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UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA 
VICERRECTORADO ACADÉMICO 
COORDINACIÓN GENERAL DE PREGRADO 
CARRERA INGENIERÍA INDUSTRIAL 
MATERIA: ESTADÍSTICA I 
Pensamiento 
Estadístico 
Tutor: Elaborado por: 
0 
Steven Chirinos 
C.I.: Xxxxxxxxxx
Ciudad Guayana, Mayo 2014 
INTRODUCCIÓN 
Es bien sabido que la estadística es la rama de la matemática aplicada 
que se refiere a la acumulación, análisis, interpretación y presentación de 
datos numéricos y que permite convertir los datos en información para la 
toma de decisiones. La misma proporciona herramientas metodológicas 
generales para analizar la variabilidad y reducir la no intencionada, 
determinar relaciones entre variables, diseñar en forma óptima los 
experimentos y tomar decisiones de incertidumbre, todo lo anterior sobre la 
base de la modelación de los procesos. 
Actualmente, el pensamiento estadístico utiliza el concepto de que toda 
actividad consiste en un conjunto de pasos interconectados que deben 
complementarse y completarse para lograr una meta planteada, donde se 
debe investigar cada paso para identificar áreas de oportunidad y mejora a 
fin de lograr el éxito personal o profesional. La identificación y minimización 
de la variación en cada uno de los pasos llevarán al logro de la meta 
planteada. 
A su vez, el trabajo del ingeniero está envuelto en una nube de 
variabilidad e incertidumbre y los métodos estadísticos son los que le 
permiten tomar decisiones con el mínimo riesgo. 
La omnipresencia de la variabilidad conlleva a la necesidad que se 
tenga de crear y desarrollar un pensamiento estadístico en los estudiantes de 
ingeniería, que no es más que el proceso del pensamiento que permite 
identificar, caracterizar, cuantificar y controlar la variación que está 
omnipresente en el mundo actual, dando sentido a la información estadística, 
aprendiendo y emprendiendo acciones para entender y reducir la 
1
2 
variabilidad. 
La estadística 
La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el 
uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, 
busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o 
natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. 
Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta 
fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con 
la investigación científica. 
La estadística en la ingeniería 
El trabajo del ingeniero está envuelto en una nube de variabilidad e 
incertidumbre, en medio de la cual, debe tomar decisiones con el mínimo 
riesgo que lo acerquen a su objetivo, por lo tanto debe cuantificar el riesgo, y 
los métodos que le permitirán hacerlo están basados en las bases de la 
estadística. De ahí la importancia de que estos métodos se impartan en el 
curriculum base de formación de todas las carreras de ingeniería. 
La estadística tiene amplios alcances en la ingeniería, dado que 
implementada en la medición de los procesos industriales, así como en los 
fenómenos que los caracterizan, y a partir de los resultados obtenidos poder 
visualizar el volumen o magnitud de fortalezas o deficiencias que se puedan 
encontrar en los mismos. 
El método de la estadística
El método estadístico se utiliza para poder realizar operaciones 
estadísticas y además da una explicación de los procedimientos que se 
tienen que llevar a cabo. Los métodos estadísticos tradicionalmente se 
utilizan para propósitos descriptivos, para organizar y resumir datos 
numéricos. La estadística descriptiva, por ejemplo trata de la tabulación de 
datos, su presentación en forma gráfica o ilustrativa y el cálculo de medidas 
descriptivas. 
Ahora bien, las técnicas estadísticas se aplican de manera amplia 
en mercadotecnia, contabilidad, control de calidad y en otras actividades; 
estudios de consumidores; análisis de resultados en deportes; 
administradores de instituciones; en la educación; organismos políticos; 
médicos; y por otras personas que intervienen en la toma de decisiones. 
Estadística en: 
3 
- Investigaciones 
En investigación, la finalidad de la estadística es utilizar datos obtenidos 
en una muestra de sujetos para realizar inferencias válidas para una 
población más amplia de individuos de características similares. 
Todo estudio o investigación científica en el campo de la ingeniería, 
trata a menudo con datos experimentales, conteos o mediciones 
representativas, o datos categóricos (mediciones nominales y ordinales) que 
se pueden clasificar de acuerdo algún criterio, constituyendo cada uno de 
estos datos una observación. Para describir y tratar de explicar la variabilidad 
que se presenta en las observaciones, presentar e interpretar los resultados 
se han desarrollado varias técnicas estadísticas numéricas y gráficas que 
resultan de interés de conocimiento para el ingeniero. 
- Ciencia y tecnología
El avance de la tecnología hace posible innovar el entrenamiento 
estadístico a los directivos para incrementar su utilización y que de esta 
manera se reporten estudios de calidad con mayor validez para las 
empresas. 
Finalmente, se espera que quien lea este artículo encuentre el valor y 
los beneficios de utilizar las Nuevas Tecnologías de Información y 
Comunicación para un pensamiento estadístico en diferentes ámbitos de la 
vida profesional y de la empresa. 
4 
- La vida cotidiana 
En la vida diaria, siempre se toman decisiones importantes de acuerdo 
a las labores que se desempeñan y respecto al rumbo que tomará en algún 
proyecto planificado. Dado que en los mismos, las decisiones personales y 
profesionales apuntalan la salud financiera, se plantean metas y objetivos 
para identificar áreas de oportunidad y mejora. Para estas situaciones, el 
pensamiento estadístico debe usarse como un medio para lograr la meta 
planteada. 
Que es Pensamiento estadístico 
El pensamiento estadístico es una filosofía dentro de la cual el 
aprendizaje y la acción se basan en tres principios, cuales son: cualquier 
trabajo ocurre en procesos interconectados, dentro de éstos existen 
variaciones y para poder tener éxito al aplicar este pensamiento hay que 
entender los procesos y reducir las variaciones. La base del pensamiento 
estadístico es su filosofía de aprendizaje y acción, es decir, como una 
persona reacciona, procesa y responde ante la información.
El trabajo debe ser considerado como un proceso que puede ser 
estudiado y mejorado para así, tener mejores resultados. Los procesos no 
operan por sí mismos, están interconectados con el resto del sistema. Por 
eso, a veces resulta contraproducente aislar el proceso causando un efecto 
desastroso a todo el sistema. 
Las personas serán capaces de utilizar los métodos estadísticos si 
antes aplican el pensamiento estadístico para entender y reducir las 
variaciones que puedan presentarse. 
Universo de Estudio 
En estadística es el nombre especifico que recibe particularmente en la 
investigación social la operación dentro de la delimitación del campo de 
investigación que tienen por objeto la determinación del conjunto de 
unidades de observaciones del conjunto de unidades de observación que 
van a ser investigadas. Para muchos investigadores él termino universo y 
población son sinónima. En general, el universo es la totalidad de elementos 
o características que conforman el ámbito de un estudio o investigación. 
Unidades de Análisis 
Unidad de análisis está referida al objeto o entidad real de diferente 
naturaleza que posee las variables en su dimensión básica y que permite su 
observación por medio de técnicas/instrumentos de las variables que se 
desea investigar. En este sentido, Hurtado (1998), resalta que las unidades 
de análisis se deben definir de tal modo que a través de ellas se puedan dar 
una respuesta completa y no parcial a la interrogante de la investigación. 
Variable 
5
Una variable es una característica que al ser medida en 
diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores. 
6 
Tipos y Medición de las Variables 
Según la medición 
Variables cualitativas 
Son el tipo de variables que como su nombre lo indica 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. Las variables cualitativas pueden 
ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles, como sí y 
no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más 
valores. 
Medición de las Variables Cualitativas 
Dentro de ellas podemos distinguir: 
- Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa: La 
variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una 
escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre 
mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado, fuerte. 
- Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no 
pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo 
los colores. 
Variables cuantitativas
Son las variables que toman como argumento, cantidades numéricas, 
son variables matemáticas. Las variables cuantitativas además pueden ser: 
Medición de las Variables Cuantitativas 
- Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o 
interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas 
separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre 
los distintos valores específicos que la variable pueda asumir. 
Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5). 
- Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier 
valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la 
masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 
1,66 m,...), o el salario. Solamente se está limitado por la precisión 
del aparato medidor, en teoría permiten que exista un valor entre 
dos variables. 
Población y Muestra 
7 
Población 
En términos estadísticos, población es un conjunto finito o infinito de 
personas, animales o cosas que presentan características comunes, sobre 
los cuales se quiere efectuar un estudio determinado. En otras palabras, la 
población se define como la totalidad de los valores posibles (mediciones o 
conteos) de una característica particular de un grupo especificado de 
personas, animales o cosas que se desean estudiar en un momento 
determinado. Así, se puede hablar de la población de habitantes de un país, 
de la población de estudiantes universitarios de la zona sur del Estado
Anzoátegui, de la población de casas de la Urbanización Los Ríos de la 
ciudad de El Tigre, entre otras. 
8 
Muestra 
Según Tamayo y Tamayo (1997), afirma que la muestra “es el grupo de 
individuos que se toma de la población, para estudiar un fenómeno 
estadístico”. La muestra es un subconjunto de la población, seleccionado de 
tal forma, que sea representativo de la población en estudio, obteniéndose 
con el fin de investigar alguna o algunas de las propiedades de la población 
de la cual procede. En otras palabras es una parte de la población que sirve 
para representarla. Según el DRAE, es una parte o porción extraída de un 
conjunto por métodos que permiten considerarla como representativa del 
mismo. 
Parámetros y estadísticas 
En estadística, un parámetro es un número que resume la gran 
cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable 
estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente 
mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población. 
Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del 
propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad. 
El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población 
puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un 
resumen que permita tener una idea global de la población, compararla con 
otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre 
datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas 
tareas contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos.
Técnicas de muestreo 
Se conoce como muestreo a la técnica para la selección de 
una muestra a partir de una población. 
Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus 
propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar 
recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si 
se realizase un estudio de toda la población. 
Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda 
realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de 
la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a 
dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar 
enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, 
pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una 
probabilidad alta. 
En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el 
tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma 
población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población 
se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su 
probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución muestral. 
Tipos de técnicas de muestreo estadístico 
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el 
muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio (que incorpora el 
azar como recurso en el proceso de selección). Cuando este último cumple 
9
con la condición de que todos los elementos de la población tienen alguna 
oportunidad de ser escogidos en la muestra, si la probabilidad 
correspondiente a cada sujeto de la población es conocida de antemano, 
recibe el nombre de muestreo probabilístico. Una muestra seleccionada 
por muestreo de juicio puede basarse en la experiencia de alguien con la 
población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra 
tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante. El 
muestreo no probabilístico, es aquél para el que no se puede calcular la 
probabilidad de extracción de una determinada muestra. Por tal motivo, se 
busca seleccionar a individuos que tienen un conocimiento profundo del tema 
bajo estudio y se considera que la información aportada por esas personas 
es vital para la toma de decisiones. 
Frecuencia 
Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite un 
determinado valor de la variable. Se suelen representar 
con histogramas y diagramas de Pareto. 
10 
Tipos de frecuencia 
Frecuencia Simple o Absoluta 
La 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. Puesto que es 
mentira se hace el intercambio en la ínterfaz de la frecuencia absoluta.
11 
Frecuencia Acumulada 
La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de 
todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. La frecuencia 
acumulada es la frecuencia estadística F(X≤Xr) con que el valor de un 
variable aleatoria (X) es menor que o igual a un valor de referencia (Xr). La 
frecuencia acumulada relativa se deja escribir como Fc(X≤Xr), o en breve 
Fc(Xr), y se calcula de: 
Fc (Xr) = MXr / N 
Donde MXr es el número de datos X con un valor menor que o igual a 
Xr, y N es número total de los datos. En breve se escribe: 
Fc = M / N 
Distribución de frecuencias 
Es la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que 
indican el número de observaciones en cada categoría.1 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.
CONCLUSIONES 
El Pensamiento estadístico es trascender la lógica determinística y 
complementarla con nuevos elementos que resultan más eficientes. Son 
“procesos del pensamiento” que reconocen que la variabilidad está en todo lo 
que nos rodea y presente en cualquier cosa que hacemos y que la 
cuantificación, el control y la reducción de la variabilidad proporcionan 
oportunidades para el conocimiento y el mejoramiento. 
Para aplicar esta filosofía, se deben utilizar como instrumentos de 
evaluación los impactos producidos por cambios en los métodos, estrategias, 
o medios de aprendizaje, ya que muchos profesionales de la ingeniería 
infieren que se trata simplemente de un conjunto de fórmulas y cálculos 
matemáticos que se aplican a un conjunto de datos. 
Si bien el análisis de datos es la parte más visible de la estadística, 
deben tenerse en cuenta los aspectos metodológicos relacionados con el 
estudio. La justificación del análisis no radica en los datos, sino en la forma 
en que han sido recogidos. 
12

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  • 1. UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA VICERRECTORADO ACADÉMICO COORDINACIÓN GENERAL DE PREGRADO CARRERA INGENIERÍA INDUSTRIAL MATERIA: ESTADÍSTICA I Pensamiento Estadístico Tutor: Elaborado por: 0 Steven Chirinos C.I.: Xxxxxxxxxx
  • 2. Ciudad Guayana, Mayo 2014 INTRODUCCIÓN Es bien sabido que la estadística es la rama de la matemática aplicada que se refiere a la acumulación, análisis, interpretación y presentación de datos numéricos y que permite convertir los datos en información para la toma de decisiones. La misma proporciona herramientas metodológicas generales para analizar la variabilidad y reducir la no intencionada, determinar relaciones entre variables, diseñar en forma óptima los experimentos y tomar decisiones de incertidumbre, todo lo anterior sobre la base de la modelación de los procesos. Actualmente, el pensamiento estadístico utiliza el concepto de que toda actividad consiste en un conjunto de pasos interconectados que deben complementarse y completarse para lograr una meta planteada, donde se debe investigar cada paso para identificar áreas de oportunidad y mejora a fin de lograr el éxito personal o profesional. La identificación y minimización de la variación en cada uno de los pasos llevarán al logro de la meta planteada. A su vez, el trabajo del ingeniero está envuelto en una nube de variabilidad e incertidumbre y los métodos estadísticos son los que le permiten tomar decisiones con el mínimo riesgo. La omnipresencia de la variabilidad conlleva a la necesidad que se tenga de crear y desarrollar un pensamiento estadístico en los estudiantes de ingeniería, que no es más que el proceso del pensamiento que permite identificar, caracterizar, cuantificar y controlar la variación que está omnipresente en el mundo actual, dando sentido a la información estadística, aprendiendo y emprendiendo acciones para entender y reducir la 1
  • 3. 2 variabilidad. La estadística La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica. La estadística en la ingeniería El trabajo del ingeniero está envuelto en una nube de variabilidad e incertidumbre, en medio de la cual, debe tomar decisiones con el mínimo riesgo que lo acerquen a su objetivo, por lo tanto debe cuantificar el riesgo, y los métodos que le permitirán hacerlo están basados en las bases de la estadística. De ahí la importancia de que estos métodos se impartan en el curriculum base de formación de todas las carreras de ingeniería. La estadística tiene amplios alcances en la ingeniería, dado que implementada en la medición de los procesos industriales, así como en los fenómenos que los caracterizan, y a partir de los resultados obtenidos poder visualizar el volumen o magnitud de fortalezas o deficiencias que se puedan encontrar en los mismos. El método de la estadística
  • 4. El método estadístico se utiliza para poder realizar operaciones estadísticas y además da una explicación de los procedimientos que se tienen que llevar a cabo. Los métodos estadísticos tradicionalmente se utilizan para propósitos descriptivos, para organizar y resumir datos numéricos. La estadística descriptiva, por ejemplo trata de la tabulación de datos, su presentación en forma gráfica o ilustrativa y el cálculo de medidas descriptivas. Ahora bien, las técnicas estadísticas se aplican de manera amplia en mercadotecnia, contabilidad, control de calidad y en otras actividades; estudios de consumidores; análisis de resultados en deportes; administradores de instituciones; en la educación; organismos políticos; médicos; y por otras personas que intervienen en la toma de decisiones. Estadística en: 3 - Investigaciones En investigación, la finalidad de la estadística es utilizar datos obtenidos en una muestra de sujetos para realizar inferencias válidas para una población más amplia de individuos de características similares. Todo estudio o investigación científica en el campo de la ingeniería, trata a menudo con datos experimentales, conteos o mediciones representativas, o datos categóricos (mediciones nominales y ordinales) que se pueden clasificar de acuerdo algún criterio, constituyendo cada uno de estos datos una observación. Para describir y tratar de explicar la variabilidad que se presenta en las observaciones, presentar e interpretar los resultados se han desarrollado varias técnicas estadísticas numéricas y gráficas que resultan de interés de conocimiento para el ingeniero. - Ciencia y tecnología
  • 5. El avance de la tecnología hace posible innovar el entrenamiento estadístico a los directivos para incrementar su utilización y que de esta manera se reporten estudios de calidad con mayor validez para las empresas. Finalmente, se espera que quien lea este artículo encuentre el valor y los beneficios de utilizar las Nuevas Tecnologías de Información y Comunicación para un pensamiento estadístico en diferentes ámbitos de la vida profesional y de la empresa. 4 - La vida cotidiana En la vida diaria, siempre se toman decisiones importantes de acuerdo a las labores que se desempeñan y respecto al rumbo que tomará en algún proyecto planificado. Dado que en los mismos, las decisiones personales y profesionales apuntalan la salud financiera, se plantean metas y objetivos para identificar áreas de oportunidad y mejora. Para estas situaciones, el pensamiento estadístico debe usarse como un medio para lograr la meta planteada. Que es Pensamiento estadístico El pensamiento estadístico es una filosofía dentro de la cual el aprendizaje y la acción se basan en tres principios, cuales son: cualquier trabajo ocurre en procesos interconectados, dentro de éstos existen variaciones y para poder tener éxito al aplicar este pensamiento hay que entender los procesos y reducir las variaciones. La base del pensamiento estadístico es su filosofía de aprendizaje y acción, es decir, como una persona reacciona, procesa y responde ante la información.
  • 6. El trabajo debe ser considerado como un proceso que puede ser estudiado y mejorado para así, tener mejores resultados. Los procesos no operan por sí mismos, están interconectados con el resto del sistema. Por eso, a veces resulta contraproducente aislar el proceso causando un efecto desastroso a todo el sistema. Las personas serán capaces de utilizar los métodos estadísticos si antes aplican el pensamiento estadístico para entender y reducir las variaciones que puedan presentarse. Universo de Estudio En estadística es el nombre especifico que recibe particularmente en la investigación social la operación dentro de la delimitación del campo de investigación que tienen por objeto la determinación del conjunto de unidades de observaciones del conjunto de unidades de observación que van a ser investigadas. Para muchos investigadores él termino universo y población son sinónima. En general, el universo es la totalidad de elementos o características que conforman el ámbito de un estudio o investigación. Unidades de Análisis Unidad de análisis está referida al objeto o entidad real de diferente naturaleza que posee las variables en su dimensión básica y que permite su observación por medio de técnicas/instrumentos de las variables que se desea investigar. En este sentido, Hurtado (1998), resalta que las unidades de análisis se deben definir de tal modo que a través de ellas se puedan dar una respuesta completa y no parcial a la interrogante de la investigación. Variable 5
  • 7. Una variable es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores. 6 Tipos y Medición de las Variables Según la medición Variables cualitativas Son el tipo de variables que como su nombre lo indica 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. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Medición de las Variables Cualitativas Dentro de ellas podemos distinguir: - Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado, fuerte. - Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo los colores. Variables cuantitativas
  • 8. Son las variables que toman como argumento, cantidades numéricas, son variables matemáticas. Las variables cuantitativas además pueden ser: Medición de las Variables Cuantitativas - Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5). - Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el salario. Solamente se está limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dos variables. Población y Muestra 7 Población En términos estadísticos, población es un conjunto finito o infinito de personas, animales o cosas que presentan características comunes, sobre los cuales se quiere efectuar un estudio determinado. En otras palabras, la población se define como la totalidad de los valores posibles (mediciones o conteos) de una característica particular de un grupo especificado de personas, animales o cosas que se desean estudiar en un momento determinado. Así, se puede hablar de la población de habitantes de un país, de la población de estudiantes universitarios de la zona sur del Estado
  • 9. Anzoátegui, de la población de casas de la Urbanización Los Ríos de la ciudad de El Tigre, entre otras. 8 Muestra Según Tamayo y Tamayo (1997), afirma que la muestra “es el grupo de individuos que se toma de la población, para estudiar un fenómeno estadístico”. La muestra es un subconjunto de la población, seleccionado de tal forma, que sea representativo de la población en estudio, obteniéndose con el fin de investigar alguna o algunas de las propiedades de la población de la cual procede. En otras palabras es una parte de la población que sirve para representarla. Según el DRAE, es una parte o porción extraída de un conjunto por métodos que permiten considerarla como representativa del mismo. Parámetros y estadísticas En estadística, un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población. Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad. El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos.
  • 10. Técnicas de muestreo Se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población. Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta. En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución muestral. Tipos de técnicas de muestreo estadístico Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio (que incorpora el azar como recurso en el proceso de selección). Cuando este último cumple 9
  • 11. con la condición de que todos los elementos de la población tienen alguna oportunidad de ser escogidos en la muestra, si la probabilidad correspondiente a cada sujeto de la población es conocida de antemano, recibe el nombre de muestreo probabilístico. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio puede basarse en la experiencia de alguien con la población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante. El muestreo no probabilístico, es aquél para el que no se puede calcular la probabilidad de extracción de una determinada muestra. Por tal motivo, se busca seleccionar a individuos que tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio y se considera que la información aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones. Frecuencia Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable. Se suelen representar con histogramas y diagramas de Pareto. 10 Tipos de frecuencia Frecuencia Simple o Absoluta La 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. Puesto que es mentira se hace el intercambio en la ínterfaz de la frecuencia absoluta.
  • 12. 11 Frecuencia Acumulada La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. La frecuencia acumulada es la frecuencia estadística F(X≤Xr) con que el valor de un variable aleatoria (X) es menor que o igual a un valor de referencia (Xr). La frecuencia acumulada relativa se deja escribir como Fc(X≤Xr), o en breve Fc(Xr), y se calcula de: Fc (Xr) = MXr / N Donde MXr es el número de datos X con un valor menor que o igual a Xr, y N es número total de los datos. En breve se escribe: Fc = M / N Distribución de frecuencias Es la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría.1 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.
  • 13. CONCLUSIONES El Pensamiento estadístico es trascender la lógica determinística y complementarla con nuevos elementos que resultan más eficientes. Son “procesos del pensamiento” que reconocen que la variabilidad está en todo lo que nos rodea y presente en cualquier cosa que hacemos y que la cuantificación, el control y la reducción de la variabilidad proporcionan oportunidades para el conocimiento y el mejoramiento. Para aplicar esta filosofía, se deben utilizar como instrumentos de evaluación los impactos producidos por cambios en los métodos, estrategias, o medios de aprendizaje, ya que muchos profesionales de la ingeniería infieren que se trata simplemente de un conjunto de fórmulas y cálculos matemáticos que se aplican a un conjunto de datos. Si bien el análisis de datos es la parte más visible de la estadística, deben tenerse en cuenta los aspectos metodológicos relacionados con el estudio. La justificación del análisis no radica en los datos, sino en la forma en que han sido recogidos. 12