{"id":3928,"date":"2025-01-24T04:17:19","date_gmt":"2025-01-24T04:17:19","guid":{"rendered":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/?p=3928"},"modified":"2025-01-24T04:34:29","modified_gmt":"2025-01-24T04:34:29","slug":"1-introduccion-a-la-estadistica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/?p=3928","title":{"rendered":"1. Introducci\u00f3n a la Estad\u00edstica"},"content":{"rendered":"\n

Para su estudio, la estad\u00edstica <\/strong>se divide en: Estad\u00edstica Descriptiva<\/strong> e Inferencia Estad\u00edstica<\/strong>.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n\n\n\n

La Primera<\/strong> se encarga de la recopilaci\u00f3n, organizaci\u00f3n, resumen y presentaci\u00f3n de los datos num\u00e9ricos obtenidos de la observaci\u00f3n de un fen\u00f3meno; mientras que la Segunda<\/strong> tiene por objeto, obtener conclusiones probables sobre el comportamiento general del fen\u00f3meno, a partir de algunas observaciones particulares del mismo.<\/p>\n\n\n\n

Sobre variables en estad\u00edstica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Variable aleatoria<\/strong>: caracter\u00edstica de inter\u00e9s asociada a cada uno de los elementos de la poblaci\u00f3n o muestra considerada. Ejemplos: (a) la edad de cada estudiante; (b) el n\u00famero de visitas diarias que recibe cada peri\u00f3dico en l\u00ednea; (c) el factor de impacto de cada revista, etc.<\/p>\n\n\n\n

Variable <\/strong>cualitativa <\/strong><\/mark>o categ\u00f3rica<\/strong>: variable que categoriza <\/strong>o describe cualitativamente un elemento de la poblaci\u00f3n. Suele ser de tipo alfanum\u00e9rico<\/strong>, pero incluso en el caso en que sea num\u00e9rica no tiene sentido usarla en operaciones aritm\u00e9ticas. Ejemplos: (a) el tel\u00e9fono o el correo electr\u00f3nico de un estudiante; (b) la direcci\u00f3n IP de un peri\u00f3dico en l\u00ednea; (c) el ISSN de una revista, etc.<\/p>\n\n\n\n

Variable cuantitativa <\/mark>o num\u00e9rica<\/strong>: variable que cuantifica <\/strong>alguna propiedad de un elemento de la poblaci\u00f3n. Es posible realizar operaciones aritm\u00e9ticas con ella. Ejemplos: (a) el importe de la beca que recibe un estudiante; (b) los ingresos que genera un peri\u00f3dico en l\u00ednea; (c) el n\u00famero de revistas publicadas por una editorial, etc.<\/p>\n\n\n\n

Variable cuantitativa discreta<\/mark><\/strong>: variable cuantitativa que puede tomar un n\u00famero finito o contable de valores distintos<\/strong>. Ejemplos: (a) edad de un estudiante; (b) n\u00famero de enlaces a otras fuentes de informaci\u00f3n que ofrece un peri\u00f3dico en l\u00ednea; (c) calificaci\u00f3n que obtiene una revista en una escala entera de 1 a 5, etc.<\/p>\n\n\n\n

Variable cuantitativa continua<\/mark><\/strong>: variable cuantitativa que puede tomar
un n\u00famero infinito (no contable) de valores distintos<\/strong>. Ejemplos: (a) altura o peso de un estudiante; (b) tiempo que transcurre entre la publicaci\u00f3n de una encuesta en l\u00ednea y el instante en que ya la han completado un centenar de internautas; (c) factor de impacto (sin redondear) de una revista, etc.<\/p>\n\n\n\n

Distribuci\u00f3n de una variable<\/strong>: en sentido amplio, una distribuci\u00f3n es una tabla, gr\u00e1fico o funci\u00f3n matem\u00e1tica<\/strong> que explica c\u00f3mo se comportan o distribuyen los valores de una variable<\/strong>, es decir, qu\u00e9 valores toma la variable as\u00ed como la frecuencia de aparici\u00f3n de cada uno de ellos. Ejemplo: dada una muestra aleatoria de revistas, la distribuci\u00f3n de la variable \u201cfactor de impacto de una revista<\/strong>\u201d puede representarse mediante una tabla de frecuencias o mediante una gr\u00e1fica como se observa a continuaci\u00f3n, donde 342 <\/strong>de las revistas consideradas tienen un factor de impacto entre 0 y 1,<\/strong> 452 <\/strong>de las revistas tienen un factor de impacto entre 1 y 2,<\/strong> etc.<\/p>\n\n\n\n

Poblaci\u00f3n<\/strong>: Es el conjunto completo de individuos, objetos o eventos que comparten una caracter\u00edstica com\u00fan y que son objeto de estudio.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Poblaci\u00f3n Finita<\/strong>: Tiene un n\u00famero limitado y conocido de elementos.
    Ejemplo<\/strong>:\n
      \n
    • Todos los estudiantes de una escuela (500 estudiantes).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
    • Poblaci\u00f3n Infinita<\/strong>: No tiene un n\u00famero definido o es te\u00f3ricamente imposible contar todos los elementos.
      Ejemplo<\/strong>:\n
        \n
      • Las gotas de agua que caen durante una tormenta.<\/li>\n\n\n\n
      • La cantidad de n\u00fameros reales entre 0 y 1.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
      • Muestra<\/strong>: Es un subconjunto representativo de la poblaci\u00f3n, seleccionado para realizar un estudio.<\/li>\n\n\n\n
      • Ejemplo<\/strong>:\n
          \n
        • Si la poblaci\u00f3n son 500 estudiantes de una escuela, una muestra puede ser un grupo de 50 estudiantes seleccionados aleatoriamente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Clasificaci\u00f3n de Datos: Cualitativos y Cuantitativos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
            \n
          1. Datos Cualitativos<\/strong>:\n
              \n
            • Describen cualidades o caracter\u00edsticas y no son num\u00e9ricos.<\/li>\n\n\n\n
            • Ejemplos:\n
                \n
              • Colores favoritos (rojo, azul, verde).<\/li>\n\n\n\n
              • Estado civil (soltero, casado, divorciado).<\/li>\n\n\n\n
              • Nacionalidad (mexicano, espa\u00f1ol, argentino).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
              • Datos Cuantitativos<\/strong>:\n
                  \n
                • Representan valores num\u00e9ricos y pueden ser medidos.<\/li>\n\n\n\n
                • Tipos:\n
                    \n
                  • Discretos<\/strong>: Valores enteros contables.
                    Ejemplo<\/strong>: N\u00famero de hermanos (0, 1, 2).<\/li>\n\n\n\n
                  • Continuos<\/strong>: Valores dentro de un rango continuo.
                    Ejemplo<\/strong>: Peso de una persona (68.5 kg, 70.2 kg).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                    Ejemplos sencillos para clasificar datos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
                      \n
                    1. Cualitativos<\/strong>:\n
                        \n
                      • Respuesta: \u00bfCu\u00e1l es tu color favorito? (rojo, azul, verde).<\/li>\n\n\n\n
                      • Clasificaci\u00f3n: Datos cualitativos nominales.<\/li>\n\n\n\n
                      • Raz\u00f3n: Son categor\u00edas sin un orden espec\u00edfico.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
                      • Cuantitativos Discretos<\/strong>:\n
                          \n
                        • Ejemplo: N\u00famero de hijos por familia (0, 1, 2, 3).<\/li>\n\n\n\n
                        • Clasificaci\u00f3n: Datos cuantitativos discretos.<\/li>\n\n\n\n
                        • Raz\u00f3n: Son valores contables.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
                        • Cuantitativos Continuos<\/strong>:\n
                            \n
                          • Ejemplo: Tiempo empleado en resolver un examen (60.5 min, 45.3 min).<\/li>\n\n\n\n
                          • Clasificaci\u00f3n: Datos cuantitativos continuos.<\/li>\n\n\n\n
                          • Raz\u00f3n: Son valores medibles en un rango continuo.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                            Para su estudio, la estad\u00edstica se divide en: Estad\u00edstica Descriptiva e Inferencia Estad\u00edstica.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"ngg_post_thumbnail":0,"footnotes":""},"categories":[93],"tags":[],"class_list":["post-3928","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-primerparcialprobest-meca"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3928","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=3928"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3928\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3935,"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3928\/revisions\/3935"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=3928"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=3928"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lash.utrng.edu.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=3928"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}