Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica técnicas de recolección de datos como encuestas y censos. Distingue entre estadística descriptiva e inferencial. Define términos como población, muestra, dato y parámetro. Describe técnicas de muestreo como aleatorio, estratificado y sistemático. Finalmente, diferencia entre variables cualitativas, discretas y continuas.

1. Universidad Fermín Toro
Vicerrectorado Académico
Facultad de Ciencias Sociales
Escuela de Comunicación Social
Conceptos Básicos de
Estadísticas
María Pérez
C.I:24712508
M-742
Barquisimeto, Mayo del 2013

2. Técnicas de recolección de datos o hechos numéricos con
el fin de obtener alguna conclusión de alguna
investigación en especifico.
Estadística
Estadística Descriptiva:
Describe un conjunto de datos
numéricos sin la necesidad de
obtener una conclusión
especificada
Estadística Inferencial:
Usa las muestras aportadas
para sacar
conclusiones, tomando en
cuenta que muchas veces
no es la correcta.

3. Población: es el conjunto sobre
el que estamos interesados o
hace referencia en obtener
conclusiones
Muestra: se caracteriza
por ser el subconjunto
de la población.
Dato: es una representación
simbólica de un atributo o
característica de una entidad.
Describen hechos empíricos,
sucesos y entidades.

4. Parámetro: número que
resume la cantidad de
datos que pueden
derivarse del estudio de
una variable
Encuesta: estudio
observacional donde se busca
recaudar datos por medio de un
cuestionario prediseñado
Censo: recuento de individuos
que conforman una población
estadística (conjunto de
elementos de referencia sobre el
que se realizan las observaciones)

5. Estadístic
atipo
Descriptiva
Probabilidad InferencialProbabilidadDescriptiva
-Recolecta
- Organiza
- Presenta
en forma
de tabla
Deduce Leyes Saca
Conclusiones
generales de
la población
Es de

6. Grafico de análisis
estadístico (Lamina ·9)
La estadística tiene como finalidad recopilar la información
de una muestra donde representa una poblacion- parametro
utilizando diferentes instrumentos que se adapte de manera
funcional al objetivo de estudio. Al tener ordenados los datos
de la variable se analizan para que se puedan aplicar, obtener
las conclusiones y llevar a la toma de decisiones.

7. Pasos Para el
estudio Estadístico
•Plantea la hipótesis sobre una población
•Decidir los datos a escoger
•Recoger los datos
•Describir los datos obtenidos
•Realizar la inferencia de la población
•Cuantificar la confianza en la inferencia

8. Técnicas de
Muestreo•Muestreo Aleatorio: es cuando el proceso de extracción es tal que
garantiza a cada uno de los elementos de la población la misma
oportunidad de ser incluidos en dicha muestra, denominamos al
proceso de selección
Ejemplo: Un lingüista quiere estudiar cuáles son las vocales más
usadas dentro de las palabras en un texto de alrededor de tres mil
palabras. Contar palabra por palabra sería demasiado trabajo. Por
lo que se analizará un subconjunto representativo
•Muestreo Estratificado: división previa de la población de
estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con
respecto a alguna característica de las que se van a estudiar.
Ejemplo: AFIJACIÓN SIMPLE: Presenta una dificultad: en la
muestra no está representada la población en realidad.
n = 500
E1!mujeres de menos de 30 años
E2!mujeres de más de 30 años
E3!hombres de menos de 30 años
E4!hombres de más de 30 años

9. •Muestreo por conglomerado: Se utiliza cuando la población se encuentra
dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la
variabilidad de la población.
Ejemplo: En una zona se desea saber
el promedio de gastos en ropa que hacen las personas que
allí viven. En este caso la
s unidades elementales serían las
personas y los conglomerados o
unidades de muestreo serían las viviendas.
•Muestreo Sistemático: se elige un individuo al azar y a partir de él, a
intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.
Ejemplo: si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos
extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer
el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación
elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número
entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la
muestra.

10. Tipos de Variables
•Variable Cualitativa: Pueden ser nominal u ordinal
-Nominal: presenta modalidades no
numéricas que no admiten un criterio de orden.
-Ordinal: presenta modalidades no numéricas, en las que
existe un orden
Ejemplo: Número de litros de agua contenidos en un depósito
•Variable Discreta: Es aquella en la que se toman valores
externos
Ejemplo: Suma de puntos tenidos en el lanzamiento de un par
de dados
•Variable Continua: es aquella que puede tomar todos los
valores posibles dentro de un cierto intervalo de la recta
real.
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.

11. Tabla de
Frecuencias
•Absoluta: es el número de veces que aparece un
determinado valor en un estudio estadístico.
Ejemplo:
•Relativa: es el cociente entre la frecuencia absoluta de un
determinado valor y el número total de datos.
Ejemplo:
•Acumulada: es la suma de las frecuencias absolutas de
todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.
Ejemplo: lluvias del mes de Junio: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.
Plasmados en una tabla de datos.