La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de reunir, organizar y analizar datos numéricos y que ayuda a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones.

Historia

Desde los comienzos de la civilización han existido formas sencillas de estadística, pues ya se utilizaban representaciones gráficas y otros símbolos en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas, animales o ciertas cosas. Hacia el año 3000 a.C. los babilonios usaban ya pequeñas tablillas de arcilla para recopilar datos en tablas sobre la producción agrícola y de los géneros vendidos o cambiados mediante trueque.

Los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país mucho antes de construir las pirámides en el siglo XXXI a.C. Los libros bíblicos de Números y Crónicas incluyen, en algunas partes, trabajos de estadística. El primero contiene dos censos de la población de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a.C. Los griegos clásicos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a.C. para cobrar impuestos.

El Imperio romano fue el primer gobierno que recopiló una gran cantidad de datos sobre la población, superficie y renta de todos los territorios bajo su control. Durante la edad media sólo se realizaron algunos censos exhaustivos en Europa.

Los reyes carolingios Pipino, el Breve, y Carlomagno ordenaron hacer estudios minuciosos de las propiedades de la Iglesia en los años 758 y 762 respectivamente. Después de la conquista normanda de Inglaterra en 1066, el rey Guillermo I de Inglaterra encargó un censo. La información obtenida con este censo, llevado a cabo en 1086, se recoge en el Domesday Book.

El registro de nacimientos y defunciones comenzó en Inglaterra a principios del siglo XVI, y en 1662 apareció el primer estudio estadístico notable de población, titulado Observations on the London Bills of Mortality (Comentarios sobre las partidas de defunción en Londres). Un estudio similar sobre la tasa de mortalidad en la ciudad de Breslau, en Alemania, realizado en 1691, fue utilizado por el astrónomo inglés Edmund Halley como base para la primera tabla de mortalidad

En el siglo XIX, con la generalización del método científico para estudiar todos los fenómenos de las ciencias naturales y sociales, los investigadores aceptaron la necesidad de reducir la información a valores numéricos para evitar la ambigüedad de las descripciones verbales.

En nuestros días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con exactitud los valores de datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del experto estadístico no consiste ya sólo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de interpretación de esa información.

El desarrollo de la teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance de las aplicaciones de la estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar, con gran exactitud, utilizando determinadas distribuciones probabilísticas; los resultados de éstas se pueden utilizar para analizar datos estadísticos. La probabilidad es útil para comprobar la fiabilidad de las inferencias estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios en un determinado estudio estadístico.

La estadística

Es considerada por algunos autores como “una rama de la matemática que se ocupa de la recolección, clasificación e interpretación de datos” (Enciclopedia Barda Educativa, 2009, p629). Y para otros es una ciencia “que se puede considerar como la aplicación del método científico en el análisis de datos numéricos con el fin de tomar decisiones racionales” (Anderson, Sweeney, y Williams, 1982. p7) o “una ciencia que estudia la interpretación de datos numéricos” (Garzo, y García, 1988. p5), sin embargo hay quienes prefieren no encasillarla como una rama o ciencia y la definen como un arte o un método “conjunto de métodos (metodología) que trata de la recolección, presentación y agrupación de los datos, así como del análisis, interpretación, proyección e inferencia de ellos”.(Sote, 2005, p.13)

Aunque existen diferencias en la manera como se puede definir la estadística, todos los autores coinciden en que “consiste en reunir, recolectar e interpretar datos”. Este aspecto en común se da precisamente porque la estadística tiene esa finalidad, es decir que se utiliza con ese propósito.

La estadística es fundamental para la investigación, para el análisis de datos, con el fin de obtener resultados que sirvan como información para determinadas situaciones. Estos métodos estadísticos no se limitan, ya que los mismos pueden ser aplicados a cualquier campo que se desee estudiar. A pesar que la estadística ésta íntimamente relacionada con la matemática también tiene su utilidad para el ámbito social. Y en base a los estudios que se quieran realizar se debe hacer una diferenciación entre los tipos de estadísticas.

Descriptiva Inferencial.

La Estadística Descriptiva “es una gran parte de la estadística que se dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población, las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central, para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central” (Enciclopedia Libre Wikipedia (2010. Parr.1)). Berenson y Leving (1982) la definen “como los métodos que implican la recolección, presentación y caracterización de un conjunto de datos a fin de descubrir en la forma apropiada las diversas características de ese conjunto de datos” (p10). Y la Estadística Inferencial “es el proceso por el cual se deducen (infieren) propiedades o características de una población a partir de una muestra significativa” (Katherine, (2008. Parr.1)) y nuevamente Berenson, y Leving (1982) puntualizan que son los “métodos que posibilitan la estimación de una característica de una población o la toma de decisiones concerniente a una población, tan solo con base en los resultados de un muestreo” (p10).

En resumen se puede decir que la descriptiva como su palabra lo indica se ocupa de la descripción de un conjunto de observaciones y la inferencial va más allá porque hace generalizaciones a partir de una muestra.

Asimismo como existe la clasificación de la estadística, también se hallan diferentes Escalas de Mediciones que son una sucesión de medidas que permiten establecer datos en orden jerárquico. Estas pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las variables como: La ordinal, la nominal, de intervalo y de razón. La Enciclopedia Libre Wikipedia las define de la siguiente manera:

Medida Ordinal: El nivel ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que se pueden ordenar los valores. En este caso las variables no sólo se asignan a grupos sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que, menor que o igual que, entre los elementos. En este caso las variables no sólo se asignan a grupos sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que, menor que o igual que, entre los elementos. Las variables de este tipo además de nombrar se considera el asignar un orden a los datos. Esto implica que un número de

mayor cantidad tiene un más alto grado de atributo medido en comparación con un número menor, pero las diferencias entre rangos pueden no ser iguales. En esta clasificación, los números asignados a los objetos representan el orden o rango de las entidades medidas.

Medida Nominal (también categórica o discreta): El nivel nominal de medición, de la palabra latina nomún (nombre) describe variables de naturaleza categórica que difieren en calidad más que en cantidad (Salkind, 1998: 113). Ante las observaciones que se realizan de la realidad, es posible asignar cada una de ellas exclusivamente a una categoría o grupo. Cada grupo o categoría se denomina con un nombre o número de forma arbitraria, es decir, que se etiqueta en función de los deseos o conveniencia del investigador. Este nivel de medición es exclusivamente cualitativo y sus variables son por lo tanto cualitativas. En este tipo de medidas, se asignan nombres o etiquetas a los objetos. Esta escala comprende variables categóricas que se identifican por atributos o cualidades. Las variables de este tipo nombran e identifican distintas categorías sin seguir un orden. El concepto nominal sugiere su uso que es etiquetar o nombrar. El uso de un número es para identificar. Un número no tiene mayor valor que otro.

Medida de Intervalo o Intervalar (Continua) El nivel de intervalo procede del latín interval lun (espacio entre dos paredes). Este nivel integra las variables que pueden establecer intervalos iguales entre sus valores. Las variables del nivel de intervalos permiten determinar la diferencia entre puntos a lo largo del mismo continuo. Las operaciones posibles son todas las de escalas anteriores, más la suma y la resta.

En este tipo de medida, los números asignados a los objetos tienen todas las características de las medidas ordinales, y además las diferencias entre medidas representan intervalos equivalentes. Esto es, las diferencias entre una par arbitrario de medidas puede compararse de manera significativa. Estas variables nombran, ordenan y presentan igualdad de magnitud.

• Medida de Razón o Racional (Continua) El nivel de razón, cuya denominación procede del latín ratio (cálculo), integra aquellas variables con intervalos iguales pueden situar un cero absoluto. Estas variables nombran orden, presentan intervalos iguales y el cero significa ausencia de la característica. El cero absoluto supone identificar una posición de ausencia total del rasgo o fenómeno. (2010. Parr9)

Para manejar con total precisión las escalas de medidas es importante tener presente que: “los datos cualitativos emplean la escala de medición nominal o la ordinal y pueden ser no numéricos o numéricos… Los datos cuantitativos emplean la escala de medición de intervalo o de razón. Una variable cualitativa es la que tiene datos cualitativos y una variable cuantitativa contiene datos cuantitativos”. (Berenson y Leving, 1982, p.7).

Como se puede observar las variables estadísticas pueden ser continuas o discretas. En palabras de Sote (2005) las discretas “se asocia con que solo puede tomar valores enteros o con todo aquello que se pueda contar…, pero nunca podrán tomar valores fraccionarios.” Y las continuas “son las que pueden tomar valores enteros como fraccionarios… Se asocia precisamente con todo aquello que se pueda medir más que contar” (p.18).

Sumando a todo lo anterior es necesario hablar sobre otros conceptos básicos indispensables para la realización de cualquier estudio o para la comprensión del tema en general: estos son Universo, población, muestra, unidad estadística, dato, parámetro, y muestreo.

Población o Universo: se define “como todo conjunto o grupo de individuos, cosas u objetos con ciertos atributos comunes” (Sote, 2005, p.17), y Quintero citando a Pardo, y Díaz (2002), proponen la siguiente definición: “Una población (o universo) es un conjunto de elementos (sujetos, objetos,

entidades abstractas, etc.) que poseen una o más características específicas en común.”(Quintero, Héctor (S.F. Parr5))

Cabe destacar que para Sote, la población equivale al Universo, o en otras palabras nos habla de ambos bajo una misma conceptualización, cuando otros los definen por separado. El Universo “es el conjunto de sujetos o elementos que tienen una característica común, observable y susceptible de ser medida. Población es conjunto de todas las mediciones u observaciones hechas sobre una o varias de las características de los elementos del universo”. (Quintero, Héctor (S.F. Parra.6).

Sí se toman en cuenta los 2 conceptos (población y universo) se puede apreciar que son muy parecidos y la población pasa a hacer esencial ya que de ella se extraen las observaciones hacer estudiadas.

En el caso de la Muestra, no ocurren tantas discrepancias en su conceptualización, ya que tanto Sweeney, Anderson y Williams (2005) como otros autores Garzo y García (1988) coinciden en definirla como “el sub- conjunto de la población” (p.10), porque la muestra es seleccionada o extraída de la población, pasa hacer una parte de ella.

Además existen otros términos que son incluidos como conceptos básicos en el área de estadística y que se mencionaran a continuación:

Unidad Estadística “Se llama unidad estadística o individuo a cada uno de los elementos que componen la población estadística. El individuo es un ente observable que no tiene por qué ser una persona, puede ser un objeto, un ser vivo, o incluso algo abstracto”. (Conceptos Básicos de Estadística (S.F. Parr.2))

Dato Estadístico (VARIABLES): Los datos son agrupaciones de cualquier número de observaciones relacionadas.

Para que se considere un dato estadístico debe tener 2 características:

• Que sean comparables entre sí.

• Que tengan alguna relación. (Carlos Pérez (2008. Parra.18))

Parámetro este término puede tener mucho significados pero en la rama de la estadística se trata de una “función definida sobre valores numéricos de una población, como la media aritmética, una proporción o su desviación típica.” (Enciclopedia Libre Wikipedia (2010. Parr.2)).

Muestreo según Castro Gabriela (2006) en su monografía Muestreo Estadístico plasma que “es un procedimiento por el que se ingresan los valores verdaderos de una población a través de la experiencia obtenida con una muestra”. (Parr.2)

Este procedimiento arroja resultados que se pueden utilizar para concluir un determinado estudio X de población, al igual las técnicas selectivas que se requieren para dicho estudio de acuerdo a lo que se va a evaluar. También permite una reducción considerable de los costos materiales del estudio, una mayor rapidez en la obtención de la información y el logro de resultados con máxima calidad. (Castro, Gabriela (2006. Parra.3)).

Entre Las Técnicas de Selección de Muestreo Estadístico tenemos:

Muestreo Aleatorio Simple: Es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra. Una muestra simple aleatoria es aquella en que sus elementos son seleccionados mediante el muestreo aleatorio simple.

Muestreo Sistemático: Es la elección de una muestra a partir de los elementos de una lista según un orden determinado, o recorriendo la lista a partir de un número aleatorio determinado.

Muestreo Estratificado: Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a característica a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra.

Muestreo por Conglomerados: Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.

DATOS ESTADISTICOS

Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados.

El campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifican como población o universo.

En un estudio estadístico los métodos que se aplican son:

A) RECOPILACION: De acuerdo con la localización de la información los datos estadísticos pueden ser internos y externos.

Los internos son los registros obtenidos dentro de la organización que hace un estudio estadístico,

Los externos se obtienen de datos publicados y encuestas.

B) ORGANIZACIÓN: En la organización 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 estadísticas y gráficas estadísticas.

D) ANALISIS: Después de los datos anteriores los datos estadísticos están listos para hacer analizados, para lo cual frecuentemente se emplean operaciones matemáticas durante el proceso de análisis.

Si una muestra es representativa de una población se pueden deducir importantes deducciones acerca de esta a partir del análisis de la misma.

Una muestra es un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población dada.

CONCEPTO DE POBLACION:

Se define como la totalidad entre todas las posibles mediciones y observaciones bajo consideración en una situación dada de un problema.

A las características medibles de una población se les denomina parámetros.

MUESTRA:

Es un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población dada.

A las características medibles de una muestra se les denomina estadístico.

Variables estadísticas

Variable cualitativa

Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:

Variable cualitativa nominal

Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:

El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.

Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa

Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no númericas, en las que existe un orden. Por ejemplo:

La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.

Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...

Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.

Variable cuantitativa

Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:

Variable discreta

Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo:

El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.

Variable continua

Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo:

La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales.

Datos Cualitativos: cuando los datos son cuantitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad.

Ejemplo:

Si deseamos clasificar los estudiantes que cursan la materia de estadística I por su estado civil, observamos que pueden existir solteros, casados, divorciados, viudos.

Datos cuantitativos: cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son datos cuantitativos.

Ejemplo:

Se clasifican los estudiantes del Núcleo San Carlos de la UNESR de acuerdo a sus notas, observamos que los valores (nota) representan diferentes magnitudes.

Estadística inductiva o inferencial: Trata de la generalización hacia las poblaciones de los resultados obtenidos en las muestras y de las condiciones bajo las cuales estas conclusiones son válidas. Se enfrenta básicamente con dos tipos de problemas:

Estimación, que puede ser puntual o por intervalos.

Contraste de hipótesis

En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.

Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.

Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta.

En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución muestral.

DEFINICIÓN DE ESTADÍSTICA:

a) Es la ciencia que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación de los fenómenos.

b) Colección de datos numéricos ordenados y clasificados según determinado criterio. Es decir, viene a ser la expresión reducida de series estadísticas.

ELEMENTOS: Son las personas, cosas u objetos que integran la población

POBLACIÓN: Se precisa como un conjunto finito o infinito de personas, cosas u objetos que presentan características comunes.

POBLACIÓN FINITA: Esta formada por un limitado números de elementos.

POBLACIÓN INFINITA: Esta formada por un ilimitado números de elementos.

CARACTERES: Son las propiedades, rasgos o cualidades que presentan los elementos de una población.

MUESTRA: Es una parte de la población o un subconjunto de un conjunto de elementos obtenidos con el fin de investigar las propiedades de la población de donde procede.

MUESTREO: Es el procedimiento empleado para obtener una o mas muestras de una población. Existen muchos tipos de muestreo.

VARIABLES: También llamadas caracteres cuantitativos. Por su naturaleza, son aquellos que pueden ser expresados mediantes números, es decir, están representados por aquellos caracteres que son susceptibles de medición. Ejemplos: la altura, el peso, la edad, el salario y otros.

ATRIBUTOS: También llamados caracteres cualitativos. Por su naturaleza, son aquellos que no pueden ser expresados mediantes números, es decir, están representados por aquellos caracteres que no son susceptibles de medición. Ejemplos: La nacionalidad, el color de los ojos, estado civil, profesión y otros.

FORMAS DE OBSERVAR UNA POBLACIÓN

Existen diversas formas de observar una población, están pueden ser:

a) ATENDIENDO A LA FUENTE:

· OBSERVACIÓN DIRECTA: Es aquella donde se observan directamente los elementos o caracteres en los cuales se presenta el fenómeno que se pretende investigar, es decir, se tiene contacto directo con ellos.

· OBSERVACIÓN INDIRECTA: es aquella donde la persona que investiga hace uso de los datos estadísticos ya conocidos de una investigación anterior, o de datos observados por un tercero (persona o entidad) con el fin de deducir otros hechos o fenómenos

b) ATENDIENDO A LA PERIODICIDAD:

· CONTINUA: Es aquella que se lleva a cabo de un modo permanente, un ejemplo de esta es la observación en contabilidad comercial, compras, ventas y otras operaciones que se van registrando a medida que se van produciendo.

· PERIODICA: Es aquella que se lleva a cabo a través de periodos de tiempo constantes, que pueden ser: días, semanas, mese, trimestres, semestres y otros. Lo importante aquí es el hecho que los periodos de tiempo tomados como referencia deben mantenerse constantes en lo posible.

· CIRCUNSTANCIAL: Es aquella observación que se efectúa en forma ocasional o esporádica porque en un momento dado se requiera para una investigación especifica, s decir, es una observación hecha más por una necesidad momentánea que de carácter regular o permanente.

c) ATENDIENDO A LA COBERTURA:

· OBSERVACIÓN EXHAUSTIVA: Cuando la observación es efectuada sobre la totalidad de los elementos de la población.

· OBSERVACIÓN PARCIAL: Dado que las poblaciones en general son grandes, la observación de todos los elementos se ve imposibilitada, tanto por su costo, como por el trabajo y el tiempo que demoraría, así como por el carácter destructible de los elementos de algunas poblaciones. La solución para superar este inconveniente es observar una parte de esta población, a esto se le conoce como observación parcial.

· OBSERVACIÓN MIXTA: En este tipo de observaciones se combinan adecuadamente la observación exhaustiva con la parcial.

CENSO: Consiste en la enumeración que se efectúa a todos y cada uno de los caracteres componentes de una población. Dicho en otras palabras no es más que la observación exhaustiva que se realiza a una población.

ENCUESTA: Son las observaciones realizadas por muestreo, es decir, son observaciones parciales.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Tiene por objeto fundamental describir y analizar las características de un conjunto de datos, obteniéndose de esa manera conclusiones sobre las características de dicho conjunto y sobre las relaciones existente con otras poblaciones, a fin de compararla.

ESTADISTICA INDUCTIVA: Esta fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de la población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o características de la población de donde procede.

MEDICIÓN: Consiste en la asignación de números a elementos u objetos para representar o cuantificar una propiedad. Los cuatro niveles o escalas de medición son:

a) ESCALA NOMINAL: Consiste en la asignación puramente arbitraria de números o símbolos a cada una de las diferentes categorías en las cuales se puede dividir el caracter que se observa, sin que puedan establecerse relaciones entre dichas categorías.

b) ESCALA ORDINAL: Además de presentar las mismas características de la escala anterior, entre sus diversas categorías se establecen relaciones de orden (mayor que y menor que)

c) ESCALA DE INTERVALOS IGUALES: Esta escala presenta las mismas características de la escala ordinal, además la asignación de los números es tan precisa que podemos determinar la magnitud de los intervalos (distancias) entre los elementos de la misma.

d) ESCALA DE COCIENTES O RAZONES: Es el nivel de medida más elevado y se diferencia del anterior únicamente por poseer un punto cero propio como origen, es decir, que el valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud que se esta midiendo, además la relación de cociente en esta escala entre dos puntos cualesquiera es independiente de la unidad de medida.

DATOS ESTADÍSTICOS: Son el producto de las observaciones efectuadas en las personas u objetos en los cuales se produce el fenómeno que se estudia.

a) CLASIFICACIÓN DE LOS DATOS ESTADÍSTICOS:

Estos pueden ser clasificados en:

· CUANTITATIVOS: Cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, ejemplos: El hecho de clasificar a los estudiantes de acuerdo a sus notas o los profesores clasificados de acuerdo a sus ingresos, se observa en cada uno de ellos una diferencia cuantitativa

· CUALITATIVOS: La diferencia entre los datos es de clase y no de cantidad, ejemplos: El hecho de clasificar a los estudiantes en aplazados y aprobados, se observa una diferencia cualitativa

· CRONOLOGICOS: Los valores de los datos varían en diferentes instantes o periodos de tiempo, los datos son llamados cronológicos, ejemplo: El registro de las notas promedio de los participantes de una universidad

· GEOGRAFICOS: Los datos están referidos a alguna entidad geográfica, por ejemplo: El numero de estudiantes universitarios en las distintas regiones del país.

FUENTES DE DATOS: Los datos estadísticos necesarios para la comprensión de un hecho pueden obtenerse a través de:

· FUENTES DE DATOS PRIMARIOS: Es la persona o institución que ha recolectado directamente los datos.

· FUENTES DE DATOS SECUNDARIOS: Son las publicaciones y trabajos hechos por personas o entidades, que no han recolectado directamente los datos.