Conceptos Fundamentales de Estadística: Variables, Muestreo y Medidas de Tendencia Central

Fundamentos y Conceptos Básicos de Estadística

Afirmaciones Clave (Verdadero o Falso)

• El **error estándar** es un modo frecuente de denominar la **desviación estándar** de una distribución. (Respuesta: **Verdadero**)
• Cuanto mayor sea la muestra, mayor será el error de muestreo. (Respuesta: **Verdadero**)
• Una **muestra** es una selección de los datos que necesito y no es proporcional al tamaño de la población. (Respuesta: **Verdadero**)
• El principal inconveniente de la **mediana** es que se ve muy afectada por los extremos. (Respuesta: **Falso**)
• La **media** es sensible a los valores extremos ya que solo le influyen los valores centrales. (Respuesta: **Falso**)
• En el cálculo de la **moda** no intervienen todos los valores de la distribución. (Respuesta: **Verdadero**)

Medidas de Tendencia Central y Dispersión

Medidas de Tendencia Central

• ¿Qué tipo de medidas son la media, moda y mediana? (Respuesta: **Medidas de Tendencia Central**)
• Para calcular la **moda**: Contamos el número de veces que aparece el valor más frecuente.
• El **error estándar**: Es una medida de tendencia central.

Dispersión

Al comparar la **media** y la **mediana** de un conjunto de datos, tenemos una idea de lo esparcidos que se encuentran. (Respuesta: Si la media dista mucho de la mediana, los datos están **muy dispersos**.)

Muestreo y Población

Conceptos de Muestra

• Una **muestra**: Es una selección de datos sobre el total de la **población**.
• La muestra es un subconjunto de población que: Es un subconjunto poblacional para **estimar parámetros**.
• El **tamaño muestral**: Hay muchas maneras de calcularlo.
• El **muestreo aleatorio**: Se selecciona al azar y cada individuo tiene la misma probabilidad de resultar seleccionado.
• En el muestreo: Se puede calcular el **tamaño óptimo** para un determinado número de error.

Tipos de Variables

Preguntas sobre Variables

• ¿Cuál de las siguientes es una variable nominal discreta? (Respuesta: El **número de alumnos** del instituto.)
• ¿Cuál de las siguientes es una variable cuantitativa continua? (Respuesta: **Tamaño de una familia**.)

H3>Clasificación de Variables

Variables Cuantitativas (Se expresan mediante un número)

Ejemplo: Número de plumones.

• Variables discretas: Todo lo que no se pueda fraccionar. Valores enteros. No admite valores intermedios. Ejemplo: Hijos de 5 personas.
• Variables continuas: Todo lo que se pueda expresar en punto decimal. Sí admite valores intermedios. Ejemplo: Altura de 5 personas.

Variables Cualitativas (No pueden ser medidas con números o atributos)

Ejemplo: Estado civil, Color de cabello. Refleja un orden.

• Nominal: Nombre, género, nacionalidad. No números, no orden. Ejemplo: Estado civil.
• Ordinal: Grado de satisfacción, preferencias (sí o no). No números, sí orden. Ejemplo: Nota de examen.

Cuantiles: Medidas de Posición No Central

Los cuantiles son medidas de posición que dividen la distribución de datos en partes iguales.

• Deciles: Son valores que dividen la distribución en 10 partes iguales. Cada una engloba el 10% de los datos. En total hay 9 deciles.
• Cuartiles: Son valores que dividen la distribución en 4 partes iguales. Cada una engloba el 25% de los datos. En total hay 3 cuartiles.
• Percentiles: Son los valores que dividen la distribución en 100 partes iguales. Cada una engloba el 1% de los datos. En total hay 99 percentiles.

Definición y Ramas de la Estadística

La **Estadística** es una ciencia que trata acerca de la recopilación, organización, presentación, análisis e interpretación de datos (numéricos), con el objeto de facilitar la toma de decisiones en cualquier campo.

División de la Estadística

• Estadística descriptiva: Es la que utiliza diversos procedimientos con el fin de recopilar, organizar, presentar y resumir un conjunto de datos.
• Estadística inferencial: Es la que utiliza diversos métodos para generalizar o inferir algo acerca de una población, basados en resultados obtenidos en base a una muestra.