El documento presenta una introducción al concepto de estadística. Explica que la estadística proporciona métodos para recolectar, organizar, representar, analizar e interpretar datos para tomar decisiones bajo condiciones de incertidumbre. También describe la importancia de la estadística en la ingeniería para la interpretación de datos y características que facilitan la toma de decisiones y el control de procesos. Finalmente, introduce conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadígrafo y variables.

1. Agosto 2010
“Firmes en nuestro compromiso de alcanzar nuestra
visión de ser competitivos e innovadores para tener
acreditación internacional y contribuir al desarrollo
sostenido.”
Sesión 1
Introducción
y Conceptos
Generales
Ing. Víctor Manuel Guevara Ponce

2. Es una ciencia
que nos
proporciona
«métodos y
procedimientos»
de:
recolección,
organización,
representación
análisis e
interpretación
de datos
para tomar
decisiones
frente a
condiciones
de
incertidumbre
La Estadística

3. Necesidad de Estadística
Es necesaria la
estadística por su
base científica al
tomar decisiones.
La ausencia de
estadísticas en las
organizaciones impide
una administración
científica de las
mismas.
No se puede gestionar lo que no se mide. Las mediciones son la clave. Si
usted no puede medirlo, no puede controlarlo. Si no puede controlarlo, no
puede gestionarlo. Si no puede gestionarlo, no puede mejorarlo.

4. Estadística en Ingeniería
 En la estadística se presentan los
principales indicadores de la
actividad constructora: producción,
despachos, ventas, exportación e
importación de cemento, venta
interna de asfalto y la producción y
venta de barras de construcción
 La estadística es importante en la
ingeniería, porque esta basada en
la recopilación de datos la cual
estas son representados mediante
gráficos estadísticos.

5. La estadística dentro de la
ingeniería nos permite hacer
la interpretación de datos o
características de un
conjunto de elementos al
entorno industrial de
manera tal que nos facilite
la toma de decisiones y el
control de los procesos
industriales u
organizacionales.
Estadística en Ingeniería

6. La Población
Es la totalidad de individuos, elementos o medidas que poseen
alguna característica común susceptible de ser estudiada. Tiene las
siguientes características:
Homogeneidad -
que todos los
miembros de la
población tengan
las mismas
características.
Tiempo - se
refiere al período
de tiempo donde
se ubicaría la
población de
interés.
Espacio - se
refiere al lugar
donde se ubica la
población de
interés. Un estudio
no puede ser muy
abarcador, hay
que limitarlo.
Cantidad - se
refiere al tamaño
de la población. La
falta de recursos y
tiempo limita la
extensión de la
población.
Ejemplos
• El total de Docentes de la
Universidad Autónoma del Perú
en el año 2015
a. Todos los meses comprendidos
durante el periodo 2010 – 2014
b. La población de automóviles de
las ciudades del cono sur en el
mes de Enero 2015.
c. La totalidad de Empresas del
sector textil del Perú en el año
2015

7. La Muestra
Es un subconjunto representativo de elementos seleccionados de una
población, es decir que refleje las características esenciales de la misma y
se pueda realizar generalizaciones.
Las razones para trabajar con muestras son:
Ahorro de tiempo, ahorro de dinero, facilidades operativas.
Si la muestra no es representativa, las conclusiones que se puedan extraer de la
misma serán poco correctas o simplemente nos inducirán a error.
Ejemplos:
• 60 Docentes de la Universidad
Autónoma elegidos al azar.
• Subconjunto de automóviles de una
empresa de ensamblaje de autos.
• 40 Empresas del sector textil del
Perú escogidas para una encuesta.
• 6 computadoras elegidas al azar
para un control de calidad
Población N
Muestra n

8. Parámetro
Es una medida de resumen que se
calcula con todos los datos de la
población. Para determinar su
valor es necesario utilizar la
información de la población
completa y por lo tanto las
decisiones se tomaran con
certidumbre total. Los parámetros
mas usados son: El promedio y el
porcentaje
Ejemplos:
- El costo promedio de una casa en el distrito de Villa el Salvador
- El porcentaje de empleados que tienen automóvil dentro de una
empresa.

9. Estadígrafo
Es una medida que se calcula con los datos de la muestra. Los
estadígrafos se usan para hacer inferencias acerca de los
parámetros de la población. Entre los estadísticos más conocidos
tenemos: El promedio y la proporción
• Ejemplo
• La venta promedio mensual de
10 empresas elegidas al azar del
ramo textil.
• El salario promedio de una
muestra de los Gerentes de una
empresa.
• El porcentaje de Clientes que
prefieren Pepsi en un grupo
elegido al azar.

10. 1.ESTADISTICA DESCRIPTIVA.
Trata de la recolección,
clasificación, presentación y
descripción de los datos, sin
sacar conclusiones sobre un
grupo mayor. El campo de validez
de las conclusiones obtenidas se
extiende únicamente al conjunto
de unidades observadas.
2.ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
Proceso a través del cual se
obtienen conclusiones sobre una
población, a través de la
información que proporciona una
muestra. La confianza de tal
extrapolación dependerá de la
representatividad de la
muestra.
Clases de la Estadística
Generalmente el análisis inferencial se lleva a cabo para realizar predicciones, mostrar
relaciones de causa y efecto, así como para probar hipótesis y teorías científicas.

11. Variable
• Una variable es cualquier característica de los elementos de una
población susceptible de tomar diferentes valores. Todo aquello que
puede ser medido, observado o manipulado durante un estudio.
• Es una propiedad o característica que puede ser percibida (o medida) y
que cambia de un sujeto u objeto a otro o en el mismo sujeto u objeto a
lo largo del tiempo.
• Ejemplos:
– Estado Civil de una persona
• {Casado, Soltero, Viudo}
– El número de hijos de una familia
• {0,1,2,3,...}
– La altura de los alumnos
• {1,62 ; 1,74; ...}
– Marca de TV que prefiere un cliente
• {LG, Samsung, Sony, Panasonic}

12. Tipos de Variables
A1) Variable Cualitativa: Son variables cuyos
valores consisten en categorías de clasificación y
responde a una cualidad o atributo. la
característica o variable que se estudia no es
numérica.
Ejemplos: Procedencia (Costa, Sierra, Selva),
sexo (Masculino, Femenino), condición social,
causas de accidentes laborales, ciudad donde
vive, estado civil, etc.
A2) Variable Cuantitativa: Cuando La variable se
registra en forma numérica. Es aquella que se
obtiene de medir y por lo tanto se expresa mediante
un número acompañado del nombre de la unidad
de medida.
Ejemplos: Numero de pisos por edificio, Estatura,
Peso, los gastos de un municipio, los sueldos de los
gerentes, etc.

13. Muestreo
Se conoce como muestreo el proceso de obtención de la muestra. El
muestreo es una herramienta de la investigación científica cuya función
básica es determinar qué parte de una realidad en estudio (población) debe
examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.
El objetivo fundamental del muestreo es obtener conclusiones válidas y al
mínimo costo posible acerca de los parámetros de la población que son
desconocidos basándose en los estadígrafos de la muestra que sí se
conocen.

14. Características de una
Buena Muestra
Una muestra debe ser
adecuada en cantidad y en
calidad. En relación con el
primer aspecto, existen
procedimientos
estadísticos para saber
cuál es el número mínimo
de elementos que
debemos incluir en el
estudio.
La calidad involucra el
concepto de
representatividad de la
muestra. Se dice que una
muestra es representativa
de la población cuando es
un reflejo de ella, es decir
cuando reúne las
características principales
de la población en relación
con la variable en estudio.
La representatividad de la muestra es pues un aspecto de gran importancia en la
investigación y para lograrla es necesario seleccionar el tipo y clase de muestreo que
garantice esta condición y trabajar con un tamaño de muestra adecuado.

15. 1. Muestreo Aleatorio Simple
2. Muestreo Sistemático3. Muestreo Estratificado
4. Muestreo Conglomerados
TIPOS
Tipos de Muestreo

16. A. Muestreo Aleatorio Simple
Es un procedimiento por el cual todos y cada uno de los elementos de la
población tienen una oportunidad igual e independiente de ser incluidos en la
muestra. Es eficiente si la población no es grande y heterogénea. Es sencillo
desde el punto de vista teórico; sin embargo, es demasiado costoso cuando la
población es muy grande.
La selección de los elementos puede hacerse por el
método de la lotería, la tabla de números aleatorios o
con paquetes automatizados que forman números al
azar.
Ejemplo: Una empresa tiene 120 trabajadores y se quiere extraer una muestra
aleatoria simple de 30 trabajadores. Para ello se numeran los trabajadores del
1 al 120, se sortean 30 números de entre los 120. Entonces, la muestra estará
formada por los 30 trabajadores a los que les correspondan los números
obtenidos

17. B. Muestreo Sistemático
El muestreo sistemático consiste en elegir el primer individuo al azar y el resto de
manera sistemática, cada k-ésimo elemento.
Con el muestreo sistemático se logra mayor eficiencia si las unidades que se
hallan próximas tienen mayor uniformidad que las unidades que se encuentran
alejadas entre sí. El muestreo Sistemático es especialmente útil en auditorías,
cuando la información relevante se registra en forma ordenada, como en la
memoria de una computadora o en un archivo de tarjetas.
Ejemplo: Una empresa tiene 120 trabajadores y se quiere extraer una muestra
aleatoria sistemática de 30 trabajadores. Para ello se numeran los trabajadores
del 1 al 120, Se calcula el intervalo constante entre cada individuo mediante:
Se sortea un número del 1 al 4. Supongamos que sale el
número 2; entonces el primer trabajador seleccionado para la
muestra será el número 2, los siguientes trabajadores se
obtendrían sumando 4, hasta llegar a tener 30 trabajadores.
Los trabajadores seleccionados para la muestra serían los
que se correspondan a los números: 2, 6, 10, 14, 18, …..
( ) 120
4
( ) 30
N Población
n muestra
 

18. C. Muestreo Estratificado
Requiere que la población esté dividida en grupos homogéneos o clases
llamados estratos y en cada estrato los elementos son homogéneos. Se toma
una muestra de cada estrato por el método aleatorio simple.

19. D. Muestreo por Conglomerados
Consiste en dividir a la población en grupos o conglomerados de unidades y se
extrae una muestra de conglomerados que representan a la población. La unidad
de muestreo es un conglomerado de elementos. El interés del muestreo por
conglomerados se centra en obtener en lo posible, unidades heterogéneas dentro
de los conglomerados y homogéneas entre ellos.
Ejemplo: Si se desea obtener una muestra de 600
viviendas de una ciudad, el muestreo aleatorio
simple implicaría enviar a los encuestadores a 600
lugares distintos de la ciudad, lo cual representaría
un alto costo.
Un muestreo por conglomerados consistiría en
seleccionar aleatoriamente 20 zonas (conjuntos de
manzanas) de la ciudad, luego seleccionar 10
manzanas de cada zona y por último seleccionar 3
viviendas de cada manzana. En este caso se ha
aplicado un muestreo por conglomerados en 3
etapas.

20. Etapas del Método Estadístico
A. Definición del problema de estudio y objetivos
del mismo.
B. Selección de la información necesaria para
realizar el estudio.
C. Recogida de la información que va a
depender del presupuesto con el que
contemos y de la calidad de los datos exigida.
D. Ordenación y clasificación de la información
en tablas y gráficos.
E. Interpretación de resultados y extracción de
conclusiones.
Todo análisis estadístico requiere seguir una serie de etapas:

21. ¡Gracias¡