afectada por la
máxima frecuencia de la distribución. En distribuciones no agrupadas en intervalos se
observa la columna de las frecuencias absolutas, y el valor de la distribuci6n al que
corresponde la mayor frecuencia será la moda. A veces aparecen distribuciones de
variables con más de una moda (bimodales, trimodales, etc), e incluso una
distribución de frecuencias que presente una moda absoluta y una relativa. Se
representa por Mo.
Mo: moda.
Li: es límite inferior de la clase modal.
ni: es la frecuencia absoluta de la clase nodal.
ni+1: es la frecuencia absoluta inmediatamente superior a la clase nodal.
ni-1: es la frecuencia absoluta inmediatamente inferior a la clase nodal.
ai: es la amplitud de la clase.
Ruiz, D. (2004). Manual de Estadística [libro en línea]. Editorial eumed.net.
Disponible: http://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/drm-estad.pdf. [Año
de consulta: 2015, mayo 23].
Medidas de Dispersión
Son medidas de la variabilidad de un conjunto de datos y nos miden la dispersión
del conjunto con respecto a alguna medida del centro.

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Videla, P (S/A). Medidas de Tendencia Central y Dispersión. [Documento en línea].
Disponible: http://pvidela.mat.utfsm.cl/MAT%20041-01/APUNTES/05%20-
%20MEDIDAS%20DE%20TENDENCIA%20CENTRAL%20Y%20DISPER
SION.pdf. [Año de consulta: 2015, mayo 23].
Rango
Es la diferencia entre el mayor y el menor valor de la variable, indica la longitud
del intervalo en el que se hallan todos los datos.
Cidead, (S/A). Matemáticas. [Documento en línea]. Disponible:
http://www.salud.sanluis.gov.ar/saludweb/Contenido/Pagina284/File/Ejercicio
s%20integradores.pdf. [Año de consulta: 2015, mayo 23].
Desviación Media
Nos indica las desviaciones con respecto a la media con respecto a la media
aritmética en valor absoluto, se representa por:
Varianza
La varianza mide la mayor o menor dispersión de los valores de la variable
respecto a la media aritmética. Cuanto mayor sea la varianza mayor dispersión
existirá y por tanto menor representatividad tendrá la media aritmética. La varianza se
expresa en las mismas unidades que la variable analizada, pero elevadas al cuadrado.
Suele representarse como .

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Xi: cada uno.
N: el número de datos
: la media aritmética de los datos.
Ruiz, D. (2004). Manual de Estadística [libro en línea]. Editorial eumed.net.
Disponible: http://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/drm-estad.pdf. [Año
de consulta: 2015, mayo 23].
Distribución de Probabilidades
Es aquella que permite calcular todos los resultados probables de ocurrir de un
experimento determinado, así como la probabilidad de ocurrencias de estos
resultados.
Ángel, J. Sedano, M (S/A). Modelos de probabilidad. [Documento en línea].
Disponible: http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Modelos_Probabilidad.pdf .
[Año de consulta: 2015, mayo 23].
Distribución Simétrica
Una distribución es totalmente simétrica cuando cuenta con algunas características
que la hacen peculiar, por ejemplo: varios índices de tendencia central coinciden.
Duran, A. Manzano, V. (2001). Comprensión y medida del concepto de simetría.
[Documento en línea]. Disponible: http://www.um.es/analesps/v17/v17_2/12-
17_2.pdf . [Año de consulta: 2015, mayo 23].

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Distribución Asimétrica
Los valores de la media, de la mediana y de la moda difieren… existen
distribuciones asimétricas positivas (o asimetría a la derecha) y distribuciones
asimétricas negativas (o asimetría a la izquierda). Tomando como eje de referencia a
la moda, estas categorías de asimetría vienen definidas por el diferente grado de
dispersión de los datos a ambos lados (colas) de ese eje virtual. La cola más dispersa
en el lado de los valores altos de la variable caracteriza a la asimetría positiva; si en el
lado de los más bajos, a la asimetría negativa.
Coeficiente de asimetría de Fisher
Coeficiente de asimetría de Pearson
Coeficiente de asimetría de Bowley

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Cutorsis
O Apuntamiento, expresa el grado en que una distribución acumula casos en sus
colas en comparación con los casos acumulados en las colas de una distribución
normal cuya dispersión sea equivalente Así, de forma análoga a la asimetría, se
diferencian 3 grandes categorías de cutorsis: platicúrtica (apuntamiento negativo)
leptocúrtica (apuntamiento positivo mesocúrtica (apuntamiento normal).
: es el 4º momento centrado o con respecto a la media.
: es la desviación estándar.
 Si la distribución es leptocúrtica y
 Si la distribución es platicúrtica y
 Si la distribución es mesocúrtica y
Rodrigo, M. Molina, G. (2010). Estadística descriptiva en Psicología. [Documento
enlínea].Disponible:http://www.mat.uson.mx/~ftapia/Lecturas%20Adicionale
s%20%28C%C3%B3mo%20dise%C3%B1ar%20una%20encuesta%29/Interp
retacionMedidasForma.pdf. [Año de consulta: 2015, mayo 23].
Variable Cualitativa
Es cualitativa cuando solo puede clasificarse en categorías no numéricas.
Ejemplos de variables cualitativas son el color de los ojos de las personas de una
ciudad, la facultad o Escuela en la que están matriculados los estudiantes de una

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Universidad, etc. En este caso solo podemos hacer representaciones graficas. Son
nominales cuando no admiten criterio de orden y cuasicuantitavias cuando existe un
orden no numérico
De la Horra, J, (S/A). Estadística descriptiva: una variable. [Documento en línea].
Disponible: https://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/horra/Estadistica-
Apuntes/Descriptiva-Una-Variable.pdf. [Año de consulta: 2015, mayo 23].
Variable Cuantitativa
Son las susceptibles de ser medidas numéricamente. Estas a su vez se subdividen
en: discretas, cuando no admiten valores intermedios, toman solamente valores
enteros (por ejemplo: número de hijos, número de partos, numero de hermanos) y
continuas, las que admiten cualquier valor dentro de un rango numérico determinado
(por ejemplo: edad, peso, talla, estatura).
Palella y Martins, (2010). Metodología de la investigación cuantitativa. Edit.
FEDEUPEL.