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Contenido Unidad I: El papel de la estadstica ...............................................................................................2
1.1 Panorama general de la estadstica ...................................................................................3
1.2 Clasificacin de la estadstica .............................................................................................5
1.3 Estadstica descriptiva e inferencial ...................................................................................6
1.4 Concepto y tipos de variables .............................................................................................8
1.5 Datos cuantitativos y cualitativos ......................................................................................11
1.6 Niveles de medicin: nominal, ordinal, intervalo y de razn .........................................12
Conclusiones ..................................................................................................................................17
Referencias ....................................................................................................................................18
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Unidad I: El papel de la estadstica
La estadstica ha estado presente desde la antigedad y la historia est resumida
en tres grandes etapas o fases (Ruiz, 2004, pg. 5-6).
1.- Primera Fase: Los Censos:
Desde el momento en que se constituye una autoridad poltica, la idea de
inventariar de una forma ms o menos regular la poblacin y las riquezas
existentes en el territorio est ligada a la conciencia de soberana y a los primeros
esfuerzos administrativos.
2.- Segunda Fase: De la Descripcin de los Conjuntos a la Aritmtica
Poltica:
Las ideas mercantilistas extraan una intensificacin de este tipo de
investigacin.
3.- Tercera Fase: Estadstica y Clculo de Probabilidades:
El clculo de probabilidades se incorpora rpidamente como un instrumento
de anlisis extremadamente poderoso para el estudio de los fenmenos
econmicos y sociales y en general para el estudio de fenmenos cuyas causas
son demasiados complejas para conocerlos totalmente y hacer posible su
anlisis.
Los datos constituyen pues la materia prima de la Estadstica, pudindose
establecer distintas clasificaciones en funcin de la forma en que stos vengan
dados. Se obtienen datos al realizar cualquier tipo de prueba, experimento,
valoracin, medicin, observacin, etc., dependiendo de la naturaleza de los
mismos y del mtodo empleado para su obtencin. Una vez obtenidos los datos
por los procedimientos que se consideren pertinentes, pueden generarse nuevos
datos mediante transformacin y/o combinacin de las variables originales (Arriaza
Gmez, 2008, pg. 38)
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1.1 Panorama general de la estadstica
El vocablo statistik proviene de la palabra italiana stadista (que significa
estatista). Fue utilizado por primera vez por Gottfried Achenwall (1719- 1772),
(Levin, Rubin, 2004, pg. 3).
De acuerdo a Ruz (2004, pg. 3) la Estadstica es la ciencia cuyo objetivo
es reunir una informacin cuantitativa concerniente a individuos, grupos, series de
hechos, etc. y deducir de ello gracias al anlisis de estos datos unos significados
precisos o unas previsiones para el futuro. La estadstica, en general, es la ciencia
que trata de la recopilacin, organizacin presentacin, anlisis e interpretacin de
datos numricos con el fin de realizar una toma de decisin ms efectiva.
Para, Lind, Marchal y Mason (2006, pg. 3) la estadstica es la ciencia que
se ocupa de recolectar, organizar, representar, analizar e interpretar datos para
ayudar a una toma de decisiones ms efectiva. De igual manera lo definen Bargas
y Camargo (2004 pg. 4), pero con la diferencia que estos autores lo consideran
como la rama de las matemticas.
La importancia de estudiar estadstica radica en que su campo de
aplicacin es muy amplio y verstil, adems en la actualidad juega un papel cada
vez ms importante, ya que permite entre otras cosas, sustentar los hallazgos de
una investigacin, pronosticar el comportamiento de una poblacin, tomar
decisiones y elaborar proyectos a corto, mediano y largo plazo en ciencias como:
sociales, biolgicas, ingenieras, econmicas, etctera.
Otros autores expresan que la estadstica es una disciplina que utiliza
recursos matemticos para organizar y resumir una gran cantidad de datos
obtenidos de la realidad, e inferir conclusiones respecto a ellos (Cazau, 2006
pg.1,). Por otro lado, Triola, (2004 pg. 4) enuncia que la estadstica es una
coleccin de mtodos para planear experimentos, obtener datos, y despus
organizar resumir, presentar, analizar, interpretar y llegar a conclusiones basadas
en los datos.
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En la resolucin de problemticas que incluyen nociones de prediccin y
toma de decisiones que involucran la nocin de muestra, donde un nmero de
artculos (objetos o unidades de informacin) son extrados de una entidad mayor
llamada poblacin. La estadstica tiene como objetivo el de hacer inferencias
(predecir, decidir) sobre algunas caractersticas de una poblacin con base en la
informacin obtenida de la muestra (Mendenhall y Reinmuth, 1981).
Para Mendenhall y Reinmuth (1981) la solucin de todo problema
estadstico consta de cinco partes, la solucin de cada una de las partes permite el
logro del objetivo:
La primera y la ms importante de las partes es una especificacin clara de
las preguntas a contestar y de la poblacin sobre la cual dicha pregunta se
hace.
La segunda parte concierne al problema estadstico referente a la obtencin
de la muestra. Esta parte se le conoce como diseo del experimento o
procedimiento de muestreo y es importante porque la informacin cuesta
tiempo y dinero.
La tercera parte de un problema estadstico consiste en el anlisis de la
informacin muestral.
La cuarta parte de un problema estadstico corresponde a inferir acerca de
la poblacin haciendo uso de la informacin muestral.
La ltima parte de un problema estadstico se identifica con lo que
posiblemente es la mayor contribucin a la estadstica y se refiere al
anlisis y toma de decisiones.
En resumen la estadstica es una rama de la ciencia encargada del diseo
de experimentos o procedimientos de muestreo, del anlisis de datos y los
procedimientos para inferir acerca de una poblacin de mediciones con base en la
informacin contenida en una muestra (Mendenhall y Reinmuth, 1981).
De acuerdo Crdova (2003), la palabra estadstica se emplea en una gran
variedad de formas. En plural se emplea como sinnimo de dato. De la misma
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forma, expresa que el trabajo estadstico o la investigacin estadstica es un
proceso que pasa generalmente por las siguientes etapas:
- Formulacin del problema o la tarea.
- Diseo del experimento.
- Recopilacin de los datos.
- Clasificacin, tabulacin y descripcin de resultados.
- Generalizacin o inferencia.
Segn Crdova (2003) en este texto bsico, define la estadstica, como la
ciencia que nos proporciona un conjunto de mtodos, tcnicas o procedimientos
para: recopilar, organizar (clasificar, agrupar), presentar, analizar, datos con el fin
de describirlos o de realizar generalizaciones vlidas.
1.2 Clasificacin de la estadstica
Para Pablo Cazau (2006), existen varias formas de clasificar los resultados
estadsticos:
1.) Segn la etapa: estadstica descriptiva e inferencial. En la
primera etapa se describe la muestra y en la segunda se infiere
conclusiones a partir de los datos que describen la muestra. La estadstica
descriptiva procede a resumir y organizar datos para facilitar su anlisis e
interpretacin. La estadstica inferencial procede a formular estimaciones y
probar hiptesis acerca de la poblacin a partir de esos datos resumidos y
obtenidos de la muestra, las conclusiones tienen algn grado de
probabilidad. Ambas estadsticas (descriptiva e inferencial) implican el
anlisis de datos.
2.) Segn la cantidad de variables estudiada: desde este punto de
vista hay una estadstica univariada (estudia una sola variable), estadstica
bivariada (estudia la relacin entre 2 variables) y estadista multivariada
(estudia 3 o ms variables).
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3.) Segn el tiempo considerado: si se considera a la estadstica
descriptiva, se distingue la estadstica esttica o estructural que describe la
poblacin en un momento dado, y la estadstica dinmica o evolutiva que
describe como va cambiando la poblacin en el tiempo.
1.3 Estadstica descriptiva e inferencial
Descriptiva
El propsito fundamental de la estadstica descriptiva es resumir y
organizar una gran cantidad de datos referentes a una muestra o a una poblacin.
Los datos resumidos y organizados permiten describir la muestra o poblacin a los
efectos de conocerla y eventualmente utilizarlo en la estadstica inferencial para
obtener conclusiones a partir de ellos (Cazau, 2006, p. 5).
Describe el comportamiento de una coleccin de datos, representado la
informacin en tablas, grficas y valores representativos de la coleccin (Bargas y
Camargo, pg. 4).
Segn Mendenhall y Reinmuth (1981) la estadstica descriptiva se refiere a
los mtodos usados para describir conjuntos de datos numricos los cuales se
pueden clasificar en dos tipos: Mtodos grficos y mtodos Numricos.
Las medidas descriptivas numricas calculadas a partir del total de
observaciones de la poblacin se denominan parmetros; aquellas calculadas de
las observaciones de una muestra se denominan estadsticas (Mendenhall y
Reinmuth, 1981).
Se denomina estadstica descriptiva, al conjunto de mtodos estadsticos
que se relacionan con el resumen y descripcin de los datos, como tablas,
grficas, y el anlisis mediante algunos clculos (Crdova, 2003).
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Inferencial
La estadstica inferencial va ms all de mera descripcin de la muestra por
cuanto se propone, a partir del examen de sta ltima, inferir una conclusin
acerca de una poblacin, con un cierto nivel de confianza (o con cierto nivel de
error). Las muestras de las cuales se ocupa la estadstica inferencial son muestras
probabilsticas y esta estadstica se ocupa de 2 cuestiones la estimacin de
parmetros y la prueba de hiptesis (Cazua, 2006, p. 57).
La estadstica inferencial, tambin se denominada inferencia estadstica y
estadstica inductiva. El principal objetivo es encontrar algo sobre una poblacin
basndose en una muestra tomada de esa poblacin. Donde, poblacin es el
conjunto de todos los posibles individuos, objetos o medidas de inters y muestra
es una porcin o parte de la poblacin de inters (Lind, Marchal y Mason, 2006, p.
7).
Basndose en la informacin obtenida de la estadstica descriptiva y
empleando como herramienta la teora de la probabilidad se encarga de realizar
generalizaciones, anlisis y proyecciones para una posterior utilizacin en la toma
de decisiones y planificacin (Bargas y Camargo, 2004 p. 4).
La inferencia, particularmente la toma de decisiones y la prediccin, ha
jugado un papel muy importante en la vida del hombre, en muchas situaciones
practicas la informacin relevante es abundante aparente inconsistente y en
muchos casos abrumadora (Mendenhall y Reinmuth, 1981).
El objetivo de la estadstica es hacer inferencias acerca de una poblacin
con base en la informacin contenida en una muestra, sin embargo no sera
adecuado hablar de los objetivos y de los tipos de inferencia estadstica sin
referirse a alguna medida de bondad de los procedimientos de inferencia. En
resumen la inferencia estadstica en una situacin prctica que contempla dos
aspectos (Mendenhall y Reinmuth, 1981):
1) La inferencia
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2) La medida de su bondad
Se denomina inferencia estadstica al conjunto de mtodos con los que se
hacen la generalizacin o la inferencia sobre una poblacin utilizando una
muestra. La inferencia puede contener conclusiones que pueden no ser ciertas en
forma absoluta, por lo que es necesario que stas sean dadas con una medida de
confiabilidad que es la probabilidad. Para utilizar los mtodos de la inferencia
estadstica, se requiere conocer los mtodos de la estadstica descriptiva
(Crdova, 2003).
En forma general, en estadstica; se denomina poblacin, a un conjunto de
elementos (que consiste de personas, objetos, etc.), que contienen una o ms
caractersticas observables de naturaleza cualitativa o cuantitativa que se pueden
medir en ellos. A cada elemento de una poblacin se denomina unidad elemental
o unidad estadstica.
Por ejemplo, los empleados de una empresa en un da laborable,
constituyen una poblacin en la que cada empleado (unidad estadstica), tiene
muchas caractersticas a ser observadas, como por ejemplo: sexo, estado civil,
lugar de procedencia, grado de instruccin, etc. (caractersticas cualitativas), o
nmero de hijos, ingresos mensuales, etc. (caractersticas cuantitativas) (Crdova,
2003).
1.4 Concepto y tipos de variables
La variable es la caracterstica, propiedad o atributo que se predica de la
unidad de anlisis. Por ejemplo; puede ser la edad, grado de aprendizaje, peso,
nivel de salud, (Cazau, 2006, p. 3).
Variable tambin suele definirse como trmino que forma parte de una
expresin matemtica y puede tomar un conjunto de valores dentro de un
intervalo, llamado dominio de la variable. Por lo general se representa con
smbolos como A, B, X, W, y. (Bargas y Camargo, 2004. pg. 4).
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De acuerdo a Bargas y Camargo, (2004, pg. 4) las variables pueden ser
discretas o continuas dependiendo de los valores que asuman.
Las variables discretas pueden tomar valores generalmente enteros, los
cuales son el resultado de conteos o enumeraciones y dan origen a datos
discretos, por ejemplo: el nmero de libros empleados por un alumno para
efectuar un trabajo escolar, el nmero de asignaturas aprobadas en un semestre y
el nmero de goles anotados en un partido de futbol.
Las variables continuas pueden tomar cualquier valor ya sea entero o
fraccionario, los cuales provienen de mediciones y originan datos continuos,
ejemplo: la temperatura promedio diaria registrada en una ciudad, la altura y peso
de los alumnos.
Por su parte Lind, Marchal y Mason (2006, pg.8- 9) mencionan que existen
dos tipos de variables las cuales son:
Variable cuantitativa. Cuando la variable estudiada se puede expresar
numricamente, se denomina variable cuantitativa. Ejemplos: el saldo de una
cuenta de cheques, la edad, las velocidades de un vehculo, el nmero de hijos en
una familia, etc. Las variables cuantitativas pueden ser discretas (resultado de un
coteo) o continuos (cualquier valor dentro de un intervalo determinado)
Variable cualitativa. Cuando la caracterstica o variable en un estudio es no
numrica se le denomina variable cualitativa o de atributo. Ejemplos: genero
sexual, religin, tipo de automvil, estado o lugar de nacimiento y color de los ojos
de una persona. Normalmente los datos cualitativos se resumen en diagramas o
grficas de barra.
De acuerdo a Lind, Marchal y Wathen (2012) existen dos tipos bsicos de
variables: 1) cualitativas y 2) cuantitativas.
Cuando la caracterstica que se estudia es de naturaleza no numrica,
recibe el nombre de variable cualitativa o atributo.
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Cuando la variable que se estudia aparece en forma numrica, se le
denomina variable cuantitativa. Las variables cuantitativas pueden ser
discretas o continuas. Las variables discretas adoptan slo ciertos valores y
existen vacos entre ellos. Ejemplos de variables discretas son el nmero de
camas en una casa (1, 2, 3, 4, etc.); el nmero de automviles que en una hora
usan la salida 25, etc. Las observaciones de una variable continua toman
cualquier valor dentro de un intervalo especfico. Ejemplos de variables continuas
son la presin del aire en una llanta y el peso de un cargamento de tomates.
De la misma manera, Crdova, (2003) alude que las variables se clasifican
en cualitativas y cuantitativas.
Variable cualitativa: es la caracterstica cuyos valores se expresan en
escalas nominal u ordinal, por ejemplo, sexo, profesin, estado civil, orden de
mritos, etc. Con sus valores, que son cualidades, no se pueden realizar
operaciones aritmticas.
Variable cuantitativa: es la caracterstica cuyos valores se expresan en
escalas de intervalo o de razn, por ejemplo, temperatura, nmero de hijos,
ingresos mensuales, tiempo de vida til, etc. Con sus valores, que son nmeros,
se pueden realizar operaciones aritmticas. Se clasifican en discretas, y continas.
Grfica 1Tipos de variables. Tomado de Lind, Marchal y Wathen (2012).
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Variable discreta, es aquella variable cuantitativa que puede tomar slo
ciertos valores en un intervalo considerado y no admite ningn valor entre dos
valores consecutivos fijos. Generalmente, es una variable cuyos valores se
obtienen por conteo (nmeros naturales). Por ejemplo, una familia puede tener
0.1.2....hijos, pero no algn valor intermedio.
Variable continua: es aquella variable cuantitativa que puede tomar
cualquier valor en el intervalo considerado, por ejemplo, salario, tiempo, peso,
volumen, longitud, etc.
1.5 Datos cuantitativos y cualitativos
Cualitativos
Los datos cualitativos o de atributo describe un elemento de una poblacin,
por ejemplo los colores (azul, rojo, amarillo) la complexin de las personas
(delgada, media, robusta), la clasificacin de los sabores (dulce, salado, agrio,
picante) (Bargas y Camargo, 2004, p. 5).
Los datos cualitativos o categricos se refieren a caractersticas de la
poblacin que no pueden asociarse a cantidades con significado numrico, sino a
caractersticas que slo pueden clasificarse (Sez, 2012, p. 19-20).
Los datos cualitativos (o categoras o de atributo) se divide en diferentes
categoras que se distinguen por alguna caractersticas no numrica (Triola, 2004,
p.6).
Cuantitativo
Datos cuantitativos consisten en nmeros que representan conteos o
mediciones (Triola, 2004, p. 6).
Los datos discretos y continuos se denominan numricos o cuantitativos
(Bargas y Camargo, 2004, p. 5).
Los datos cuantitativos son los que representan una cantidad reflejada en
una escala numrica. A su vez, pueden clasificarse como datos cuantitativos
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discretos si se refieren al conteo de alguna caracterstica, o datos cuantitativos
continuos si se refieren a una medida (Sez, 2012, p. 19-20).
1.6 Niveles de medicin: nominal, ordinal, intervalo y de razn
Segn Cazau, (2006):
En el nivel nominal, medir significa simplemente asignar un atributo a una
unidad de anlisis.
En el nivel ordinal, medir significa asignar un atributo a una unidad de
anlisis cuyas categoras pueden ser ordenadas en una serie creciente o
decreciente.
El nivel de intervalos iguales incluye un cero relativo o arbitrario (cero
centgrados no implica ausencia de temperatura).
El nivel de cocientes o razones incluye un cero absoluto o real que
representa la ausencia real de la variable, (cero metros implica la ausencia
de longitud).
De acuerdo a Triola, p. 6.-9, (2004) los niveles de medicin son:
Nivel de medicin nominal, son los datos consiguientes exclusivamente en
nombres, etiquetas o categoras que no pueden acomodarse segn un
esquema de orden (por ejemplo; de bajo a alto).
Los datos estn en el nivel de medicin ordinal cuando pueden acomodarse
en algn orden, aunque no es posible determinar diferencias entre los
valores de los datos o tales diferencias carecen de significado.
El nivel de edicin de intervalo se parece al nivel ordinal, pero con la
propiedad adicional de que la diferencia entre 2 valores de datos
cualesquiera tiene un significado. Sin embargo, los datos en este nivel no
tienen un punto de partida inherente (natural) desde cero (donde nada de la
cantidad est presente).
El nivel de medicin de razn se parece al nivel de intervalo, aunque tiene
la propiedad adicional de que s tiene un punto de partida o cero inherente
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(donde cero indica que nada de la cantidad est presente). Para los valores
en este nivel, tanto las diferencias como las proporciones tienen significado.
Para Lind, Marchal y Wathen (2012, pp. 9-13) los
Datos de nivel nominal: En el caso del nivel nominal de medicin, las
observaciones acerca de una variable cualitativa slo se clasifican y se cuentan.
No existe una forma particular para ordenar las etiquetas.
Datos de nivel ordinal: Es el nivel inmediato superior de datos.
Datos de nivel de intervalo: Es el nivel inmediato superior. Incluye todas las
caractersticas del nivel ordinal, pero, adems, la diferencia entre valores
constituye una magnitud constante. Un ejemplo de nivel de intervalo de medicin
es la temperatura.
Datos de nivel de razn: Todos los datos cuantitativos son registrados en el
nivel de razn de la medicin. El nivel de razn es el ms alto. Posee todas las
caractersticas del nivel de intervalo, aunque, adems, el punto 0 tiene sentido y la
razn entre dos nmeros es significativa. Ejemplos de la escala de razn de
medicin incluyen salarios, unidades de produccin, peso, cambios en los precios
de las acciones, la distancia entre sucursales y la altura.
Grfica 1. Niveles de medicin en estadstica. Tomado de Lind, Marchal y Wathen (2012)
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Niveles segn Levin, (1979).
El nivel nominal de medicin simplemente involucra el proceso de
denominar o etiquetar; esto es colocar los casos dentro de categoras y contar su
frecuencia de ocurrencia. Al trabajar con los datos nominales debemos tener en
cuenta que cada caso debe colocarse en una sola categora. Esta exigencia indica
que las categoras no deben traslaparse ni excluirse mutuamente.
Nivel ordinal, cuando el investigador va ms all de este nivel de medicin y
busca ordenar sus datos en trminos del grado en que poseen una determinada
caracterstica, entonces se est trabajando al nivel ordinal de medicin. Este nivel
de medicin da informacin acerca de la organizacin de categoras, pero no
indica la magnitud de las diferencias entre los nmeros.
Nivel por intervalos, este nivel indica tanto el orden de las categoras como
la distancia exacta entre ellas. Emplea unidades constantes de medicin los
cuales proporciona intervalos iguales entre los puntos de escala.
Segn Crdova (2003) el conocimiento de las escalas de medicin es muy
importante, pues cada una de ellas tiene mtodos estadsticos especficos. Las
escalas de medicin son de los siguientes tipos:
* Nominal
* Ordinal
* De intervalos, y
* De razones.
Se tiene una escala nominal si dos o ms valores de una variable slo
permiten percibir tas diferencias o semejanzas de las unidades estadsticas que se
midan tales valores son como etiquetas que identifican a las unidades estadsticas
y las hacen iguales o diferentes entre s.
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Para Crdova, (2003) si se asignan nmeros a estos valores cualitativos
(modalidades), con estos no se pueden realizar operaciones aritmticas. Slo son
vlidas las relaciones de igualdad (=) y no igualdad (*).
Por ejemplo, la variable "sexo" asigna a las personas dos valores:
"masculino" y "femenino" que son de escala nominal. Con los valores de esta
variable las personas estn en una misma modalidad o en modalidades diferentes.
Si se asigna un "cero" al sexo "masculino" y un "uno 1 al sexo femenino, con estos
nmeros, no se pueden realizar operaciones aritmticas. Slo se puede decir que
el smbolo 0 es distinto al smbolo 1, pero no podemos decir que 1 es mayor que
0, o que 0 es menor que 1. Las variables estadsticas: "estado civil", "ideas
religiosas", entre otras, tienen modalidades que son de escala nominal.
El mtodo estadstico con datos obtenidos en escala nominal consiste
bsicamente en obtener el nmero o porcentaje de casos en cada modalidad y
obtener la moda (valor de mayor frecuencia)
Una escala ordinal es una escala nominal donde los valores de la variable
se pueden ordenar en forma ascendente (o descendente). En una escala ordinal
los valores o modalidades reflejan el orden de las unidades estadsticas. Si se
asignan nmeros a tales modalidades, con estos, no se pueden realizar
operaciones aritmticas. Slo son vlidas las relaciones de igualdad (=), de no
igualdad (*) y de orden (
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una unidad de escala y comprobar cuntas veces la diferencia entre dos valores
es igual a la diferencia entre otros dos valores de la escala (es decir, podemos
comparar intervalos).
Esto es, si x1, x2 y x3 son tres valores en la escala de intervalo, se verifica,
por ejemplo, la relacin:
Donde c es una constante, y X1 1.
La escala de razn tiene un cero absoluto (ausencia total de la
caracterstica que se observa). Con los nmeros de esta escala son vlidas las
relaciones de igualdad, de no igualdad, de orden y todas las operaciones
matemticas. Los valores de esta escala se obtienen en general, por mediciones
tipo conteo (discretos) o por mediciones tales como de longitud, peso, volumen,
vida til, etc. (continuos).
Crdova pone de ejemplo que si la variable X, es la longitud (en metros) de
un objeto, entonces, los valores de esta variable son de escala de razn. En
efecto, si tres objetos A, B, y C miden 2, 4 y 16 metros, se pueden establecer las
relaciones: 2416, 2 < 4 < 16.
Propiedad: Una escala de razn x permanece invariante ante la
transformacin:
y = a x
Donde a es una constante arbitraria. La aplicacin de mtodos estadsticos
cuantitativos requiere que la Variable se mida por lo menos en escala de
intervalos.
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Conclusiones
Estadstica: (stadista del italiano que significa estatista), es la ciencia que nos
proporciona un conjunto de mtodos, tcnicas o procedimientos para la
planeacin, recopilacin, organizacin presentacin, anlisis e interpretacin de
datos con el fin de realizar una toma de decisin ms efectiva y elaborar proyectos
en diversas ciencias.
Clasificacin
1. El anlisis de datos:
Descriptiva (describe la muestra)
Inferencial (conclusiones de los resultados descritos por la muestra)
2. El nmero de variables:
Univariada
Bivariada
Multivariada
3. El tiempo:
Estadstica esttica o estructural (en un momento dado).
Estadstica dinmica o evolutiva (como ha cambiado la poblacin en el
tiempo).
Estadstica descriptiva: su finalidad es resumir y organizar los datos referentes a
una muestra o poblacin, representando la informacin en tablas, grficas y
valores representativos.
Estadstica inferencial: su finalidad es obtener conclusiones con base en la
informacin contenida en la muestra o poblacin, realizando generalizaciones,
anlisis y proyecciones o predicciones para la toma de decisiones y en la
elaboracin de proyectos.
Variable: caracterstica, propiedad o atributo definida cuyos valores se expresan
en escalas.
Clasificacin
1. Cualitativas o atributo (se expresa en forma no numrica, es decir, de forma
nominal u ordinal)
2. Cuantitativas (se expresa en forma numrica)
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Discretas (valores en nmeros enteros de la obtencin de datos por
conteos o enumeraciones).
Continuas (valores en nmeros enteros o fraccionarios de la
obtencin de mediciones).
Datos cualitativos o categricos: representacin de atributos de forma nominal u
ordinal.
Datos cuantitativos: representacin simblica (con nmeros discretos o continuos)
en forma de conteos o mediciones.
Niveles de medicin
1. Escala o instrumento de medida asignndoles nombres, etiquetas o
categoras:
Nominal (asignar un atributo a una unidad de anlisis).
Ordinal (ordenadas decrecientemente o crecientemente).
2. Escala o instrumento de medida asignndoles valores numricos:
Intervalo (indica tanto el orden de las categoras como la distancia
exacta entre ellas)
De razn (tiene punto de partida o cero inherente)
Referencias
Arriaza Gmez, A. J. (2008). Estadstica Bsica con R y R-commander. Servicio
de Publicaciones de la Universidad de Cdiz.
Bargas, R. y Camargo, M. (2004). Introduccin a la probabilidad y la estadstica.
Impreso en Mxico, Mrida, Yucatn. Universidad Autnoma de Yucatn.
Cazau, P. (2006). Fundamentos de estadstica.
Crdova, M. (2003). Estadstica descriptiva e inferencial. Lima, Per: Librera
Moshera S.R.L.
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Levin, Jack. (1979). Fundamentos de estadstica en la investigacin social.
Mxico: Harla.
Levin, Richard y Rubin, David. (2004). Estadstica para administracin y
Economa. Mxico. Pearson.
Lind, Douglas; Marchal Willian y Mason, Robert. (2004). Estadstica para
administracin y economa (11 edicin). Editorial Mxico alfaomega grupo
editor S.A de C.V.
Lind, Douglas; Marchal Willian y Wathen. (2012). Estadstica aplicada a los
negocios y la economa (15ed). Mxico: McGraw Hill.
Mendenhall, W. y Reinmuth, J.E. (1981). Estadstica para Administracin y
Economa. D.F., Mxico: Grupo Editorial Iberoamericana.
Ruiz Muoz, D. (2004). Manual de Estadstica. Universidad Pablo de Olavide.
Sez Castillo, Antonio Jos (2012) Apuntes de estadstica para ingenieros.
Departamento de Estadstica e Investigacin Operativa. Universidad de
Jan.
Triola, M. (2004). Probabilidad y estadstica. Mxico: Pearson.