1. ESTADISTICAESTADISTICA
DEFINICIONES BASICAS.
Docente: Ms. Selene C. Yengle Del Castillo.
UNIVERSIDAD PRIVADA ANTENOR ORREGO

2.  Realidad.
Conjunto de elementos, hechos, fenómenos, con
características comunes y que presentan tendencia.
Aplicaciones:
1.Familias pobres:
Características comunes:…………………….................................
……………………………………………………………………………………………………….
Tendencia:………………………………………………………………..…………………..
……………..……………………………………………………………………………………….
2. Las empresas:
Características comunes: ……………………………………………………..…
………………………………………………………………………………………………………
Tendencia:…………………………………………………….…………………………….
……………………………………………………………………………………………………….
Msc. Selene Yengle Del Castillo 2

3. Población :
Es una realidad, pero delimitada en el tiempo y el espacio,
estas ultimas características permiten precisar mejor al
conjunto de elementos o hechos que son de interés para el
estudio.
1. Las familias pobres de la Zona III del distrito del Porvenir, de
la provincia de Trujillo. Año 2008.
Elementos:……………………………………………………………………..
Delimitación espacial: …………………………………………………
Delimitación Temporal: ………………………………………………..
2. Las empresas industriales de la ciudad de Trujillo en el año
2009.
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4. Censo:
Técnica de recolección de datos de todos y cada uno de los
elementos de la población.
Ventajas:
 Se obtiene datos de
cada uno y todos los
elementos de la
población.
 Se obtiene datos para
cada uno de los
segmentos en los que se
pueda descomponer a la
población.
Desventajas:
 Costo elevado.
 Tiempo considerable
para la obtención de
todos los resultados.
 No esta libre de
errores.
 Demora en publicación
de resultados.
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5. Muestra:
Sub conjunto de elementos o hechos de la población,representativo
y adecuado.
Representativo:
En el sentido, que sus
elementos deben tener las
mismas características de
los elementos de la
población de donde
proceden.
Para lograrlo, se aplican
los sistemas aleatorios.
Adecuado:
Debe poseer un tamaño
mínimo y a la vez optimo
que garantice las
generalizaciones a la
población.
Para lograrlo, se aplican
apropiadas técnicas del
muestreo.
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6. Encuesta por muestreo:
Metodología aplicada para recolectar los datos de la muestra.
Dato:
Resultado de la medición,
observación e indagación.
A los datos corresponde:
Fuente:
Primaria.
Secundaria.
Responsable:
De su fiabilidad.
Información:
Son datos con cierto nivel de
procesamiento y que
permiten describir al
conjunto de elementos que
constituyen la población o
muestra.
La información permite
mejorar la toma de
decisiones.
En base a la información se genera conocimiento sobre los
clientes, los servicios que presta la entidad, etc, etc.
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7. 7
CONOCIMIENTO
RECURSOS
INTELECTUALES
INFORMACION
Procesamiento
de datos.
Cuestionarios.
Entrevistas
DATOS
El ciclo de la
producción de
conocimiento
en la
organizacion.
Requerimientos de
más información
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8. Conocemos que lo único permanente es el cambio y todo el
que toma decisiones debe hacerlo bajo condiciones de
incertidumbre, en mayor o menor grado.
Con el aumento de la competitividad, las organizaciones están
obligadas a tomar decisiones cada vez con una mayor base de
conocimiento para así reducir la incertidumbre.
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9. El aumento en la eficiencia de los sistemas
computacionales en las instituciones ...
El aumento en la eficiencia de los sistemas
computacionales en las instituciones ...
… ha producido un aumento en la capacidad de
almacenar datos.
… ha producido un aumento en la capacidad de
almacenar datos.
Datos no faltan ...Datos no faltan ...
Pero los datos por si solos no sirven …Pero los datos por si solos no sirven …
Tanto, que ésta supera ampliamente la capacidad de
procesarlos.
Tanto, que ésta supera ampliamente la capacidad de
procesarlos.
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10. … si la institución no es capaz de extraer información de ellos.… si la institución no es capaz de extraer información de ellos.
Y con los recursos necesarios, como competencias y
experiencia, se puede convertir esta información en
conocimiento …
Y con los recursos necesarios, como competencias y
experiencia, se puede convertir esta información en
conocimiento …
… que permita tomar buenas decisiones estratégicas,
tácticas y operativas.
… que permita tomar buenas decisiones estratégicas,
tácticas y operativas.
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11. Las etapa de producción de datos y de extracción de
información, requiere de métodos, técnicas y herramientas
de análisis.
Las etapa de producción de datos y de extracción de
información, requiere de métodos, técnicas y herramientas
de análisis.
El desarrollo de estos métodos, técnicas y herramientas se
encuentra en una ciencia que se llama ESTADISTICA.
El desarrollo de estos métodos, técnicas y herramientas se
encuentra en una ciencia que se llama ESTADISTICA.
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12. ¿Qué es la Estadística?¿Qué es la Estadística?
 La Estadística es la rama
de la Matemática que se
ocupa de recopilar datos
(en censos, encuestas,
etc), de organizarlos para
una mejor comprensión
del fenómeno que se
desea estudiar y de
analizarlos con un
determinado objetivo.
La estadística se aplica
a todas las ciencias, pues
facilita el estudio de
hechos del mundo o de la
sociedad.
La estadística se aplica
a todas las ciencias, pues
facilita el estudio de
hechos del mundo o de la
sociedad.
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13. ESTADISTICA DESCRIPTIVA:
Tiene por objetivo la descripción numérica de un
conjunto de datos, aplicando métodos para organizar;
resumir y presentar los datos de manera informativa .
No generaliza las conclusiones obtenidas a otros
grupos, todo queda en el mismo grupo.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA:
Tiene por objetivo la descripción numérica de un
conjunto de datos, aplicando métodos para organizar;
resumir y presentar los datos de manera informativa .
No generaliza las conclusiones obtenidas a otros
grupos, todo queda en el mismo grupo.
ESTADISTICA INFERENCIAL:
Usa la información aportada por una muestra para
sacar conclusiones de la población de la cual ha sido
extraída, siempre recordando que existe la
probabilidad de hacerlo en forma errada, esta
probabilidad generalmente es pequeña.(5 a 10%).
ESTADISTICA INFERENCIAL:
Usa la información aportada por una muestra para
sacar conclusiones de la población de la cual ha sido
extraída, siempre recordando que existe la
probabilidad de hacerlo en forma errada, esta
probabilidad generalmente es pequeña.(5 a 10%).
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14. PoblaciónPoblación
MuestraMuestra
Estadística
Descriptiva
Estadística
Descriptiva
Estadística
Descriptiva
Estadística
Descriptiva
Inferencia
Estadística
Inferencia
Estadística
Se describe la poblacion y la muestra en base a las caracteristicas
comunes de sus elementos. Para describir se aplica la estadistica
descriptiva.
Tambien, se
puede
describir una
poblacion en
base a una
muestra
representativa
y adecuada.
Tambien, se
puede
describir una
poblacion en
base a una
muestra
representativa
y adecuada.
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15. EjemplosEjemplos
Estadística Inferencial:Estadística Inferencial:Estadística DescriptivaEstadística Descriptiva
1. Según el ultimo censo, el
80% de las familias de la
ciudad de Trujillo tienen
hasta tres hijos.
2. En la sección A del tercer
ciclo de Administración de
Empresas la edad promedio
de los estudiantes es de 19
años, con una desviación
estandar de 3 años.
3. En la muestra de
trabajadores seleccionados
para el estudio se reporta:
15% son solteros y con
educación superior.
1. Según el ultimo censo, el
80% de las familias de la
ciudad de Trujillo tienen
hasta tres hijos.
2. En la sección A del tercer
ciclo de Administración de
Empresas la edad promedio
de los estudiantes es de 19
años, con una desviación
estandar de 3 años.
3. En la muestra de
trabajadores seleccionados
para el estudio se reporta:
15% son solteros y con
educación superior.
1. En base a la muestra de
clientes seleccionada,
podemos concluir que el
25% demandan nuestro
producto por su precio y
entrega adicional de cupón
para el sorteo mensual de
bolsas de alimentos.
2. En base a la muestra de
publicidad grafica
seleccionada de las calles de
Trujillo, podemos afirmar
que los colores
predominantes son el
amarillo, azul y rojo.
1. En base a la muestra de
clientes seleccionada,
podemos concluir que el
25% demandan nuestro
producto por su precio y
entrega adicional de cupón
para el sorteo mensual de
bolsas de alimentos.
2. En base a la muestra de
publicidad grafica
seleccionada de las calles de
Trujillo, podemos afirmar
que los colores
predominantes son el
amarillo, azul y rojo.
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16. Tarea: Elabore un resumen sobre:
1.Importancia de la Estadística en su especialidad.
2.Campos de aplicaciones de la estadística.
Fuentes:
1.Libros que figuran en la bibliografía seleccionada para el
curso y disponibles en la biblioteca especializada.
2.Paginas de internet. Entrar en el buscador colocando los
términos:
Importancia de la estadistica.
Campos de aplicación de la estadística.
Exposición:
Día: . Hora de clase. Grupo de cuatro estudiantes.
Exposición:
Día: . Hora de clase. Grupo de cuatro estudiantes.
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17. VariablesVariables
Son las caracteristicas comunes de los elementos de la poblacion
o muestra y a quienes les corresponde valores diferentes.
Son las caracteristicas comunes de los elementos de la poblacion
o muestra y a quienes les corresponde valores diferentes.
Estado Civil
Nivel de
Instrucción
Edad
Peso
Talla
Estado Civil
Nivel de
Instrucción
Edad
Peso
Talla
Soltero, Casado, Viudo, Divorciado, otro.
Primaria, Secundaria, Superior
18, 19, 22, 24 22, 19 , 18 1ños
65Kg, 75Kg, 70Kg, 58Kg.
1,65 mts, 1,70mts, 1,55mts, 1,52mts, 1,68mts
Caracteristicas: Valores : (Numéricos o No Numéricos)
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18. V. Cuantitativas V. Cualitativas
Discretas:
Cuando sus
valores son
números
enteros.
Ejemplo:
Nro de hijos.
Nro de libros
Continuas:
Cuando sus
valores son
números
decimales,
enteros y
decimales o se
expresan en
intervalos.
Ejemplo:
El peso,
la talla.
Nominal:
Cuando sus
valores no
numericos o
categorias hacen
referencia a la
cualidad o
atributo del
elemento.
Ejemplo:
Color de pelo.
Estado Civil.
Ordinal:
Cuando sus valores
no numéricos o
categorías además de
nominar ordenan a los
elementos de mas a
menos o de menos a
mas .
Ejemplo:
Nivel de Instrucción.
Categoría Docente.
VariablesVariables
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19. Dar 10 ejemplos de variables e indicar en el parentesis si es
nominal (N), ordinal (O), discreta (D) o continua (C).
Dar 10 ejemplos de variables e indicar en el parentesis si es
nominal (N), ordinal (O), discreta (D) o continua (C).
1. …………………………………………………………………….
2……………………………………………………………………….
3……………………………………………………………………….
4……………………………………………………………………….
5……………………………………………………………………….
6………………………………………………………………………
7………………………………………………………………………
8……………………………………………………………………….
9………………………………………………………………………
10……………………………………………………………………..
CaracteristicasCaracteristicas Valores Numéricos o Categorías.Valores Numéricos o Categorías.
( )
( )
( )
( )
( )
( )
( )
( )
( )
( )
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20. Dato:
Es resultado de la observación,
medición o indagación.
Ejemplo.
La pizarra es de color blanco.
Mi peso es de 65 Kg.
La Contabilidad es ciencia.
Dato:
Es resultado de la observación,
medición o indagación.
Ejemplo.
La pizarra es de color blanco.
Mi peso es de 65 Kg.
La Contabilidad es ciencia.
El dato tiene responsable o
fuente.
El dato tiene responsable o
fuente.
Es la expresión mínima de la
información.
Es la expresión mínima de la
información.
Información
Es un conjunto organizado
de datos procesados, que
constituyen un mensaje
sobre un determinado
elemento, suceso o
fenómeno.
Información
Es un conjunto organizado
de datos procesados, que
constituyen un mensaje
sobre un determinado
elemento, suceso o
fenómeno.
Para lograr buena
información se requiere de
buenos datos.
Para lograr buena
información se requiere de
buenos datos.
Las organizaciones buscan
información para generar
conocimiento.
Msc. Selene Yengle Del Castillo 20

21. Pensemos en este caso de las
células que conforman a los seres
humanos, una célula por si sola no
tiene algún fin importante pero la
unión de varias células tiene como
resultado un sistema que compone
al cuerpo humano.
Pensemos en este caso de las
células que conforman a los seres
humanos, una célula por si sola no
tiene algún fin importante pero la
unión de varias células tiene como
resultado un sistema que compone
al cuerpo humano.
En este caso el dato es la célula y
el ser humano es la información,
En este caso el dato es la célula y
el ser humano es la información,
Debió existir un proceso entre las
células para que llegaran a tal
resultado, así como sucede con
los datos que al ser procesados y
relacionados resultan siendo
información.
Debió existir un proceso entre las
células para que llegaran a tal
resultado, así como sucede con
los datos que al ser procesados y
relacionados resultan siendo
información.
Data
e
Information
Data
e
Information
Msc. Selene Yengle Del Castillo 21

22. UN BUEN DISEÑO DE UNA BASE DE DATOS:
CUATRO PRINCIPIOS FUNDAMENTALES
1.Dividir la información para evitar al máximo los datos
redundantes, porque desperdician el espacio y aumentan
la probabilidad de que ocurran errores e incoherencias
2. Es fundamental que la información sea correcta y
completa
3. Determinar la finalidad de la base de datos, es muy útil
plasmar en un papel el propósito de la base de datos, esto
le dará claridad y objetividad.
4. Buscar y organizar la información necesaria.
UN BUEN DISEÑO DE UNA BASE DE DATOS:
CUATRO PRINCIPIOS FUNDAMENTALES
1.Dividir la información para evitar al máximo los datos
redundantes, porque desperdician el espacio y aumentan
la probabilidad de que ocurran errores e incoherencias
2. Es fundamental que la información sea correcta y
completa
3. Determinar la finalidad de la base de datos, es muy útil
plasmar en un papel el propósito de la base de datos, esto
le dará claridad y objetividad.
4. Buscar y organizar la información necesaria.
Msc. Selene Yengle Del Castillo 22

23. Si organizamos datos sobre los clientes, tales como: número,
preferencias, ubicación y densidad, sugerencias, condiciones
económicas, etc. y escribimos por ejemplo, el capítulo de una
tesis, podemos decir que ese capítulo constituye información
sobre esos clientes.
Cuando tenemos que resolver un determinado problema o
tenemos que tomar una decisión, empleamos diversas fuentes
de información (como podría ser el capítulo mencionado de
esta tesis), y construimos lo que en general se denomina
conocimiento o información organizada que permite la
resolución de problemas o la toma de decisiones.
He ahi la importancia de los datos y la información.
Importancia de los datos e InformaciónImportancia de los datos e Información
Msc. Selene Yengle Del Castillo 23

24. MEDIDAS ESTADISTICAS:
Son valores numéricos calculados a partir de los datos de la
población o muestra y que nos resumen la información
contenida en ella.
MEDIDAS ESTADISTICAS:
Son valores numéricos calculados a partir de los datos de la
población o muestra y que nos resumen la información
contenida en ella.
PARAMETROS:
Son medidas estadísticas que describen características de la
población, ejemplo la media, la proporción y la varianza
poblacional. Se denotan por:
Estas medidas generalmente son desconocidas y se obtienen
aproximaciones a partir de los valores de una muestra.
A los parámetros le corresponde valores únicos, por que en
su calculo participan todos los valores de la variable.
PARAMETROS:
Son medidas estadísticas que describen características de la
población, ejemplo la media, la proporción y la varianza
poblacional. Se denotan por:
Estas medidas generalmente son desconocidas y se obtienen
aproximaciones a partir de los valores de una muestra.
A los parámetros le corresponde valores únicos, por que en
su calculo participan todos los valores de la variable.
2
,, XAX P σµ
Msc. Selene Yengle Del Castillo 24

25. ESTIMADORES:
Son funciones (expresiones algebraicas)de las observaciones muestrales.
Generalmente se asumen como formulas que una vez aplicada a los
valores de la muestra arrojan un valor que se denomina ESTIMACION,
este valor es el que se asume como próximo al valor del parámetro.
Podemos deducir que no es un valor único, depende de los valores de la
muestra seleccionada.
Describen la característica de los elementos de la muestra. EJEMPLO:
ESTIMADORES:
Son funciones (expresiones algebraicas)de las observaciones muestrales.
Generalmente se asumen como formulas que una vez aplicada a los
valores de la muestra arrojan un valor que se denomina ESTIMACION,
este valor es el que se asume como próximo al valor del parámetro.
Podemos deducir que no es un valor único, depende de los valores de la
muestra seleccionada.
Describen la característica de los elementos de la muestra. EJEMPLO:
Estimador:Estimador:
n
x
x i∑=
)
)(
(
1
2
22
n
x
x
n
s i
i
∑∑ −=
Media Muestral:
Varianza Muestral
Edad: 15 , 18 , 20
22,4)
3
)53(
949(
3
1
6,17
3
)201815(
2
2
=−=
=
++
=
s
x
Edad : 16 , 18, 22
22,6)
3
)56(
1064(
3
1
67,18
3
)221816(
2
2
=−=
=
++
=
s
x
Muestra:Muestra: Muestra:Muestra:
EstimacionesEstimacionesEstimaciones
Msc. Selene Yengle Del Castillo 25

26. “El pensamiento estadístico será un día tan
necesario para el ciudadano eficiente como la
capacidad de leer y escribir”.
(H.G. Wells) Msc. Selene Yengle Del Castillo 26