Introducción a la Estadística

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Unidad 1. Fundamentos de estadística descriptiva aplicada a los negocios 
Estadística para negocios 
1 
Introducción a la Estadística 
 
La estadística se refiere a las técnicas mediante las cuales se recopilan, organizan y analizan datos cuantitativos. 
Por lo que al interpretar los resultados obtenidos se pueden solucionar problemas y tomar decisiones acertadas. 
 
El siguiente diagrama muestra el papel de la estadística y los elementos que los componen 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Importancia y necesidad de la estadística 
 
Las aplicaciones de la Estadística en los negocios son infinitas y casi cualquier área requiere del pensamiento 
estadístico, entre algunas área se puede mencionar en las empresas son el marketing, finanzas, economía, 
calidad, producción, contabilidad entre otras. 
 
Las empresas de contaduría pública emplean procedimientos estadísticos de muestreo para llevar a cabo 
auditorías a sus clientes. En el sector financiero se recurre a una gama de información estadística para guiarse 
en recomendaciones de inversión. En la mercadotecnia se examinan las utilizan las técnicas estadísticas para 
llevar a cabo investigaciones de mercado para la introducción, promoción y venta de nuevos o productos o para 
mejorar la imagen de un producto que ya se encuentra en el mercado. 
 
El papel de la Estadística 
Importancia y 
necesidad de 
la estadística 
Poblaciones y 
Parámetros 
Importancia 
del muestreo 
Funciones 
estadísticas 
Oportunidades 
que ofrece la 
estadística 
Escalas de 
medida 
 
Definiciones 
Muestras y 
Estadísticos 
Variables 
Estadística 
Inferencia 
Estadística 
Descriptiva 
Discretas 
Continuas 
Error de Muestreo 
Ordinal 
De intervalo 
De razón 
Nominal 
 
 
 
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Para las áreas de producción se hace énfasis en el control de calidad de los productos en donde se requiere 
mejorar la calidad y productividad, por lo que se emplean diversas técnicas de mejoramiento de la calidad en 
donde se pueden mencionar al control estadístico del proceso que emplea cartas de control estadístico, 
herramientas estadísticas como el histograma, pareto y diagramas de dispersión. 
 
 
Definiciones 
 
Población: Es la recolección completa de todas las observaciones de interés para el investigador. 
 
Parámetro: Es una medida descriptiva de la población total de todas las observaciones de interés para el 
investigador 
 
Muestra: Es una parte representativa de la población que se selecciona para ser estudiada ya que la 
población es demásiado grande como para analizarlo en su totalidad 
 
Estadístico: Elemento que describe una muestra y sirve como estimación del parámetro de la población 
correspondiente. 
 
Variable: Es una característica de la población que se esta analizando en un estudio estadístico. 
 
 Cuantitativa: Si las observaciones pueden expresarse numéricamente por ejemplo: los ingresos de 
un asalariado, estatura de las personas, la calificación de un examen etc. 
 Continua: Es aquella que puede tomar cualquier valor dentro de un rango dado, por 
ejemplo si se mide el peso de las personas puede ser dentro del rango dado de 40Kg hasta 
250 Kg, y se pueden encontrar pesos como de 50Kg, 52.5 Kg, 60.6Kg, 120 Kg etc. 
 Discreta: Esta limitada a ciertos valores, generalmente números enteros. Por ejemplo el 
número de estudiantes en una clase, el número de autos vendidos etc. 
 
 Cualitativa: Cuando las observaciones no se miden de manera numérica, por ejemplo la raza de 
una persona, color de piel, color de ojos, preferencia religiosa etc. 
 
Importancia del muestreo 
 
Por lo general gran parte del trabajo estadístico se realiza con muestras, por lo que el análisis implica una 
distinción entre las dos principales ramás del análisis estadístico: 
 
Estadística descriptiva: Es el proceso de recolectar, agrupar y representar datos de una manera tal que 
describa fácil y rápidamente dichos datos. 
 
Los métodos que más se utilizan son: 
 
 
 
 
 
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Estadística Inferencial: Comprende aquellas técnicas por medio de las cuales se toman decisiones sobre 
una población estadística basada en una muestra o en juicios para sacar una conclusión. 
 
Error de muestreo: Es la diferencia entre el estadístico de la muestra utilizada para calcular el parámetro 
de la población y el valor real pero desconocido del parámetro. 
 
 
Escalas de medida 
 
Las variables pueden clasificarse con base a las escalas de medida: nominal, ordinal, intervalo y razón. 
 
Escala nominal: Cuando los datos utilizan etiquetas, nombres o clasificaciones para identificar un atributo 
en categorías distintas y separadas. Por ejemplo: Tipo de música, Tipo de acción, Ciudad, Método de pago, 
tipo de empleado, etc. 
 
Escala ordinal: Son las que clasifican las observaciones en categorías con oren significativo por ejemplo el 
tipo de riesgo en una inversión, evaluación para un servicio, la calificación para un restaurante etc. 
 
Escala intervalo: Son observaciones que se expresan en una escala numérica o en términos de una medida 
fija. 
Por ejemplo puntuación en un examen, monto de deudores de los bancos, Activos Fijo, Pasivos, Número 
de proveedores, etc. 
 
Escala de razón: Medidas en una escala numérica en donde los datos se encuentran en un intervalo o son 
resultado del cociente de dos valores significativos. Por ejemplo distancia, altura, peso, tiempo, costos, 
rentabilidad, niveles de inventario etc. 
 
Fuentes de información 
 
 
Fuentes de Información de Acuerdo al origen de la información, pueden ser 
a. Fuentes de información personales 
b. Fuentes de información institucionales 
c. Fuentes de información documentales 
 
a. Fuentes de información personales 
Ofrecen información sobre, personas o grupos que se relacionan profesionalmente. Lo más común es la 
transmisión oral de la información (aunque después puede fijarse en documentos). Destacan los colegios 
de profesionistas y las asociaciones empresariales. Se caracterizan por su difícil acceso, aunque cualquier 
persona o grupo puede constituir una fuente personal. 
 
b. Fuentes de información institucionales 
 
 
 
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Proporcionan información sobre una institución, entendida ésta como organización que realiza funciones 
o actividades de interés público. Ofrece datos sobre su funcionamiento, organización (información sobre 
ellas mismás o también sobre otra fuente). 
Ejemplos: guías sobre bibliotecas, centros de documentación, catálogos... 
 
c. Fuentes de información documentales 
 
Proporcionan información a partir o sobre, un documento. El documento es el soporte que contiene la 
información y el que la transmite. Esta tipología, propicia a su vez una nueva clasificación: la de fuentes 
de información según su contenido 
 
 
 
De acuerdo a su origen la información se clasifica en: 
 
Información primaria 
Información secundaria 
 
La información primaria es la que el investigador crea para una investigación o estudio concreto. Esta 
información no existe en el momento en que el investigador la requiere, por eso debe desarrollarla. Es 
poco frecuente que no exista ningún tipo de información válida o desarrollada que pueda ser útil para el 
investigador. 
 
Las fuentes primarias son aquellas en las que los datos provienen directamente de la 
Población o muestra de la población. A su vez las Fuentes primarias pueden subdividirse en: 
 
 
 
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 Observación directa. 
 
 Observación indirecta. 
La observación directa es cuando el investigador toma directamente los datosde la población, sin 
necesidad de cuestionarios, entrevistadores. Por ejemplo cuando un profesor realiza un estudio 
estadístico sobre el rendimiento de sus alumnos. 
 
La observación es indirecta cuando los datos no son obtenidos directamente por el investigador, ya que 
precisa de un cuestionario, entrevistador u otros medios para obtener los datos del estudio. Para lo que 
es preciso realizar una encuesta. 
 
Las Fuentes Primarias para su recopilación se obtienen por medio de una investigación directa al objeto 
de estudio, a través de métodos establecidos 
 
Normalmente se encuentran informes, estudios, proyectos de investigación... ya elaborados por otros 
investigadores que pueden servir para el estudio en cuestión tales como: estudios de mercado, encuestas, 
cuestionarios y experimentación. 
 
La información secundaria consiste en los datos, hechos, cifras... que alguien reunió anteriormente para 
su propia investigación o proyecto y el estudio o informe que elaboró con ellos. Esta información puede 
ser utilizada por otros investigadores para sacar adelante sus proyectos, evitando así gastos de tiempo y 
dinero. 
 
Las ventajas de usar información secundaria son: 
 Es más rápido y barato reunir datos secundarios que datos primarios. 
 Ahorra mucho esfuerzo al investigador, pues sólo debe adaptar la información secundaria 
existente a su estudio concreto. 
 Hay determinada información que sólo existe como datos secundarios. Sería imposible para el 
investigador recopilar determinado cúmulo de datos que ya existen. 
 
Muchas empresas han revelado que acuden a fuentes de información secundaria en las siguientes 
situaciones: 
 Para tomar decisiones empresariales. 
 Para validar datos internos y la recolección de datos primarios. 
 Para supervisar a la competencia. 
 Como apoyo a los proyectos de información primaria. 
 Para sus presentaciones administrativas. 
 Para elaborar informes comparativos de cifras de ventas, márgenes y beneficios de años o décadas 
anteriores 
 
 
 
 
 
 
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Tipos de información secundaria 
 
La información secundaria puede ser interna o externa. 
 
Los datos secundarios internos incluyen toda la información disponible dentro de la empresa, que se 
recopila para propósitos contables o para elaborar informes de las estrategias y actuaciones de la 
empresa. Las fuentes internas de datos tradicionales son: facturas de ventas, informes de cuentas por 
cobrar, informes de vendedores, etc. 
 
Otras fuentes internas son: cartas de clientes, solicitudes de crédito, recibos de caja registradora, 
entrevistas de salida a empleados, estudios de mercado anteriores, información de proveedores en 
Internet, etcétera. 
 
Los datos secundarios externos son los recopilados por fuentes externas a la empresa, es decir, que 
pueden encontrarse en otros organismos o empresas. Algunas fuentes externas son: los datos del censo, 
del Gobierno, de asociaciones comerciales..., publicaciones periódicas, informes de proyectos publicados 
en libros o diarios, etc. Además, pueden conseguirse datos externos a través de servicios generales de 
investigación comercial, como los informes acerca del consumo de artículos perecederos, las auditorías 
de tiendas o los paneles de compradores. También existen datos informatizados (datos de registro) que 
proceden de vendedores de información, sitios de Internet privados, bases de datos, listas de correo, 
etcétera 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Descripción de los conjuntos de datos 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Casi todos los trabajos que se hacen en estadística comienzan con el proceso de recolección de datos 
necesarios para formar con ellos un conjunto que se utilizará en el estudio. Una manera de obtener datos 
es a través de la observación directa; un experimento estadístico es una forma de observación directa en la 
que se controlan algunos o todos los factores que pueden influir sobre la variable que se estudia. 
 
En otras ocasiones, cuando no es posible obtener datos en forma directa, se debe de obtener la 
información a partir de respuestas individuales. Una encuesta estadística es el proceso de recopilar datos 
pidiendo a personas que proporcionen información. Los datos pueden obtenerse con métodos como la 
entrevista personal o telefónica, o través de un cuestionario telefónico. 
 
La recolección de datos por si sola revela muy poco acerca de las características de interés en una 
población. Por lo que es necesario organizar y describir tales datos de manera concisa y significativa. 
 
Descripción de datos 
Diagrama de tallo y 
hoja 
Diagrama de Pastel 
Diagrama de 
barras 
Distribución de frecuencias 
acumuladas 
Distribución de frecuencias Gráficos 
Distribución de frecuencias 
acumuladas 
 
Tablas de Contingencia 
Histograma 
Gráficos de Máximos 
y Mínimos 
 
 
 
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Una ordenación de datos es una de las formas más sencillas para presentarlos: organiza los valores en 
orden ascendente o descendente. La ordenación de datos ofrece varias ventajas con respecto a los datos 
sin procesar. 
 
1. Se pueden identificar los valores de mayor a menor rápidamente: 
2. Es fácil dividir los datos en secciones 
3. Se puede observar si algunos de los valores aparecen más de una vez en el arreglo 
4. Se puede observar la distancia entre valores sucesivos de los datos. 
 
Algunas de las herramientas que se pueden utilizar para la presentación de los datos son: 
 
 Distribución de Frecuencias 
 Gráficos 
Distribución de Frecuencias 
 
Una distribución de frecuencias es una tabla en la cual se agrupan los valores en clases y se registran el 
número de valores observados que correspondan a cada clase. Los datos organizados en una distribución 
de frecuencias se denominan datos agrupados. 
 
Construcción de una distribución de frecuencias 
 
1. Se debe de decidir el tipo y número de clases para dividir los datos 
 
El número de clases depende del número de datos y del alcance de los datos recolectados, para 
calcular el número de clases se puede utilizar la siguiente tabla: 
 
Número de datos 
recolectados 
Número de clases 
recomendadas 
20-50 6 
51-100 7 
101-200 8 
201-500 9 
501-1000 10 
Más de 1000 11-20 
 
Otra manera es mediante la fórmula: 
No.clases = n 
 
Debido a que requiere que los intervalos de clases sean del mismo tamaño, el número de clases 
determina el ancho de cada clase. Para calcular el ancho del intervalo de clase se utiliza la siguiente 
formula: 
 
Ancho de intervalo de clase = Valor más grande de los datos- Valor más pequeño de los datos 
 Número de clases 
 
 
 
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2. Clasificar los datos recolectados en clases y contar el número de observaciones en que caen 
dentro de cada una de las clases. 
Para encontrar el número de observaciones en clase se debe observar el límite inferior y superior de cada 
clase y los datos deben encontrarse entre estos límites. 
 
3. Ilustrar los datos en un diagrama 
 
Ejemplo 
La compañía High Performance Bicycle Products de Chapel Hill, Carolina del Norte, hizo un muestreo de 
sus registros de embarque para cierto día con los siguientes resultados: 
 
Tiempo entre la recepción de una orden y su entrega (en días) 
5 12 8 14 11 6 7 13 13 11 
11 20 5 19 10 15 24 7 29 6 
 
a) Construya una distribución de frecuencias 
b) Construya una distribución de frecuencias acumuladas y relativas 
c) Construya una distribución de frecuencias “mas de” y “menos de” 
d) Construya un histograma 
e) Construya un polígonode frecuencias 
f) Construya una gráfica de frecuencias acumulada (ojiva) 
 
a) Construya una distribución de frecuencias 
Paso1. Se debe de decidir el tipo y número de clases para dividir los datos 
 
Como se puede observar en tabla proporcionada el número de datos recolectados es igual a 20, por lo que 
utilizando la formula No.Clases= n , se tiene 
 
No. Clases = 47.420  
En este caso como los valores que se manejan son enteros el número de clases, se aproxima al 
superior más cercano, quedando como No. Clases igual a 5 
 
Para determinar el ancho de clase se utilizara la fórmula: 
 
Ancho de intervalo de clase = Valor más grande de los datos- Valor más pequeño de los datos 
 Número de clases 
 
En donde el valor más grande de los datos es 29; y el valor más pequeño es 5. Por lo que el ancho de clase 
está dado por: 
 
Ancho de intervalo de clase = 8.4
5
529


 
 
 
 
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En este caso también se tiene, que el valor de intervalo de clase al valor superior más cercano, por 
razones de conveniencia quedando: 
 
Ancho de Intervalo de Clase = 5. 
 
Para construir cada una de las clases se localiza el valor menor del conjunto de datos, este valor será el 
límite inferior de la clase 1. 
 
Límite inferior de la clase 1: 5 
 
Para la clase 2 se toma el límite inferior de la clase 1 y se le suma, el ancho de intervalo de clase obtenido: 
 
Límite inferior de la clase 2: 5+5 = 10 
 
Para la clase tres se utilizan el valor obtenido en la clase 1 y se le suma el ancho de clase 
 
Límite inferior de la clase 3: 10+5 = 15 
 
Y así consecutivamente para las siguientes clases, para obtener los límites superiores, se coloca el valor 
inmediato inferior al límite inferior siguiente, por ejemplo: 
 
El límite superior de la clase 1 = 9, ya que el valor del límite inferior de la siguiente clase es 10 
 
Clase Frecuencia 
5-9 7 
10-14 8 
15-19 2 
20-24 2 
25-29 1 
Total 20 
 
 
b) Construya una distribución acumulada y relativas 
 
La distribución de frecuencia acumulada de cualquier medida, o clase, es la suma de las frecuencias de esa 
misma medida o clase, y de las frecuencias de todas las de menor valor. 
 
Clase Frecuencia Frecuencia 
acumulada 
5-9 7 7 
10-14 8 15=(7+8) 
15-19 2 17=(15+2) 
20-24 2 19=(17+2) 
 
 
 
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25-29 1 20=(19+1) 
Total 20 
 
 
La frecuencia relativa de una medida o clase se encuentra dividiendo la frecuencia f de dicha medida 
entre el total n de medidas; entonces a la tabla se le llama tabla de frecuencia relativa. Una tabla de 
frecuencia relativa tiene varias ventajas sobre otra tabla de frecuencias ya que se pueden realizar 
comparaciones entre conjuntos similares de datos 
 
Clase Frecuencia Frecuencia 
acumulada 
Frecuencia 
relativa 
5-9 7 7 0.35=7/20 
10-14 8 15 0.4=8/20 
15-19 2 17 0.1=2/20 
20-24 2 19 0.1=2/20 
25-29 1 20 0.05=1/20 
Total 20 
 
 
 
c) Construya una distribución de frecuencias “más de” y “menos de” 
 
Para construir la distribución de frecuencia más de se toman en cuenta los valores de los límites 
inferiores obtenidos en la distribución de frecuencias anterior y se ignoran los límites superiores 
sustituyéndolos por la palabra “o más”. 
 
Clase Frecuencia 
5 o más 7 
10 o más 8 
15 o más 2 
20 o más 2 
25 o más 1 
Total 20 
 
Sin embargo para distribución de frecuencias menos de, también se toman en cuenta los límites 
inferiores obtenidos pero se le antepone la palabra menos de al inicio de clase, y se agrega una clase más, 
alterando con esto la frecuencia obtenida en cada clase. 
 
Clase Frecuencia 
Menos de 5 0 
Menos de 10 7 
Menos de 15 8 
Menos de 20 2 
 
 
 
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Menos de 25 2 
Menos de 30 1 
Total 20 
 
d) Construya un histograma 
 
 Un histograma muestra las variaciones que presenta un conjunto de datos. Muestra la frecuencia o 
cantidad de observaciones con algún valor particular, o dentro de un grupo especificado. 
 
Para la construcción de un histograma es necesario construir una distribución de frecuencias y a partir de 
esta graficarlo en un diagrama de barras, teniendo en cuenta los limites inferiores de cada clase y las 
barras deben de estar juntas. 
 
Clase Frecuencia 
5-9 7 
10-14 8 
15-19 2 
20-24 2 
25-29 1 
Total 20 
 
 
 
Histograma
7
8
2 2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
5-9 10-14 15-19 20-24 25-29
Clases
F
re
c
u
e
n
c
ia
 
 
e) Construya un polígono de frecuencias 
 
El polígono de frecuencias es otra forma de representar gráficamente la distribución de frecuencias, 
utilizando el punto medio de cada una de las clases obtenidas y la frecuencia de cada clase: 
 
 
 
 
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La marca de clase se obtiene, con la formula siguiente: 
 
MC= Límite inferior de clase + Marca superior de clase 
 2 
 
Clase Punto Medio o 
Marca de clase 
Frecuencia 
5-9 7 7 
10-14 12 8 
15-19 17 2 
20-24 22 2 
25-29 27 1 
Total 20 
 
Polígono de Frecuencias
0
7
8
2 2
1
00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
Marca de Clase
F
re
c
u
e
n
c
ia
 
 
 
f) Construya una gráfica de frecuencias acumulada (ojiva) 
 
La gráfica de frecuencias acumulada o también llamada ojiva, permite ver cuantas observaciones están 
por encima de ciertos valores. Para determinar la frecuencia acumulada para una clase para una clase se 
agrega a la frecuencia observada la o las frecuencias anterior o anteriores precedentes. 
 
Para gráficar la ojiva se utilizan los límites superiores de cada clase y la frecuencia acumulada. 
 
Clase Frecuencia Frecuencia acumulada 
Menos de 5 0 0 
9 7 7 
14 8 15 
19 2 17 
 
 
 
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14 
24 2 19 
29 1 20 
 
 
 
 
Grafica de Frecuencias acumuladas
0
7
15
17
19 20
0
5
10
15
20
25
0 5 10 15 20 25 30 35
Clases
F
re
c
u
e
n
c
ia
s
 a
c
u
m
u
la
d
a
s
 
 
 
Ejemplo 2. Representa mediante diagrama de barras, de sectores y de línea, los beneficios de la empresa 
ASIS (en millones) que han sido: 
 
1970 200 1976 425 
1971 250 1977 400 
1972 250 1978 400 
1973 300 1979 300 
1974 350 1980 350 
1975 400 1981 400 
 
 
Una gráfica es una forma ilustrada de representar y resumir datos; a menudo, una representación de 
datos mediante ilustraciones hace más evidentes ciertas características que una tabla de frecuencias; un 
resultado de representar los datos en forma gráfica es que frecuentemente se descubren nuevas 
características de ellos. 
 
La representación gráfica de los datos ha logrado un creciente uso en los medios de comunicación y eso 
se debe en parte, a la popularidad y uso de la graficación por computadora; hay gráficas de muchos tipos, 
las más usadas son gráficas de pastel o sectores, las de barras, la lineal, el diagrama de tallo y hojas y la 
ojiva. 
 
 
 
 
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Las gráficas de barras y gráficas de pastel; ambos tipos se usan generalmente para datos categóricos y 
nominales; las gráficas de sectores se usan sólo para representar partes de un total y son muy populares 
para visualizar información presupuestal. 
 
Los diagramas de barras son muy similares a un histograma con la única diferencia que estos se utilizan 
normalmente para ilustrar información de tipo cuantitativa y pueden mostrar cantidades o porcentajes 
para dos o más valores que se muestran en el eje “X”. 
 
 
 
Año Utilidad (millones)1970 200 
1971 250 
1972 250 
1973 300 
1974 350 
1975 400 
1976 425 
1977 400 
1978 400 
1979 300 
1980 350 
1981 400 
 
 
Para realizar la gráfica de barras nos auxiliaremos de Excel en donde los valores de los años se colocan en 
el eje “X” y las utilidades en el eje “Y”, en donde se indicaran los valores mediante barras de igual área. 
 
 
 
 
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Para el caso del diagrama circular es de especial utilidad para mostrar proporciones (porcentajes) 
relativos de una variable. Se crea marcando una porción del círculo correspondiente a cada categoría 
variable. 
 
 
 
 
 
Año Utilidad (millones) Frecuencia relativa 
1970 200 0.050 
1971 250 0.062 
1972 250 0.062 
1973 300 0.075 
1974 350 0.087 
1975 400 0.099 
1976 425 0.106 
1977 400 0.099 
1978 400 0.099 
1979 300 0.075 
1980 350 0.087 
1981 400 0.099 
Total 4025 
 
 
 
 
 
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La gráfica de líneas o polígono de frecuencia se construye usando una tabla de frecuencias agrupadas con 
marca de clase en caso que los datos se encuentren agrupados por categorías. 
 
La gráfica de líneas ofrece una alternativa útil respecto al histograma, una gráfica lineal crea la impresión 
de que las frecuencias cambian más suavemente, mientras que en un histograma las frecuencias cambian 
abruptamente. Para nuestro caso como las categorías son de tipo cualitativos no es necesario obtener la 
marca de clase. 
 
 
Año Utilidad (millones) 
1970 200 
1971 250 
1972 250 
1973 300 
1974 350 
1975 400 
1976 425 
1977 400 
1978 400 
1979 300 
1980 350 
1981 400 
Total 4025 
 
 
 
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Interpretación: 
 
En este caso como podemos observar los gráficos que nos permiten una mejor representación de la 
información para su análisis es la gráfica de barras y líneas ya que permite observar el comportamiento 
de las utilidades a través del tiempo, mientras que la gráfica de sectores no proporciona información 
relevante para determinar el comportamiento de las utilidades con el paso del tiempo. 
 
Las utilidades como se observan han ido creciendo desde 1970 hasta el año de 1981, teniendo su mayor 
crecimiento en el año de 1976. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Unidad 1. Fundamentos de estadística descriptiva aplicada a los negocios 
Estadística para negocios 
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Fuentes de consulta 
 
 Webster A, (2000), Estadística aplicada a los negocios y la economía, Ed, Mc Graw Hill, México, pp. 
5-25 
 Weimer, R (2003). Estadística, Ed. CECSA, México, pp. 45-47 
 La información secundaria, http://www.mcgraw-hill.es/bcv/guide/capitulo/8448199251.pdf 
 
 
 
 
 
http://www.mcgraw-hill.es/bcv/guide/capitulo/8448199251.pdf