1. Concepto de Estadística: La estadística es un conjunto de conocimientos y métodos que se utilizan en la recolección, organización, presentación y análisis de la información relativa a un fenómeno o hecho determinado y que le permite al investigador tomar decisiones en situaciones donde está presente la incertidumbre.
2. Distribución de frecuencia
2.1. Medidas Descriptivas Numéricas
2.1.1. Frecuentemente una colección de datos se puede reducir a una o unas cuantas medidas numéricas sencillas que resumen al conjunto total. Tales medidas son más fáciles de comprender que el conjunto de datos originales o ya agrupados. Tres características importantes de los datos que las medidas numéricas ponen de manifiesto son:
2.1.2. 1. El valor central o típico de los datos
2.1.3. 2. La dispersión de los datos
2.1.4. 3. Medidas de forma
2.2. Medidas de Posición o Localización (tendencia central)
2.2.1. Cuando se tiene un grupo de observaciones, se desea describirlo a través de un sólo número. Para tal fin, no se usa el valor más elevado ni el valor más pequeño como único representante, ya que sólo representan los extremos. Una de las propiedades más sobresalientes de la distribución de datos es su tendencia a acumularse hacia el centro de la misma. Esta característica se denomina tendencia central. Las medidas de tendencia central más usuales son: la media aritmética, la mediana y la moda.
2.2.1.1. MEDIA ARITMÉTICA
2.2.1.1.1. La media aritmética de n valores, es igual a la suma de todos ellos dividida entre n . Se denota por x . Cuando los datos tienen más de una frecuencia, para obtener la media aritmética se agrega otra columna a la tabla estadística con el producto de las observaciones y sus frecuencias. Es decir, si se cuenta con una distribución de datos entonces se aplica la fórmula
2.2.1.2. MEDIANA
2.2.1.2.1. La mediana es el punto central de una serie de datos ordenados de forma ascendente o descendente. De acuerdo al número de casos o datos, hay dos formas para calcular la mediana: para número impar y para número par: Número impar de datos ordenados de menor a mayor o de mayor a menor: la mediana es el valor que queda justo al centro.
2.2.1.3. MODA
2.2.1.3.1. La moda de un conjunto de datos numéricos es el valor que más se repite, es decir, el que tiene el mayor número de frecuencias absolutas. La moda puede ser no única e inclusive no existir. La moda es una medida de tendencia central muy importante, porque permite planificar, organizar y producir para satisfacer las necesidades de la mayoría.
2.3. Medidas de Dispersión
2.3.1. La dispersión mide que tan alejados están un conjunto de valores respecto a su media aritmética. Así, cuanto menos disperso sea el conjunto, más cerca del valor medio se encontrarán sus valores. Este aspecto es de vital importancia para el estudio de investigaciones. Se llaman medidas de dispersión aquellas que permiten retratar la distancia de los valores de la variable a un cierto valor central, o que permiten identificar la concentración de los datos en un cierto sector del recorrido de la variable. Se trata de coeficientes para variables cuantitativas.
2.3.1.1. RANGO
2.3.1.1.1. El rango de una distribución es la diferencia entre el valor máximo (M) y el valor mínimo (m) de la variable estadística. Para su cálculo, basta con ordenar los valores de menor a mayor m de M. Ejemplo. Si se conoce que el valor promedio de días de espera para obtener una licencia de manejo, es de 5 días en la oficina A, y de 7 días en la oficina B, con esta única información no es posible hacer una elección adecuada. Sin embargo, si se sabe que en la oficina A, el número mínimo de días de espera es de 3 y el máximo de 15, mientras que en la oficina B, los valores son 3 y 8 días respectivamente, se podrá tomar una decisión más adecuada para acudir a obtener la licencia, gracias a esta información adicional.
3. Variables
3.1. Se denomina variable al aspecto que se pretende estudiar de una población, ya se considerando todos los individuos que la componen o una muestra representativa. Por ejemplo las variables estudiadas en la situación pueden ser, sexo, edad, peso, estatura (por edad), etc.
3.1.1. clasificación
3.1.1.1. *Cualitativas: se refieren a características no medibles o atributos. Por ejemplo, sexo, estado civil, escolaridad, candidato, etc. *Cuantitativas: se refieren a características medibles. Por ejemplo, peso, estura, notas de escritos, etc. Entre las variables cuantitativas se distinguen, a su vez, dos categorías diferentes: *Variable discreta: cuando toma valores pertenecientes a conjuntos numéricos discretos (finito o numerable). Aquellas que por su naturaleza no admiten un fraccionamiento de la unidad, por ejemplo número de hermanos, páginas de un libro, número de libros, población de bacterias, número de plantas, edad, etc. *Variable continua: que toma valores pertenecientes a conjuntos numéricos continuos, son aquellas variables que por su naturaleza admiten que entre dos valores cualesquiera pueda tomar cualquier valor intermedio, por ejemplo peso, tiempo, estatura, etc.
4. Variables cuantitativas continuas . Intervalos de clase
4.1. Se denomina intervalo de clase a cada uno de los intervalos en que pueden agruparse los datos de una variable cuantitativa continua.
4.1.1. Determinación de intervalos de clase
4.1.1.1. Para tabular los datos agrupados en intervalos de clase hay que tener en cuenta algunas cuestiones:
4.1.1.1.1. *Generalmente se toman todos los intervalos con la misma amplitud. Depende de qué se esté midiendo.
4.1.1.1.2. *Cada dato debe pertenecer a un único intervalo.
4.1.1.1.3. * La cantidad de intervalos depende de la cantidad de datos y de la precisión que se necesita.
5. Objetivos de la Estadistica
5.1. Conocer y trabajar conceptos básicos de la estadística descriptiva. Analizar situaciones representadas en los gráficos. Adquirir habilidades para conseguir una tabla de frecuencias, un diagrama de barras y algunos índices descriptivos Saber interpretar una tabla de frecuencias, un diagrama de barras y algunos índices descriptivos Observar la ganancia en términos de facilidad de interpretación y de disposición de la información original Relacionar la información contenida en la tabla con el tipo de variable que se está tabulando Cuestionar la validez y generalidad de las afirmaciones en relación a los conocimientos del método estadístico.
6. Historia de la estadística
6.1. La estadística que conocemos hoy día debe gran parte de sus logros a los trabajos matemáticos de aquellos hombres que desarrollaron la teoría de las probabilidades, con la cual se adhirió la estadística a las ciencias formales. Desde los comienzos de la civilización han existido formas sencillas de estadísticas, pues ya se utilizaban representaciones gráficas y otros símbolos en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas, animales y otras cosas.
7. La estadística esta Dividida en:
7.1. Estadística inductiva:
7.1.1. Estadística inductiva o inferencial: Trata de la generalización hacia las poblaciones de los resultados obtenidos en las muestras y de las condiciones bajo las cuales estas conclusiones son válidas.
8. Vocabulario estadístico
8.1. Población, muestra, individuo y carácter. Las primeras definiciones necesarias para el inicio de cualquier estudio estadístico son:
8.1.1. Población: Conjunto de todos los elementos que verifican una característica que será objeto de estudio.
8.1.2. Individuo: Cada uno de los elementos de la población.
8.1.3. Muestra: Cualquier subconjunto de la población. Este subconjunto es muy importante que sea representativo de la población.
8.1.4. Carácter: Cada una de las propiedades que poseen los individuos de la población y que pueden ser objeto de estudio.
9. Distribución de Frecuencias Estadística
9.1. Se llama Frecuencia a la cantidad de veces que se repite un valor de la variable, cuando se recopilan los datos hay casos en que se puede repetir algunos datos.
9.1.1. USO:
9.1.1.1. la información es resumida, se busca en el resumen patrones y tendencias para de esta manera tener una conclusión lógica.
9.1.1.2. Es una forma de organizar datos de un conjunto para clasificarlos en categorias o clases, para de esta forma obtener observaciones dentro de cada categoria
9.1.1.3. orden de los datos en clases o categorias indicando cada una de ellas el numero de elementos que contienen la frecuencia