INTRODUCCINLa estadstica ha estado presente desde hace siglos atrs con las antiguas civilizaciones, su uso ha sido necesario en primeras instancias para resolver casos de la vida diaria por llamarlo de alguna manera, luego seria empleada con fines a mayor escala como trabajos investigativos o estudios, y ha adquirido relevancia, ya que por medio de ella se puede procesar una extensa informacin, lo cual se puede llevar a cabo de forma ms sencilla sin pasar a ser algo tedioso. Tanto as es su importancia que ha dejado de ser solo una parte de las matemticas y se ha convertido en una ciencia empleada en diferentes campos, pues han tomado sus mtodos para aplicarlos a sus areas independientemente de la que sea, como por ejemplo: la psicologa, la medicina, la contadura, administracin, entre otras. La significacin de la estadstica es posibles gracias a que los mtodos que la acompaan son reconocidos por su gran confiabilidad y validez, son totalmente apropiados para manejar informacin.Es por ello, que el siguiente trabajo o planteara los diversos conceptos bsicos de la estadstica (poblacin, muestra, dato, muestreo y sus tipos, entre otros), los tipos de estadstica: la descriptiva e inferecial, haciendo nfasis en la primera con sus diferentes medidas (posicin central, posicin no central, variabilidad, y forma), as como los medios que utiliza para representar e interpretar datos (tablas de frecuencia y grficos estadsticos), por ltimo, al anlisis de correlacin.

ESTADISTICALa estadstica fue fundada por el londinense John Graunt, un mercader de mercera, en un pequeo libro Natural and political Observations made upon the Bells of Mortality. Este libro fue el primer intento para interpretar fenmenos biolgicos de masa y de la conducta social: a partir de datos numricos escribir las cifras brutas de nacimientos y defunciones en Londres, de 1604 a 1661. El oprculo de Graunt apareci en 1662. Treinta aos ms tarde, la Royal Society public en su Philosophical Transactions un artculo sobre tasas de mortalidad escrito por el eminente astrnomo Edmund Halley. Ambas publicaciones constituyen la base de todo trabajo posterior sobre esperanza de vida, indispensable para la solvencia de las compaas de seguros de vida.Un ejemplo de las observaciones hechas por Graunt en 1632 fueron las siguientes:Varones 4,994Bautizados Hembras 4,590T o t a l 9,584Varones 4,932Enterrados Hembras 4,603T o t a l 9,535Con estos datos deduca las siguientes observaciones:a) Hay ms varones que hembrasb) Pocos murieron de hambrec) Hay pocos asesinatosd) Los lunticos son pocosLas Observations impresionaron tan favorablemente a Carlos II, que este propuso especialmente a Graunt como socio fundador de la recientemente constituida Royal Society. Para prevenir cualquier posible objecin al hecho de que Graunt era tendero, su majestad dio este encargo particular a su Sociedad, de que si encontraban algn comerciante ms de su estilo, lo admitiesen sin ms ceremonia. Graunt fue elegido socio fundador de la Royal Society en 1662.El mrito de las Observations fue inmediatamente reconocido, y foment el estudio de las estadsticas de vida en el continente. El libro alcanz varias ediciones. La quinta, publicada tras la muerte de Graunt fue ampliada por Petty. Los historiadores han discutido largo tiempo la contribucin de Petty al trabajo original. Aubrey que era malicioso, slo dice que Graunt fue inspirado por Petty, pero implica mucho ms. Parece indudable que el libro es una obra conjunta.Por lo tanto se puede deducir que la estadstica es la parte de las matemticas que se ocupa de los mtodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, as como para sacar conclusiones vlidas y tomar decisiones razonables basadas en tal anlisis. En la antigedad los egipcios hacan censos de las personas y de los bienes inmuebles que permitan conocer la distribucin de las propiedades para volver a restituirlos despus de la inundacin anual que provoca el ro Nilo. En la biblia hay referencias a censos del pueblo judo. Los griegos y los romanos hacan censos de personas y de propiedades.Un economista y profesor universitario llamado Gottfried Achenwall (prusiano, 1719-1772) fue quien forj la palabra "estadstica" con el significado de "ciencia de las cosas que pertenecen al Estado". Achenwall dijo que "la poltica ensea cmo deben ser los Estados, la Estadstica explica cmo son realmente. De all pues que Dentro del campo de la estadstica pueden estudiarse caractersticas de la sociedad, de las personas, de los animales, de las plantas, de determinados productos o de cualquier objeto de inters humano en general, bien lejos del concepto de las "cosas que pertenecen al Estado".Es decir, Laestadsticaes unaciencia formaly una herramienta que estudia el uso y los anlisis provenientes de una muestra representativa dedatos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenmeno fsico o natural, de ocurrencia en formaaleatoriaocondicional. Sin embargo, la estadstica es ms que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con lainvestigacin cientfica. Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la fsica hasta lasciencias sociales, desde lasciencias de la saludhasta elcontrol de calidad.

ESTADISTICA DESCRIPTIVAEl origen de la Estadstica descriptiva puede relacionarse con el inters por mantener registros gubernamentales hacia fines de la Edad Media. Cuando los estados nacionalistas empezaron a surgir durante ese perodo, se volvi necesario obtener informacin acerca de los territorios bajo la jurisdiccin de cada nacin. Esta necesidad de informacin numrica acerca de los ciudadanos y recursos lleva al desarrollo de tcnicos para obtener y organizar datos numricos. Hacia fines del siglo XVII, ya existan investigaciones semejantes a nuestros censos modernos. Al mismo tiempo, las compaas de seguros empezaban a recopilar tablas de mortalidad para determinar las primas de seguros de vida.En las primeras etapas de desarrollo, la estadstica inclua poco ms que la obtencin, clasificacin y presentacin de datos numricos. An hoy en da, estas actividades siguen siendo una parte importante de la Estadstica. Es decir, la estadstica se dedica a la descripcin, visualizacin y resumen de datos originados a partir de los fenmenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numrica o grficamente. Ejemplos bsicos de parmetros estadsticos son: la media y la desviacin estndar. Algunos ejemplos grficos son: histograma, pirmide poblacional, grfico circular, entre otros. Por tanto la Estadstica Descriptiva se refiere a la recoleccin, presentacin, descripcin, anlisis e interpretacin de una coleccin de datos, esencialmente consiste en resumir stos con uno o dos elementos de informacin (medidas descriptivas) que caracterizan la totalidad de los mismos. La estadstica Descriptiva es el mtodo de obtener de un conjunto de datos conclusiones sobre s mismos y no sobrepasan el conocimiento proporcionado por stos. Ejemplo: Un director de escuela desea conocer las aptitudes de cinco secretarias que trabajan en dicha institucin. Se aplica una prueba de aptitudes a las cinco secretarias y las calificaciones son 82, 85, 95, 92 y 91. La medida estadstica que emplea el Director es la aptitud promedio o media aritmtica, la cual es la suma de los valores obtenidos dividida por el nmero de observaciones. Entonces, la calificacin promedio es:82+85+95+92+91 = 445 = 895 5El clculo de la media aritmtica, simple como es, es una parte importante de la estadstica descriptiva. El resultado se limita a los datos obtenidos en este caso particular y no implica ninguna inferencia o generalizacin acerca de las aptitudes de otras secretarias. Este mtodo es de naturaleza descriptiva, debido a que el promedio condensa y describe la informacin obtenida, por ejemplo en el caso de las secretarias significa que el promedio de las aptitudes de las cinco secretarias es 89%.

TEORIA DE MUESTRALa teora del muestreo es el estudio de las relaciones existente entre una poblacin y muestras extradas de la misma. Tiene gran inters en muchos aspectos de la estadstica. Por ejemplo permite estimar cantidades desconocidas de la poblacin (tales como la media poblacional, la varianza, etc.), frecuentemente llamada parmetros poblacionales o brevemente parmetros, a partir del conocimiento, de las correspondientes cantidades muestrales (tales como la media muestral, la varianza , etc.), a ,menudo llamadas estadsticos muestrales o brevemente estadsticos. La teora de muestreo es tambin til para determinar si la diferencias que se puedan observar entre dos muestras son debidas a la aleatoriedad de las mismas o si por el contrario son solamente significativas. Tales preguntas surgen por ejemplo, al ensayar un nuevo suero para el tratamiento de una enfermedad, o al decir si un proceso de produccin es mejor que otro. Estas decisiones envuelven a los llamados ensayos e hiptesis de significacin, que son de gran importancia en la teora de la decisin.En general, un estudio de inferencias, realizados sobre una poblacin mediante muestras extradas de la misma, junto con las indicaciones de la exactitud de tales inferencias aplicadas a la teora de la probabilidad, se le conoce como inferencia estadstica.Muestras al Azar Nmeros aleatorias.Para que las conclusiones de la teora del muestreo e inferencia estadstica sean validas, las muestras deben de elegirse de forma que sean representativas de la poblacin. Un estudio sobre mtodos de muestreo y los problemas que tales mtodos implican, se conoce como diseo de experimentos. El proceso mediante el cual se extrae de una poblacin una muestra representativa de la misma se conoce como muestro al azar, de acuerdo con ello cada miembro de la poblacin tiene la posibilidad de ser incluido en la muestra. Una tcnica para obtener una muestra al azar es asignar nmeros a cada miembro de la poblacin, escritos estos nmeros en pequeos papeles, se introducen en una urna y despus se extraen los nmeros de la urna, teniendo cuidado de mezclarlos bien antes de cada extraccin. Esto puede ser sustituido por el empleo de una tabla de nmeros aleatorios, construida especialmente para tales propsitos.Muestreo con y sin remplazamiento.Si se extrae un nmero de una urna, se puede volver o no el nmero a la urna antes de una segunda extraccin. En el primer caso un mismo nmero puede salir varias veces, mientras que en el segundo un nmero determinado puede salir solamente una vez. En el muestro, en el que cada miembro de la poblacin puede elegirse ms de una vez, se le llama muestro con remplazamiento mientras que si cada miembro no puede ser elegido ms de una vez se tiene el muestreo sin remplazamiento.Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas. Si, por ejemplo, se extraen sucesivamente 10 bolas sin remplazamiento de una urna que contiene 100 , se est tomando muestras de una poblacin finita, mientras que si se lanza al aire una moneda 50 veces, anotndose el nmero de caras, se est muestreando en una poblacin infinita. Una poblacin finita, en la que se realiza un muestro con remplazamiento, puede tericamente se considerada como infinita, puesto que puede extraerse de cualquier nmero de muestras, sin agotar la poblacin. En muchos casos prcticos, el muestreo de una poblacin finita que es muy grande, puede considerarse como una poblacin infinita.

POBLACIONEs el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. Tambin es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (inferir). Normalmente es demasiado grande para poder abarcarla, motivo por el cual se puede hacer necesaria la extraccin de una muestra de sta.Hurtado y Toro (1998), definen que: poblacin es el total de los individuos o elementos a quienes se refiere la investigacin, es decir, todos los elementos que vamos a estudiar, por ello tambin se le llama universo. (p.79).De Barrera (2008), define la poblacin como un: conjunto de seres que poseen la carracterstica o evento a estudiar y que se enmarcan dentro de los criterios de inclusin (p.141)Balestrini( 2006) define la poblacin como: conjunto finito o infinito de personas, casos o elementos, que presentan caractersticas comunes (p. 137)Balestrini (2006), seala que: una muestra es una parte representativa de una poblacin, cuyas caractersticas deben producirse en ella, lo ms exactamente posible. (p.141). De Barrera (2008), seala que la muestra se realiza cuando:La poblacin es tan grande o inaccesible que no se puede estudiar toda, entonces el investigador tendr la posibilidad seleccionar una muestra. El muestro no es un requisito indispensable de toda investigacin, eso depende de los propsitos del investigador, el contexto, y las caractersticas de sus unidades de estudio. (p. 141)

MUESTRAEs un subconjunto de casos o individuos de una poblacin estadstica. Las muestras se obtienen con la intencin de inferir propiedades de la totalidad de la poblacin, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta caracterstica la inclusin de sujetos en la muestra debe seguir una tcnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una informacin similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (vanse las ventajas de la eleccin de una muestra, ms abajo).Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser ms exacto que el estudio de toda la poblacin porque el manejo de un menor nmero de datos provoca tambin menos errores en su manipulacin. En cualquier caso, el conjunto de individuos de la muestra son los sujetos realmente estudiados. El nmero de sujetos que componen la muestra suele ser bastante inferior a la poblacin total, aunque suficiente grande como para que la estimacin de los parmetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado. Para que el tamao de la muestra sea idneo es preciso recurrir a su clculo.

DATOS ESTADISTICOSSon nmeros que pueden ser comparados, analizados e interpretados. El campo del cual son tomados los datos estadsticos se identifican como poblacin o universo. En un estudio estadstico los mtodos que se aplican son:A) RECOPILACION: De acuerdo con la localizacin de la informacin los datos estadsticos pueden ser internos y externos. Los internos son los registros obtenidos dentro de la organizacin que hace un estudio estadstico, Los externos se obtienen de datos publicados y encuestas.B) ORGANIZACIN: En la organizacin de los datos recopilados, el primer paso es corregir cada uno de los elementos recopilados. C) REPRESENTACION: Hay 3 maneras de presentar un conjunto de datos mediante enunciados tablas estadsticas y grficas estadsticas.D) ANALISIS: Despus de los datos anteriores los datos estadsticos estn listos para hacer analizados, para lo cual frecuentemente se emplean operaciones matemticas durante el proceso de anlisis. Si una muestra es representativa de una poblacin se pueden deducir importantes deducciones acerca de esta a partir del anlisis de la misma. VARIABLESUna variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variacin es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. Las variables adquieren valor para la investigacin cuando se relacionan con otras variables, es decir, si forman parte de una hiptesis o de una teora. En este caso se las denomina constructos o construcciones hipotticas.CLASIFICACION DE LAS VARIABLES: Variables cualitativas: Son el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas cualidades, caractersticas o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categora, y la medicin consiste en una clasificacin de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser dicotmicas cuando slo pueden tomar dos valores posibles, como s y no, hombre y mujer o ser politmicas cuando pueden adquirir tres o ms valores. Dentro de ellas podemos distinguir: Variable cualitativa ordinal o variable cuasi cuantitativa: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado, fuerte. Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo los colores. Variables cuantitativas: Son las variables que toman como argumento, cantidades numricas, son variables matemticas. Las variables cuantitativas adems pueden ser: Variable discreta: Es la variable lo que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores especficos que la variable pueda asumir. Ejemplo: El nmero de hijos (1, 2, 3, 4, 5). Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el salario. Solamente se est limitado por la precisin del aparato medidor, en teora permiten que exista un valor entre dos variables. Variables independientes: Una variable independiente es aquella cuyo valor no depende de otra variable. La variable independiente se representa en el eje de abscisas. Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando intrnsecamente a los casos del mismo. Un tipo especial son las variables de control, que modifican al resto de las variables independientes y que de no tenerse en cuenta adecuadamente pueden alterar los resultados por medio de un sesgo. Es aquella caracterstica o propiedad que se supone ser la causa del fenmeno estudiado. En investigacin experimental se llama as a la variable que el investigador manipula.

Variables dependientes: Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable. La variable dependiente en una funcin se suele representar por y. La variable dependiente se representa en el eje ordenadas. Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podran estar influidas por los valores de las variables independientes. Hayman (1974 : 69) la define como propiedad o caracterstica que se trata de cambiar mediante la manipulacin de la variable independiente. La variable dependiente es el factor que es observado y medido para determinar el efecto de la variable independiente. Variables intervinientes: Son aquellas caractersticas o propiedades que, de una manera u otra, afectan el resultado que se espera y estn vinculadas con las variables independientes y dependientes. Y es muy similar a la variable moderadora aunque no son iguales solo son muy similares a la forma de relacionarlas. Variables moderadoras Segn Tuckman: Representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relacin entre la variable independiente primaria y las variables dependientes. RECOLECCION DE DATOS ESTADSTICOS:Los datos estadsticos es la informacin que se obtiene de la observacin del fenmeno que estamos estudiando ( a estudiar), el cual se lleva a cabo a las personas, animales, objetos entre otros.MTODOS DE RECOLECCIN DE DATOSEs importante destacar que los mtodos de recoleccin de datos, se puede definir como: al medio a travs del cual el investigador se relaciona con los participantes para obtener la informacin necesaria que le permita lograr los objetivos de la investigacin.De modo que para recolectar la informacin hay que tener presente: Seleccionar un instrumento de medicin el cual debe ser valido y confiable para poder aceptar los resultados Aplicar dicho instrumento de medicin Organizar las mediciones obtenidas, para poder analizarlosDentro de los mtodos para la recoleccin de datos estn: Observacin:Es el registro visual de lo ocurre es una situacional real, clasificando y consignando los acontecimientos pertinentes de acuerdo con algn esquema previsto y segn el problema que se estudia. Al igual con los otros mtodos, previamente a la ejecucin de la observacin el investigador debe definir los objetivos que persigue, determinar su unidad de observacin, las condiciones en que asumir la observacin y las conductas que debern registrarse.Cuando se decide utilizarla hay que tomar en cuenta ciertas consideraciones. Como mtodo de recoleccin de datos, debe ser planificado cuidadosamente para que rena los requisitos de validez y confiabilidad. Se le debe conducir de manera hbil y sistemtica y tener destreza en el registro de datos, diferenciando los aspectos significativos de la situacin y los que no tienen importancia.Tambin se requiere habilidad para establecer las condiciones de manera tal que los hechos observables se realicen en la forma ms natural posible y sin influencia del investigador u otros factores. Cuando se decide usar este mtodo es requisito fundamental la preparacin cuidadosa de los observadores, asegurndose as la confiabilidad de los datos que se registren y recolecten.Posibles errores con el uso del mtodo de observacin. Sobre el uso del mtodo de observacin, Quinteros comenta que, "las condiciones de una investigacin puede ser seriamente objetables si el diseo de la misma no se ha tomado en cuenta los posibles errores de observacin"Estos errores estn relacionados con:Los ObservadoresEl instrumento utilizado para la observacinEl fenmeno observadoRespecto a los errores relacionados con el observador, estos se asocian al hecho de la participacin de otras personas, adems del investigador, en el proceso de la observacin de los hechos o fenmenos en estudio. Esta situacin puede conducir a una falta de consistencia de los resultados, ya que los observadores pueden diferir en la cuantificacin y registro que se haga de los aspectos observados. El problema se suscita por la falta de una definicin operacional y precisa de la manera en que ser medida y observada la variable y el registro de tales observaciones, siendo necesario tomar precauciones para asegurar no solo que la observacin sea correcta, sino tambin que el registro de los hechos rena esas condiciones. Conviene que haya instrucciones escritas y verbales que orienten al observador sobre como se llevara a cabo todo el proceso y que haya demostracin y practica de las observaciones que se realicen. La encuesta:Este mtodo consiste en obtener informacin de los sujetos de estudio, proporcionada por ellos mismos, sobre opiniones, actitudes o sugerencias. Hay dos maneras de obtener informacin con este mtodo: la entrevista y el cuestionario.

La entrevistaEs la comunicacin establecida entre el investigador y el sujeto de estudiado a fin de obtener respuestas verbales a las interrogantes planteadas sobre el problema propuesto.Se estima que este mtodo es ms eficaz que el cuestionario, ya que permite obtener una informacin mas completa. A travs de ella el investigador puede explicar el propsito del estudio y especificar claramente la informacin que necesita, si hay una interpretacin errnea de la pregunta permite aclararla, asegurando una mejor respuesta. Best afirma "es tambin posible buscar la misma informacin por distintos caminos en diversos estadios de la entrevista", obtenindose as una comprobacin de la veracidad de las respuestas.Como tcnica de recoleccin de datos la entrevista tiene muchas ventajas; es aplicable a toda persona, siendo muy til con los analfabetas, los nios o con aquellos que tienen limitacin fsica u orgnica que les dificulte proporcionar una respuesta escrita. Tambin se presta para usarla en aquellas investigaciones sobre aspectos psicolgicos o de otra ndole sonde se desee profundizar en el tema, segn la respuesta original del consultado, ya que permite explorar o indagar en la medida que el investigador estime pertinente.Hay dos tipos de entrevista: la estructurada y la no estructurada, la primera se caracteriza por estar rgidamente estandarizada, replantean idnticas preguntas y en el mismo orden a cada uno de los participantes, quienes deben escoger la respuesta en 2, 3 o mas alternativas que se les ofrecen. Inclusive los comentarios introductorios y finales se formulan de la misma manera en todas las situaciones. Para orientar mejor la entrevista se elabora un formulario que contenga todas las preguntas. Sin embrago, al utilizar este tipo de entrevista el investigador tiene limitada libertad de formular preguntas independientes generadas por la interaccin personal. CuestionarioEs el mtodo que utiliza un instrumento o formulario impreso, destinado a obtener repuestas sobre el problema en estudio y que el investido o consultado llena por si mismo.El cuestionario puede aplicarse a grupos o individuos estando presente el investigador o el responsable del recoger la informacin, o puede enviarse por correo a los destinatarios seleccionados en la muestra.Debido a su administracin se puede presentar problema relacionados con la cantidad y calidad de datos que pretende obtener para el estudio. Algunos problemas asociados con el envo de los cuestionarios podran ser: que no fuese devuelto; los consultados pueden evadir la respuesta a alguna pregunta o no darle la importancia necesaria a las respuestas proporcionadas. Por ello y otros factores ms, el instrumento que se use para la recoleccin de datos debe ser objeto de una cuidadosa elaboracin. Requisitos de un instrumento de medicinAl elaborar los instrumentos de recoleccin de datos es necesario analizar en que forma dicho instrumento de medicin cumple con la funcin para la cual ha sido diseado. Este anlisis debe realizarse antes de iniciar la recoleccin de datos, lo que permitir introducir las modificaciones necesarias antes de su aplicacin.Las caractersticas de cada instrumento de medicin pueden ser mltiples; sin embargo, hay dos que pos su relevancia son fundamentales, ya que si los instrumentos no llenan estos requisitos, los datos recolectados tendrn limitaciones importantes. Estas cualidades son: confiabilidad y validez.El termino confiabilidad se refiere a la capacidad del instrumento para arrojar datos o mediciones que corresponden a la realidad que se pretende conocer, o sea, la exactitud de la medicin, as como a la consistencia o estabilidad de la medicin en diferentes momentos.Se dice que un instrumento es confiable si se obtienen medidas o datos que representen el valor real de la variable que se esta midiendo y si estos datos o medidas son iguales al ser aplicados a los mismos sujetos u objetos en dos ocasiones diferentes, o al ser aplicados por diferentes personas. Por ejemplo, se dice que una prueba es confiable si, al administrar a una persona en condiciones similares en dos ocasiones se obtienen resultados semejantes, o si el mejor estudiante en la primera aplicacin de la prueba tambin obtiene la nota mas alta en la segunda.

ConclusinLos conceptos antes mencionados han sido analizados e investigados de tal manera de hacer ms fcil su comprensin y entendimientos ya que la estadstica es la ciencia que trata de entender, organizar y tomar decisiones que estn de acuerdo con los anlisis efectuados. La estadstica juega un papel muy importante en nuestras vidas, ya que actualmente sta se ha convertido en un mtodo muy efectivo para describir con mucha precisin los valores de datos econmicos, polticos, sociales, psicolgicos, biolgicos y fsicos, adems, sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. La Estadstica es una ciencia matemtica que se utiliza para describir, analizar e interpretar ciertas caractersticas de un conjunto de individuos llamado poblacin. Cuando nos referimos a muestra y poblacin hablamos de conceptos relativos pero estrechamente ligados. Una poblacin es un todo y una muestra es una fraccin o segmento de ese todo. Podemos dividir la estadstica en dos ramas; la estadstica descriptiva, que se dedica a los mtodos de recoleccin, descripcin, visualizacin y resumen de datos originados a partir de los fenmenos en estudio; y la estadstica inferencial, que se dedica a la generacin de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenmenos en cuestin. La estadstica trata en primer lugar, de acumular la masa de datos numricos provenientes de la observacin de multitud de fenmenos, procesndolos de forma razonable. Mediante la teora de la probabilidad analiza y explora la estructura matemtica subyacente al fenmeno del que estos datos provienen y, trata de sacar conclusiones y predicciones que ayuden al mejor aprovechamiento del fenmeno.