Que-Es-La-Estadistica

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¿Qué es la 
Estadística?
La invasión de la información
La primera computadora programable fue inventada en 1947 y 
tenía la capacidad de almacenar 20 palabras.
La invasión de la información
“La capacidad de proceso de un chip de silicon se doblará cada 18 
meses....” AÑO 1965. Gordon Moore. Co-fundador de INTEL
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Todo el que toma decisiones debe hacerlo bajo condiciones de 
incertidumbre, en mayor o menor grado. 
Con el aumento de la competitividad, la administración de las instituciones 
requiere tomar decisiones cada vez con una mayor base de conocimiento para 
así reducir la incertidumbre. 
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El aumento en la eficiencia de los sistemas computacionales en las 
instituciones ...
… ha producido un aumento en la capacidad de almacenar datos.
Datos no faltan ...
Pero los datos por si solos no sirven …
Tanto, que ésta supera ampliamente la capacidad de procesarlos.
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… si la institución no es capaz de extraer información de ellos. 
Y con los recursos necesarios, como competencias y experiencia, se puede 
convertir esta información en conocimiento …
… que permite tomar buenas decisiones estratégicas, tácticas y 
operativas.
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Las etapa de producción de datos y de extracción de información, requiere de 
métodos, técnicas y herramientas de análisis. 
El desarrollo de estos métodos, técnicas y herramientas se encuentra en 
una ciencia que se llama ESTADISTICA. 
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CONOCIMIENTO
RECURSOS INTELECTUALES
INFORMACION
ESTADISTICA
ESTADISTICA
DATOS
El ciclo de la producción de 
conocimiento.
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CONOCIMIENTO
RECURSOS INTELECTUALES
INFORMACION
ESTADISTICA
ESTADISTICA
DATOS
El ciclo de la producción de 
conocimiento.
Requerimientos de más 
información
¿Qué es la estadística?
Diccionario de la Real Academia Española:
1. Estudio de los datos cuantitativos de la población, de los recursos
naturales e industriales, del tráfico o de cualquier otra manifestación de
las sociedades humanas.
2. Conjunto de estos datos.
3. Rama de la matemática que utiliza grandes conjuntos de datos numéricos
para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades.
¿Qué es la estadística?
“Medio para recolectar y 
representar grandes cantidades 
de información”
“Medio para tomar decisiones 
de frente a la incertidumbre”
¿Qué es la estadística?
• Ciencia de recolectar, 
describir e interpretar 
datos
Utilizaremos la palabra estadístico/a con cuatro significados diferentes 
que, según el contexto, será fácil distinguir:
1. La estadística como disciplina de estudio. Siempre estará en singular.
2. La estadística o las estadísticas como resultados que presentan 
organismos de estadística oficiales como, por ejemplo el INEGI
3. Un estadístico como un procedimiento para obtener un número a 
partir de valores de una encuesta.
4. Un estadístico o una estadística como una persona que tiene a la 
estadística como profesión.
¿Qué estudia la Estadística?
 La Estadística es la rama de la Matemática
que se ocupa de recopilar datos (en censos,
encuestas, etc), de organizarlos para una
mejor 
desea
comprensión del fenómeno 
estudiar y de analizarlos
que se
con un
determinado objetivo.
 La estadística se aplica a todas las ciencias,
pues facilita el estudio de hechos del mundo
o de la sociedad.
Ciencia 
que 
estudia
La recolección
El análisis
Y la interpretación
de datos
ayuda
Toma de decisiones
Aplicaciones de la Estadística
Obtener una muestra.
Resumir datos.
Haciendo inferencias de una población, basado en los resultados de la 
muestra.
Obteniendo un modelo más simple para un grupo de datos.
Se la utiliza todos los días:
• Para justificar apuestas sobre el resultado de un partido de fútbol los
simpatizantes comparan los rendimientos de los equipos utilizando, por
ejemplo, los porcentajes de partidos ganados como local y como visitante.
• Durante la transmisión de un partido de tenis por televisión, los relatores
cuentan la cantidad de tiros ganadores, puntos de quiebre aprovechados,
errores no forzados, saques ganadores.
• Para diseñar pautas publicitarias, los publicistas consultan la planilla diaria
de ratings (radio o televisión).
• En un mercado los consumidores observan cómo se distribuyen los
precios entre los distintos puestos para realizar la mejor compra que
combine calidad y precio.
• Para decidir qué alumna/o será abanderada/o de la escuela, el/la
directora/a compara las notas de todos los alumnos del último año y elige el
mejor promedio.
Ejemplo:
Se hizo una encuesta a 8976 personas, de las cuales 8707 respondieron que
calman su dolor de cabeza tomando una aspirina. Si la encuesta está bien
hecha, este dato puede ser utilizado por los médicos, quienes podrían afirmar
que si un paciente sufre de dolor de cabeza, tiene un 97 % de probabilidad de
calmarla tomando una aspirina.
La necesitan:
• Los profesionales de la salud, para entender los resultados de las investigaciones
médicas.
• Los economistas, porque cálculos eficientes les permitirán llegar al fondo de la
cuestión que analizan.
• Los docentes cuando se enfrentan al problema de evaluar el rendimiento de los
alumnos.
• Los sociólogos para diseñar y procesar sus encuestas.
• Los responsables de la calidad en un proceso productivo, al detectar las piezas
defectuosas y controlar los factores que influyen en la producción de las mismas.
• La industria farmacéutica para desarrollar nuevos medicamentos y establecer las
dosis terapéuticas.
• Los ciudadanos, para sacar sus propias conclusiones sobre los resultados de las
encuestas políticas, los índices de precios y desocupación, y los resultados
estadísticos que habitualmente se presentan en los medios masivos de comunicación
(diarios, revistas, radio, televisión).
Muchas veces, las noticias surgen luego de varias etapas de elaboración. Sus primeros
protagonistas son encuestadores, investigadores de mercado, médicos, técnicos
gubernamentales y científicos de universidades o institutos. Ellos son la fuente original de
la información estadística; publican sus resultados en revistas especializadas o en
comunicados de prensa.
A partir de allí, entra en juego el segundo grupo: los periodistas, que pueden estar más
apurados, a la caza de resultados que les permitan obtener un titular.
Finalmente, hay un tercer grupo: el de los consumidores de la información, o sea todos
nosotros. Estamos frente al desafío de escuchar, leer, ver y decidir respecto a ella.
Los métodos estadísticos forman parte de cada paso de una buena investigación, desde el
diseño del estudio, la recolección de los datos, la organización y el resumen de la
información, el análisis, la elaboración de las conclusiones, la discusión de las limitaciones
y, por último, el diseño de un próximo estudio a fin de dar respuesta a las nuevas
preguntas que pudieran surgir.
En cualquiera de las etapas de este proceso puede haber errores. Pueden, o no, ser
intencionales.
Es posible mentir con estadísticas, pero es mucho más fácil mentir sin estadísticas.
Cuando se empieza un estudio estadístico 
tenemos que tener en cuenta.
¿Qué queremos 
estudiar?
¿De quién 
queremos la 
información?
¿Cómo obtenemos 
los datos?
Ética en la estadística
Usos ilegítimos de la estadística
◦ Comparar datos que no siempre son comparables
◦ Derivar conclusiones de datos no representativos
◦ Esconder parte de las evidencias
◦ Manipular representaciones gráficas
◦ Confundir asociación con causalidad
◦ Derivar conclusiones que no pueden sostenerse con la 
evidencia disponible
◦ Medir cambio a partir de bases inadecuadas
◦ Interpretaciones acomodaticias
Ética en la estadística
Continuación de usos ilegítimos de la estadística
◦ Buenas matemáticas y malas estadísticas
◦ Gráficas engañosas
◦ Información insuficiente
◦ Muestras pequeñas
◦ Confundir estimaciones con conjeturas
◦ Uso de por cientos en forma distorsionada
◦ Datos parciales
◦ Distorsiones deliberadas
◦ Preguntas predispuestas
◦ Presión del encuestador
Factores que pueden afectar laética
Sesgo (“bias”) en selección de la muestra
Exclusión individuos que puedan responder preguntas específicas
Presentación de resultados sin dar tamaño de muestra ni el margen de 
error
Preguntas sesgadas
Entrevistador con actitudes y tono de voz deliberado que promueve 
respuestas en cierta dirección
Persona que responde a encuesta puede proveer información falsa a 
propósito
Estadística Descriptiva
Rama de la estadística que se 
encarga de describir un conjunto de 
datos recopilados en una muestra.
Se realizan los siguientes procesos en una 
muestra:
◦ Recopilación de datos
◦ Organización y tabulación de los datos 
recopilados
◦ Presentación de los datos en tablas y gráficas 
(Ayuda a resumir e interpretar los datos)
◦ Análisis estadístico (Aplicación de medidas 
estadísticas tales como: Tendencia Central, 
Posición, Variación)
◦ Interpretación del análisis estadístico
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Se dedica a:
Analizar Presentar datos
.
Este análisis es 
básico
Los datos se 
generalizan
En las primeras conclusiones de un estudio
descriptivo, se calcula una serie de medidas
Para ver si
Valor 
central
Se dispersaSe junta
Estadística Inferencial
Es la rama de la estadística que utiliza 
información obtenida del estudio de una 
muestra para hacer inferencias sobre la 
población. 
Comprende la aplicación de una serie de 
técnicas estadísticas especializadas que 
permiten inferir las características de la 
población.
INFERENCIA ESTADÍSTICA
Comprende
Métodos ProcedimientosPara deducir 
propiedades
A partir de una
Pequeña muestra
Teoría de 
Muestra
Estimación de 
Parámetros
Contraste de 
Hipótesis
Diseño 
Experimental
Métodos no
Paramétricos
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: ¿Cómo surge?
CIENCIAS FORMALES: No necesitan contacto con el mundo real (MATEMÁTICAS)
CIENCIAS EMPÍRICAS: 
• Necesitan observar el mundo real
• Exige trabajar con muestras
• Las diferencias existentes entre las observaciones (muestras) 
incorporan incertidumbre y el cálculo probabilístico
• En las ciencias empíricas deterministas (una misma causa 
siempre produce un mismo resultado): FÍSICA
• En las ciencias empíricas aleatorias (una misma causa no 
siempre produce un mismo resultado): ECONOMÍA, 
SOCIOLOGÍA, ETC…
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
POBLACIÓN ESTADÍSTICA
Es la 
cantidad 
de:
Elementos Sujetos
Componen 
Una población
Pobladores de Oriente
Pobladores de tierra firme
Tipos de
población
MUESTRA ESTADÍSTICA
Es un 
subconjunto de 
casos o 
individuos de 
una población
Inferir propiedades
representativas de la
población
Técnica de 
muestreo
El numero de sujetos es menor que la población
El conjunto de la muestra es realmente estudiado
El conjunto debe ser suficiente para la estimación
Para que la muestra sea idónea hay que recurrir
al calculo
En relación
PARAMETRO ESTADÍSTICO
(valor calculado) 
(medida, varianza, proporción)
ESPACIO 
MUESTRAL
(Posibles muestras
extraídas)
ESTIMACIÓN
(Técnica para elvalor
aproximado)
NIVEL DE CONFIANZA
(Medida a partir de las 
muestras)
Ventajas:
•Si la población es grande,se 
puede analizar
Reducción de costos
Rapidez
Viabilidad
Evita recursos como ( muestras 
sanguíneas)
MUESTREO ESTADÍSTICO
TÉCNICAPARA 
SELECCIÓN 
DE MUESTRA
HERRAMIENTA 
DE 
INVESTIGACIÓN 
CIENTÍFICA
PROCEDIMIENTO 
PARA OBTENER 
UNA O MAS 
MUESTRAS
SE BASA EN 
EQUIPROBABILIDAD
SE EXTRAE DOS O 
MÁS MUESTRAS
DETERMINAQUE
PARTE DEBE
EXAMINARSE
UNA VEZ ESTABLECIDO 
EL MARCO MUESTRAL
SE SELECCIONALA
TODOS LOS 
INDIVIDUOS TIENEN 
LA MISMA
MUESTRA PROBABILIDAD
TECNICA DE SELECCIÓN DE MUESTREO
( Simple ó Aleatoria)
MUESTREO 
ESTRATIFICADO
(División previa de 
la población)
MUESTREO 
PROBABILÍSTICO
(Métodos para 
calcular la 
probabilidad)
MUESTREO 
SISTEMÁTICO
(selección de 
elementos por 
orden)
MUESTREO POR 
CONGLOMERADOS
(Población dividida 
naturalmente)
(Se eligen algunos 
grupos)
MUESTREO 
ERRÁTICO
(La muestra se 
realiza de cualquier 
forma)
CENSO ESTADÍSTICO
• Consiste
En el recuento total de una 
población.
• No trabaja sobre 
muestra, sino en población
total.
• Se realiza cada diez años.
• Se considera una 
técnica, que usa como 
instrumento la cedula.
Tipos 
de 
censo
DE DERECHO O
DE IURE
DE HECHO O DE
FACTO
Implica el 
empadronamiento de 
toda la población 
presente en el 
territorio en estudio
Implica el 
empadronamiento de 
toda la población 
residente en el 
territorio en estudio. 
(presentes ó 
ausentes)
VARIABLE
CARACTERÍSTICA 
SENSIBLE A ADOPTAR 
DIRFERENTES VALORES
Tipos de Variables
Según la
medición Otras
Según la
influencia
VARIABLES
Según Medición
CUALITATIVAS CUANTITATIVAS
Expresan distintas 
cualidades o 
características
Son variables que se
expresan mediante 
cantidades numéricas
• CUALITATIVA ORDINAL:
Puede tomar distintos valores 
Ejemplo: ( leve, moderado , grave).
• CUALITATIVA NOMINAL:
En esta variable los valores no se someten a un 
orden.
Ejemplo: ( los colores, lugar de residencia)
•VARIABLE DISCRETA:
Presenta separaciones o interrupciones en la escala 
de valores que puede tomar.
Ejemplo: ( el numero de hijos, 1, 2, 3, 5)
VARIABLE CONTINUA:
Puede adquirir cualquier valor en la escala de valores 
Ejemplo: masa ( 2.3 kg, 4.3kg) ó altura ( 6.4m, 5.2m)
VARIABLES
Según la 
influencia
INDEPENDIENTES DEPENDIENTES
•Son un tipo de variable de 
control.
•Modifican las variables
independientes.
•Son el fenómeno que se 
estudia y que el investigador 
manipula.
•Son las variables de 
respuesta, que se observan 
en el estudio.
•Determina el efecto de la 
variable independiente
VARIABLES
Otras 
variables
INTERVINIENTE MODERADORA
•Son las que de alguna 
manera afectan el resultado 
esperado.
•Están vinculadas con las
variables independientes y
dependientes
•Representan un tipo especial
de variable independiente.
•Se selecciona para 
determinar si afecta la relación 
entre variable independiente y 
dependiente
Tipos de Escalas de la Variable
Cada nivel próximo en la escala, presupone las mismas 
características del nivel anterior más otras que se añaden en ese 
nivel.
Escalas de una 
Variable
Nominal Ordinal Intervalo Razón
Tipos de Escalas
Nominal-
Se agrupan los datos solamente en clases o 
categorías que son mutuamente excluyentes y no 
tienen un orden en particular.
Ej. Variables categóricas tales como: género, 
religión, partido político
Tipos de Escalas
Ordinal-
Se agrupan los datos en categorías que tiene un 
orden específico pero no se puede diferenciar entre sí 
la magnitud o el alcance de los valores de las distintas 
categorías.
Ej. Variables categóricas tales como: clase social, 
minerales de acuerdo a tipo de resistencia (mucha, 
regular o poca), grado de agresividad (mucha, poca, 
ninguna)
Tipos de Escalas
Intervalo-
Se agrupan los datos en categorías que 
representan un orden específico y además ese 
orden implica un intervalo específico de 
diferencias entre las distintas categorías que es 
igual para todas las categorías. El valor 0 es un 
valor más, no implica ausencia de la 
característica.
Ej.- Variables cuantitativas tales como: 
temperatura, cociente intelectual
Tipos de Escalas
Razón-
Se agrupan los datos en categorías que 
representan un orden específico en el cual las 
diferencias entre las distintas categorías son iguales 
para todas las categorías y además el 0 implica la 
ausencia de la característica. 
Ej. Variables cuantitativas contínuas- peso, 
estatura, edad
DATOS DE SECCIÓN TRANSVERSAL Y DE SERIES DE
TIEMPO
Para los propósitos del análisis la distinción entre datos transversales 
y datos de series de tiempo es importante.
Datos de sección transversal son los obtenidos en el mismo o 
aproximadamente el mismo momento (punto en el tiempo)
Los datos de series de tiempo son datos obtenidos a lo largo de varios periodos.En las publicaciones sobre negocios y economía se encuentran con frecuencia
gráficos de series de tiempo. Estas gráficas ayudan a los analistas a entender
lo que ocurrió en el pasado, a identificar cualquier tendencia en el transcurso
del tiempo y a proyectar niveles futuros para la series de tiempo.
Estas gráficas suelen ser fáciles de entender y de interpretar.
Fuentes de datos
Las fuentes de información: primarias y 
secundarias.
1- Fuentes Primarias: Se obtiene información por 
contacto directo con el sujeto de estudio; por medio de 
observación, cuestionarios, entrevistas, etc.
2- Fuentes Secundarias: Información obtenida desde 
documentos; historia clínica, ficha académica, 
estadísticas, datos epidemiológicos, Censo, encuestas 
nacionales, etc.
Software estadístico
La potencia de cálculo de un
ordenador puede ayudar a un
investigador a realizarcientos
o miles de contrastes de
hipótesis en un tiempo muy
reducido.
Ventajas Inconvenientes
complejos se necesita
conocimientos
En los programas más
tener
de
programación, así como para
realizar los cálculos más
laboriosos.
Módulos del SAS:
 SAS 9.4
 SAS /STAT
 SAS Analytics Pro
 SAS Curriculum Pathways
 SAS Data Management
 SAS Enterprise Miner
 SAS Marketing Optimization
 SAS University Edition
 SAS Visual Analytics
 SAS Visual Statistics
 Foundation Tools
SAS (Statistical Analysis System)
Módulos del SPSS:
 Modelos de regresión
 Modelos avanzados
 Tablas
 Tendencias
 Categorías
 Análisis conjunto
 Mapas
 Pruebas exactas
 Análisis de valores 
perdidos
 Muestras complejas
 Sample power
 Arboles de clasificacion
 Validacion de datos
 SPSS programmability 
extension
SPSS (Statistical Package for the 
Social Sciences)
Es un programa de computadora diseñado para
ejecutar funciones estadísticas básicas y avanzadas.
Combina lo amigable del uso de Microsoft Excel
con la capacidad de ejecución de análisis
estadísticos.
 Minitab 17
 Quality trainer
 Devize
 Qeystone
 Quality companion 3
Minitab
Es utilizado principalmente por instituciones
académicas y dedicadas a la
investigación,
empresariales 
especialmente en economía,
sociología, ciencias políticas, biomedicina y
epidemiología.
Stata permite, entre otras
gestión de datos, el análisis estadístico,
funcionalidades, la
el
trazado de gráficos y las simulaciones.
Stata
Statgraphics es un paquete de estadísticas que
realiza y explica funcionesbásicos y avanzados de
estadística.
 Statgraphics centurion
 Statgraphics sigma expresa
 Statgraphics stratus
 Statgraphics servicios web
 Statbeans
Statgraphics
PSPP es una aplicación de
software libre para el
análisis de datos. Se
presenta en modo gráfico
y está escrita en el
lenguaje de programación
C. Usa
científica
rutinas matemáticas,
plotutils para
la biblioteca
GNU para sus
y 
la
generación de gráficos. Es
un reemplazo libre para el
software propietario
SPSS.
PSPP
Microsoft Excel es una aplicación distribuida
por Microsoft Office para hojas de cálculo.
Este programa es desarrollado y distribuido
por Microsoft, y es utilizado normalmente en
tareas financieras y contable.
Excel
Es una herramienta de software matemático que ofrece
un entorno de desarrollo integrado (IDE) con un
lenguaje de programación propio.
Entre sus prestaciones básicas se hallan: la
manipulación de matrices, la representación de datos y
funciones, la implementación de algoritmos, la creación
de interfaces de usuario (GUI) y la comunicación con
programas en otros lenguajes y con otros dispositivos
hardware.
Matlab
Es un programa usado en análisis de ecuaciones
estructurales.
LISREL está principalmente basado en comandos,
aunque las versiones más recientes han
incorporado una interfaz gráfica.
LISREL (linear structural relations)
InfoStat es un software para análisis estadístico
de aplicación general desarrollado bajo la
plataforma Windows.
Cubre tanto las necesidades elementales para la
obtención de estadísticas descriptivas y gráficos
para el análisis exploratorio, como métodos
avanzados de modelación estadística y análisis
multivariado. Una de sus fortalezas es la sencillez
de su interfaz combinada con capacidades
profesionales para el análisis estadístico y el
manejo de datos.
InfoStat
Términos Básicos
• Población
• Muestra
• Variable
• Dato
• Datos
• Experimento
• Parámetros
• Estadística
Población
• Es la colección o conjunto de 
individuos, objetos o eventos 
cuyas propiedades serán 
analizadas.
Ejemplo de población bien 
definida
• “Todos los estudiantes que 
han asistido alguna vez a 
una universidad 
mexicana”
• “El conjunto de 
trabajadores de la 
industria entre 20 y 40 
años en el Estado de 
Querétaro”
Muestra
• Es un subconjunto de la 
población
Una muestra consta de los 
individuos, objetos o 
medidas seleccionados de 
la población por el 
recolector de la muestra
Variable
• Característica de interés 
sobre cada elemento 
individual de una 
población o muestra
• Ejemplo: La edad de un 
estudiante que ingresa a la 
universidad, el color de su 
cabello, su estatura y su 
peso
Dato
• Valor de la variable asociada a un 
elemento de una población o 
muestra. Este valor puede ser un 
número, una palabra o un símbolo
• Ejemplo: José Hernández ingresó a 
la universidad a la edad de “23” 
años, su cabello es “café”, mide 
“1.80m” y pesa “83 kg”. Estas 
cuatro piezas de datos son los 
valores de las cuatro variables 
aplicadas a José Hernández.
Datos
• Conjunto de valores 
recolectados para la variable 
de cada uno de los 
elementos que pertenecen a 
la muestra
• Ejemplo: El conjunto de 25 
estaturas recolectadas de 25 
estudiantes.
Experimento
• Actividad planeada cuyos 
resultados producen un 
conjunto de datos
• El experimento incluye las 
actividades para seleccionar 
los elementos y obtener los 
valores de los datos
Parámetro
• Valor numérico que resume 
todos los datos de una 
población completa. Es un valor 
que describe a toda la 
población.
• Ejemplo: La edad “promedio” 
en el momento de admisión de 
todos los estudiantes que han 
asistido alguna vez a una 
universidad o la “proporción” 
de estudiantes que tenían más 
de 21 años de edad cuando 
ingresaron a la universidad.
Estadística
• Valor numérico que resume los 
datos de la muestra. Es un valor 
que describe una muestra. Casi 
todas las estadísticas muestrales se 
determinan con ayuda de fórmulas 
y suele asignárseles 
denominaciones simbólicas.
• Ejemplo: La estatura “promedio” 
encontrada al utilizar el conjunto 
de 25 estaturas es un ejemplo de 
una estadística muestral.
Determinar los términos 
básicos...
• Una estudiante de estadística está 
interesada en determinar algo 
sobre el promedio del valor en 
pesos de los automóviles que 
pertenecen al cuerpo docente de 
nuestra universidad.
• Cada uno de los ocho términos 
descritos pueden identificarse en 
esta situación
Determinar los términos 
básicos...
• La población es la colección de todos los automóviles que pertenecen a todos los miembros del cuerpo
docente de la universidad.
• Una muestra es cualquier subconjunto de esa población. Por ejemplo, una muestra serían los
automóviles que pertenecen a los profesores del departamento de matemáticas.
• La variable es el “valor en pesos” de cada automóvil individual.
• Un dato podría ser el valor en pesos de un automóvil en particular. El automóvil del profesor Juan Pérez
está valuado en $100,000 pesos
• Los datos serían el conjunto de valores que corresponden a la muestra obtenida ($100,000; $148,000;
$30,000; $23,000...)
• El experimento serían los métodos aplicados para seleccionar los automóviles que integren la muestra y
determinar el valor de cada automóvil de la muestra. Podría efectuarse preguntando a cada miembro
del departamento de matemáticas o de otras maneras.
• El parámetro sobre el que se está buscando información es el valor “promedio” de todos los
automóviles de la población.
• La estadística que seencuentre es el valor “promedio” de todos los automóviles de la muestra.
Variable
Cualitativa Cuantitativa
Variable que clasifica o 
describe un elemento 
de una población. Las 
operaciones aritméticas 
como sumar y obtener 
promedios no son 
significativas para datos 
que resultan de una 
variable cualitativa
Variable que cuantifica 
un elemento de una 
población. Las 
operaciones aritméticas 
como sumar y obtener 
promedios sí son 
significativas para datos 
que resultan de una 
variable cuantitativa
Ejercicio 1
• Un fabricante de medicamentos está interesado en la proporción de personas
que padecen hipertensión (presión arterial elevada) cuya condición pueda ser
controlada por un nuevo producto desarrollado por la empresa. Se condujo un
estudio en el que participaron 5000 personas que padecen de hipertensión, y se
encontró que 80% de las personas pueden controlar su hipertensión con el
medicamento. Suponiendo que las cinco mil personas son representativas del
grupo con hipertensión, conteste las siguientes preguntas:
a) ¿Cuál es la población?
b) ¿Cuál es la muestra?
c) Identifique el parámetro de interés
d) Identifique la estadística y proporcione su valor
e) ¿Se conoce el valor del parámetro?
Ejercicio 2
• Un técnico de control de calidad selecciona piezas ensambladas de una línea de
montaje y registra la siguiente información sobre cada pieza:
– A: defectuosa o no defectuosa
– B: el número de identificación del trabajador que ensambló la pieza.
– C: el peso de la pieza.
a) ¿cuál es la población?
b) La población ¿es finita o infinita?
c) ¿cuál es la muestra?
d) Clasifique las respuestas para cada una de las tres variables como datos 
de atributo o cuantitativos.
Ejercicio 3
• Identifique las siguientes expresiones como ejemplos de variables de atributos
(cualitativas) o variables numéricas (cuantitativas)
a) La resistencia a la rotura de un tipo de cuerda dado
b) El color de cabello de los niños que se presentan a una audición para la 
revista musical Annie
c) El número de señales de alto que hay en poblaciones con menos de 
quinientos habitantes
d) Si un grifo es o no defectuoso
e) El número de reactivos contestados correctamente en una prueba 
estandarizada
f) El tiempo necesario para contestar una llamada telefónica en cierta oficina 
de bienes raíces.