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Benito Juárez García
Universidades para el bienestar
Estadística Aplicada
GED-0929
Mtro. Víctor Manuel Evaristo Salinas
Febrero – Junio 2023

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Unidad 1
Conceptos de estadística y su
clasificación
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1. Distribuciones de frecuencia
1.1 Conceptos básicos de estadística y su
clasificación
1.2 Recopilación de datos
1.3 Distribución de frecuencias
1.4 Medidas de tendencia central, para un
conjunto de datos agrupados y datos no
agrupados.
1.5 Medidas de dispersión para un conjunto de
datos agrupados y datos no agrupados.

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Competencia específica a desarrollar
 Recopilar, organizar, analizar e interpretar
estadísticamente conjuntos de datos tomados de
una situación real.
 Representa gráficamente un conjunto de datos.

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¿QUE ES LA ESTADISTICA?

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 La Estadística es la rama de las matemáticas que se
encarga de recolectar, describir, organizar e
interpretar datos con el objeto de tomar
decisiones.
 Es la ciencia de la recopilación, clasificación,
presentación e interpretación de datos.

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 La estadística es la ciencia cuyo objetivo es reunir
información cuantitativa relacionada a individuos,
grupos, series de hechos, entre otros. Gracias al
análisis de estos datos se pueden deducir algunos
significados precisos o algunas previsiones para el
futuro. La estadística, en general, es la ciencia que
trata la recopilación, la organización, la
presentación, el análisis y la interpretación de
datos numéricos con el fin de realizar una toma de
decisiones más efectiva.

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¿En dónde se usa?
 La estadística se usa en todos lados. Los Organismos
Oficiales la necesitan para poder tomar decisiones y
revisar que está pasando con el país. Otra aplicación
es en los deportes, ¿Cuántos partidos ganados?
¿Promedio de goles? En fin... son muchísimos los
datos que se deben registrar.
 Otra aplicación muy importante, se encuentra en las
Aseguradoras, ya que ellos deben conocer que está
pasando en el país, en cuanto a robos, accidentes,
enfermedades, para poder poner precio a sus
pólizas.

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Clasificación de la Estadística

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 La estadística descriptiva es la que se encarga de
recolectar, describir, organizar y presentar los
datos. Utiliza encuestas, tablas, gráficas, y desarrolla
cálculos que nos explican que está sucediendo en lo
que estamos estudiando.
 Esta resume en forma numérica o gráfica el conjunto
de datos que se están analizando. Si utilizamos las
herramientas y fórmulas de la estadística descriptiva
lograremos describir lo que está sucediendo en la
muestra, NO SE PUEDE GENERALIZAR A LA POBLACIÓN.

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 La estadística inferencial, va más allá, es la encargada
de generalizar los datos. Permite hacer conclusiones
por lo que tiene características inductivas, es decir,
que del estudio que se hace con una muestra, se
puede saber que va a suceder con toda la población.
 Permite realizar conclusiones o inferencias basándose
en los resultados obtenidos de una muestra. Por
ejemplo, a partir de una muestra representativa
tomada de los habitantes de una ciudad, es posible
inferir la votación de todos los ciudadanos
considerando un error de aproximación.

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Todo profesional que utilizará la estadística como
herramienta debe conocer los siguientes conceptos
básicos:
 Censo: Un Censo constituye una indagación
completa sobre las características que interesa
investigar en todos los elementos que componen
una población determinada. Ejemplo: Censo
Nacional de Población, Censo Agrícola-Ganadero,
Censo Industrial etc.
 Parámetro: Cualquier característica observable o
medible de una población (ingreso, peso, edad, C.I.).
 Estadístico: Cualquier característica observable o
medible de una muestra (ingreso, peso, edad, C.I.).

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Introducción a los términos básicos
 Población: Conjunto o cúmulo de individuos u
objetos cuyas propiedades se han de analizar.
 Muestra: Un subconjunto de una población.
 Variable: Característica de interés acerca de cada
elemento de una población o una muestra.
 Dato: Valor de la variable asociado a un elemento
de una población o una muestra.

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 Datos: Conjunto de valores de la variable respuesta
medidos a partir de cada uno de los elementos de
una población o muestra.
 Experimento: Actividad realizada según un plan
definido cuyos resultados producen un conjunto de
datos.
 Parámetro: Característica numérica de una
población.
 Estadística: Característica numérica de una
muestra.

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Ejemplo
 Un estudiante de Estadística desea tener una idea
aproximada acerca del valor (en unidades
monetarias) del automóvil típico que poseen los
profesores de la UBBJ.
 Para este caso, a continuación se aplica cada uno
de los términos básicos antes definidos:

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1. La Población es el conjunto de todos los vehículos
de los profesores.
2. Una muestra es una porción o parte de una
población. Por ejemplo, el número de automóviles
cuyos propietarios son los profesores, serían la
muestra.
3. La variable es el valor real de cada automóvil.
4. Un dato es el valor de un vehículo en particular.
Por ejemplo, el coche del profesor Claudio esta
valuado en $170,000.00
5. Los datos son el conjunto de valores que
corresponden a la muestra obtenida (170000;
315000; 145000;… etc)

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6. El método utilizado para seleccionar los
automóviles que componen la muestra, así como
el que sirve para determinar el valor de c/u,
recibe el nombre de experimento.
7. El parámetro acerca del cual se busca información
es el valor promedio en la población.
8. La estadística que se encontrará es el valor
«promedio de la muestra».

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CLASES DE DATOS
 CUALITATIVO O ATRIBUTO: Es el resultado de un
proceso que categoriza o describe un elemento de
una población.
 CUANTITATIVOS O NUMERICOS: Es el resultado de
un proceso que cuantifica, es decir, que cuenta o
mide (longitud, peso, etc.)

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TIPOS DE DATOS CUANTITATIVOS
 DISCRETOS: Adquieren valores aislados y no
admiten valores intermedios. Un conteo siempre
produce datos numéricos discretos.
 CONTINUOS: Pueden adquirir valores dentro de un
intervalo de datos. La medida de una cantidad es
continua.

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RECOPILACIÓN DE LOS DATOS
 Es la actividad que consiste en la recopilación
de información dentro de un cierto contexto. Tras
reunir estas informaciones, llegará el momento del
procesamiento de datos, que consiste en trabajar con
lo recolectado para convertirlo en conocimiento útil.
 Se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y
herramientas que pueden ser utilizadas por el
analista para desarrollar los sistemas de información,
los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el
cuestionario, la observación, el diagrama de flujo y el
diccionario de datos.

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ETAPAS PARA LA OBTENCIÓN DE DATOS
1. Definición de los objetivos del estudio
observacional o experimento.
2. Definición de la variable y la población.
3. Definición de los métodos para la obtención y la
medición de los datos.
4. Determinación de las técnicas descriptivas o
inferenciales que sean apropiadas para el análisis
de datos.

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Distribución de Frecuencias
 Son tablas en que se dispone las modalidades de la
variable por filas. En las columnas se dispone el
número de ocurrencias por cada valor, porcentajes,
etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencias
es facilitar la obtención de la información que
contienen los datos.
 Una distribución de frecuencias es una tabla en la
que organizamos los datos en clases, es decir, en
grupos de valores que describen una característica
de los datos. Por ejemplo, el inventario promedio es
una característica de las 20 tiendas de autoservicio.

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 Una distribución de frecuencias muestra el número
de observaciones del conjunto de datos que caen
en cada una de las clases. Si se puede determinar
la frecuencia con la que se presentan los valores en
cada clase de un conjunto de datos, se puede
construir una distribución de frecuencias.
Frecuencia absoluta: número de veces que se repite
el suceso.
fi = Número de veces que se repite el suceso o
acción

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 Es el resultado de ir sumando las frecuencias
absolutas de las observaciones o valores de una
población o muestra. Esta se representa por las
siglas Fi. Para calcular la frecuencia absoluta
acumulada, hay que calcular primero la frecuencia
absoluta (fi) de la población o muestra.
Frecuencia absoluta acumulada

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 En una distribución de frecuencias relativas se
presentan las frecuencias en términos de fracciones
o porcentajes, con respecto al total.
Formula:
hi = Frecuencia
Total Datos
Frecuencia relativa

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 La frecuencia relativa acumulada es el resultado de
ir sumando las frecuencias relativas de las
observaciones o valores de una población o
muestra. Esta se representa por las siglas Hi.
 Para calcular la frecuencia relativa acumulada, hay
que calcular primero la frecuencia absoluta (fi) y la
frecuencia relativa (hi) de los valores de la
población o muestra.
Frecuencia Relativa Acumulada

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 Distribución de porcentaje de la frecuencia relativa.
Es la multiplicación de la frecuencia relativa por
100.
 Distribución de porcentajes de la frecuencia
relativa acumulada. Es la multiplicación de la
frecuencia relativa acumulada por 100.
Distribución de porcentajes

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EJEMPLO
CONCENTRADO DE INCIDENCIA DELICTIVA EN EL PERIODO COMPRENDIDO DEL 2016 - 2021
ZONA SUR (Campeche, Chiapas, Guerrero, Oaxaca, Veracruz, Tabasco, Quintana Roo y Yucatán)
AÑOS ENE FEB MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. SEP. OCT. NOV. DIC. Totales
2016 25 39 43 28 27 17 40 35 35 27 33 26 375
2017 50 35 25 25 30 16 19 26 29 15 11 20 301
2018 15 18 20 25 45 19 8 20 21 19 14 22 246
2019 29 34 75 53 78 57 50 71 56 40 34 40 617
2020 54 60 45 19 26 33 39 25 22 25 29 18 395
2021 18 16 41 23 35 38 35 22 27 18 21 17 311
Totales 191 202 249 173 241 180 191 199 190 144 142 143 2245
Fuente: Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública (SESNSP)

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8 18 21 25 29 35 45 75
11 18 21 25 29 35 45 78
14 18 22 26 30 38 50
15 19 22 26 33 39 50
15 19 22 26 33 39 53
16 19 23 27 34 40 54
16 19 25 27 34 40 56
17 20 25 27 35 40 57
17 20 25 28 35 41 60
18 20 25 29 35 43 71
 Datos ordenados de menor a mayor (72 datos).

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Tabla de Distribución para datos no agrupados
Variable F fi hi Hi %hi %Hi
8 1 1 0.0138889 0.0138889 1.39% 1.39%
11 1 2 0.0138889 0.0277778 1.39% 2.78%
14 1 3 0.0138889 0.0416667 1.39% 4.17%
15 2 5 0.0277778 0.0694444 2.78% 6.94%
16 2 7 0.0277778 0.0972222 2.78% 9.72%
17 2 9 0.0277778 0.1250000 2.78% 12.50%
18 4 13 0.0555556 0.1805556 5.56% 18.06%
19 4 17 0.0555556 0.2361111 5.56% 23.61%
20 3 20 0.0416667 0.2777778 4.17% 27.78%
21 2 22 0.0277778 0.3055556 2.78% 30.56%
22 3 25 0.0416667 0.3472222 4.17% 34.72%
23 1 26 0.01388889 0.36111111 1.39% 36.11%
25 6 32 0.08333333 0.44444444 8.33% 44.44%
26 3 35 0.04166667 0.48611111 4.17% 48.61%
27 3 38 0.04166667 0.52777778 4.17% 52.78%
28 1 39 0.01388889 0.54166667 1.39% 54.17%
29 3 42 0.04166667 0.58333333 4.17% 58.33%
30 1 43 0.01388889 0.59722222 1.39% 59.72%
33 2 45 0.02777778 0.625 2.78% 62.50%
34 2 47 0.02777778 0.65277778 2.78% 65.28%
35 5 52 0.06944444 0.72222222 6.94% 72.22%
38 1 53 0.01388889 0.73611111 1.39% 73.61%
39 2 55 0.02777778 0.76388889 2.78% 76.39%
40 3 58 0.04166667 0.80555556 4.17% 80.56%
41 1 59 0.01388889 0.81944444 1.39% 81.94%
43 1 60 0.01388889 0.83333333 1.39% 83.33%
45 2 62 0.02777778 0.86111111 2.78% 86.11%
50 2 64 0.02777778 0.88888889 2.78% 88.89%
53 1 65 0.01388889 0.90277778 1.39% 90.28%
54 1 66 0.01388889 0.91666667 1.39% 91.67%
56 1 67 0.01388889 0.93055556 1.39% 93.06%
57 1 68 0.01388889 0.94444444 1.39% 94.44%
60 1 69 0.01388889 0.95833333 1.39% 95.83%
71 1 70 0.01388889 0.97222222 1.39% 97.22%
75 1 71 0.01388889 0.98611111 1.39% 98.61%
78 1 72 0.01388889 1 1.39% 100.00%
72 1 100.00%

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Calculo de Intervalos Tabla de Distribución para datos agrupados
Num. De datos 72 No. Li Ls Mc F fi hi Hi %hi %Hi
Valor Máximo 78 1 7 17 12 9 9 0.12500 0.12500 12.50% 12.50%
Valor mínimo 8 2 18 28 23 30 39 0.41667 0.54167 41.67% 54.17%
Rango (R). 70 3 29 39 34 16 55 0.22222 0.76389 22.22% 76.39%
No. De
intervalos (k)
7 4 40 50 45 9 64 0.12500 0.88889 12.50% 88.89%
Rango de
intervalos (A)
10 5 51 61 56 5 69 0.06944 0.95833 6.94% 95.83%
6 62 72 67 1 70 0.01389 0.97222 1.39% 97.22%
7 73 83 78 2 72 0.02778 1 2.78% 100.00%
72 1 100.00%

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 Alguna duda

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