El documento define varios términos estadísticos clave como población, muestra, variable, parámetro y frecuencia. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. Describe dos tipos de variables - cualitativas y cuantitativas - y explica cómo los parámetros resumen los datos de toda la población. Finalmente, detalla los diferentes tipos de frecuencia que miden cómo se distribuyen los valores de una variable.

1. Jennifer Ruiz Castro
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Nociones de estadística
Población
- Acción y efecto de poblar.
- Conjunto de los habitantes de un país, región, provincia, ciudad, etc.
- Conjunto de los seres humanos, animales o vegetales que componen una categoría
particular.
- Ciudad, villa o lugar.
- DEM. El estudio de la población consiste fundamentalmente en analizar, en primer
lugar, su estructura en un momento dado: número absoluto y distribución por
edad, sexo, etc., y ciertos caracteres cualitativos como estado sanitario,
nacionalidad, etc. En segundo lugar, analiza las modificaciones que dicha
estructura experimenta en el tiempo: los movimientos naturales, debidos a la
natalidad y a la mortalidad, y características relacionadas con ellas como
nupcialidad, causas de muerte, morbilidad, esperanza media de vida, tasas de
reproducción, etc.; los movimientos migratorios, tanto interiores como exteriores,
y, por último, las variaciones que afectan a los caracteres citados y sus
interrelaciones. En tercer lugar, trata de realizar previsiones sobre su evolución, en
un futuro más o menos próximo, partiendo de ciertas hipótesis acerca de las
características anteriormente citadas. El crecimiento de las poblaciones está
determinado por la tasa de natalidad y la de mortalidad. Durante los últimos años
se han desarrollado considerablemente las zonas urbanas. La acumulación de
personas en grandes ciudades hace que los parámetros demográficos de densidad
no sean significativos para muchos países. Mientras permanecen extensas regiones
prácticamente deshabitadas, la población se agolpa en las grandes urbes y a lo
largo de los ríos y de las costas.
- EST. Conjunto de elementos que se toman en consideración al realizar un estudio
estadístico.
Población activa Conjunto de personas que desempeñan un trabajo remunerado.
Población de riesgo Grupo de población que por sus características es más
propenso a contraer determinadas enfermedades.
Población flotante La que no está avecindada en una ciudad determinada.
Muestreo
Muestra es un subconjunto, extraído de la población (mediante técnicas de muestreo),
cuyo estudio sirve para inferir características de toda la población.
 Individuo es cada uno de los elementos que forman la población o la muestra.
Muestreo es la técnica utilizada en la selección de una muestra a partir de una
población.
Distinguimos dos tipos fundamentales de muestreo:

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 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. Salvo en situaciones muy concretas, en la que los errores cometidos
no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de
muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden
formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana,
las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la
muestra.
 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. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras
investigaciones, por ser el riguroso y científico.
Muestreo Probabilístico
En el contexto de muestreo probabilístico, existen varias posibilidades de obtención de
una muestra:
 Muestreo aleatorio simple
 Muestreo aleatorio estratificado.
Muestreo aleatorio simple
En un 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 aleatorio estratificado
Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de
subpoblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya
representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio
simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada
uno de los estratos.
Hay dos conceptos básicos:
 Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal manera
que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable a estudio dentro de cada estrato y
la máxima heterogeneidad entre los estratos.
 Afijación: Reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones.
Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos:

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1. Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la
muestra.
2. Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la
muestra proporcional a su tamaño.
Variable estadística
Una variable es una característica que al ser medida en diferentes individuos es
susceptible de adoptar diferentes valores.
Tipos de variables estadísticas
 Cualitativas: No se expresan mediante un número (cualidad). A su vez las podemos clasificar
en:
 Ordenables: Aquellas que sugieren una ordenación. (Por ejemplo la graduación militar, El
nivel de estudios, etc.).
 No ordenables: Aquellas que sólo admiten una mera ordenación alfabética, pero no
establece orden por su naturaleza. (Por ejemplo el color de pelo, sexo, estado civil, etc.).
 Cuantitativas: Se expresan mediante un número (cantidad). De estas hay dos tipos:
 Discretas: Solo puede tomar valores aislados. (Por ejemplo, nº de hermanos).
 Continuas: Pueden tomar todos los valores de un intervalo. (Por ejemplo, la estatura de
los alumnos de 3º de ESO).
Constantes
Una constante es un dato cuyo valor no puede cambiar durante la ejecución del
programa. Recibe un valor en el momento de la compilación y este permanece inalterado
durante todo el programa.
Se puede hacer una división de las constantes en tres clases:
Constantes literales (sin nombre)
Constantes declaradas (con nombre)
Constantes expresión
Constantes literales
Son valores de cualquier tipo que se utilizan directamente, no se declaran ya que no
tienen nombre. En el siguiente ejemplo tienes un par de constantes literales (el 3, el 4, y
el 3.1416)
Constantes declaradas
También llamadas constantes con nombre, son las que se declaran en la
sección const asignándoles un valor directamente.

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Constantes expresión
También se declaran en la sección const, pero a estas no se les asigna un valor
directamente, sino que se les asigna una expresión. Esta expresión se evalúa en tiempo de
compilación y el resultado se le asigna a la constante.
Datos
Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados.
El campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifican como población o
universo.
En un estudio estadístico los métodos que se aplican son:
A) RECOPILACION: De acuerdo con la localización de la información los datos estadísticos
pueden ser internos y externos.
Los internos son los registros obtenidos dentro de la organización que hace un estudio
estadístico,
Los externos se obtienen de datos publicados y encuestas.
B) ORGANIZACIÓN: En la organización de los datos recopilados, el primer paso es corregir
cada uno de los elementos recopilados.
C) REPRESENTACION: Hay 3 maneras de presentar un conjunto de datos mediante
enunciados tablas estadísticas y gráficas estadísticas.
D) ANALISIS: Después de los datos anteriores los datos estadísticos están listos para hacer
analizados, para lo cual frecuentemente se emplean operaciones matemáticas durante el
proceso de análisis.
Si una muestra es representativa de una población se pueden deducir importantes
deducciones acerca de esta a partir del análisis de la misma.
Una muestra es un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una
población dada.
Parámetro
En estadística, un parámetro es un número que resume la ingente cantidad de datos que
pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número
está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir
de datos de la población.
Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la
estadística: crear un modelo de la realidad.

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El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser
farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita
tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un
modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en
definitiva, tomar decisiones. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parámetros
estadísticos.
Por ejemplo, suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población la media
aritmética de las edades de sus miembros, esto es, la suma de todas ellas, dividida por el
total de individuos que componen tal población.
Frecuencia
Se llama frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la
variable.
Tipos de frecuencia
En estadística se pueden distinguir hasta cuatro tipos de frecuencias:
Frecuencia absoluta Es el promedio de una suma predeterminada y además consiste en saber
cuál es el número o símbolo de mayor equivalencia. (ni) de una variable estadística Xi, es el
número de veces que este valor aparece en el estudio. A mayor tamaño de la muestra
aumentará el tamaño de la frecuencia absoluta; es decir, la suma total de todas las
frecuencias absolutas debe dar el total de la muestra estudiada (N).
Frecuencia relativa (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra
(N). Es decir,
Siendo el fi para todo el conjunto i. Se presenta en una tabla o nube de puntos en
una distribución de frecuencias.
Si multiplicamos la frecuencia relativa por 100 obtendremos el porcentaje o tanto por ciento
(pi) que presentan esta característica respecto al total de N, es decir el 100% del conjunto.
Frecuencia absoluta acumulada (Ni), es el número de veces ni en la muestra N con un
valor igual o menor al de la variable. La última frecuencia absoluta acumulada deberá ser
igual a N.
Frecuencia relativa acumulada (Fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada
y el número total de datos, N. Es decir,
Con la frecuencia relativa acumulada por 100 se obtiene el porcentaje acumulado (Pi)),
que al igual que Fi deberá de resultar al final el 100% de N.
La representación gráfica de la distribución de frecuencias acumuladas se denomina ojiva.
En ella el eje de las abscisas corresponde a los límites de clase y el de las ordenadas a los
porcentajes acumulados.