El documento presenta conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato y estadístico. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial. También describe diferentes tipos de muestreo, variables y la tabla de frecuencias para agrupar y resumir datos.

1. Nombre: Yennifer Camacaro
C.I: 24.340.470
Sección: M-742
Conceptos Básicos de
Estadística
República Bolivariana de Venezuela
Universidad Fermín Toro
Escuela de Comunicación Social

2. Muestra: es un subconjunto extraído de la población, cuyo estudio sirve para inferir características de
toda la población.
Ejemplo: en la urbanización, una casa sería la muestra.
Población: es un conjunto de personas u objetos que presentan características comunes.
Ejemplo: una urbanización.
Muestra Aleatoria: es una muestra bien representativa de la población. Se escoge aleatoriamente
(puramente por azar, impredeciblemente).
Ejemplo: podría ser cualquier casa de la urbanización.
Variable: es una característica que puede ser medida, adoptando diferentes valores en cada
uno de los casos de un estudio.
Ejemplo: el tamaño de una casa de la urbanización.

3. Dato: son los valores cualitativos o cuantitativos mediante los cuales se miden las
características de los objetos, sucesos o fenómenos a estudiar.
Ejemplo: la cantidad de personas con empleo permanente con respecto a la población total.
Estadístico: valor numérico que describe una característica de la muestra y se obtiene mediante la
manipulación algebraica de sus datos.
Encuesta: es un conjunto de preguntas normalizadas dirigidas a una muestra representativa de la
población o instituciones, con el fin de conocer estados de opinión o hechos específicos.
Censo: es el recuento de individuos que conforman una población.
Ejemplo: se puede censar todos los libros de una biblioteca, a todos los alumnos de un curso o a toda
la población de un país.
Parámetro: es un número que resume la ingente cantidad de datos que pueden derivarse del
estudio de una variable estadística.

4. Estadística
Es una ciencia que se refiere a la colección, estudio e interpretación de
los datos obtenidos en un estudio. Es aplicable a una amplia variedad de
disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, ciencias de la salud
como la Psicología y la Medicina, y usada en la toma de decisiones en
áreas de negocios e instituciones gubernamentales.
Se divide en 2
áreas
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.
Estadística descriptiva: se dedica a
la descripción, visualización y
resumen de datos originados a partir
de los fenómenos de estudio.

5. Población
Parámetro
Análisis estadístico
Muestra
Estadístico
Estadística
inferencial
Probabilidad
Estadística Descriptiva
Muestreo estadístico

6. Pasos en un estudio estadístico
1. Plantear hipótesis sobre una población.
2. Decidir que datos recoger (Diseño de experimentos).
3. Recoger los datos (Muestreo).
4. Describir (Resumir) los datos obtenidos.
5. Realizar una inferencia sobre la población.
6. Cuantificar la confianza en la inferencia.

7. Tipos de muestreo
Muestreo aleatorio simple: todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el
que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir.
Muestreo probabilístico: en este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden
formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra.
Muestreo aleatorio sistemático: se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha
de extenderse en el tiempo.
Muestreo no probabilístico: en este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o
personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de
comodidad.
Muestreo aleatorio estratificado: se clasifica la población en grupos (estratos). Se trata de asegurar que
todos los estratos de interés queden correctamente recogidos y, por tanto, representados en la partición.

8. Tipos de variables
Cualitativas: son las variables que 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.
Nominales: es aquella que no se determina en orden.
Ejemplo: las personas (masculino, femenino), no importa el orden en el que se registren o la ciudad de
nacimiento.
Ordinales: la variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida.
Ejemplo: leve, moderado, grave.
Cuantitativas o numéricas: si sus valores son numéricos.
Discretas: la variable discreta es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de
valores que puede tomar.
Ejemplo: el número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Continuas: cuando el objeto, suceso o fenómeno de estudio puede adoptar más de un valor en continuo.
Ejemplo: el tiempo (la hora).

9. Tabla 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. Estas agrupaciones de datos suelen estar agrupadas en forma de
tablas.
La tabla de frecuencias puede representar gráficamente en un histograma (Diagrama de barras)
normalmente en el eje vertical se coloca las frecuencias y en el horizontal los intervalos de valores.

10. Tabla de frecuencias