1. UNIDAD 1
La estadística
Lic. José Gregorio Alvarado Pérez

2. Objetivo de la Unidad
• Los objetivos de esta unidad introductoria son:
1. Crear una imagen inicial del campo de la estadística.
2. Introducir varios términos de un vocabulario básico utilizado en el estudio
de estadística.
3. Presentar algunas ideas e inquietudes sobre los procesos que se aplican
para obtener datos muestrales.

3. a. ¿Qué es la estadística?
• La estadística es la ciencia que utiliza los métodos matemáticos para recopilar,
organizar, resumir y analizar la información. La estadística no puede realizar
milagros. Por sí sola no “solucionará” una pregunta de investigación o una
hipótesis errónea, mal redactada o ambigua, o un estudio que utilice medidos y
diseños engañosos y con numerosos errores.
• La estadística brinda resultados confiables y válidos solamente cuando la
recopilación de datos y los métodos de investigación siguen procedimientos
establecidos.

4. a. ¿Qué es la estadística?
• La Estadística es el lenguaje universal de la ciencia. Como usuarios potenciales de
la estadística, necesitamos dominar la ciencia y el arte de utilizar correctamente la
metodología. El empleo cuidadoso de los métodos estadísticos permite obtener
información precisa de los datos. Estos datos incluyen:
– 1) Definir cuidadosamente la situación
– 2) Recolectar los datos
– 3) Resumir con precisión los datos, y
– 4) Obtener y comunicar las conclusiones significativas.

5. a. ¿Qué es la estadística?
• La estadística implica la información, números para
resumir esta información y su interpretación. El
término estadística posee varios significados, para
unos se trata de un medio para recolectar y
representar grandes cantidades de información. Y
para otros se trata de una forma de tomar
decisiones de frente a la incertidumbre.
• La estadística es más que sólo números: son los
datos, lo que se hace con los datos, los que se
aprende con los datos y las conclusiones
resultantes.

6. a. ¿Qué es la estadística?
• El terreno de la estadística puede dividirse a grandes rasgos en dos áreas;
estadística descriptiva y estadística inferencial.
– La estadística descriptiva incluye la recolección y descripción de datos
muestrales.
– La estadística inferencial se refiere a la técnica de interpretación de los
valores resultantes de las técnicas descriptivas y a la toma de decisiones y
obtención de conclusiones sobre la población muestreada.

7. a. ¿Qué es la estadística?
• Una parte muy importante del proceso estadístico
es la que corresponde al estudio de los resultados
estadísticos y al planteamiento de conclusiones
idóneas, Luego, estas conclusiones deben
comunicarse a otras personas. Nada se obtiene de
la investigación a menos que los descubrimientos
se comparten con la demás gente.
• En todas partes de reportan estadística: periódicos,
revistas, televisión. Leemos y escuchamos sobre
todo tipo de nuevos resultados de investigación,
especialmente descubrimientos relacionados con
la salud.

8. a. ¿Qué es la estadística?
EJEMPLOS DONDE SE UTILIZA LA ESTADÍSTICA

9. b. Introducción a los términos básicos
POBLACIÓN:
• Es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades
serán analizadas.
• La población es la colección completa de individuos u objetos de interés para el
recolector de la muestra. La idea más importante en estadística es el concepto de
población. La población de interés debe definirse cuidadosamente y se considera
que está completamente definida sólo cuando se específica la lista de elementos
que pertenecen a ella. Un ejemplo de población bien definida es el conjunto de
“todos los estudiantes que han asistido alguna vez a una universidad mexicana”.

10. b. Introducción a los términos básicos
• Hay dos tipos de poblaciones:
– Finita: Cuando es posible enumerar físicamente los elementos que
pertenecen a una población. Por ejemplo: Los electores inscritos en el
Instituto Federal Electoral
– Infinita: Cuando los elementos de una población son ilimitados. Por ejemplo:
Las personas que consumen Aspirinas.
POBLACIÓN: Ciudadanos
inscritos en el Instituto Federal
Electoral

11. b. Introducción a los términos básicos
MUESTRA:
• Es el subconjunto de la población. Una muestra consta de individuos, objetos o
medida seleccionados de la población por quien recolecta la muestra.
• Ejemplo: Los electores inscritos en el Instituto Federal Electoral que habitan en el
Estado de Nuevo León.

12. b. Introducción a los términos básicos
MUESTRA: Los electores
POBLACIÓN: Ciudadanos inscritos en el Instituto
Federal Electoral que habitan
inscritos en el Instituto en el Estado de Nuevo León
Federal Electoral

13. b. Introducción a términos básicos
• POBLACIÓN Y MUESTRA
Población
Muestra

14. b. Introducción a los términos básicos
VARIABLE:
• Característica de interés sobre cada elemento individual de una población o
muestra.
• Ejemplo: La edad de un estudiante que ingresa a la universidad, el color de su
cabello, su estatura y su pero son cuatro variables.

15. b. Introducción a los términos básicos
CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES SEGÚN LOS DATOS DE INVESTIGACIÓN
• VARIABLE INDEPENDIENTE: Son las variables predictorias que están relacionadas
o que predicen la variación en la variable dependiente.
• VARIABLE DEPENDIENTE: Es la variable cuya variación queremos explicar, en un
experimento es la medida para un investigador para determinar el efecto de la
variable independiente.

16. b. Introducción a los términos básicos
EJEMPLO DE VARIABLES DEPENDIENTES E INDEPENDIENTES
• Por ejemplo, un científico podría estar interesado en el efecto del alcohol sobre el
comportamiento social para investigar esto, es probable que el experimentador
varíe la cantidad de alcohol y mida sus consecuencias sobre la conducta social de
las personas. La cantidad de alcohol es la variable independiente. Así, el
comportamiento social es la variable dependiente ya que depende de la cantidad
de alcohol consumida.

17. b. Introducción a los términos básicos
CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES SEGÚN SU FORMA DE MEDICIÓN
• Variable Cualitativa: Describen elementos que no son susceptibles de
cuantificación. Una variable cualitativa tiene categorías que son mutuamente
excluyentes y colectivamente exhaustivas.
– Variables Nominales: tratan rubros nombrando sus características.
• Ejemplo: El estado de un artículo (defectuoso o no defectuoso).
– Variables Ordinales: agrupan variables con categorías que se pueden graduar
en un orden predeterminado y con cierta garantía de secuencia.
• Ejemplo: Los grados de la escuela (primero, segundo, tercero, etc) .

18. b. Introducción a los términos básicos
CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES SEGÚN SU FORMA DE MEDICIÓN
• Variable Cuantitativa: Son aquellas cuyos elementos pueden contarse o medirse.
– Variable continua: es aquella que, teóricamente, puede asumir un número
infinito de valores entre las unidades adyacentes de una escala.
• Ejemplo: Su estatura es de 1.67 metros.
– Variable discreta: es aquella para la cual no existe valores posibles entre las
unidades adyacentes de una escala.
• Ejemplo: Al concierto asistieron 12,000 personas.

19. b. Introducción a los términos básicos
VARIABLE:
• Modelo, color, número de pasajeros, marca, entre otros.

20. b. Introducción a los términos básicos
MUESTRA: Los electores
POBLACIÓN: Ciudadanos inscritos en el Instituto
Federal Electoral que habitan
inscritos en el Instituto en el Estado de Nuevo León
Federal Electoral
VARIABLES: Características de interés
como edad, sexo, estado civil, entre
otras.

21. b. Introducción a los términos básicos
POBLACIÓN, MUESTRA Y VARIABLE
Objetivo:
• Determinar cuál es el tipo de empaque preferido y su material de fabricación por
los jóvenes que consumen yogurt “Vita línea”. Con esta finalidad se aplicaron un
total de 350 entrevistas entre consumidores de yogurt.
– Población: Consumidores de yogurt “Vita línea”
– Muestra: 350 consumidores
– Variable: Tipo de empaque preferido y su material de fabricación.

22. b. Introducción a los términos básicos
POBLACIÓN, MUESTRA Y VARIABLE
Objetivo:
• Conocer cuáles son los contenidos preferidos en una revista por el público femenino
de la Ciudad de Monterrey. Para lo cual se realizan 400 entrevistas a mujeres que
se encuentran en una edad de 15 a 20 años.
– Población: Público femenino de la Ciudad de Monterrey
– Muestra: 400 mujeres de 15 a 20 años de edad.
– Variable: Contenidos de revista preferidos.

23. b. Introducción a los términos básicos
DATO:
• Valor de la variable asociada a un elemento de una población o muestra. Este
valor puede ser un número, una palabra o un símbolo.
• Ejemplo. Juan Pérez ingreso a la universidad a la edad de “23 años”, su cabello es
“café”, mide “1.80 m” y pesa “83 kg”. Estas cuatro piezas de datos son los valores
de las cuatro variables aplicadas a este estudiante.

24. b. Introducción a los términos básicos
MUESTRA: Los electores
POBLACIÓN: Ciudadanos inscritos en el Instituto
inscritos en el Instituto Federal Electoral que habitan
Federal Electoral en el Estado de Nuevo León
VARIABLES: Características de interés como
edad, sexo, estado civil, entre otras.
DATO: Valores de características de interés
como 23 años, Sexo Masculino, Soltero,
entre otras.

25. b. Introducción a los términos básicos
DATOS:
• Conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los elementos
que pertenecen a la muestra.
• Ejemplo: El conjunto de valores recolectados para la variable de cada uno de los
elementos que pertenecen a la muestra.

26. b. Introducción a los términos básicos
DATOS: Conjunto de
características de valor de
MUESTRA: Los electores todos los electores del Estado
POBLACIÓN: Ciudadanos inscritos en el Instituto de Nuevo León.
inscritos en el Instituto Federal Electoral que habitan
Federal Electoral en el Estado de Nuevo León
VARIABLES: Características de interés como
edad, sexo, estado civil, entre otras.
DATO: Valores de características de interés
como 23 años, Sexo Masculino, Soltero,
entre otras.

27. b. Introducción a los términos básicos
EXPERIMENTO:
• Actividad planeada en un ambiente controlado cuyos resultados producen un
conjunto de datos. El experimento incluye actividades para seleccionar los
elementos y obtener valores de los datos.
• Ejemplo: Analizar la opinión de los usuarios registrados en el Instituto Federal
Electoral acerca de los candidatos, luego exponerlos a los contenidos publicitarios
de los diversos candidatos y posteriormente observas de nuevo sus opiniones para
conocer si la publicidad tuvo algún efecto.

28. b. Introducción a los términos básicos
EXPERIMENTO: Analizar la
EXPERIMENTO: Analizar la
opinión de los registrados en el
opinión de los registrados en el
IFE acerca de los candidatos
IFE acerca de los candidatos
DATOS: Conjunto de
MUESTRA: Los electores características de valor de
POBLACIÓN: Ciudadanos inscritos en el Instituto todos los electores del Estado
Federal Electoral que de Nuevo León.
inscritos en el Instituto habitan en el Estado de
Federal Electoral Nuevo León
VARIABLES: Características de
interés como edad, sexo,
estado civil, entre otras.
DATO: Valores de
características de interés como
23 años, Sexo Masculino,
Soltero, entre otras.

29. b. Introducción a los términos básicos
PARÁMETRO:
• Valor numérico que resume todos los datos de una población completa. Un
parámetro es un valor que describe a toda la población.
• Ejemplo: La edad “promedio” en el momento de admisión de todos los
estudiantes que han ingresado a una universidad.

30. b. Introducción a los términos básicos
EXPERIMENTO: Analizar la
EXPERIMENTO: Analizar la
opinión de los registrados en el
opinión de los registrados en el
IFE acerca de los candidatos
IFE acerca de los candidatos
DATOS: Conjunto de
características de valor de
todos los electores del Estado
de Nuevo León.
MUESTRA: Los electores
POBLACIÓN: Ciudadanos inscritos en el Instituto
Federal Electoral que PARAMETRO: Características
inscritos en el Instituto habitan en el Estado de que comparten los electores de
Federal Electoral Nuevo León Nuevo León, como el promedio
de edad de 32 años.
VARIABLES: Características de
interés como edad, sexo,
estado civil, entre otras.
DATO: Valores de
características de interés como
23 años, Sexo Masculino,
Soltero, entre otras.

31. c. Recolección de datos
• La recolección de datos para el análisis estadístico es un proceso complicado que
incluye los pasos siguientes:
– 1. Definir los objetivos de la investigación:
• Ejemplos: Comparar la eficacia de un nuevo medicamento con la eficacia
del medicamento normal; estimar el ingreso familiar medio de algún
municipio.
– 2. Definir la variable y la población de interés:
• Ejemplos: Duración del tiempo de recuperación de los pacientes que
sufren alguna enfermedad particular; ingreso total de los hogares en
algún municipio.

32. c. Recolección de datos
– 3. Definir los esquemas para recolectar y medir los datos:
• Ejemplos: Estos incluye los procedimientos de muestreo, el tamaño de la
muestra y el instrumento de medición (cuestionario, por teléfono, etc.) de
los datos.
– 4. Determinar las técnicas idóneas para realizar el análisis de datos:
descriptivas o inferenciales.

33. c. Recolección de datos
• Los dos métodos que se utilizan para recolectar datos son los experimentos y las
encuestas. En un experimento, el investigador controla o modifica el entorno y
observa el efecto sobre la variable bajo estudio.
• En una encuesta, los datos se obtienen al muestrear alguna parte de la población
de interés. Sin embargo, el investigador no modifica el entorno.
• Si es posible listar y observar cada elemento de la población, entonces se compila
un censo. Un censo es una encuesta al 100 por ciento. No obstante los censos se
utilizan rara vez, porque a menudo su compilación es bastante difícil y consume
mucho tiempo, por lo que resultan demasiado costosos.

34. d. La estadística y la computadora
• En años recientes, la computadora ha afectado enormemente casi todos los
aspectos de la vida. El campo de la estadística no es la excepción. En este campo
se utilizan muchas técnicas de naturaleza repetitiva: cálculos de estadística
numéricas, procedimientos para elaborar representaciones gráficas y de
procedimientos previos a la formulación de inferencias estadísticas.
• Algunos de los paquetes estadísticos más fáciles de obtener son: MINITAB,
SYSTAT, STATA, SAS (Stadistical Analysis System) y SPSS.

35. d. La estadística y la computadora
SPSS, Statistical Package for the Social Sciencies (SPSS Inc. , Chicago)
• Dispone de un amplio conjunto de métodos estadísticos. Todos los procedimientos
pueden emplearse de una sola ejecución.
• SPSS es el más fácil de aprender para los investigadores principiantes y tiene un
manual que explica la filosofía y los mecanismos de las técnicas estadísticas.
• Puede creerse que SPSS es un producto caro y ligado a compras costosas. Esto no es
totalmente cierto. Si bien no es un producto barato, sí es rentable. De hecho, el éxito
de SPSS se debe a:
– Vinculación de los objetivos a las necesidades de la empresa.
– Perfecto Acoplamiento a un Plan de Investigación bien formulado.
– Servicio de Calidad para los usuarios.
– Eficaz Evaluación de los Resultados hallados.
– Facilidad del Manejo y de la Programación.