Este documento proporciona una introducción básica a la estadística. Explica que la estadística se ocupa de recopilar, organizar y analizar datos que presentan variabilidad con el fin de describirlos o realizar generalizaciones. Distingue entre estadística descriptiva e inferencial, y conceptos clave como población, muestra, variable, dato, parámetro y estadística. Además, clasifica las variables en cualitativas y cuantitativas, y las escalas de medición en nominal, ordinal, de interval

1. ESTADÍSTICA BÁSICA
MARKETING EMPRESARIAL
LIC. FREDDY BEGAZO ZEGARRA

2. ¿Qué es la estadística?
Objetivos
Que deberían saber al terminar esta clase:
Que entendemos por estadística
Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial.
Que es una población y que una muestra.
Que es una variable, el dato y los datos
Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una
estadística
Distinguir cuando una variable es cualitativa y cuando cuantitativa.
Distinguir entre una variable discreta y continua.
Distinguir las distintas escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo
y de razón

3. ¿Qué es la estadística?
Estadística es la ciencia que se ocupa de
•Recopilar
•Organizar Datos
•Presentar
•Analizar
Que corresponde a fenómenos donde está
presente la variabilidad, con el fin de
describirlos o de realizar generalizaciones
válidas

4. ¿Quienes usan la estadística?
• Organismos oficiales.
• Diarios y revistas.
• Políticos.
• Educadores.
• Marketing.
• Control de calidad.
• Administradores.
• Investigadores científicos.
• Médicos
• etc.

5. Estadística Descriptiva
• Método de recolectar, organizar, resumir y
presentar datos que presentan variabilidad.
• Mediante esta técnicas se identifica modelos
probabilísticas que servirán para llevar a cabo
la inferencia de las características de la
población sobre la base de los datos
recolectados.

6. Estadística Inferencial
Conjunto de métodos con los que se hace la
generalización o inferencia sobre una población
utilizando la información de “muestras aleatorias”
•Estimación
Aspectos
•Prueba de hipótesis
La inferencia contiene conclusiones que pueden no ser
ciertas en forma absoluta, por lo que es necesario que
éstas sean dadas con una medida de confiabilidad que
es la probabilidad

7. Población y Muestra
• Población conjunto de personas, eventos o
cosas, que tienen una característica en común
que será analizada.se dice que es el universo
• Muestra subconjunto de la población de interés; es
importante escoger la muestra en forma
aleatoria (al azar), pues así se logra que sea
representativa y se puedan obtener
conclusiones acerca de las características de la
población.

8. Población y Muestra
Población
Muestra

9. Parámetro y Estadística
• Parámetro: Valor numérico que resume los datos de
una población completa. Se utilizan letras griegas para
simbolizar un parámetro como µ y σ .
• Ejemplos: Puntaje “promedio” de los ingresantes a la
UCSP en el concurso de admisión 2011-I
• Estadística: Valor numérico que resume los datos de
una muestra. Se utilizan letras del alfabeto español
para simbolizarlas como x y s .
• Ejemplo: Puntaje “promedio” de 36 ingresante a la
UCSP en el concurso de admisión 2011-I

10. Variable
• Variable: Característica de interés sobre cada elemento
individual de una población o muestra.
• Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la
población o muestra. Este valor puede ser un número, una
palabra o un símbolo.
• Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus
ingresos mensuales son de “$685”, “2” son de sexo
femenino y “2” masculino.

11. Variable
• Datos: Conjunto de valores recolectados
para la variable de cada uno de los
elementos que pertenecen a la población o
muestra.
• Ejemplo1: El conjunto de las “calificaciones” de los
43 estudiantes de estadística de la carrera de
Administración de Negocios

12. Tipos de Variables
 Cualitativas
 Cuantitativas

13. Variables Cualitativas
• Cualitativa o de Atributos Relacionadas con
características no numéricas de un
individuo. Los valores que puede asumir no
constituyen un espacio métrico, por lo tanto
las operaciones aritméticas, como sumar y
obtener promedios, no son significativas.
• Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto,
Grado de Satisfacción con la Universidad, etc..

14. Variables Cuantitativas
• Cuantitativa o Numérica Relacionadas con
características numéricas del individuo . Los
valores que puede asumir constituyen un
espacio métrico, por lo tanto las
operaciones aritméticas, como sumar y
obtener promedios, son significativas.
• Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de
hijos, Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo,
Ingreso, etc..

15. Variables Cuantitativas
• Las variables cuantitativas se pueden clasificar a
su vez en discretas o continuas.
• Cuantitativas Discretas: Si pueden tomar un
número finito o infinito enumerable de valores.
• Ejemplo1: cantidad de asignaturas aprobadas.(1,
2,3 ......)
• Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...)

16. Variables Cuantitativas
• Cuantitativas Continuas: si puede asumir
cualquier valor dentro de un intervalo.
Normalmente se miden magnitudes como
longitud, superficie, volumen, peso, tiempo,
dinero
• Ejemplo El tiempo de vida de un aparato
electrónico, la estatura de un habitante de un
país. Los valores que pueden tomar estas
variables son no negativos. Para un mejor
estudio, se puede considerar que el intervalo en
donde pueden variar los valores es ]0,∞[

17. Escalas de Medición
• Las variables cualitativas se miden en escala
nominal o ordinal.
• Nominal: Sólo permite percibir diferencias o
semejanzas de las unidades estadísticas que se
miden. Tales valores son como etiquetas que
identifican y clasifican a las unidades estadísticas
en categorías
• Ejemplo 1: Ocupación
• Ejemplo 2: Color de ojos
• Ejemplo 3: Sexo

18. Escalas de Medición
• Ordinal: Cuando los valores de la variable se
pueden ordenar en forma ascendente o
descendente. Si se asigna números, con éstos
no se puede realizar operaciones aritméticas o
no son significativas.
• Ejemplo 1: Grado de satisfacción en el uso de un
servicio público .
• Ejemplo 2: Grado de instrucción de los
trabajadores mineros

19. Escalas de Medición
• Las variables cuantitativas se miden en escala de
intervalo o razón.
• Intervalo: los elementos son clasificados en
categorías que tienen un orden o jerarquía, la
diferencia entre valores se pueden realizar y son
significativas.La diferencia entre dos valores
consecutivos es de tamaño constante y no existe
el 0 absoluto.
• Ejemplo: Escalas Celsius y Fahrenheit, en estas escalas
el 0 no significa ausencia de temperatura. Así el agua se
congela 0 grados centígrados y 32 grados Fahrenheit

20. Escalas de Medición
• Razón: los elementos son clasificados en
categorías que tienen un orden o jerarquía,
la diferencia entre valores se pueden
realizar y son significativas. Existe el 0
absoluto, es decir la ausencia total de la
característica que se observa.
• Ejemplo 1: Tiempo de vuelo.
• Ejemplo 2: Ingresos familiares

21. Resumen de Tipos de Variables
y Escalas de Medición
Variables
Cualitativa o Atributo Cuantitativa o Numérica
Escala de medición Escala de medición Pueden ser
Nominal Intervalo Discreta
Ordinal Razón Continua