CONCEPTOS BÁSICOS Y
ORGANIZACIÓN DE DATOS EN
TABLAS DE FRECUENCIAS
Profesora: Ysabel Adriazola
Valores que inspiran nuestra actividad académica en la universidad:
El amor al saber, la libertad, la honestidad, la responsabilidad y el respeto.
UNIDAD 1: “ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA”
PRIMERA SEMANA
1.Concepto y definición de la Estadística
2.Clasificación de la Estadística. Objetivos
3.Terminología Estadística: Población, muestra,
muestreo, parámetro, unidad de análisis.
4.Clasificación de variables: Cuantitativa y
cualitativa.
3/30/2023
2
1. Estadística : Definición
La
Estadística
es
la
Ciencia
que
proporciona un conjunto de métodos y
procedimientos
para:
recolección,
clasificación (organización), análisis e
interpretación
de
datos,
en
adecuada para la toma decisiones.
forma
2. Clasificación de la Estadística
1. Estadística Descriptiva
2. Estadística Inferencial
Estadística Descriptiva
Un estudio estadístico se considera “descriptivo”
cuando la finalidad es describir y analizar los datos
de una población o de una muestra.
En esta parte de la estadística se estudia los siguientes temas:
# Tablas de distribuciones de frecuencias.
# Representaciones gráficas.
# Estadísticas de tendencia central o de posición.
# Estadísticas o estadígrafos de dispersión.
# Estadísticas de forma.
5
Estadística Inferencial
Es la rama de la estadística que usa métodos estadísticos con los
que es posible hacer una generalización o inferencia acerca de
una característica de la población en base a la información
contenida en la muestra. La Teoría de la Probabilidad es el
soporte de la Inferencia Estadística.
Ejemplos:
#
La estadística inferencial comprende dos áreas importantes:
# Estimación : Puntual y por intervalos.
# Pruebas de hipótesis estadística.
#
Encuestas
de
opinión sobre la
calidad de servicio de
una Empresa.
Encuestas
de
satisfacción laboral
de una empresa.
6
3.Terminología Estadística:
Población, muestra, muestreo, parámetro, unidad
de análisis
3/30/2023
7
CONCEPTOS BÁSICOS
Población: Es la colección de
todos los individuos, objetos u
observaciones que poseen al menos
una característica en común (N).
Muestra: Parte extraída de
una
población
mediante
métodos
que
permiten
considerarla representativa de
la misma: Muestra estadística
(n).
Parámetro: Es un número que
Estadístico: Es una medida de
describe alguna característica de la
población. Para conocer su valor
es necesario utilizar los datos de
toda la población. En general los
parámetros de una población son
desconocidos.
resumen utilizada para describir
alguna característica de la muestra.
Para determinar
su
valor
numérico se
utiliza
solo la
información de una muestra.
3/30/2023
Unidad de análisis: Se define
como el elemento que se observa y
del que se busca la información
relacionada a las variables de
interés.
Dato: Es el valor registrado de una
variable en una unidad de análisis.
Muestreo: Es una herramienta de
la investigación científica. Su
función básica es determinar que
parte de una realidad en estudio
(población) debe examinarse con la
finalidad de hacer inferencias
sobre dicha población.
Ejemplos:
Población
# Todos
los
alumnos
matriculados
en
la
Universidad Technology en el
Semestre 2022-1.
# Todas las personas residentes
en el distrito de Pueblo Libre.
# Todas las personas mayores de
edad que residen en la ciudad
de Lima al mes de marzo del
año 2022.
Unidad de análisis
Muestra
#
Cien alumnos matriculados
en
la
Universidad
Technology
en
el
Semestre 2022-1.
# Quinientas
personas
residentes en el distrito de
Pueblo Libre.
#
Mil personas mayores de
edad que residen en la
ciudad de Lima al mes de
marzo del año 2022.
#
Un alumno matriculado en
la Universidad Technology
en el Semestre 2022-1.
#
Una persona residente en el
distrito de Pueblo Libre.
#
Una persona mayor de
edad que reside en la
ciudad de Lima al mes de
marzo del año 2022.
Parámetro (Población)
Estadístico (Muestra)
# La edad promedio de todos
alumnos matriculados en la
 los
Universidad Technology en el
Semestre 2022-2.
# La edad promedio una muestra de
𝑿 100 alumnos matriculados en la
Universidad Technology en el
Semestre 2022-2.
# La variabilidad existente en
la edad de todos los alumnos
2
 matriculados en la Universidad
Technology en el Semestre
2022-2.
# La variabilidad existente en la
edad de una muestra de 100 alumnos
2
S matriculados en la Universidad
Technology en el Semestre 2022-2.
# La proporción de alumnos
matriculados en la Universidad
𝝅 Technology en el Semestre
2022-2. con un PPA de como
mínimo 15.
# La proporción de alumnos con un PPA
de como mínimo 15 en una muestra de
p 100 alumnos matriculados en la
Universidad
Technology
en
el
Semestre 2022-2 .
Variable / Dato
#
#
#
#
Edad: 18 años.
Nota: 20.
Género: Femenino
Carrera: Economía.
PARÁMETROS y ESTADÍGRAFOS
(ESTADÍSTICOS)
NOTACIÓN
MEDIDA
PARÁMETRO
(POBLACIÓN)
ESTADÍGRAFO
(MUESTRA)
Media

𝑿
Varianza
2
S2
Desviación estándar

S
Proporción
𝜋
3/30/2023
p
11
3/30/2023
12
4.Clasificación de variables: Cuantitativa y
cualitativa.
3/30/2023
13
CLASIFICACIÓN DE
VARIABLES
Una variable es una característica observable que varía
entre los diferentes elementos de una población o
muestra.
Una variable puede ser clasificada como cualitativa o
cuantitativa.
Convencionalmente las variables son representadas por
las últimas letras del alfabeto, por ejemplo X, es la letra
más usada para representar a una variable.
3/30/2023
14
VARIABLES CUALITATIVAS
Las variables cualitativas (atributo) tienen la característica que sus
valores (modalidades) no pueden ser expresados en términos
numéricos (no se pueden hacer operaciones algebraicas con ellos).
Pueden ser medidas en escala nominal u ordinal.
Ejemplos:
• Estado civil de los clientes de una tienda (escala
nominal):
Soltero, casado, viudo, divorciado.
• Calidad de los frascos de mermelada: A, B, C. (escala
ordinal).
3/30/2023
Nominal: Si sus valores no se
pueden ordenar.
Ordinal: Si sus valores pueden ser
jerarquizados
15
Una variable cuantitativa, es la que se expresa mediante
un número, por tanto se pueden realizar operaciones
aritméticas con ella. Pueden ser discretas o continuas:
Ejemplos:
• Variable discreta: Número de
veces que un cliente visita un
banco en un mes.
• Variable continua: Contenido
neto en gramos de los frascos de
mermelada
3/30/2023
Discretas: Puede tomar un número finito o infinito
numerable de valores. Su recorrido lo conforman
valores enteros.
Continuas: Su recorrido puede tomar cualquier
número real; lo conforman infinitos valores (entre dos
valores numéricos hay infinitos valores intermedios).
16
3/30/2023
17
GESTIÓN DE BASES DE DATOS CON
R Studio
Estadística Descriptiva
herramientas
3/30/2023
20
PROCEDIMIENTO
1. Inicie una sesión del programa R-Studio
Ventana 1
Aquí se digitan las instrucciones
Ventana 3
Aquí se observarán los resultados
Ventana 2
Aquí se visualizan las bases de
datos cargadas y objetos
creados
Ventana 4
Aquí se eligen los
paquetes para
su instalación
IMPORTAR UN ARCHIVO EN EXCEL
1
2
3
4
3/30/2023
3/30/2023
23
3/30/2023
24
RECODIFICACIÓN:
VARIABLE CUALITATIVA EN SUS
ETIQUETAS DE VALORES
3/30/2023
25
RECODIFICACIÓN: VARIABLE CUALITATIVA EN SUS ETIQUETAS DE VALORES
3/30/2023
26
3/30/2023
27
RECODIFICACIÓN:
VARIABLE CUANTITATIVA-VARIABLE CUALITATIVA
RECODIFICACIÓN: VARIABLE CUANTITATIVA-VARIABLE CUALITATIVA
1. Utilice los datos de la variable cuantitativa sueldo (columna 3) y genere la variable cualitativa
nivel de sueldo (que denominaremos: NIVEL_SUELDO) guardando los datos en la columna 9.
Para la recodificación considere la siguiente clasificación:
•
•
•
Nivel 1
Nivel 2
Nivel 3
: sueldos menores que 2500 soles.
: sueldos de 2500 o más pero inferiores a 7000 soles.
: sueldos de 7000 soles a más.
#A continuación se generará una variable CUALITATIVA denominada NIVEL_ SUELDO a partir de una variable
CUANTITATIVA (SUELDO). Esto se realizará con una recodificación por RANGOS.
# Llamar al paquete car
library(car)
#Seguidamente en la ventana 1, incluir la sentencia que nos permitirá realizar la recodificación por rangos:
herramientasR$NIVEL_SUELDO=recode(herramientasR$SUELDO, "0:2499.99=
'Nivel1'; 2500:6999.99= 'Nivel2';7000:max(herramientasR$SUELDO)= 'Nivel3'")
3/30/2023
29
3/30/2023
30
3/30/2023
31
3/30/2023
32
Organización de datos en una tabla de
frecuencia: Una variable cualitativa
1. Construya la tabla de distribución de frecuencias para la variable estado civil (columna 5)
table(herramientasR$ECIVIL)
fi_ECIVIL<-table(herramientasR$ECIVIL)
prop.table(fi_ECIVIL)
round(prop.table(fi_ECIVIL),4)
hi_ECIVIL <-round(prop.table(fi_ECIVIL),4)
pi_ECIVIL <- hi_ECIVIL*100
cbind(fi_ECIVIL, pi_ECIVIL)
Variable: ESTADO CIVIL
Edición de los resultados en una tabla de frecuencias.
De los 223 trabajadores 8
son
casados; es decir, el 3.59 % del total
de trabajadores son casados.
Organización de datos en una tabla de
frecuencias bidimensional : Dos variables
cualitativas.
herramientasR
Organización de datos: Dos variables cualitativas
en una tabla bidimensional.
table(herramientasR$ECIVIL,herramientasR$GENERO)
tabla11<- table(herramientasR$ECIVIL,herramientasR$GENERO)
addmargins(tabla11)
3/30/2023
38
3/30/2023
39