1. Estadística:
1.1. Ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener, a partir de ellos, inferencias basadas en el cálculo de probabilidades.
2. Estadístico
2.1. Es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico.
3. Parámetro
3.1. Función definida sobre valores numéricos que caracteriza una población o un modelo.
4. Importancia y aplicación de la ciencia estadística vinculada al turismo.
4.1. Consolidar las capacidades provinciales para la elaboración, armonización y análisis de las estadísticas de turismo con el fin robustecer sus sistemas de estadísticas de turismo.
5. División de la estadística.
5.1. Estadística Descriptiva: consiste sobre todo en la presentación de datos en forma de tablas y gráficas. Esta comprende cualquier actividad relacionada con los datos y está diseñada para resumir o describir los mismos sin factores pertinentes adicionales.
5.1.1. Estadística Inferencial: se deriva de muestras, de observaciones hechas sólo acerca de una parte de un conjunto numeroso de elementos y esto implica que su análisis requiere de generalizaciones que van más allá de los datos.
6. Definición de población y muestra.
6.1. Población es un conjunto de seres vivos de una especie que habita en un determinado lugar. Se utiliza también para referirse al conjunto de viviendas, de forma similar al término 'localidad'.
6.1.1. Una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas aplicaciones interesa que una muestra sea una muestra representativa y para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada.
7. Variables y tipos.
7.1. Variable independiente: Es aquella cuyo valor no depende del de otra variable.
7.1.1. Variable dependiente:Es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable.
7.1.1.1. Variable continua: Es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una caraterística.
7.1.1.1.1. Variable aleatoria: Se llama variable aleatoria a toda función que asocia a cada elemento del espacio muestral en un número real.
8. Escalas de medición.
8.1. Escala nominal: Una escala de medición es nominal si los datos son etiquetas o categorías que se usan para definir un atributo de un elemento. Los datos nominales pueden ser numéricos o no numéricos.
8.1.1. Escala ordinal: Una escala de medición es ordinal si los datos pueden usarse para jerarquizar u ordenar las observaciones. Los datos ordinales pueden ser numéricos o no numéricos.
8.1.1.1. Escala de intervalo: Una escala de medición es de intervalo si los datos tienen las propiedades de los datos ordinales y los intervalos entre observaciones se expresan en términos de una unidad de medición fija. Los datos de intervalo tienen que ser numéricos.
8.1.1.1.1. Escala de razón: Una escala de medición es de razón si los datos tienen las propiedades de los datos de intervalo y el cociente (o razón) entre dos medidas tiene sentido. Los datos de razón tienen que ser numéricos.
9. Tipos de muestreo
9.1. Muestreo aleatorio simple: En este tipo de muestreo las variables relevantes de la muestra tienen la misma función de probabilidad y son independientes entre ellas.
9.1.1. El muestreo aleatorio estratificado consiste en dividir la población en estratos; un ejemplo de esto sería estudiar la relación entre el grado de satisfacción vital y el nivel socioeconómico.
9.1.1.1. De conglomerados: Son conjuntos de elementos poblacionales, como pueden ser las escuelas o los centros hospitalarios públicos de un municipio.
9.1.1.1.1. Sistemático: En este caso se empieza dividiendo el número total de sujetos u observaciones que conforman la población entre el que se quiere utilizar para la muestra.