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Página del Colegio de Matemáticas del Plantel 8 de la ENP-UNAM Estadística para interpretar grandes cantidades de datos Autor: Dr. José Manuel Becerra Espinosa

ESTADÍSTICA PARA INTERPRETAR
GRANDES CANTIDADES DE DATOS

UNIDAD 4

1. POBLACIÓN, MUESTRA Y VARIABLES

Estadística: Es la rama de las Matemáticas que se ocupa de recolectar, organizar, presentar, analizar e
interpretar datos para ayudar a una toma de decisiones más efectiva. Se clasifica en dos grandes ramas la
estadística descriptiva y la estadística inferencial.

La estadística descriptiva estudia al conjunto de métodos para organizar, resumir y presentar los datos de
manera informativa.

Ejemplo.
El INEGI reveló en 2016 que esperanza de vida de los mexicanos es de 75.2 años.

Ejemplo.
De acuerdo con Pemex, se tuvo una producción de 2’271,000 barriles de petróleo en julio de 2017.

La estadística inferencial estudia al conjunto de métodos probabilísticos y estadísticos utilizados para saber
algo acerca de un todo, basándose en una pequeña parte de este.

Ejemplo.
Según una encuesta publicada por el periódico Reforma en julio de 2017, 7 de cada 10 capitalinos piensa
que la inseguridad es el principal problema que se vive en Ciudad de México.

Ejemplo.
La empresa Philips decidió rechazar toda la producción de focos LED del hoy al encontrar que un
determinado número de ellos se encontraba defectuoso.

Las estadísticas de por sí no tienen sentido si no se consideran o se relacionan dentro del contexto con
que se trabajan. Por lo tanto es necesario entender los conceptos de población y de muestra para lograr
comprender mejor su significado en una investigación.

Población es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características
comunes observables en un lugar y en un momento determinado.

La muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población.

Variable es cada una de las características que pueden observarse de un elemento de la muestra. Las
variables pueden ser clasificadas en dos grupos:

a) Cualitativas: toman valores no numéricos. Dentro de este grupo se distinguen las:

Nominativas: no existe ningún orden entre las categorías de variables. Por ejemplo: el grupo sanguíneo (A,
B, AB, 0) o el color del pelo (moreno, rubio, pelirrojo).

Binarias: cuando toman dos valores posibles (si/no), (presencia/ausencia). Por ejemplo: casado sí o no o
tener pasaporte sí o no.

Ordinales: existe un cierto orden entre las categorías de las variables, por ejemplo el nivel de estudios (sin
estudios, básico, secundarios, etc.) o categoría dentro de una empresa (gerente, supervisor, empleado, etc.)

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