Conceptos Estadística

Profesor:
Hugo Ernesto Chaves Martínez

Estudiantes:
Jeimmy Julieth Lozano Daza
Mariana Alejandra Ramos Daza
Lina María Reina Cubillos
Luisa Fernanda Sanchez Bustos

Estadística Descriptiva
Corporación Universitaria Minuto de Dios
Bogotá D.C.
Marzo de 2018
 Introducción

La presente investigación se refiere al tema de la Estadística, que se puede definir es la

ciencia cuyo objetivo es reunir una información para facilitar al hombre el estudio de datos

masivos de individuos, grupos, series de hechos, etc. y deducir de ello gracias al análisis de

estos datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro.

 Conceptos de Estadística

Estadística Descriptiva

La estadística descriptiva es la rama de la estadística que recolecta, analiza y caracteriza un

conjunto de datos (peso de la población, beneficios diarios de una empresa, temperatura

mensual) con el objetivo de describir las características y comportamientos de este conjunto

mediante medidas de resumen, tablas o gráficos.

Ejemplos:

● Los datos del Censo de población de un año determinado.

● La cantidad de robos ocurridos el último mes en una ciudad concreta.

● La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital municipal el último año.

Estadística Inferencial

Estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una

muestra, y el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos.

Ejemplo:

● Una encuesta desarrollada por una empresa en marzo del 2010, dice que el rating de

radio en Madrid está encabezado por OC con un 10,5% seguido de RNE con 9,18%

● De acuerdo con una encuesta desarrollada por una empresa sobre telefonía residencial

en el 2009, el gasto mensual promedia por cliente es de $27.000 pesos por cliente .
Azar

Es un fenómeno que ocurre cuando existe una serie numérica que no puede obtenerse

mediante un algoritmo más corto que la serie misma.

Ejemplo: Cuando lanzamos un dado no sabemos el número que saldrá, pero sabemos que hay

seis posibles resultados.

Población

Es un conjunto de sujetos o elementos que presentan características comunes, Sobre esta

población se realiza el estudio estadístico con el fin de sacar conclusiones.

Ejemplo: El tamaño poblacional es el número de individuos que constituyen la población.

Variable

Es una característica que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes

valores, los cuales pueden medirse u observarse.

Variable cuantitativa: es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar

operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:

● Variable discreta: Una variable discreta es aquella que solo puede tomar un número

finito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica.

Ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.

● Variable continua: Una variable continua es aquella que puede tomar un número

infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica.

Ejemplo: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

Variable cualitativa: se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas

con números. Podemos distinguir dos tipos:

● Variable cualitativa nominal: presenta modalidades no numéricas que no admiten un

criterio de orden.

Ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado,

separado, divorciado y viudo.

● Variable cualitativa ordinal: presenta modalidades no numéricas, en las que existe

un orden.

Ejemplo: Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.

Datos

Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados. El campo del cual son

tomados los datos estadísticos, se identifica como población o universo. Los internos son los

registros obtenidos dentro de la organización que hace un estudio estadístico, Los externos se

obtienen de datos publicados y encuestas.

Ejemplo:

Supongamos que un periodista deportivo desea estudiar el rendimiento de un tenista a partir

de los resultados que logró en el último año. En dicho plazo, el jugador disputó 15

encuentros, de los cuales ganó 5 y perdió 10. Los datos estadísticos obtenidos de la

observación de los partidos son los siguientes: derrota – derrota – derrota – victoria – derrota

– victoria – victoria – derrota – derrota – derrota – derrota- derrota – victoria – derrota –

Victor
Aleatoria

Una variable aleatoria es una función que asigna un valor, usualmente numérico, al resultado

de un experimento aleatorio. variables aleatorias suelen tomar valores reales, pero se pueden

considerar valores aleatorios como valores lógicos, funciones o cualquier tipo de elementos

(de un espacio medible).

Frecuencia

En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento i, es el número de veces en

que dicho evento se repite durante un experimento o muestra estadística . Comúnmente, la

distribución de la frecuencia suele visualizarse con el uso de histogramas.

Ejemplo: Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas

máximas: 32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30,

30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.

Con esta información se construiría el cuadro de frecuencia.

Tipos de Frecuencia

Frecuencia Absoluta

Corresponde al número de veces que se repite un dato dentro un rango dado, según sea

definido previamente.

Frecuencia relativa

El resultado de dividir la frecuencia absoluta de un determinado valor entre el número total

de datos, se representa por . La suma de la frecuencias relativas es igual a . Lo cual puede

verse fácilmente si se factoriza N .

 Sesgo
Es un error que se detecta en los resultados de un estudio y que se debe a factores en la
recolección, análisis, interpretación o revisión de los datos.
Ejemplo: El sesgo que hay en las encuestas, pues al llevar a cabo la acción, los resultados son
muy diferentes a los dados por la encuestas, se debe porque al momento de hacer la
recolección de datos existen situaciones impredecibles la cuales no se pueden calcular con
exactitud.

Muestras

Es un subconjunto de elementos de la población estadística

.
 Muestra Representativa: Es una pequeña porción de lo que se esté estudiando que

represente al resto de la población.

Ejemplo: Cuál es la parte precisa de una población que debe escogerse para su estudio

( Etnia, Religión, Nivel educativo e.t.c)

Muestreo

El Muestreo constituye en sí mismo una técnica, ésta a su vez cuenta con varios tipos o

formas de seleccionar una muestra representativa de una población, aunque básicamente, la

Estadística concibe dos clases de muestreo: los de tipo probabilístico y los que no lo son.

 Muestreos de tipo Probabilístico: este tipo de muestreos se caracteriza por basarse en la

probabilidad que tienen todos los miembros de una población de resultar elegidos como parte

del muestreo que se quiere realizar, es decir, que responde a un factor de equiprobabilidad.

Entre los distintos tipos de muestreos probabilísticos que se conocen en la Estadística se

 encuentran los de Muestreo Aleatorio Simple (cuando la muestra se toma al azar); Muestreo

Aleatorio Sistemático; Muestreo Aleatorio Estratificado; Muestreo Aleatorio por

Conglomerados.

 Muestreos de tipo No Probabilísticos: por su parte los muestreos de tipo no probabilísticos se

basan en estudios donde la muestre escogida no es representativa, puesto que no se da bajo el

término de las probabilidades que tienen todos los sujetos de ser elegidos, sino que por el

contrario se establecen criterios claros para escoger a los sujetos a los cuales se le realizará un

estudio. De esta forma se delimita un espacio, un personal, un horario y la asistencia de las

personas a estudiar, a las cuales por lo general se les reconoce su tiempo con un incentivo, el

cual incluso resulta mucho más económico de lo que puede representar un muestreo de tipo

probabilístico para una compañía pequeña. Entre los tipos de estudios que pueden abarcar

esta clase de muestreo se distinguen los siguientes: Muestreo por Cuotas; Muestreo

intencional o de Conveniencia; Bola de Nieve; así como el Muestreo Discrecional.

Campana de Gauss

Es una representación gráfica de la distribución normal de un grupo de datos. Éstos se

reparten en valores bajos, medios y altos, creando un gráfico de forma acampanada y

simétrica con respecto a un determinado parámetro. Se conoce como curva o campana de

Gauss o distribución Normal.

Actuario

Es un administrador del riesgo.

Que hace:

 Evaluar la probabilidad de eventos futuros mediante números, modelos

matemáticos y, hoy en día, también tecnologías computacionales.

 Diseñar formas y sistemas flexibles y creativos para reducir la probabilidad de que

ocurran estos eventos indeseables.

 Diseñar formas de reducir el impacto en el caso de que estos eventos sí lleguen a

ocurrir.
 Conclusiones

Es de vital importancia para nuestra vida profesional venidera, que manejemos estos

conceptos con facilidad, así mismo el que los usemos de la manera apropiada, siempre en pro

de buscar soluciones a los problemas que se nos puedan presentar.

No consiste sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de interpretación

de esa información.
 Bibliografía

www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/

http://www.clarionweb.es/6_curso/matematicas/tema13.pdf

http://www.monografias.com/trabajos89/estadistica-clasificacion/estadistica-

clasificacion.shtml#introducca#ixzz59akPiMmO

http://www.monografias.com/trabajos98/introduccion-estadistica-basica/introduccion-estadistica-

basica.shtml#ixzz59amReHJ

http://www.saberia.com/que-es-la-campana-de-gauss/

https://10conceptos.com/concepto-de-muestra-representativa/

https://educacion.elpensante.com/muestra-representativa-estadistica/

https://willisupdate.com/sabes-que-es-un-actuario-y-que-tareas-desempena/