Lección 1 · Introducción a la estadística
[01] Conceptos de Estadística
Población, muestra, variables y método científico
Teoría
La Estadística es la rama de la matemática que estudia la variabilidad y los procesos aleatorios que la generan, siguiendo las leyes de la probabilidad. Su misión es sustentar el método científico: reunir, consolidar, representar y concluir a partir de los datos.
Se divide en dos grandes áreas:
- Estadística descriptiva — recolecta, organiza y presenta los datos de una muestra. Resume el patrón global (tablas y gráficos) y calcula estadígrafos de centro, dispersión y forma. No generaliza.
- Estadística inferencial — a partir de la muestra, genera modelos que permiten estimar características de la población completa.
El paso clave antes de cualquier análisis en R es clasificar correctamente cada
variable. En R esto se traduce en el tipo del vector: factor para
cualitativas, integer para discretas y numeric para continuas.
Clasificar mal una variable hace que R aplique el análisis equivocado.
Conceptos clave
Población
Conjunto de TODAS las mediciones posibles de los individuos u objetos de interés que comparten una característica observable.
Muestra
Subconjunto de datos recolectados de la población durante la investigación.
Unidad muestral
El individuo u objeto concreto al que se le mide la característica.
Censo
Medición de la variable en TODAS las unidades de la población.
Variable
Característica de la población que puede tomar distintos valores. Se nota con mayúsculas (X, Y, Z).
Cualitativa nominal
Categorías sin orden: país, género, grupo sanguíneo.
Cualitativa ordinal
Categorías con orden: escolaridad, intensidad de color.
Cuantitativa discreta
Conteos, números enteros: atenciones de un cajero, casos covid.
Cuantitativa continua
Cualquier valor en un intervalo real: peso, temperatura, pH, edad.
Parámetro
Valor que resume a la POBLACIÓN. Se nota con letras griegas (μ, σ).
Estadígrafo
Función de los datos de la MUESTRA usada para estimar parámetros.
Práctica en R · ejecuta y experimenta
Cada bloque corre R real en tu navegador. Edita el código y presiona
Ctrl + Enter o «ejecutar». El dataset iris de R está disponible para que sigas explorando.
01Tu primera sesión de R
R funciona como una calculadora gigante. Asigna con
<- y consulta el tipo con class().salida // R>
El gráfico aparecerá aquí al usar plot(), hist(), barplot()…
02Vectores: la unidad básica de datos
Un vector guarda muchos valores del mismo tipo. Es la columna de una tabla.
salida // R>
El gráfico aparecerá aquí al usar plot(), hist(), barplot()…
03Variable cualitativa: el factor
Las cualitativas se modelan con
factor(). Para las ordinales usamos ordered=TRUE con los niveles en orden.salida // R>
El gráfico aparecerá aquí al usar plot(), hist(), barplot()…
04Población vs muestra (simulación)
Creamos una población de 100.000 sueldos y extraemos una muestra de 50 con
sample(). Observa cómo la media muestral se aproxima al parámetro.salida // R>
El gráfico aparecerá aquí al usar plot(), hist(), barplot()…
▸ Ejercicios propuestos
- Crea un vector con las notas de 8 alumnos y calcula su promedio y su máximo.
- Clasifica estas variables (nominal/ordinal/discreta/continua): color de auto, n° de hijos, temperatura, talla de polera (S/M/L).
- Extrae una muestra de 30 elementos de
poblaciony compara su media con μ.
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