Introducción a la estadística

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II-1120 Estadística para Ingeniería Industrial I

Steven García Goñi
steven.garciagoni@ucr.ac.cr

18 de marzo de 2026

Agenda

• Preguntas generadoras
• Rol de la estadística
• Conceptos estadísticos
• Ética y estadística
• Métodos de recolección de datos
• Errores más comunes en la recolección de datos
• Tipos de estudios existentes

Preguntas generadoras

• ¿Por qué estudiar estadística?
• ¿Cuáles tipos de estadística existen?
  • ¿Cuáles variables hay?
  • ¿Con qué niveles de medición?
• ¿Qué fuentes de datos existen?
• ¿Cuáles son los errores más comunes en la recolección de datos?
• ¿Cuándo utilizar cada tipo de estudio en estadística?
• ¿Cuál es la relación que existe entre la estadística y el comportamiento ético?

Estadística

• Disciplina que recopila, procesa y analiza datos para formular conclusiones para la toma de decisiones.
• Forma parte de una rama científica con el objetivo de formular, aplicar teoría y métodos específicos para poder adquirir, organizar, examinar y darle sentido a datos numéricos derivados de observaciones o experimentos aplicados a diferentes situaciones.
• La disciplina estadística nos enseña cómo realizar juicios inteligentes y tomar decisiones informadas en presencia de incertidumbre y variación.
• La estadística ofrece los procedimientos para recolectar y transformar los datos de manera que sean útiles a quienes toman decisiones.

¿Por qué estudiar estadística?

Relevancia

• Es una materia que se encuentra en la mayoría de planes de estudios (Ciencias sociales, Ingeniería, Administración, Ciencias básicas, etc.). ¿Por qué razón?
  • La información numérica prolifera por todas partes.
  • Se requiere estadística para tomar decisiones y además, proporciona un entendimiento de cómo afectarían las decisiones.
  • Ayuda a determinar el tipo de información requerida para tomar decisiones
  • Por ejemplo, ¿los datos disponibles son suficientes y adecuados o se requiere información adicional?

¡Importante!

• ¿En qué se diferencia la estadística de cada plan de estudios?
  • La estadística es una herramienta, NO un objetivo
  • El contexto define el propósito de la estadística. Cada uno tiene sus propias necesidades, preguntas y limitaciones y esto influye en cómo se aplican las técnicas estadísticas.
  • Los resultados estadísticos deben interpretarse en función del contexto. Un mismo dato puede tener implicaciones MUY diferentes dependiendo de la situación.
  • Sin contexto, la estadística puede ser malinterpretada o incluso manipulada para respaldar conclusiones erróneas.

En ingeniería…

• La estadística es una herramienta esencial para analizar datos, mejorar y automatizar diseños, procesos y sistemas.

• Además de garantizar la eficiencia y confiabilidad en proyectos y sistemas.

• Sin importar el área de especialización (manufactura, calidad, metrología, energía, ambiente, robótica y automatización, entre otros) es necesario el conocimiento estadístico.

• Estamos inundados de datos… las personas que son capaces de analizar esta nueva información son y serán valiosas en prácticamente cualquier campo de estudio.

  Without data, you’re just another person with an opinion - W. Edwards Deming

Entonces…

En resumen

• La estadística es una herramienta poderosa, pero su verdadero valor se obtiene cuando se aplica de manera adecuada y se interpreta dentro de un contexto específico.

• Sin contexto, los datos y los análisis estadísticos carecen de significado y utilidad práctica.

  It’s easy to lie with statistics, but it’s hard to tell the truth without them - Andrejs Dunkels

Teoría, hipótesis y contexto

• Para Babbie (2000), una teoría es una explicación sistemática de los hechos y leyes observadas que se relacionan con un aspecto específico de la vida.

• Organizan las observaciones y les asignan un sentido. A menudo las expectativas comprenden la idea de causalidad (Dado un evento A -> Ocurre un evento B).

  Las teorías no deben confundirse con una opinión

Ejemplos

General

• Mediante una encuesta, se obtiene que el 90 % de las personas con baja educación son prejuiciosos y que el 30 % de las que tienen mayor educación también lo son. Es decir, que el 70 % no tiene prejuicios.
• La hipótesis sería que “algo” en la educación es la causa de que la persona sea prejuiciosa o no. La determinación de ese “algo” es la teoría asociada al contexto.

Específico

• En una fábrica de ensamble de relojes, se hipotetiza que dividir una tarea compleja en partes más pequeñas y asignar cada parte a una persona o equipo especializado aumenta la productividad.
• Hay teorías que sostienen esta afirmación y que pueden estudiarse/comprobarse con el uso de la estadística, mediante un experimento u observación, por ejemplo.

¡Importante!

Las personas ingenieras deberían usar a la estadística como un borracho usa un poste de luz eléctrica, más para apoyo que para iluminación

Conceptos básicos

Variable

• Característica de los objetos o de los individuos
• Pueden ser:
  • Explicativas
  • Respuesta o de interés

Población

• Todos los miembros de un grupos acerca de los cuales se desea obtener una conclusión

Muestra

• Una parte de la población seleccionada para análisis

Conceptos básicos

Parámetro

• Medida numérica que describe una característica de la población

Estimador

• Medida numérica que describe alguna característica de la muestra

Sesgo

• Cuando el método de recopilación de datos hace que los datos de la muestra reflejen incorrectamente la población.

Conceptos básicos

Estadística descriptiva

• Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.

Estadística inferencial

• Métodos que se emplean para determinar una propiedad de una población con base en la información de una muestra de ella.

Tipos de variables

• Se clasifican en cuantitativa y cualitativa.
• Las variables cuantitativas se pueden dividir en:
  • Cuantitativa discreta
  • Cuantitativa continua

• Cuando la característica que se estudia es de naturaleza no numérica recibe el nombre de variable cualitativa o atributo.
  • Género, color de ojos, marca de celular, etc.
• Si la variable que se estudia aparece en forma numérica, se le denomina variable cuantitativa.
  • Salario, edades, cantidad de hijos
• Durante el desarrollo del curso se explicarán estas definiciones.

Niveles de medición

• Los datos se clasifican por niveles de medición.
  • El nivel de medición y el tipo de variable rige los cálculos que se llevan a cabo con el fin de resumir y presentar los datos.
• Es decir, que no todos los tipos de datos se analizan igual.
  • Esta premisa es sumamente importante en el desarrollo de estos cursos. Pues no se pueden aplicar los cálculos e interpretaciones de índole estadística indiscriminadamente.
• Cada nivel de medición superior tiene las propiedades de los anteriores.
  • Es decir, el nivel de medición razón, incluye las propiedades del intervalo, ordinal y nominal; y así sucesivamente.

Niveles de medición

Nominal

• Las observaciones solo se clasifican y se cuentan
• No existe una forma particular de ordenar las etiquetas
• Los datos solo se clasifican
  • Marca de un vehículo
  • Color de la vestimenta

Ordinal

• Las observaciones tienen un orden
• Las clasificaciones de los datos se encuentran representadas por conjuntos de etiquetas que tienen valores relativos.
• Los datos se ordenan
  • Posición de la UCR en el ranking QS
  • Calificación en Malo, Regular y Bueno

Niveles de medición

Intervalo

• Diferencias iguales en la característica representan diferencias iguales en las mediciones
• La diferencia entre los valores tiene un significado
  • Temperatura en °C
  • Talla

Razón

• El punto cero representa la ausencia de una característica y la razón entre dos números es significativa
• El cero tiene un significado (la ausencia de)
  • Número de pacientes
  • Distancia de su casa a la universidad

Actividad

• Recuerde que las variables se pueden clasificar en tipos (la naturaleza del dato) y niveles de medición (qué operaciones matemáticas tienen sentido). Por ejemplo:
  • La edad es una variable que puede recolectarse como un valor numérico: 25 años o en rangos: 0-10 años, 11-20 años, …; en el primero caso el nivel de medición es razón y en el segundo es ordinal.
• Realice el ejercicio que se muestra a la derecha de su pantalla.

Clasifique cada variable según tipo y nivel de medición

Edad en años

Ingreso mensual

Temperatura °C

Año calendario

Nivel de satisfacción

Rango militar

Tipo de sangre

Estado civil

	Cuantitativo	Cualitativo
Nominal
Ordinal
Intervalo
Razón

El quehacer ético en la estadística

• La estadística debe practicarse con integridad y honestidad, “haciendo lo correcto” cuando se recoja, organice, resuma, analice e interprete información numérica.

  • Este tema se abordará repetidamente a lo largo del curso.

• La contribución real de la estadística a la sociedad es de naturaleza moral.

• Cuando se practique la estadística, es necesario mantener “un punto de vista independiente y con principios”.

• Lo aquí recopilado son extractos de “Statistics and Ethics: Some Advice for Young Statisticians. Se aconseja su lectura (Acceso provisto por SIBDI).

Ética en el aprendizaje

• El comportamiento ético también se manifiesta mediante la integridad académica.
  • El consenso general es que la integridad académica es elaborar y presentar un trabajo original.
• Si no se garantiza la integridad académica, la idea de que un egresado cuenta con los conocimientos necesarios para desempeñar su profesión por el hecho de contar con un diploma queda en entredicho.
• Esto incluye evitar el plagio (deliberado o no), así como hacer un uso responsable y ético de la IA.
  • Cuando use IA, declárelo y detalle el proceso que siguió para llegar a la respuesta.

ChatGPT - 11 febrero 2026

Fuentes de datos

Fuentes de datos

• La forma en la que se recolectan/obtienen los datos influye en el tipo de conclusiones que pueden extraerse.
• Identificar las fuentes de datos apropiadas es un aspecto importante del análisis estadístico.
• Si los sesgos, ambigüedades u otros tipos de errores estropean los datos recolectados, ni el método estadístico más complejo producirá información útil y precisa.

Fuentes de datos

• En algunos casos los datos que se necesitan para una determinada aplicación ya existen, por ejemplo, las empresas cuentan con diversas bases de datos sobre sus empleados.
• También se pueden obtener de organizaciones externas especializadas en la recolección y almacenamiento de datos.
• En otras ocasiones, los datos necesarios para una aplicación particular no se pueden obtener de las fuentes existentes.
  • En tales casos los datos suelen conseguirse realizando estudios estadísticos, con el uso de instrumentos de medición (balanzas, cintas métricas, encuestas, etc.).

Fuentes de datos

• Las fuentes de datos se clasifican en fuentes primarias y secundarias.
  • Cuando la persona recolectora de datos es quien los emplea para el análisis, la fuente es primaria.
  • Cuando una organización o individuo ha compilado los datos que utiliza otra organización o individuo la fuente es secundaria.
• En su ejercicio académico y profesional, usted debe enfrentarse a fuentes de datos secundarias y diseñar y aplicar métodos y técnicas para la recolección de datos primarios.
• ¿Cuáles fuentes secundarias conoce en CR?
  • INEC, por ejemplo.
    • ¿Otros?
  • Iniciativa de datos abiertos (Decreto Ejecutivo 40199-MP)

Errores comunes al adquirir datos

• Falta de claridad en el objetivo de la recolección de datos
• Seleccionar mal la población o la muestra
  • Incluyendo la cantidad de unidades muestreadas
• No tomar en cuenta leyes y reglamentos sobre datos sensibles
• Preguntas mal formuladas (sesgadas o confusas)
• Inconsistencias en la metodología de recolección
• Falta de entrenamiento de quien recolecta el dato
• Errores de digitación

Algunos tipos de estudios

• Estos son relevantes, pues del tipo de estudio dependen las conclusiones a las que se puede arribar con el ejercicio estadístico.

• Transversales:

  • Los datos se recopilan en un solo momento del tiempo
  • Describen características en un punto específico

• Longitudinales:

  • Recopilan datos de un mismo sujeto en múltiples momentos durante un periodo de tiempo
  • Analiza cambios o tendencias a lo largo del tiempo

¡Crucigrama de repaso!

Bibliografía

• Walpole, R.; Myers, R.; Myers, S. y Ye, K. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias (9na Edición).
  • Capítulo 1
• Lind, D.; Marchal, W. y Watchen, S. Estadística aplicada a los Negocios y la Economía (15va Edición).
  • Capítulo 1
• Devore, J. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias (7ma Edición).
  • Capítulo 1
• Levine, D.; Krehbiel, T.; Berenson, M. Estadística para administración (4ta Edición).
  • Capítulo 1
• Vardeman, S. B., & Morris, M. D. (2003). Statistics and Ethics: Some Advice for Young Statisticians. The American Statistician, 57(1), 21–26. https://doi.org/10.1198/0003130031072
• Lock, R.; Lock, P.; Morgan, K.; Lock, E. & Lock, D. Statistics: Unlocking the Power of Data (3rd Edition).
  • Capítulo 1

Introducción a la estadística
II-1120 Estadística para Ingeniería Industrial I

Gracias por su atención
Steven García Goñi
steven.garciagoni@ucr.ac.cr

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