Este documento introduce los conceptos fundamentales de la estadística. Explica que la estadística es una ciencia que involucra la recolección y análisis de datos para organizar, resumir e interpretar información. Describe las dos ramas principales de la estadística - descriptiva e inferencial - y provee ejemplos de cada una. También define conceptos clave como población, muestra, variables, constantes y los diferentes tipos de variables.

1. Universidad Autónoma
de Sinaloa
Facultad de Trabajo Social
Programa de Educación Continua
Modalidad Nivelación
Módulo I
ESTADÍSTICA
Arturo Rosas

2. Introducción
La Estadística es una ciencia,
un método matemático que nos refiere
a un conjunto de procedimientos que
sirven para organizar, resumir y analizar
datos obtenidos en un estudio.
Es aplicable además, a una amplia variedad
de disciplinas, que van desde la física hasta
las ciencias sociales, pudiéndose utilizar
además como argumento en la toma de
decisiones en negocios e instituciones

3. Otra forma de entender esta ciencia
es como aquélla que nos permite
responder ciertas preguntas,
basados en datos que se originan
de la observación o de la experiencia.
Asimismo, tiene que ver con los métodos que
dan respuesta a determinados
cuestionamientos mediante la recolección e
interpretación de los datos a los que hemos
hecho referencia.

4. La recolección de datos abarca
el diseño de investigaciones empíricas,
la planeación de lo que se quiere
observar, la calidad de la observación
y su registro.
Después, esos datos se habrán de resumir,
interpretar y finalmente extraer de ellos las
conclusiones que darán origen a un reporte y
a la presentación de los resultados.

5. La estadística consiste entonces en
observación, clasificación, cómputo,
análisis y resumen de información
numérica, sistemáticamente adquirida.
Así, esta información sistemáticamente
adquirida a la que hacemos referencia es
conocida como dato o datos.
Estos datos se reúnen para diferentes
propósitos, que son clasificados en
diferentes categorías de la estadística:
la Descriptiva y la Inferencial.

6. Estadística Descriptiva
Esta rama de la estadística se dedica
organizar, describir y sintetizar datos,
sin que las conclusiones que se
extraigan de éstos rebasen su ámbito
específico, aquí los datos pueden
resumirse numérica y/o gráficamente.
Este tipo de estadística, explica el número de
observaciones hechas y la frecuencia con la
que las diferentes categorías se repitieron en el
estudio.

7. Un ejemplo de este tipo de
descripción estadística puede ser el
siguiente:
“los datos tomados a 291 encuestados
muestran que el 40% son varones y
que tienen una edad promedio de 21 años,
siendo el más joven de 10 y el más viejo de 51
años”.
En el ejemplo, el promedio de edades es
una descripción y síntesis de las
características de los datos, es decir,
del total de edades capturadas.

8. La estadística descriptiva es
una herramienta muy útil que es
utilizada indiscriminadamente por
científicos, casas de encuestas,
analistas de mercado, etc.
Además, los cálculos que los
resultados que estos análisis arrojan
pueden informar sobre qué productos
es mejor adquirir, a qué político creer,
que acciones comprar, que automóviles
son los más confiables, etc.

9. Estadística Inferencial
Por otra parte, la rama inferencial de
la estadística, nos sirve para hacer
inferencias y generalizaciones respecto
a una totalidad, partiendo de un número
limitado de casos de esta última.
Un ejemplo de lo anterior es por ejemplo,
decir que el 25% de la población de una
ciudad padece de caries en sus dientes,
habiendo encuestado solo a una décima parte
de la población total.

10. Conceptos Fundamentales
Pasamos a los conceptos fundamentales
para el estudio y práctica del proceso
estadístico.
Población: También llamado universo, es un
conjunto de cosas u objetos con ciertas
características comunes.
Elementos: cada uno de los componentes de
una población.

11. Muestra: toda porción de elementos
Seleccionada o sacada de una
población cualquiera.
Ejemplo, tomemos un grupo de
datos arrojados tras preguntar
su edad a un grupo de personas,
que pueden ser: un grupo de estudiantes, una
serie de pacientes o bien, cincuenta personas
que nos encontramos saliendo de una
función en el cine.

12. 18 18 30 40 28 18 34 34
28 28 20 30 18 08 24 14
15 28 28 20 30 18 24 14
28 30 18 08 24 14 14 79
20 20 30 44 44 18 24 14
Población:
El universo de
edades de
un grupo de
cincuenta personas.
20 30 18 24
44 44 18 24
08 24 14 14
Muestra:
Un grupo de doce
edades de entre las
cincuentaUna de las edades.
Elemento:

13. Variables y Constantes
Ciertas propiedades de un conjunto de
datos u objetos las caracterizan como
variables o constantes.
Las características de el conjunto de
objetos o datos que no varían, es decir, que
son comunes a todos ellos, reciben el nombre
de Constantes.
Por otra parte, las propiedades que admiten
variaciones, se llaman Variables.

14. Las variables pueden corresponder a
sujetos (estudiantes, habitantes,
pacientes, etc.) o a objetos (edificios,
árboles, bacterias, delitos, etc.) que
están bajo estudio.
En el caso de sujetos, podremos encontrar
variables como: edad, peso, altura, raza,
oficio, situación económica, etc. Mientras que
en el caso de objetos: número de pisos, color,
tipo de arquitectura; familia a la que
pertenece, tipo de hojas, tipo de flores; etc.

15. Al trabajar con variables, es muy
común utilizar el término variación, en
referencia a la diferencia entre las
mediciones de éstas en los sujetos de
estudio.
En las edades de estudiantes universitarios
por ejemplo, en grandes ciudades quizá van
de los 17 a los 70 años, mientras que en
pueblos aledaños a un campus será
comúnmente de entre 17 y 25 años.

16. Existen varios tipos de variables:
Variables Nominales: este tipo de
variable es el más común y cuya función
es únicamente el clasificar.
Consideremos por ejemplo la variable Estado
Civil, así, la escala de medición nominal
podría ser:
Estado Civil:
1.- Soltero 2.- Casado 3.- Viudo

17. Variables Ordinales: la variable
ordinal, como su nombre lo indica,
exige ordenación, es decir, que la
posición en el enlistado tiene una razón
de ser.
Consideremos por ejemplo la variable
alcoholismo, así, la escala de medición ordinal
(de menor a mayor) podría ser:
Alcoholismo:
1.- Abstemio 2.- Ocasional 3.- Recurrente

18. Variables Cardinales: estas variables
Se dividen en discretas y continuas.
Discretas: Son las que solo toman
algunos valores de un intervalo, por
ejemplo la cantidad de hijos, huelgas
anuales, producción mensual de autos, etc.
Continuas: Son las que toman cualquier valor
dentro de un intervalo, por ejemplo edad,
salarios, estaturas, etc.