Apunte Analisis Cuantitativo

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Asignatura: Análisis Cuantitativo 
Profesora Contenidista: Lic. Eliana Arcoraci y Mauricio Lacourt 
 
Unidad 6: Introducción a la Estadística 
Clase 1 
 
Introducción 
La información numérica está en todas partes: en los periódicos, en revistas de noticias, de 
negocios, de interés general, del hogar, deportivas; también en televisión y radio, por nombrar sólo 
algunos. Para ser consumidores educados en esta información, es necesario poder interpretar esta 
información. 
 
 
 
La Estadística se utiliza para tomar decisiones 
que afectan nuestra vida diaria, que afectan 
nuestro bienestar personal. El conocimiento de 
los métodos estadísticos ayudará a entender 
cómo se toman las decisiones y a comprender de 
qué manera nos afectan. 
 
 
 
Contenido 
5.1 Concepto de Estadística 
La Estadística es una ciencia que estudia las características de un conjunto de casos para hallar en 
ellos regularidades en el comportamiento. Sirven para describir el conjunto y para efectuar 
predicciones. 
La Estadística tiene por objeto recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar datos relativos a un 
conjunto de objetos, personas, procesos, etc. A través de la cuantificación y el ordenamiento de los 
datos intenta explicar los fenómenos observados, por lo que resulta una herramienta de suma 
utilidad para la toma de decisiones. 
 
 
 
 
 
La Estadística se divide en dos ramas: 
1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 
Nos indica una situación, describe e informa de modo que permite describir y resumir las 
observaciones que se hagan sobre un asunto, fenómeno o problema de investigación. Se calcula a 
partir de los datos de una muestra o de una población. 
La estadística descriptiva utiliza métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de 
datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o 
gráficamente. 
Ejemplos básicos de descriptores numéricos son la media y la desviación estándar. 
2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL 
Cuando de los datos estadísticos obtenidos de una muestra se infiere o se deduce una observación 
la cual se generaliza sobre la población en total, estamos hablando de Estadística Inferencial. Para 
 
PIENSA… 
 
¿Cuál es la diferencia entre la 
Estadística descriptiva y la 
Inferencial? 
determinar la confiabilidad de la inferencia de los datos estadísticos 
de una muestra, se hace necesario comprobar la misma para poder 
asegurar que lo que se observa en una muestra se observará también 
en la población. Por lo tanto, esto requiere utilizar técnicas, 
cómputos y análisis estadísticos más avanzados con los datos 
estadísticos obtenidos de la muestra para así confirmar la veracidad de las inferencias que se haga 
sobre la respectiva población a que corresponde la muestra. Generalmente el análisis estadístico 
inferencial se lleva cabo para mostrar relaciones de causa y efecto, así como para probar hipótesis y 
teorías científicas. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba 
de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), pronósticos de futuras 
observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre 
variables (análisis de regresión). 
 
Población y muestra 
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 la investigación educativa o social que 
se lleva a cabo. 
 
Población 
Es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características comunes 
observables en un lugar y en un momento determinado. Cuando se vaya a llevar a cabo alguna 
investigación debe de tenerse en cuenta algunas características esenciales al seleccionarse la 
población bajo estudio. 
Las características más importantes de la población son: 
• Homogeneidad: que todos los miembros de la población tengan las mismas características según 
las variables que se vayan a considerar en el estudio o investigación. Por ejemplo, si se fuera a 
investigar la incidencia de la drogadicción entre jóvenes mujeres adolescentes, entonces hay que 
definir claramente las edades que comprenden la adolescencia y cuando se seleccione la 
 
población asegurarse de que todas las personas entrevistadas sean de la edad determinada y del 
sexo femenino. (La adolescencia se define operacionalmente como el periodo comprendido de 
edad que fluctúa entre 12 y 21 años.) 
 
• Tiempo: se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés. Determinar si 
el estudio es del momento presente o si se va a estudiar a una población de cinco años atrás o si se 
van a entrevistar personas de diferentes generaciones. 
 
• Espacio: se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio no puede ser muy 
abarcador y por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un área o comunidad en específico. 
 
• Cantidad: se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es sumamente 
importante porque ello determina o afecta al tamaño de la muestra que se vaya a seleccionar, 
además que la falta de recursos y tiempo también nos limita la extensión de la población que se vaya 
a investigar. 
 
¿Qué es un Censo? 
Se denomina censo, en estadística descriptiva, al recuento de todos los individuos que conforman 
una población estadística, definida como un conjunto de elementos de referencia sobre el que se 
realizan las observaciones. El censo de una población, es el proceso total de recolectar, compilar, 
evaluar, analizar y publicar, los datos (o la información) demográficos, económicos y sociales que 
pertenecen en un momento determinado, a todas las personas de un país. 
 
Muestra 
La muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población. 
El muestreo es indispensable para el investigador ya que es imposible entrevistar a todos los 
miembros de una población debido a problemas de tiempo, recursos y esfuerzo. Al seleccionar una 
muestra lo que se hace es estudiar una parte o un subconjunto de la población, pero que la misma 
 
PIENSA… 
 
¿Cuál es la diferencia 
entre población y 
muestra? 
sea lo suficientemente representativa de ésta para que luego pueda generalizarse con seguridad de 
ellas a la población. 
 
 
 
Hay diferentes tipos de muestreo: 
• Aleatoria: cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual oportunidad de ser incluido. 
• Estratificada: cuando se subdivide en estratos o subgrupos según las variables o características que 
se pretenden investigar. Cada estrato debe corresponder proporcionalmente a la población. 
• Sistemática: cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar la muestra. Ejemplo: se 
entrevistará una familia por cada diez que se detecten. 
El tipo de muestra que se seleccione dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera sea el 
estudio de la población. 
 
 
 
 
 
POBLACION
Muestra
Para conocer a la población estudiamos un 
subconjunto suficientemente representativo de 
ésta. No hace falta estudiar toda la población 
para conocerla. 
 
Variables estadísticas 
Las variables estadísticas son las características observables de un objeto, problema o evento que se 
puede describir según un esquema de medición bien definido. Cada rasgo o aspecto de una 
población constituye una variable. La edad de unas personas, su sexo, color de su piel, nacionalidad, 
su nivel de motivación, niveles de ansiedad, el número de nacimientos, número de matrimonios, 
frecuencia de suicidios, estatura, peso, niveles de inteligencia, actitudes, entre muchas otras son 
ejemplos de variables estadísticas. 
Podemos clasificar las variables según la escala de medición o la influencia que asignemos a unas 
variables sobre otras.VARIABLES CUALITATIVAS 
Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que 
se presenta se denomina atributo o categoría y la medición consiste en una clasificación de dichos 
atributos. Las variables cualitativas pueden ser ordinales y nominales. Las variables cualitativas 
pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles como sí y no, hombre y 
mujer o son politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos 
distinguir: 
• Variable cualitativa ordinal: la variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una 
escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre ediciones sea uniforme, por 
ejemplo, leve, moderado o grave. 
• Variable cualitativa nominal: en esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio 
de orden, como por ejemplo, los colores o el lugar de residencia. 
 
Variables cuantitativas 
Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas. Las variables cuantitativas 
además pueden ser: 
 
 
• Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de 
valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre 
los distintos valores específicos que la variable pueda asumir. Un ejemplo es el número de hijos. 
 
• Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo 
especificado de valores. Por ejemplo el peso o la altura, que solamente está limitado por la precisión 
del aparato medidor, en teoría permiten que siempre existe un valor entre dos cualesquiera.