sta guía explora las Medidas de Dispersión como el complemento indispensable de la tendencia central, permitiendo entender qué tan concentrados o estirados están los datos respecto a su centro. Cubre desde el Rango y la Desviación Media hasta la Varianza y la Desviación Estándar, explicando cómo esta última determina si la curva de distribución es “gorda” o “flaca”. Asimismo, se introducen los coeficientes de Curtosis y Asimetría para analizar el apuntamiento y el sesgo de la distribución , concluyendo con un ejercicio práctico de tiempos de entrega que demuestra cómo estas medidas facilitan la toma de decisiones al revelar la inestabilidad o presencia de valores atípicos en un proceso.

El texto presenta las Medidas de Localización, también denominadas cuantiles, como una herramienta que extiende el concepto de la mediana para dividir una distribución en múltiples partes iguales y así obtener la ubicación exacta de un dato dentro del total. Se describen las clasificaciones principales: Cuartiles (división en 4 partes), Deciles (10 partes) y Percentiles (100 partes), resaltando que estos últimos son fundamentales en informes internacionales y pediatría. El documento también detalla los métodos matemáticos para hallar la posición de estos valores tanto en datos no agrupados como mediante fórmulas de interpolación en tablas de frecuencia para datos agrupados.

Este articulo profundiza en las Medidas de Tendencia Central como parámetros estadísticos esenciales para informar sobre el centro de una distribución, ya sea de una muestra o población. Se analiza detalladamente la Media aritmética como el “centro de gravedad” de los datos , la Mediana como el valor que divide el conjunto exactamente a la mitad , y la Moda como el punto de mayor concentración de frecuencia. Además, el texto destaca la importancia de elegir la medida adecuada según la distribución, señalando que mientras la media es sensible a valores extremos o outliers, la mediana ofrece una descripción más robusta en conjuntos de datos sesgados o muy dispersos.

Este texto se enfoca en la comunicación efectiva de los resultados estadísticos a través de herramientas visuales. Describe la construcción y función de gráficos clave como histogramas, polígonos de frecuencia, diagramas de caja (box plots) y gráficos de dispersión, permitiendo al analista identificar rápidamente patrones, tendencias y valores atípicos en cualquier set de datos.

Un manual práctico sobre cómo organizar la información según el tamaño de la muestra. Explica el manejo de datos no agrupados para muestras pequeñas y la organización de datos agrupados en intervalos para grandes volúmenes de datos. Incluye una explicación paso a paso para construir tablas de frecuencias (absolutas, relativas y acumuladas) para transformar datos brutos en información estructurada.

Este artículo explora los métodos para seleccionar subconjuntos representativos de una población, definidos como la “piedra angular” de la validez estadística. Se detallan técnicas probabilísticas (aleatorio simple, estratificado, sistemático y conglomerados) y no probabilísticas, explicando los criterios de selección y cuándo es apropiado utilizar cada método para garantizar que los resultados sean generalizables.

Una guía técnica sobre los conceptos que permiten estudiar poblaciones y muestras de manera efectiva. El texto analiza las ventajas y limitaciones del censo frente al muestreo, e introduce la distinción clave entre parámetros (medidas de la población completa) y estadísticos (medidas obtenidas de una muestra), elementos esenciales para la estadística inferencial.

Este artículo establece la base de cualquier investigación al explicar la clasificación fundamental de los datos. Define las diferencias críticas entre las variables cualitativas (categorías) y las variables cuantitativas (numéricas), detallando cómo esta distinción determina qué análisis y operaciones matemáticas son válidos para cada conjunto de información.

Este artículo explora los conceptos esenciales para iniciar cualquier investigación estadística, definiendo la variable estadística como la característica o cualidad que se desea estudiar. Se detalla la clasificación técnica de los datos en cualitativos (nominales y ordinales) y cuantitativos (discretos y continuos), permitiendo identificar cómo deben medirse y procesarse según su naturaleza.

Asimismo, el contenido aclara la distinción entre población (el conjunto total de elementos) y muestra (un subconjunto representativo). Explica la importancia de trabajar con muestras para obtener conclusiones válidas de manera rápida y económica, diferenciando además entre poblaciones finitas e infinitas según la cantidad de elementos que las componen.

Este artículo ofrece una visión integral de la estadística como la disciplina científica encargada de transformar datos en información estratégica para la toma de decisiones. Explora las diferencias fundamentales entre la estadística descriptiva, que resume y presenta datos , y la estadística inferencial, que permite generalizar conclusiones sobre una población a partir de una muestra.

Además, se analiza el papel crítico de la estadística en campos de vanguardia como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para el modelado de algoritmos , así como en el desarrollo de software mediante pruebas A/B y optimización de rendimiento. Finalmente, desglosa ramas especializadas como el análisis de regresión, series de tiempo y el diseño de experimentos.