Conceptos básicos de Estadistica

1. Estadística
Conceptos Básicos
Guillermo Bianchi
Héctor Quintero

2. Contenido
 Definición de Estadística
 Clasificación de la Estadística
 Algunos conceptos importantes: universo,
población, muestra, estadístico y parámetro
 Definición de variable.
 Escalas de Medición: nominal, ordinal, de intervalo
y de razón.
 Bibliografía

3. Definición de Estadística
Conjunto de teorías y métodos que han sido desarrollados
para tratar la recopilación, organización y análisis de
datos o hechos numéricos, con el fin de sacar
conclusiones.

4. Análisis de datos
Según Pardo Merino (2002), el análisis estadístico de datos
hace referencia a un conjunto de procedimientos diseñados
para: (1) recolectar datos, (2) describir datos y (3) extraer
conclusiones de los datos.
Recolectar datos Describir datos Sacar conclusiones
Muestreo Estadística Inferencial
Descriptiva
Contenido

5. Clasificación de la Estadística
Estadística Descriptiva.
Tiene por objetivo fundamental la
descripción numérica de un conjunto de
datos. No generaliza las conclusiones
obtenidas a otros grupos de datos.
Según el tipo de
investigación
Estadística Inferencial.
Usa la información aportada por una muestra
para sacar conclusiones de la población de la
cual ha sido extraida; siempre recordando
que existe la probabilidad de hacerlo en
forma errada
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6. Universo y Población
Algunos autores no establecen diferencias entre los conceptos de
universo y población. Por ejemplo, Pardo Merino, propone la
siguiente definición: “Una población (o universo) es un conjunto
de elementos (sujetos, objetos, entidades abstractas, etc.) que
poseen una o más características específicas en común.”
Por el contrario, otros autores si establecen diferencias entre tales
conceptos.

7. Población, universo y muestra
Universo: se define como el conjunto de sujetos o elementos
que tienen una característica común, observable y susceptible de
ser medida.
Población: conjunto de todas las mediciones u observaciones
hechas sobre una o varias de las características de los
elementos del universo.
Muestra: subconjunto de elementos del universo o la
población.

8. Ejemplo
Universo Población
Edad
Estudiantes
regulares de Rendimiento
la Carrera
Universidad
de los Ingresos
Andes. Etc.
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9. Estadístico y Parámetro
Estadístico: valor numérico que describe una característica de
la muestra y se obtiene mediante la manipulación algebraica de
sus datos. (Pardo Merino)
Ejemplo: Suponga se tomó una muestra representativa de los
estudiantes regulares de la Universidad de los Andes. Para esta
muestra se calculó: edad promedio, rendimiento promedio,
porcentaje de estudiantes que fuman.

10. Estadístico y Parámetro
Parámetro: valor numérico que describe una característica de
la población (Pardo Merino). Los parámetros se estiman a
partir de la información aportada por una muestra de la
población.
Ejemplo: Si se considera como universo a todos los estudiantes
regulares de la Universidad de Los Andes, la edad promedio de
estos, el porcentaje de estudiantes de sexo femenino que fuman,
el ingreso medio todos los estudiantes, son valores que
describen a este conjunto.
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11. Variables. Clasificación.
Variable: característica de un sujeto u objeto que varía de un
elemento a otro.
Las variables se pueden clasificar de acuerdo al nivel de medición.
Escala Nominal
Escalas Escala Ordinal
de
medición Escala de Intervalo
Escala de Razón
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12. Escala Nominal
1. Se clasifica a los sujetos en categorías, mutuamente
excluyentes y totalmente exhaustivas, tal que todos los
sujetos clasificados en la misma categoría son equivalentes
respecto a la variable que se está midiendo.
2. Sólo tiene sentido la relación de igualdad-desigualdad.
3. Se pueden usar números, letras o símbolos para identificar a
cada categoría de la variable.
4. No se puede realizar ninguna operación aritmética en esta
escala.

13. Escala Nominal
Algunos ejemplos de variables medidas en la escala nominal:
Masculino M
Género
Femenino F
Soltero 1
Estado Casado 2
civil Divorciado 3
Viudo 4

14. Escala Ordinal
1. Se usa cuando es posible establecer una relación de orden
entre las distintas categorías de la variable. Es decir, prevalece
la relación de orden “mayor que” (>).
2. Se pueden usar letras o números para identificar a cada
categoría de la variable. Los números o letras usados deben
reflejar el orden de las categorías.
3. No se pueden realizar operaciones aritméticas entre los
números asignados a las distintas categorías. Tales números
solo reflejan una relación de orden.

15. Escala Ordinal
Dos ejemplos de variables medidas en la escala ordinal:
Preescolar 1
Nivel de Educación Básica 2
Instrucción Media y Diversificada 3
Superior 4

16. Escala Ordinal
Mala D
Calidad de Regular C
un servicio Buena B
Excelente A

17. Escala de Intervalo.
1. Posee una unidad de medida constante y arbitraria.
2. Posee un cero “arbitrario”, es decir, no indica la ausencia de la
característica que se está midiendo.
3. Prevalece la relación de orden “mayor que” (>).
4. Entre los valores de la variable solo es posible realizar la suma
y la resta como operaciones aritméticas.

18. Escala de Intervalo
Tres ejemplos de variables medidas en una escala de intervalo:
1. La temperatura de una ciudad medida en grados Fahrenheit o
Celsius.
2. La altura de las ciudades usando como referencia el nivel del
mar.
3. El rendimiento académico medido en una escala del 0 al 20.
Para cada variable mencionada el cero es “arbitrario”.

19. Escala de Razón.
1. Posee una unidad de medida constante y arbitraria.
2. Posee un cero “absoluto”, es decir, este valor indica la
ausencia de la característica que se está midiendo.
3. Prevalece la relación de orden “mayor que” (>).
4. Se pueden realizar todas las operaciones aritméticas entre los
valores de la variable.

20. Escala de Razón
Algunas variables medidas en la escala de razón:
1. Edad.
2. Peso.
3. Estatura.
4. Tiempo invertido por un estudiante en realizar una tarea.
5. Ingreso familiar.

21. Bibliografía
Pardo Merino, A., Ruiz Díaz, M. (2002) SPSS 11. Guía para el análisis de
datos. Madrid: McGRAW-HILL/INTERAMERICANA DE ESPAÑA.
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