La Estad\u00edstica<\/strong> trata del recuento, ordenaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones.<\/p>\n

Un estudio estad\u00edstico<\/strong> consta de las siguientes fases:<\/p>\n

Recogida de datos.<\/p>\n

Organizaci\u00f3n y representaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

An\u00e1lisis de datos.<\/p>\n

Obtenci\u00f3n de conclusiones.<\/p>\n<\/div>\n

<\/p>\n

La Estad\u00edstica se divide en dos partes:<\/p>\n

Estad\u00edstica descriptiva<\/h2>\n
LaEstad\u00edstica descriptiva <\/a>registra los datos en tablas y los representa en gr\u00e1ficos. Calcula los par\u00e1metros estad\u00edsticos (medidas de centralizaci\u00f3n y de dispersi\u00f3n), que describen el conjunto estudiado.<\/p>\n
Estad\u00edstica inferencial<\/h2>\n
La Estad\u00edstica inferencial<\/strong> estudia c\u00f3mo sacar conclusiones generales para toda la poblaci\u00f3n a partir del estudio de una muestra, y el grado de fiabilidad o significaci\u00f3n de los resultados obtenidos.<\/p>\n
Poblaci\u00f3n<\/h3>\n
Una poblaci\u00f3n<\/strong> es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estad\u00edstico.<\/p>\n
Individuo<\/h3>\n
Un individuo<\/strong> o unidad estad\u00edstica<\/strong><\/span> es cada uno de los elementos que componen la poblaci\u00f3n.<\/p>\n
Muestra<\/h3>\n
Una muestra<\/strong> es un conjunto representativo de la poblaci\u00f3n de referencia, el n\u00famero de individuos de una muestra es menor que el de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n
Muestreo<\/h3>\n
El muestreo<\/strong> es la reuni\u00f3n de datos que se desea estudiar, obtenidos de una proporci\u00f3n reducida y representativa de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n
Valor<\/h3>\n
Un valor<\/strong> es cada uno de los distintos resultados que se pueden obtener en un estudio estad\u00edstico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos dos valores: cara y cruz.<\/p>\n
Dato<\/h3>\n
Un dato<\/strong> es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un estudio estad\u00edstico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara, cruz.<\/p>\n
<\/p>\n
Variables estad\u00edsticas<\/h2>\n
Una variable estad\u00edstica<\/strong> es cada una de las caracter\u00edsticas o cualidades<\/strong> que poseen los individuos de una poblaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n
Variable cualitativa<\/h2>\n
Las variables cualitativas<\/strong> se refieren a caracter\u00edsticas o cualidades<\/strong> que no<\/strong> pueden ser medidas con n\u00fameros<\/strong>. Podemos distinguir dos tipos:<\/p>\n
Variable cualitativa nominal<\/h3>\n
Una variable cualitativa nominal<\/strong> presenta modalidades no num\u00e9ricas<\/strong> que no<\/strong> admiten un criterio de orden<\/strong>. Por ejemplo: <\/p>\n
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo. <\/p>\n
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa<\/h3>\n
Una variable cualitativa ordinal<\/strong> presenta modalidades no n\u00famericas<\/strong>, en las que existe un orden<\/strong>. Por ejemplo:<\/p>\n
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.<\/p>\n
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1\u00ba, 2\u00ba, 3\u00ba, ...<\/p>\n
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.<\/p>\n
<\/p>\n
Variable cuantitativa<\/h2>\n
Una variable cuantitativa<\/strong> es la que se expresa mediante un n\u00famero<\/strong>, por tanto se pueden realizar operaciones aritm\u00e9ticas<\/strong> con ella. Podemos distinguir dos tipos:<\/p>\n
Variable discreta<\/h3>\n
Una variable discreta<\/strong> es aquella que toma valores aislados<\/strong>, es decir no<\/strong> admite valores intermedios<\/strong> entre dos valores espec\u00edficos. Por ejemplo:<\/p>\n
El n\u00famero de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.<\/p>\n
Variable continua<\/h3>\n
Una variable continua<\/strong> es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos n\u00fameros<\/strong>. Por ejemplo: <\/p>\n
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75. <\/p>\n
En la pr\u00e1ctica medimos la altura con dos decimales, pero tambi\u00e9n se podr\u00eda dar con tres decimales.<\/p>\n
<\/p>\n
Distribuci\u00f3n de frecuencias<\/h2>\n
La distribuci\u00f3n de frecuencias<\/strong> o tabla de frecuencias<\/strong> es una ordenaci\u00f3n<\/strong> en forma de tabla<\/strong> de los datos estad\u00edsticos<\/strong>, asignando a cada dato<\/strong> su frecuencia correspondiente<\/strong>. <\/p>\n
Frecuencia absoluta<\/h2>\n
La frecuencia absoluta<\/strong> es el n\u00famero de veces<\/strong> que aparece un determinado valor<\/strong> en un estudio estad\u00edstico. <\/p>\n
Se representa por f_{i<\/sub><\/strong>. <\/p>\n}
La suma de las frecuencias absolutas<\/strong> es igual al n\u00famero total de datos, que se representa por N<\/strong>. <\/p>\n
$\"Explicaciones$ <\/p>\n
Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega \u03a3<\/strong> (sigma may\u00fascula) que se lee suma o sumatoria.<\/p>\n
$\"Explicaciones$ <\/p>\n
Frecuencia relativa<\/h2>\n
La frecuencia relativa<\/strong> es el cociente<\/strong> entre la frecuencia absoluta<\/strong> de un determinado valor y el n\u00famero total de datos<\/strong>. <\/p>\n
Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por n_{i<\/sub><\/strong>. <\/p>\n}
$\"Explicaciones$ <\/p>\n
La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.<\/p>\n
Frecuencia acumulada<\/h2>\n
La frecuencia acumulada<\/strong><\/span> es la suma de las frecuencias absolutas<\/strong> de todos los valores inferiores o iguales<\/strong> al valor<\/strong> considerado. <\/p>\n
Se representa por F_{i<\/sub><\/strong>.<\/p>\n}
Frecuencia relativa acumulada<\/h2>\n
La frecuencia relativa acumulada<\/strong> es el cociente<\/strong> entre la frecuencia acumulada<\/strong> de un determinado valor<\/strong> y el n\u00famero total de datos<\/strong>. Se puede expresar en tantos por ciento.<\/p>\n
Este tipo de tablas de frecuencias<\/strong> se utiliza con variables discretas<\/strong>.<\/p>\n
La distribuci\u00f3n de frecuencias agrupadas<\/strong> o tabla con datos agrupados<\/strong> se emplea si las variables<\/strong> toman un n\u00famero grande de valores<\/strong> o la variable es continua<\/strong>. <\/p>\n
Se agrupan<\/strong> los valores<\/strong> en intervalos<\/strong> que tengan la misma amplitud<\/strong> denominados clases<\/strong>. A cada clase<\/strong> se le asigna su frecuencia correspondiente<\/strong>.<\/p>\n
L\u00edmites de la clase<\/h2>\n
Cada clase<\/strong> est\u00e1 delimitada<\/strong> por el l\u00edmite inferior de la clase<\/strong> y el l\u00edmite superior de la clase<\/strong>.<\/p>\n
Amplitud de la clase<\/h2>\n
La amplitud de la clase<\/strong> es la diferencia<\/strong> entre el l\u00edmite superior e inferior<\/strong> de la clase<\/strong>.<\/p>\n
Marca de clase<\/h2>\n
La marca de clase<\/strong> es el punto medio<\/strong> de cada intervalo<\/strong> y es el valor<\/strong> que representa a todo el intervalo<\/strong> para el c\u00e1lculo<\/strong> de algunos par\u00e1metros<\/strong>.<\/p>\n
<\/p>\n
Par\u00e1metros estad\u00edsticos<\/h2>\n
Un par\u00e1metro estad\u00edstico<\/strong> es un n\u00famero<\/strong> que se obtiene a partir de los datos<\/strong> de una distribuci\u00f3n estad\u00edstica<\/strong>.<\/p>\n
Los par\u00e1metros estad\u00edsticos<\/strong> sirven para sintetizar la informaci\u00f3n dada por una tabla o por una gr\u00e1fica. <\/p>\n
Hay tres tipos par\u00e1metros estad\u00edsticos<\/strong>: <\/p>\n
De centralizaci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n
De posici\u00f3n<\/a>. <\/p>\n
De dispersi\u00f3n<\/a>.<\/p>\n
<\/p>\n
Medidas de centralizaci\u00f3n <\/h3>\n
Nos indican en torno a qu\u00e9 valor (centro) se distribuyen los datos.<\/p>\n
La medidas de centralizaci\u00f3n<\/strong> son:<\/p>\n
Media aritm\u00e9tica<\/a><\/h2>\n
La media aritm\u00e9tica<\/a> es el valor promedio<\/strong> de la distribuci\u00f3n.<\/p>\n
Mediana <\/a><\/h2>\n
La mediana<\/a> es la puntaci\u00f3n<\/strong> de la escala que separa la mitad superior<\/strong> de la distribuci\u00f3n y la inferior<\/strong>, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales<\/strong>.<\/p>\n
Moda<\/a><\/h2>\n
La moda<\/a> es el valor<\/strong> que m\u00e1s se repite<\/strong> en una distribuci\u00f3n.<\/p>\n
<\/p>\n
Medidas de posici\u00f3n<\/h3>\nLas medidas de posici\u00f3n<\/a> dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo n\u00famero de individuos. <\/p>\n
Para calcular las medidas de posici\u00f3n<\/strong> es necesario que los datos<\/strong> est\u00e9n ordenados de menor a mayor<\/strong>.<\/p>\n
La medidas de posici\u00f3n<\/strong> son:<\/p>\n
Cuartiles<\/a><\/h2>\n
Los cuartiles<\/a> dividen la serie de datos en cuatro partes iguales<\/strong>.<\/p>\n
Deciles<\/a><\/h2>\n
Los deciles<\/a> dividen la serie de datos en diez partes iguales<\/strong>.<\/p>\n
Percentiles<\/a><\/h2>\n
Los percentiles<\/a> dividen la serie de datos en cien partes iguales<\/strong>.<\/p>\n
<\/p>\n
Medidas de dispersi\u00f3n<\/h3>\nLas medidas de dispersi\u00f3n<\/a> nos informan sobre cu\u00e1nto se alejan del centro los valores de la distribuci\u00f3n.<\/p>\n
Las medidas de dispersi\u00f3n<\/strong> son:<\/p>\n
Rango o recorrido<\/h2>\n
El rango<\/strong> es la diferencia<\/strong> entre el mayor<\/strong> y el menor<\/strong> de los datos<\/strong> de una distribuci\u00f3n estad\u00edstica.<\/p>\n
Desviaci\u00f3n media<\/a><\/h2>\n
La desviaci\u00f3n media<\/a> es la media aritm\u00e9tica<\/strong> de los valores absolutos<\/strong> de las desviaciones<\/strong> respecto a la media<\/strong>.<\/p>\n
Varianza<\/a><\/h2>\n
La varianza<\/a> es la media aritm\u00e9tica<\/strong> del cuadrado de las desviaciones<\/strong> respecto a la media<\/strong>.<\/p>\n
Desviaci\u00f3n t\u00edpica <\/a><\/h2>\n
La desviaci\u00f3n t\u00edpica<\/a> es la ra\u00edz cuadrada<\/strong> de la varianza<\/strong>.<\/p>\n<\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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