Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Define estadística, población, individuo, muestra, muestreo, valor y dato. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial. También distingue entre variables cuantitativas y cualitativas, y tipos de distribuciones de frecuencias como absoluta, relativa, acumulada y porcentual.

1. ESTADÍSTICA 10°

2. CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA
 La estadística es la ciencia que se ocupa de la recogida y obtención de datos y de su posterior
tratamiento para poder expresarlos numéricamente y así poder extraer conclusiones.
 Los primeros estudios estadísticos eran demográficos así que se ha conservado gran parte del
vocabulario.
 Población: Es el conjunto sobre el que se realizará el estudio estadístico, ejemplo: Colegio
Biffi La Salle.
 Individuo o Unidad Estadística: Cada uno de los elementos que componen la población.
 Muestra: Subconjunto representativo de la población, ejemplo: Décimo grado.
 Muestreo: Es la reunión de los datos sobre una muestra que serán el objeto de nuestro
estudio estadístico.
 Valor: Son todos los resultados que podemos obtener. En el caso de una moneda serían cara y
cruz.
 Dato: Los distintos valores que obtenemos para cada individuo. Si lanzamos la moneda al aire
tres veces obtendríamos 3 datos; por ejemplo: cruz, cara, cruz.

3. CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA
 La estadística descriptiva: se dedica a la descripción, visualización y
resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos
pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de
parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar.
 La estadística inferencial: se dedica a la generación de los modelos,
inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en
cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en
los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas
inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba
de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas
(estimación),pronósticos de futuras observaciones, descripciones de
asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables
(análisis de regresión).

4. Estadística cuantitativa y cualitativa
La estadística cuantitativa y cualitativa, hace referencia a las variables que se utilizan.
 Cuantitativas: Son aquellos que se pueden medir. Determinan variables estadísticas que
pueden ser:
 Discretas: Sólo pueden tomar un número finito de valores enteros, los valores posibles
de estas variables son aislados.
Ejemplos de variables estadísticas cuantitativas discretas
• Número de hermanos: pueden ser 1, 2, 3 …, pero nunca podrá ser 3,45. Número de hijos
• Número de empleados de una fábrica.
• Número de goles marcados por un equipo de futbol en la liga.

Continuas: Pueden tomar cualquier valor real (infinitos) dentro de un intervalo.

5. Estadística cuantitativa y cualitativa
 Cualitativos: No se pueden medir numéricamente.
Ejemplos de variables estadísticas cualitativas
• Color de los ojos.
• Nacionalidad de una persona.
• Profesión de una persona.
Determinan modalidades. Las modalidades del carácter profesión pueden ser:
arquitecto, albañil, médico, … etc.

6. DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS
Es la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el
número de observaciones en cada categoría. Esto proporciona un valor añadido a
la agrupación de datos. La distribución de frecuencias presenta las observaciones
clasificadas de modo que se pueda ver el número existente en cada clase.
Entre ellas tenemos:
 Frecuencia absoluta: Es el número de veces que aparece un determinado
valor en un estudio estadístico. Se representa por ni. La suma de las
frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por
N. Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma
mayúscula) que se lee suma o sumatoria.

7.  Frecuencia relativa: Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un
determinado valor y el número total de datos (N). La suma de las frecuencias
relativas es igual a 1. Se simboliza como fi
 Frecuencia acumulada: La frecuencia acumulada es la suma de las
frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor
considerado. Se simboliza por Fi.
 Frecuencia porcentual: Se obtiene al multiplicar cada una de las frecuencias
relativas por 100, obteniendo el porcentaje o tanto por ciento, se representa
como (pi) o f %