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Universidad Deportiva del Sur Bloque 1-Parte 2 
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA 
MINISTERIO DE EDUCACIÓN SUPERIOR 
UNIVERSIDAD DEPORTIVA DEL SUR 
SAN CARLOS - ESTADO COJEDES 
 
 
 
 
 
 
 
 
BLOQUE 1. PARTE 2 
INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Realizado por: 
Prof. Andreina Aular. 
Prof. Adriana Aular. 
 
 
San Carlos, Mayo del 2011 
Universidad Deportiva del Sur Bloque 1-Parte 2 
VARIABLE 
Es cualquier propiedad o característica cambiante que desea medir en el 
objeto bajo estudio. 
Es cada una de las cualidades o propiedades que se va a estudiar en cada 
uno de los individuos de la muestra y que permite clasificarlos. Son variables el 
deporte favorito, el color de una persona, su edad, entre otros. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Variable cualitativa (también llamadas de atributo): son aquellas que 
asignan atributos o categorías a las características medibles de los elementos 
bajo estudio. Resulta de particular importancia, en este tipo de variables, que 
se defina con base en teorías aceptables lo que se va a medir, pues lo obvio es 
a veces una fuente de error. Además, nunca olvide “bautizar” a cualquier 
variable con un nombre adecuado y fácil de entender. 
Enseguida se dan algunos ejemplos de variable cualitativas. En la primera 
columna se encontrará el nombre que se le ha dado a la variable, en la segunda 
columna se describe con claridad que se va a medir, y en la tercera columna se 
listan los valores de la variable. 
 
 
 
VARIABLES 
Cualitativa Cuantitativa 
Discreta 
Continua 
Universidad Deportiva del Sur Bloque 1-Parte 2 
Nombre de la Variable Atributo o 
características a 
medir, o indicador 
empírico 
Valores de la variable 
Sexo Género (sexo) de la 
persona. 
 Femenino 
 Masculino 
Color Color de los ojos de 
la persona. 
 Café 
 Azules. 
Interés Grado de interés del 
entrevistado en 
asuntos deportivos. 
-Muy interesado. 
-Interesado. 
-Indiferente. 
-Desinteresado. 
Muy desinteresado. 
Alfabeta Se le pregunta al 
entrevistado si sabe o 
no leer y escribir. 
Si 
No 
 
 
 Variables cuantitativas (también llamadas numéricas): son aquellas que 
asignan números a las características medibles de los elementos bajo estudio. 
Aquí también es importante que se defina lo que se va a medir. Además, 
tampoco olvide “bautizar” a la variable con un nombre adecuado, fácil de 
entender. 
Enseguida se dan algunos ejemplos de variable cuantitativas. En la primera 
columna se encontrará el nombre que se le ha dado a la variable, en la segunda 
columna se describe con claridad que se va a medir, y en la tercera columna se 
listan los valores de la variable. 
Nombre de la Variable Atributo o 
características a 
medir, o indicador 
empírico 
Valores de la variable 
Distan Longitud recorrida 
alrededor de una 
cancha. 
(0 , 50) km 
Altura Longitud del cuerpo 
humano, sin usar 
zapatos. 
(0 , 2.50) m 
Tem_1 Temperatura medida 
a las 6:00am 
(-20 , 50) 
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Edad Tiempo trascurrido 
desde el nacimiento 
hasta la toma del 
dato. 
(0, 120) años. 
 
Encontramos las variables cuantitativas discretas y continuas. 
 
-Variable cuantitativa discreta: Son respuestas numéricas que surgen del 
proceso de conteo. Usa números enteros. 
Por ejemplo: 
a) El número de balones producidos en una empresa. 
b) Número de jugadores de la selección a representar a Venezuela fuera del 
país en el año 2011. 
 
-Variable cuantitativa continúas: Son respuestas numéricas que surgen del 
proceso medición. Usa números decimales. 
Ejemplos: 
a) Kilómetros recorridos. 
b) Peso de los alumnos de la escuela de talento. 
c) La estatura. 
 
Ejercicios: 
En el siguiente Listado determinar si se trata de una variable cualitativa o 
cuantitativa de ser cuantitativa decir si son continuas o discreta. 
1) La variable “deporte que práctica” es: 
a) Cualitativa b) Cuantitativa Discreta c) Cuantitativa Continua 
La respuesta es la letra a) Variable cualitativa. 
2) Tiempo determinado para la competencia de ciclismo en el estado Cojedes. 
 a) Cualitativa b) Cuantitativa Discreta c) Cuantitativa Continua 
La respuesta es la letra c) Variable cuantitativa Continua. 
3) La variable color de su pelo es: 
 a) Cualitativa b) Cuantitativa Discreta c) Cuantitativa Continua 
Es variable 
cualitativa 
debido a que 
esta variable 
es aquella 
que toma 
valores que 
son atributo. 
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La respuesta es la letra a) Variable cualitativa. 
 
4) Tipos de enfermedades Tropicales: 
 a) Cualitativa b) Cuantitativa Discreta c) Cuantitativa Continua 
 
La respuesta es la letra a) Variable cualitativa. 
 
5) La variable los integrantes de un partido Tenis: 
 a) Cualitativa b) Cuantitativa Discreta c) Cuantitativa Continua 
 
La respuesta es la letra b) Variable Cuantitativa Discreta. 
 
6) Números de casas del Sector San Miguel I. 
 a) Cualitativa b) Cuantitativa Discreta c) Cuantitativa Continua 
 
La respuesta es la letra b) Variable Cuantitativa Discreta. 
7) Ingreso familiar. 
 a) Cualitativa b) Cuantitativa Discreta c) Cuantitativa Continua 
 
La respuesta es la letra c) Variable Cuantitativa Continua. 
 
ESCALAS DE MEDICIÓN 
Si se desea conocer cómo se desarrolla el proceso de la actividad física es 
necesario hacer mediciones, para ello se le miden a los sujetos involucrados en 
este proceso, por ejemplo: el tiempo de la carrera, su talla, la flexibilidad del 
tronco, el nivel de conocimientos, la fatiga acumulada por el ejercicio, las dolencias 
producidas por la acumulación del entrenamiento y muchas otras medidas 
diferentes. Estas mediciones o variables no tienen las mismas características, no 
están en la misma escala de medición. Para poder identificar el procedimiento que 
Es variable 
cuantitativa 
discreta ya 
que surgen 
del proceso 
de conteo 
usando 
números 
enteros. 
Es variable 
cuantitativa 
continua ya 
que surgen 
de un 
proceso 
medición 
usando 
números 
decimales. 
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nos permite interpretar los resultados de una variable es necesario conocer en qué 
tipo de escala de medición se encuentra. 
Cuando el resultado de una variable es un número y además este número 
representa la cantidad, o potencialidad del sujeto medido, muchas veces 
manifestada en una unidad física (por ejemplo: metros, kilogramos, segundos, 
etc.), la escala tiene carácter numérico, cuantitativo o métrico. Hay dos tipos de 
escalas cuantitativas. 
En el caso que la variable no tenga carácter numérico, o sea, que de la 
valoración de un individuo resulte una palabra, sigla, letra u otro tipo de dato no 
numérico; o un número que no represente su cantidad numérica sino solo la 
categoría o nivel cualitativamente diferente a otro, la escala tiene carácter 
cualitativo. 
Hay dos tipos de escalas cualitativas, estas se diferencian en que en una de 
ellas los resultados se pueden ordenar según un criterio propio de la variable. Este 
orden puede ser de mayor a menor, de un nivel o grado más bajo hasta un nivel o 
grado más alto. Así por ejemplo, si consideramos la variable grupo de edad y 
tenemos en cuenta los posibles resultados: párvulo, niño, adolescente, joven, 
adulto y anciano; esta variable tiene un orden que indica que un sujeto ha vivido 
más que otro. Las escalas cuantitativas tienen también esta propiedad. 
Las escalas cuantitativas o métricas se diferencian en que en una de ellas 
el cero (0) indica la ausencia de la propiedad que mide la variabley por tanto los 
valores negativos tienen interpretación indicando “falta de” o insuficiencia de la 
propiedad medida. Si consideramos el aumento de peso como una variable, el 
valor de 0 kilogramos indica que no hay aumento de peso y –1,5 kilogramos 
significa que el sujeto medido disminuyó (contrario a aumentó) de peso. 
Al tener en cuenta el tipo de escala que tiene una variable es necesario 
considerar todos los valores posibles de la misma. Existen cuatro tipos de escalas 
para clasificar a las variables que son: 
 
 
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ESCALAS 
Cualitativas 1. Nominal. 
2. Ordinal. 
Cuantitativas o métricas 3. De intervalos. 
4. De proporción o razón. 
 
 
 Escala nominal 
Es la escala más general, puramente cualitativa, se utiliza con valores 
discretos, en ella, la variables solamente discriminan entre los sujetos, cada 
resultado indica la pertenencia del sujeto a una determinada categoría, no puede 
haber confusión al clasificar a un sujeto, siempre se tendrá un solo valor para 
identificarlo y los sujetos con igual resultado pertenecen a la misma categoría. 
Ejemplos de variables en esta escala son: 
- Provincia donde vive. 
 - Color 
 -Deporte que practicas. 
-Sexo. 
-Posición en el juego. 
-Número de la camiseta. 
- Preferencias de marca. 
 
-El estado civil: 
 
 
 
Es común utilizar símbolos, palabras u otro tipo de identificación para 
representar los diferentes valores de la variable, pueden usarse los números pero 
estos no tienen validez numérica. Los datos no se pueden ordenar en ninguna 
forma, la relación mayor – menor entre ellos no existe y tampoco existe el 
concepto de ausencia de la propiedad que se está evaluando. Para obtener 
resúmenes en esta escala se utiliza la frecuencia o conteo con que aparece cada 
Las variables cualitativas 
nominales se refieren a 
atributos que no se pueden 
representar con números. 
 
-Soltero 
-Casado 
-Divorciado 
-Viudo 
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valor posible, la proporción de los mismos y el porcentaje. Puede indicarse el valor 
más frecuente o moda como el que caracteriza a un grupo de sujetos. Estos 
métodos de resumir se pueden utilizar en los cuatro tipos de escalas. Sin 
embargo, no hay forma de resumir las variaciones, dispersión o concentración de 
los datos en esta escala. 
En la representación gráfica de los datos de una variable en escala nominal 
no es importante el orden. Si se tiene en la tabla 1 los datos obtenidos de la 
preferencia de un grupo de niños en una escuela, y 2 es bueno para su 
interpretación. No obstante puede resultar más demostrativo el gráfico 2, pero la 
representación de izquierda a derecha ha respondido casualmente a los 
resultados observados y no a una propiedad de la variable. 
 
Tabla 1. Porcentaje de alumnos en la Escuela José Antonio Echevarria por el 
deporte preferido. 
 
DEPORTE PREFERIDO PORCENTAJE 
Baloncesto 14% 
Taichi 21% 
Béisbol 41% 
Fútbol 24% 
 
 
 
 
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 Escala ordinal 
Es una escala cualitativa con valores discretos, en ella además de 
discriminar entre los sujetos se puede establecer un cierto orden de los mismos, 
cada resultado indica la pertenencia del sujeto a una determinada categoría, las 
cuales están ordenadas, o sea que se establece un orden entre los resultados a 
través de la relación mayor – menor (por ejemplo: mejor que, preferible a, etc.). 
Los sujetos con igual resultado pertenecen a la misma categoría o nivel. Estos 
niveles o categorías no pueden confundirse. 
Algunas variables que se encuentran en esta escala son: 
_ Categoría deportiva 
_ Lugar obtenido en la competencia. 
_ Evaluación en la prueba (excelente, bien, regular o mal) 
- El orden de nacimiento dentro de un grupo de hermanos. 
- El puesto en el cuadro de honor en un grupo de alumnos 
 
 
 
 
 
 
Gráfico 1. Deporte Preferido por los 
Alumnos de la Escuela José Antonio 
Echevarria. 
Las variables cualitativas ordinales representan un orden o jerarquía. 
Aunque pueden usarse números para representarlas, estos solo 
indican el orden o "puesto" dentro de un conjunto ordenado 
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-La calificación en un examen de Higiene de 
la Actividad Física y el Deporte: 
 
 
-Medallas de una prueba deportiva: 
 
 
-Puesto conseguido en una prueba deportiva: , , , … 
-Entre otros. 
 
No es necesario indicar los posibles valores con un número, pueden usarse 
símbolos, palabras u otro tipo de identificación y no existe el concepto de ausencia 
de la propiedad que se está evaluando. Para obtener resúmenes en esta escala 
se pueden utilizar los mismos que para la escala nominal, pero el valor que mejor 
caracteriza al grupo es la mediana, que es el valor que divide a la mitad los datos 
obtenidos, el grupo de los valores que son menores que la mediana y el grupo de 
los valores mayores que la mediana. Para obtener las variaciones, dispersión o 
concentración entre los sujetos en un grupo se obtiene el rango, amplitud o 
recorrido que es la diferencia entre los valores máximo y mínimo. 
Para este tipo de escala es necesario en la representación gráfica mantener 
el criterio de ordenamiento de la variable. Se representan en los gráficos 2 y 3 los 
datos de las pruebas funcionales respiratorias de un grupo de pacientes de un 
Hospital (tabla 2). 
Es poco práctico y dificulta el análisis si se intenta intercambiar los niveles de 
clasificación, solo es cómodo si se representan de derecha a izquierda o 
viceversa. 
 
 
 
 
-Suspenso 
-Aprobado 
-Notable 
-Sobresaliente 
-Oro 
-Plata 
-Bronce 
 
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Tabla 2. Resultados de las Pruebas Funcionales Respiratorias de un grupo de 
Pacientes del Hospital Calixto García. 
 
CLASIFICACIÓN INICIO FINAL 
Normal 10% 35% 
Intermitente 25% 40% 
Leve Persistente 30% 15% 
Moderado Persistente 25% 10% 
Severo Persistente 10% - 
 
 
 
 
 
Gráfico 2. Pruebas Respiratorias de un 
grupo de Pacientes del Hospital Calixto 
García. 
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 Escala de intervalos: 
Es una escala cuantitativa con valores discretos o continuos, casi siempre 
tiene unidades de medidas (grados, centímetros, etc.) y es necesario indicar los 
resultados con un valor numérico que discrimina o diferencia a los sujetos y 
establece el orden de los mismos. Un ejemplo de este tipo de variables es la 
temperatura, ya que podemos decir que la distancia entre 10 y 12 grados es la 
misma que la existente entre 15 y 17 grados. Lo que no podemos establecer es 
que una temperatura de 10 grados equivale a la mitad de una temperatura de 20 
grados. 
Existe el concepto de distancia entre sujetos, caracterizado por la diferencia 
de dos resultados, estas distancias se establecen en un patrón de diferencia 
común independiente de los dos valores que se resten, por ejemplo: entre 8º de 
temperatura y 9º hay un grado de diferencia, igual que entre 21º y 22º. 
El valor de cero (0) no indica ausencia de la propiedad que se está 
evaluando, así una temperatura de 0º no indica ausencia de temperatura. Otro 
ejemplo: 
La flexibilidad del tronco al frente, se mide con frecuencia subiendo al sujeto 
en un banco que tiene una escala numérica, casi siempre se indica el valor de 
Gráfico 3. Pruebas 
Respiratorias de un grupo de 
Pacientes del Hospital Calixto 
García. 
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cero en el borde del banco donde está parado el sujeto, considerando valores 
negativos por encima del borde y positivospor debajo, si el individuo no llega a 
pasar la punta de los dedos por debajo de sus pies se considera negativo el 
resultado. Aquí en valor de 0 no indica ausencia de flexibilidad ni los valores 
negativos flexibilidad negativa. 
Para obtener resúmenes en esta escala se pueden utilizar los mismos que 
para las escalas nominal y ordinal, pero el valor que mejor caracteriza al grupo es 
la media, media aritmética o promedio de los datos. Para obtener las variaciones, 
dispersión o concentración entre los sujetos de un grupo se calcula la desviación 
típica o estándar. 
También puede utilizarse el rango, amplitud o recorrido. 
La representación gráfica en este tipo de escala suele hacerse con el 
histograma. En el gráfico 4 aparecen representados la flexibilidad en centímetros 
de 50 niñas donde el cero se establece en el tope del banco utilizado para hacer la 
medición. En el gráfico 5 aparecen los mismos resultados pero el cero se marca 
en el borde inferior del banco que tiene 20 cm de alto. 
 
 
 
Gráfico 4. Histograma de la Flexibilidad 
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En la escala de intervalos se tiene las siguientes características: 
- Diferencia de los objetos en cantidad. 
-Cero arbitrario. 
-Relación de distancia. 
- Relación de orden. 
-Relación de igualdad. 
 
Otros ejemplos se tienen: 
-Rendimiento académico (rango de 0 a 10). 
- Número de palabras recordadas. 
-La temperatura corporal medida en grados Celsius. 
 
 Escala de proporción o razón 
Esta escala es totalmente cuantitativa pues siempre el resultado es un 
número, puede usarse con valores discretos o continuos casi siempre con 
unidades de medidas (kilogramos, metros, etc.). Los valores de esta escala 
Gráfico 6. Histograma de la Flexibilidad 
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establecen el orden y las distancias entre los sujetos, estos números indican la 
magnitud en que se tiene la propiedad medida, así si un sujeto tiene el valor de 10 
es porque su resultado vale el doble del sujeto que hace 5 y vale cinco veces el 
resultado del que hace 2, la proporción o razón entre dos valores de la escala se 
mantiene constante independientemente de la unidad de medida que se utilice. 
Aquí 0 indica ausencia de la propiedad que se mide y los valores negativos indican 
deuda de la propiedad. Los siguientes ejemplos son variables en esta escala: 
_ Peso 
_ Talla 
_ Tiempo en la carrera 
-Altura 
-Distancia 
-Salario 
Para obtener resúmenes en esta escala se pueden utilizar los mismos que 
para las escalas nominal, ordinal y de intervalos, y fundamentalmente se utilizan 
los de ésta última. Para obtener las variaciones, dispersión o concentración entre 
los sujetos en un grupo se calcula la desviación típica o estándar. También puede 
utilizarse el rango, amplitud o recorrido. En este tipo de escala es en el único en 
que se puede calcular el coeficiente de variación. En la representación gráfica de 
una variable en esta escala se suele usar el histograma pero no es posible mover 
el cero arbitrariamente. 
CAMPOS DE APLICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA 
La teoría general de la estadística es aplicable a cualquier campo científico 
en el cual se hacen observaciones. Las primeras aplicaciones de la estadística 
fueron los asuntos del gobierno, luego las utilizaron las compañías de seguros y 
los empresarios de juegos de azar, después siguieron los comerciantes, los 
industriales, los educadores, entre otros. En la actualidad resulta difícil indicar 
profesionales que no empleen la estadística. 
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La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en todos los 
campos científicos: 
 En las ciencias naturales: se emplea con profusión en la descripción de 
modelos termodinámicos complejos (mecánica estadística), en física 
cuántica, en mecánica de fluidos o en la teoría cinética de los gases, entre 
otros muchos campos. 
 En las ciencias sociales y económicas: es un pilar básico del desarrollo 
de la demografía y la sociología aplicada. 
 En economía: suministra los valores que ayudan a descubrir 
interrelaciones entre múltiples parámetros macro y microeconómicos. 
 En las ciencias médicas: permite establecer pautas sobre la evolución de 
las enfermedades y los enfermos, los índices de mortalidad asociados a 
procesos morbosos, el grado de eficacia de un medicamento, entre otros. 
SOFTWARE ESTADÍSTICO 
Es un programa informático que está especialmente diseñado para resolver 
problemas en el área de la estadística, o bien está programado para resolver 
problemas de esta área. Existen muchos programas que no son especialmente 
estadísticos pero que pueden hacer algunos cálculos aplicables en estadística 
aplicada. Estos programas han impulsado y siguen impulsando enormemente la 
labor de los investigadores que desean utilizar la estadística como apoyo en su 
trabajo. 
Los paquetes más sencillos tienen interfaz por ventanas, lo que implica 
facilidad de uso y aprendizaje pero un mayor encorsetamiento a la hora de hacer 
cálculos que el programa no tenga predefinidos. Los programas más complejos 
suelen tener la necesidad de conocer su lenguaje de programación, pero suelen 
ser mucho más flexibles al poderse incluir en ellos funciones, tests o contrastes 
que no traen instalados por definición. 
http://es.wikipedia.org/wiki/Programa_inform%C3%A1tico
http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica
http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_aplicada
http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_aplicada
http://es.wikipedia.org/wiki/Interfaz_gr%C3%A1fica_de_usuario
http://es.wikipedia.org/wiki/Lenguaje_de_programaci%C3%B3n
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Entre los software estadísticos más usados podemos nombrar: R, Excel, 
SAS, SPSS, SPAD, Stata, Statgraphics, Redatam, Minitab, Matlab, S-PLUS, 
LISREL, WinQSB 
Existen multitud de paquetes informáticos aparte es éstos, tanto desoftware 
privado como de software libre, sin embargo, los más utilizados son estos. A pesar 
de que SAS y SPSS suelen ser considerados los más potentes, hay muchísimas 
empresas que utilizan programas mucho menos potentes como Excel. Esto se 
debe sobre todo a que su uso parece más sencillo, la mayoría de las personas 
están familiarizadas con él y la mayor parte de las empresas ya tienen instalado 
Excel en sus ordenadores, mientras que las licencias de SAS[1] y SPSS[2]cuestan 
varios miles de euros. Sin embargo, a nivel de investigación estadística se utilizan 
siempre paquetes estadísticos propiamente dichos ya que suelen tener una 
capacidad mucho mayor. 
MATLAB: (abreviatura de MATrix LABoratory, "laboratorio de matrices") es un 
software matemático que ofrece un entorno de desarrollo integrado (IDE) con un 
lenguaje de programación propio (lenguaje M). Está disponible para las 
plataformas Unix, Windowsy Apple Mac OS X. 
Excel: Es una aplicación para manejar hojas de cálculo. Este programa es 
desarrollado y distribuido por Microsoft, y es utilizado normalmente en tareas 
financieras y contables. 
SPSS: Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) es un programa 
estadístico informático muy usado en las ciencias sociales y las empresas de 
investigación de mercado. En la actualidad, la sigla se usa tanto para designar el 
programa estadístico como la empresa que lo produce. Originalmente SPSS fue 
creado como el acrónimo de Statistical Package for the Social Sciences aunque 
también se ha referido como "Statistical Product and Service Solutions" (Pardo, A., 
& Ruiz, M.A., 2002, p. 3). 
http://es.wikipedia.org/wiki/R-project
http://es.wikipedia.org/wiki/Excel
http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=SAS_(programa_estad%C3%ADstico)&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/wiki/SPSS
http://es.wikipedia.org/wiki/SPAD
http://es.wikipedia.org/wiki/Stata
http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Statgraphics&action=edit&redlink=1
http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Redatam&action=edit&redlink=1
http://es.wikipedia.org/wiki/Minitab
http://es.wikipedia.org/wiki/Matlab
http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=S-PLUS&action=edit&redlink=1
http://es.wikipedia.org/wiki/LISREL
http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=WinQSB&action=edit&redlink=1
http://es.wikipedia.org/wiki/Software_privado
http://es.wikipedia.org/wiki/Software_privado
http://es.wikipedia.org/wiki/Software_libre
https://www3.sas.com/order/pricing.jsp?code=PERSANLBNDL
https://store.spss.co.uk/stores/1/product1.cfm?Product_ID=37&Category_ID=3&UserID=16608&jsessionid=ec30875aae67$EF$02$D&CFID=7761044&CFTOKEN=541d3da427ee9cc6-A049397A-65BF-70A5-98C495A3F6923E66
http://es.wikipedia.org/wiki/Entorno_de_desarrollo_integrado
http://es.wikipedia.org/wiki/Unix
http://es.wikipedia.org/wiki/Windows
http://es.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_X
http://es.wikipedia.org/wiki/Hoja_de_c%C3%A1lculo
http://es.wikipedia.org/wiki/Microsoft
http://es.wikipedia.org/wiki/SPSS
http://es.wikipedia.org/wiki/Paquete_estad%C3%ADstico
http://es.wikipedia.org/wiki/Paquete_estad%C3%ADstico
http://es.wikipedia.org/wiki/Ciencias_sociales
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Como programa estadístico es muy popular su uso debido a la capacidad de 
trabajar con bases de datos de gran tamaño. En la versión 12 es de 2 millones de 
registros y 250.000 variables. Además, de permitir la recodificación de las 
variables y registros según las necesidades del usuario. El programa consiste en 
un módulo base y módulos anexos que se han ido actualizando constantemente 
con nuevos procedimientos estadísticos. Cada uno de estos módulos se compra 
por separado. 
Actualmente, compite no sólo con softwares licenciados como lo son 
SAS, MATLAB, Statistica, Stata, sino también con software de código abierto y 
libre, de los cuales el más destacado es el Lenguaje R. Recientemente ha sido 
desarrollado un paquete libre llamado PSPP, con una interfaz 
llamada PSPPire que ha sido compilada para diversos sistemas operativos 
como Linux, además de versiones para Windows yOS X. Este último paquete 
pretende ser un clon de código abierto que emule todas las posibilidades del 
SPSS. 
MINITAB: Es un programa de computadora diseñado para ejecutar funciones 
estadísticas básicas y avanzadas. Combina lo amigable del uso deMicrosoft 
Excel con la capacidad de ejecución de análisis estadísticos. En 1972, instructores 
del programa de análisis estadísticos de la Universidad Estatal de Pennsylvania 
(Pennsylvania State University) desarrollaron MINITAB como una versión ligera de 
OMNITAB, un programa de análisis estadístico del Instituto Nacional de 
Estándares y Tecnología (NIST) de los Estados Unidos. Como versión completa 
en el 2006 cuesta $1195 USD, pero una versión para estudiantes y académicos se 
ofrece como complemento de algunos libros de texto. 
Minitab es frecuentemente usado con la implantación la metodología de mejora de 
procesos Seis Sigma. 
R COMMANDER: es una Interfaz Gráfica de Usuario creada por John Fox, que 
permite acceder a muchas capacidades del entorno estadístico R sin que el 
http://es.wikipedia.org/wiki/MATLAB
http://es.wikipedia.org/wiki/Statistica
http://es.wikipedia.org/wiki/Stata
http://es.wikipedia.org/wiki/Lenguaje_R
http://es.wikipedia.org/wiki/PSPP
http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=PSPPire&action=edit&redlink=1
http://es.wikipedia.org/wiki/Linux
http://es.wikipedia.org/wiki/Windows
http://es.wikipedia.org/wiki/OS_X
http://es.wikipedia.org/wiki/Programa_de_computadora
http://es.wikipedia.org/wiki/Excel
http://es.wikipedia.org/wiki/Excel
http://es.wikipedia.org/wiki/Seis_Sigma
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usuario tenga que conocer el lenguaje de comandos propio de este 
entorno. 
Para ver más sobre los software estadísticos se recomienda visitar la siguiente 
página: http://www.estadisticaparatodos.es/software/software.html 
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
 
-Folgueira, R. y Mesa, M. y otros (2005). Selección de Lecturas de Análisis de 
Datos en la Cultura Física. 
 
-Hurtado, E. (S.F.). Estadística descriptiva. [Documento en Línea] 
Disponible:http://www.gestiopolis1.com/recursos7/Docs/fin/estadisticadescriptiv
a.pdf [consulta: 2011, 15 de marzo]. 
 
-Falcón, J. y Herrera, R. (2005). Análisis de Datos Estadísticos. Guía didáctica. 
Universidad Bolivariana de Venezuela. Dirección General Académica. Caracas-
Venezuela. 
 
-Portus, L. (1998). Introducción a la estadística. Segunda Edición. Santafé de 
Bogotá-Colombia. 
 
Góngora José y Hernández R. (1999). Estadística descriptiva. Editorial Trillas. 
Mexico. 
http://www.estadisticaparatodos.es/software/software.html