1. Definición
1.1. Se le dice estadística a una "disciplina científica" destinada a manejar orden y análisis de una base de datos.
1.2. Tiene como propósito compartir predicciones y explicaciones de varios temas.
2. Clasificación de datos estadísticos
2.1. Datos categóricos
2.1.1. Datos nominales
2.1.1.1. No tienen orden
2.1.1.2. Unidades discretas
2.1.1.3. Etiquetar variables sin valor cuantitativo
2.1.1.4. Ejemplo
2.1.1.4.1. En una encuesta sobre las razas de perro preferidas, los datos obtenidos serían nominales
2.1.2. Datos ordinales
2.1.2.1. Unidades discretas
2.1.2.2. Orden
2.1.2.3. Medidas no numéricas
2.1.2.4. Ejemplo
2.1.2.4.1. Para medir la felicidad se puede usar una escala del 1 al 5 donde 5 es lo más feliz
2.2. Datos numéricos
2.2.1. Datos discretos
2.2.1.1. Valores distintos y separados
2.2.1.2. No se pueden medir, pero se pueden contar.
2.2.1.3. Ejemplo
2.2.1.3.1. Una persona no puede tener 0.5 mascotas.
2.2.2. Datos continuos
2.2.2.1. Datos de intervalo
2.2.2.1.1. Se representan unidades ordenadas que tienen la misma diferencia.
2.2.2.1.2. Se conoce la diferencia exacta entre valores.
2.2.2.1.3. Ejemplo
2.2.2.2. Datos de relación
2.2.2.2.1. Unidades ordenadas con la misma diferencia
2.2.2.2.2. Igual que los datos de intervalo pero con cero absoluto
3. Clasificación de variables estadísticas
3.1. Variable continua: representa un valor infinito de valores por medio de datos. Ejemplo: dos valores exactos con decimales, puede ser la medida de 1 metro con 82 cm.
3.2. Variable discreta: es un valor definido entre datos. Ejemplo: el número de hijos de una familia.
3.2.1. Variables cualitativa: variables expresadas de forma general, por usual en palabras. Ejemplo: color de piel.
3.2.2. Variable ordinal: variación de niveles y orden. Ejemplo: los lugares en los que quedaron competidores en una carrera, Mario fue 1ero, etc.
3.2.3. Variable nominal: es representado por un nombre claro. Ejemplo: ojos de color azul, verde, negro, etc.
3.3. Variable cuantitativa: variables expresadas numéricamente. Ejemplo: ella pesa 68 kg.
4. Población y muestra
4.1. Población
4.1.1. Conjunto de personas acerca de los cuales se desea hacer inferencias.
4.1.2. Practicidad
4.1.3. Ejemplo
4.1.3.1. Un campo de cosecha de maíz
4.2. Muestra
4.2.1. Proveniente de una población
4.2.2. Más fiel y más práctico
4.2.3. Debe recolectarse de manera aleatoria.
4.2.4. Permite hacer inferencias sobre la población
4.2.5. Subconjunto de personas
4.2.6. Ejemplo
4.2.6.1. 10 manzanas provenientes de ese campo