1
METODOS ESTADÍSTICOS PARA LA ADMINISTRACION DE
EMPRESAS: MODELO DE NEGOCIOS FINTECH
2024
2
Métodos estadísticos para la administración de empresas: Modelo de negocios
Fintech
Erlin Guillermo Cabanillas Oliva, Luis Alberto Aguirre Bazán, Laly Ruth Machado
Larrigiere, Magaly Margarita Quiñones Negrete, Luis Alberto Torres García, Julio Javier
Montano Barbuda
© Erlin Guillermo Cabanillas Oliva, Luis Alberto Aguirre Bazán, Laly Ruth Machado
Larrigiere, Magaly Margarita Quiñones Negrete, Luis Alberto Torres García, Julio Javier
Montano Barbuda, 2024
Primera edición: Julio, 2024
Editado por:
Editorial Mar Caribe
www.editorialmarcaribe.es
Av. General Flores 547, Colonia, Colonia-Uruguay.
Diseño de cubierta: Yelitza Sánchez Cáceres
Libro electrónico disponible en https://editorialmarcaribe.es/metodos-estadisticos-para-la-
administracion-de-empresas-modelo-de-negocios-fintech/
Formato: electrónico
ISBN: 978-9915-9682-1-6
Hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional de Uruguay N°.: 385.374
Aviso de derechos de atribución no comercial: Los autores pueden autorizar al público en
general a reutilizar sus obras únicamente con fines no lucrativos, los lectores pueden usar
una obra para generar otra obra, siempre y cuando se dé el crédito de investigación y,
otorgan a la editorial el derecho de publicar primero su ensayo bajo los términos de la
licencia CC BY-NC 4.0.
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ÍNDICE
Prólogo ................................................................................................................................. 11
CAPÍTULO I ........................................................................................................................ 13
ESTADÍSTICA Y SUS APLICACIONES. .......................................................................... 13
1. DEFINICIÓN DE ESTADÍSTICA. .............................................................................. 13
1.1 Aplicación de la Estadística. .................................................................................. 14
1.2 La Estadística Inferencial. ...................................................................................... 15
1.3 Nociones Fundamentales de la Estadística. ........................................................... 16
1.4 Agrupación y Presentación de Datos Estadísticos. ................................................ 17
1.5 Agrupamiento de Datos. ........................................................................................ 18
Tabla 1.1 ........................................................................................................................... 19
Datos para generar una distribución de frecuencias. ........................................................ 19
Tabla 1.2 ........................................................................................................................... 19
Ilustración 1.1 ................................................................................................................... 20
1.6 Variables Según su Tipo. ........................................................................................ 20
Tabla 1.3 ........................................................................................................................... 21
1.7 Gráficas para Variables Cualitativas. .................................................................... 21
Ilustración 1.2 ................................................................................................................... 22
Ejemplo de Diagrama de Barra ........................................................................................ 22
Ilustración 1.3 ................................................................................................................... 22
Diagrama Circular............................................................................................................. 22
Ilustración 1.4 ................................................................................................................... 23
Pictograma ........................................................................................................................ 23
Tabla 1.4 ........................................................................................................................... 23
Mercado Automotriz ......................................................................................................... 23
Ilustración 1.5 ................................................................................................................... 24
Desarrollo de Gráficos. ..................................................................................................... 24
1.8 Variables Discretas Distribución de Frecuencias. .................................................. 24
5
Tabla 1.5 ........................................................................................................................... 25
Tabla 1.6 ........................................................................................................................... 25
Frecuencias por edad de los niños. ................................................................................... 25
1.9 Niveles de Medición. ............................................................................................. 25
1.10 Datos de Nivel Nominal. .................................................................................... 26
Ilustración 1.5 ................................................................................................................... 27
Encuesta entre trabajadores sin ningún orden establecido ............................................... 27
1.11 Datos del Nivel Ordinal...................................................................................... 27
Tabla 1.6 ........................................................................................................................... 28
Calificaciones de un Profesor de Matemáticas. ................................................................ 28
1.12 Datos del Nivel de Intervalo............................................................................... 28
Tabla 1.7 ........................................................................................................................... 28
1.13 Datos del Nivel de Razón. .................................................................................. 29
Tabla 1.8 ........................................................................................................................... 29
Ingresos Padres e Hijos. ................................................................................................... 29
Ilustración 1.4 ................................................................................................................... 30
Características de los Niveles de Medición. ..................................................................... 30
1.14 Aspectos Éticos de la Estadística. ...................................................................... 30
1.15 Aplicaciones en computadoras ........................................................................... 31
Ilustración 1.5 ................................................................................................................... 32
Captura del Programa APPLEWOOD AUTO GROUP 2010. ......................................... 32
Ilustración 1.6 ................................................................................................................... 32
Captura Minitab. ............................................................................................................... 32
1.16 Distribución de Probabilidades. ......................................................................... 33
Tabla 1.9 ........................................................................................................................... 34
Variable Aleatoria. ............................................................................................................ 34
Tabla 1.10 ......................................................................................................................... 36
Variable Discreta............................................................................................................... 36
6
1.17 Propiedad de la Varianza X. ............................................................................... 36
1.18 Distribución Nominal. ........................................................................................ 36
1.19 Distribución de Poisson. ........................................................................................... 37
Ilustración 1.7 ................................................................................................................... 38
Probabilidad Discreta y Distribución Acumulativa. ......................................................... 38
CAPÍTULO II ....................................................................................................................... 39
OPERACIONES DE INFERENCIA ESTADÍSTICA. ........................................................ 39
2. CÁLCULOS DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Y NORMAL ESTÁNDAR. ...................... 39
Ilustración 2.1 ................................................................................................................... 43
Distribución Normal. ........................................................................................................ 43
2.1 Estadística Inferencial. ............................................................................................... 46
2.3 Estimador Puntual. ..................................................................................................... 47
2.4 Método de Máxima Verosimilitud. ............................................................................. 53
2.5 Importancia de la Estadística en los Negocios. .......................................................... 53
2.6 Estudio de Mercado del Sector Fintech. ..................................................................... 58
2.7 Análisis Histórico. ...................................................................................................... 63
CAPÍTULO III ..................................................................................................................... 69
ASPECTOS GENERALES FINTECH ................................................................................ 69
3.SERVICIOS FINTECH. .................................................................................................... 69
3.1 Clasificación de las Empresas Fintech. ...................................................................... 71
Servicios Financieros Fintech. .......................................................................................... 72
3.2 Sector Fintech. ........................................................................................................... 73
Gráfico 3.1 ........................................................................................................................ 74
El número de empresas Fintech en el Perú, según lo reportado por EY Ley, ha
experimentado un crecimiento importante del 2014 al 2022*. ........................................ 74
Tabla 3.1 ........................................................................................................................... 76
Distribución de Fintech por Categorías. ........................................................................... 76
Gráfico 3.2 ........................................................................................................................ 77
7
Gráfico 3.3 ........................................................................................................................ 79
El potencial de los servicios Fintech en las zonas rurales del Perú en el año 2020 *es
enorme. ............................................................................................................................. 79
Gráfico 3.4 ........................................................................................................................ 79
Gráfico 3.5 ........................................................................................................................ 80
Fintech Perú *con personas jurídicas, 2021. .................................................................... 80
Figura 3.1 .......................................................................................................................... 82
Aportes Fintech al Mercado de Perú*, 2021. ................................................................... 82
3.3 Consideraciones Regulatorias..................................................................................... 82
3.4 Organismos de Autoridad. .......................................................................................... 82
3.5 Normativas Regulatorias. ........................................................................................... 84
3.6 Regulación del Crowdfunding. ................................................................................... 87
3.7 Regulatorio Sandbox .................................................................................................. 88
3.8 Open Banking: ............................................................................................................ 89
3.9 Criptoactivo ................................................................................................................ 89
3.10 Análisis a nivel regional. .......................................................................................... 90
Tabla 3.2 ........................................................................................................................... 91
Regulación específica en Fintech en Latinoamérica ........................................................ 91
3.11 Modelos de Negocios Fintech. ................................................................................. 91
Figura 3.2 .......................................................................................................................... 93
Empresas Fintech de Cambio de La Moneda. .................................................................. 93
3.12 Ingreso al Mercado y Desarrollo de Operaciones. ................................................... 93
3.13 Características del Cambio de Moneda. ................................................................... 94
Gráfico 3.6 ........................................................................................................................ 95
Transacciones realizadas por las Fintech de cambio de moneda (USD), 2019-2021 ....... 95
Gráfico 3.7 ........................................................................................................................ 96
Número de clientes atendidos por las Fintech de cambio de moneda, 2019-2021 ........... 96
Gráfico 3.8 ........................................................................................................................ 96
8
Páginas Web de las Empresas de empresas Fintech y soluciones digitales de bancos ..... 96
Gráfico 3.9 ........................................................................................................................ 97
De 2019 a 2021, ha habido un aumento significativo en el volumen total de transacciones
de divisas realizadas tanto por empresas de tecnología financiera como por los
principales bancos............................................................................................................. 97
Tabla 3.3 ........................................................................................................................... 99
Transacciones de cambio de moneda por empresas Fintech y principales bancos* (en
millones, USD), 2019-2021 .............................................................................................. 99
Gráfico 3.10 ...................................................................................................................... 99
Transacciones de cambio de moneda de empresas Fintech y bancos (en millones, USD),
2019-2021 ......................................................................................................................... 99
Gráfico 3.11 .................................................................................................................... 100
Gráfico 3.12 .................................................................................................................... 101
La tasa promedio a la que la gente compra y vende cosas de otros países entre 2019 y
2022. ............................................................................................................................... 101
Gráfico 3.13 .................................................................................................................... 102
La tasa promedio a la que las empresas compran y venden cosas legalmente, de 2019 a
2022. ............................................................................................................................... 102
Gráfico 3.14 .................................................................................................................... 103
Clientes por regiones, 2021 ............................................................................................ 103
CAPÍTULO IV ................................................................................................................... 105
FORMAS DE FINANCIAMIENTO .................................................................................. 105
4.PRÉSTAMOS .................................................................................................................. 105
4.1 Requisitos al Mercado y Desarrollo de Operaciones................................................ 106
4.2 Aspectos Resaltantes del Mercado de Préstamos. .................................................... 107
Gráfico 4.1 ...................................................................................................................... 108
La cantidad de dinero otorgada en forma de préstamos, medida en millones de soles (la
moneda del Perú), de 2019 a 2021. ................................................................................ 108
Gráfico 4.2 ...................................................................................................................... 110
Préstamos Otorgados 2019-2021 .................................................................................... 110
9
Tabla 4.1 ......................................................................................................................... 111
Préstamos de Empresas Fintech. .................................................................................... 111
Tabla 4.2 ......................................................................................................................... 112
Gráfico 4.3 ...................................................................................................................... 113
De 2010 a 2022, la forma en que se limitan las tasas de interés ha cambiado con el
tiempo. ............................................................................................................................ 113
4.3 Factoring. .................................................................................................................. 114
Figura 4.1 ........................................................................................................................ 114
Venta de Bienes o Servicios ........................................................................................... 114
4.4 Mercado y Desarrollo de Operaciones en este ámbito. ............................................ 116
4.5 Características del Mercado Factory ........................................................................ 117
Gráfico 4.4 ...................................................................................................................... 118
Facturas que fueron acordadas y registradas en Factrack, sistema que sirve para llevar su
seguimiento, del 2019 al 2021, se muestra en millones de soles.................................... 118
Gráfico 4.5 ...................................................................................................................... 119
Cantidad de Facturas Negociadas 2019-2021 ................................................................ 119
Gráfico 4.6 ...................................................................................................................... 120
Segmento de facturas negociadas en millones de soles 2019-2021 ............................... 120
Gráfico 4.7 ...................................................................................................................... 121
Clientes Cedentes 2019-2021 ......................................................................................... 121
Gráfico 4.8 ...................................................................................................................... 122
Gráfico 4.9 ...................................................................................................................... 122
Inversionistas 2019-2021 ................................................................................................ 122
Gráfico 4.9 ...................................................................................................................... 123
Rango Anual Invertido 2019-2021. ................................................................................ 123
4.6 Billeteras Digitales. .................................................................................................. 123
Gráfico 4.10 .................................................................................................................... 126
Mapa de Operaciones de una billetera digital. ............................................................... 126
Gráfico 4.11 .................................................................................................................... 127
11
Prólogo
La inclusión financiera se refiere a la prestación de servicios que abordan las
necesidades y desafíos financieros de una población, con el objetivo final de disminuir la
pobreza y la actividad económica informal. Estos servicios abarcan una variedad de
actividades como transferencias de dinero, cambio de divisas, servicios de pago, préstamos,
cuentas de ahorro, seguros y más. El Ejecutivo escocés (2005) define la inclusión financiera
como la accesibilidad a productos y servicios financieros adecuados para las personas,
incluidos aquellos que poseen las habilidades y conocimientos necesarios para hacer el uso
más eficaz de dichas ofertas. Es importante señalar que la exclusión financiera es a menudo
tanto una consecuencia como un factor de pobreza. El acceso a los servicios financieros
desempeña un papel crucial en la creación de oportunidades comerciales y la generación de
ingresos sostenibles para las personas, lo que conduce a fortalecer la calidad de vida en el
largo plazo.
La tecnología financiera (fintech) constituye una herramienta valiosa para lograr
estos objetivos, ya que permite transacciones convenientes y rentables adaptadas a las
necesidades específicas de los usuarios. En los últimos años, las nuevas empresas de
tecnología financiera se han convertido en actores importantes en la industria, ya que han
asumido roles clave que tradicionalmente desempeñaban las instituciones financieras,
brindando servicios rápidos, altamente especializados y asequibles. En Perú (2017)
persisten altos niveles de pobreza (22%) y PIB informal (18%). Para abordar estos
indicadores se puede utilizar la tecnología, aunque cabe señalar que el Perú ocupa un lugar
pobre en términos de desarrollo tecnológico según el ranking del Institute for Management
Development.
En los últimos años, hemos sido testigos del surgimiento de una nueva revolución
industrial en forma de empresas tecnológicas que trabajan junto con instituciones
financieras tradicionales como bancos, compañías de seguros y redes de pago. Estos
emprendimientos son capaces de generar innovación al introducir negocios disruptivos que
ofrecen productos y servicios de manera más eficiente, gracias a la utilización de nuevas
tecnologías que son funcionales y rentables, los beneficios de estos emprendimientos van
más allá de la simple eficiencia; también brindan oportunidades para atraer nuevos clientes,
tanto personas como instituciones, al sistema financiero formal.
La creciente accesibilidad de la tecnología digital, particularmente a través de
teléfonos móviles, y la democratización de los servicios financieros a través de plataformas
de aplicaciones web (sitios web optimizados a los que se puede acceder desde cualquier
dispositivo móvil) están contribuyendo a esta tendencia. Según estudios realizados por el
Banco Mundial en 2018, los países que han avanzado en inclusión financiera han
encontrado varios obstáculos, incluido el acceso limitado de las poblaciones rurales, la falta
de conocimiento sobre los productos financieros, productos financieros inadecuados para
12
satisfacer las necesidades públicas, ausencia de marcos legales. para la protección de los
usuarios, la necesidad de que los reguladores se adapten a las nuevas tecnologías y las
dificultades para obtener financiación por la falta de documentos de identificación. El
Banco Mundial (2018) enfatiza la importancia de la inclusión financiera, afirmando que
aproximadamente 2.500 millones de personas no tienen acceso a servicios financieros
formales y el 75% de los pobres no posee una cuenta bancaria, la inclusión financiera es
crucial para reducir la pobreza y promover la prosperidad. El objetivo de este ensayo es
explorar la integración de Fintech y la inclusión financiera en la era digital.
13
CAPÍTULO I
ESTADÍSTICA Y SUS APLICACIONES.
1. DEFINICIÓN DE ESTADÍSTICA.
Existen varias definiciones de estadística ampliamente aceptadas, se describe como una
ciencia que utiliza métodos científicos para acumular, establecer, sintetizar y analizar datos,
con el objetivo de derivar conclusiones válidas e implementar medidas apropiadas basadas
en dicho análisis. Esta disciplina de base matemática investiga patrones y regularidades en
fenómenos aleatorios, tiene amplias aplicaciones que abarcan varios campos, incluida la
física, las ciencias sociales, las ciencias de la salud, el control de calidad y la toma de
decisiones en los sectores comercial, empresarial y gubernamental. Al examinar con más
detalle el concepto de estadística, se puede clasificar en dos ramas principales: estadística
descriptiva y estadística inferencial, la estadística descriptiva se centra en describir un
fenómeno o conjunto de datos en particular.
Lo logra mediante el uso de tablas, gráficos e indicadores resumidos como promedios,
medidas de dispersión y percentiles. Por otro lado, la estadística inferencial emplea
métodos probabilísticos para sacar conclusiones sobre una población completa a partir del
análisis de una muestra. La palabra "estadística" tiene su origen en la palabra alemana
Statis. La estadística es un campo científico que abarca diversos métodos y técnicas para
recopilar, organizar, presentar, resumir, analizar e interpretar datos. Implica la traducción de
datos a forma numérica para facilitar la toma de decisiones. Uno de los aspectos clave de la
estadística es su capacidad para sacar conclusiones sobre el comportamiento de una
población mediante el análisis de una muestra.
El proceso de tabulación ayuda a refinar los datos recopilados y la siguiente fase
implica presentar los datos en tablas y gráficos. Esto permite una descripción de los datos
observados organizando y presentando la información de una manera significativa. En
general, las estadísticas desempeñan un papel crucial en el proceso de investigación en
diversos campos de estudio, proporcionando conocimientos valiosos y permitiendo un
análisis e interpretación significativos de los datos. Todas las ramas del conocimiento
humano utilizan la ciencia estadística durante todo el proceso de investigación. Esto incluye
el uso de técnicas estadísticas para realizar experimentos, a partir de la recopilación de
datos principalmente numéricos, que inicialmente se analizan mediante métodos
descriptivos. Si necesitamos una caracterización más concisa del objeto de investigación,
podemos desarrollar índices que proporcionen un resumen de los datos en un solo
indicador.
Se pueden utilizar medidas de tendencia central o promedios, medidas de dispersión,
medidas de asimetría o medidas no centrales para explicar un conjunto de datos
14
centrándose en estos indicadores. El primer paso en el proceso estadístico es la recopilación
de datos, que implica recopilar información que pueda analizarse. Esto se puede hacer a
través de encuestas o entrevistas, y luego se organizan u ordenan los datos recolectados,
descartándose cualquier dato que no cumpla con los parámetros de calidad o los objetivos
del estudio. En situaciones en las que no es posible acceder a todos los datos, análisis más
complejos pueden requerir el uso de una muestra seleccionada de la población. Al analizar
los resultados de esta muestra se pueden inferir conclusiones sobre toda la población. Este
tipo de análisis se conoce como estadística inferencial.
Según David Ruíz Muñoz de la Universidad Pablo de Olavide en 2008, el término "La
ciencia del Estado" es una transcripción de un concepto que puede entenderse fácilmente.
En el siglo XIX, Sir John Sinclair de Gran Bretaña introdujo una definición básica de
ciencia estadística, que implica la recopilación y clasificación de datos. A medida que
avanzaba el siglo XX, el avance de instrumentos precisos para cuestiones de salud pública
y planes económico-sociales requirió avances significativos en las estadísticas prácticas.
Hoy en día, la estadística no se limita a ayudar al Estado o al gobierno, sino que es utilizada
por individuos y organizaciones en diversos campos como las ciencias médicas, las ciencias
naturales, las ciencias sociales, los negocios y más, se considera una ciencia empírica que
no es simplemente un modelo matemático, sino una disciplina distinta.
1.1 Aplicación de la Estadística.
En cualquier campo del conocimiento científico o de los procesos industriales y de
fabricación, la estadística juega un papel crucial en la toma de decisiones a través del
análisis de la información recopilada. Hoy en día, diversas industrias, como la
farmacéutica, el desarrollo de software, la producción de alimentos y las fuentes de energía,
dependen de la recopilación de información o datos científicos. El proceso de preparación
de datos no sólo es importante sino también familiar, los datos se han recopilado,
organizado y acumulado a lo largo del tiempo para realizar un análisis exhaustivo. Sin
embargo, existe una conexión significativa entre la recopilación de información científica y
las estadísticas inferenciales, y esta conexión ha sido cada vez más reconocida en las
últimas décadas.
En el ámbito de la estadística descriptiva, la información cuantitativa y cualitativa
obtenida mediante el proceso de recopilación de datos permite a los administradores
presentar un resumen de las características de un fenómeno económico o social. Por eso se
le llama “estadística descriptiva” ya que explica o define el comportamiento de una variable
a través de tablas y gráficos, o resume la evolución de un fenómeno social a partir de un
índice o indicador, como promedio, dispersión, coeficiente de variación, ventas, consumo,
producto interno bruto, número de enfermedades, tasa de mortalidad, tendencia de
crecimiento de la pobreza y más. El uso de la estadística en procesos industriales se ha visto
favorecido por situaciones en las que la densidad de un compuesto específico en un
15
producto no es constante. En procesos discontinuos, la densidad del compuesto no sólo
varía entre lotes sino también dentro de los propios lotes. Se emplean métodos estadísticos
para estudiar dichos datos y proporcionar información valiosa para optimizar la calidad del
proceso.
1.2 La Estadística Inferencial.
Las medidas de interés en la estadística inferencial pueden variar ampliamente según la
población que se estudie. Por ejemplo, en el contexto de Contabilidad 201, la atención
podría centrarse en los resultados del primer examen. En el caso de la empresa de
neumáticos, la medida de interés podría ser el desgaste de la banda de rodadura de sus
neumáticos, para la empresa de plásticos, podría ser el monto en dólares de los documentos
por cobrar, para la compañía de seguros, podría ser el número y el monto de las
reclamaciones de seguros del automóvil. Por tanto, desde un punto de vista estadístico, una
población no siempre se refiere exclusivamente a personas; puede abarcar una amplia gama
de sujetos y objetos.
La estadística inferencial puede verse como la estimación más fundamentada de las
características de una población, basada en la información obtenida de una muestra. Es
importante señalar la distinción entre los términos "población" y "muestra" en el contexto
de la estadística inferencial. Si bien a menudo se refieren a grandes poblaciones como los
308,8 millones de personas que residen en Estados Unidos o los 1.310 millones de personas
en China, el concepto de población en las estadísticas es mucho más amplio. Una población
puede abarcar individuos, como estudiantes matriculados en una universidad específica,
estudiantes que toman un curso particular como Contabilidad 201 o directores ejecutivos de
empresas Fortune 500.
También puede incluir objetos, como las ruedas Cobra G/T producidas en una empresa
de neumáticos específica, las cuentas por cobrar de una empresa de plásticos en un mes
determinado o las reclamaciones de seguros de automóviles presentadas durante un
trimestre específico en una oficina regional. Este campo se centra en la tarea de sacar
conclusiones sobre una población a partir de una muestra tomada de ella. A modo de
ejemplo, consideremos una encuesta reciente que reveló que sólo el 46% de los estudiantes
del último año de secundaria eran capaces de resolver problemas con fracciones, decimales
y porcentajes, sólo el 77% de estas personas mayores podían calcular con precisión el coste
total de una comida en un restaurante. Estos hallazgos, derivados de una muestra de toda la
población de la escuela secundaria superior, ejemplifican la aplicación de la estadística
inferencial.
Por otro lado, la estadística inferencial permite a los administradores sacar
conclusiones sobre la población en su conjunto mediante el análisis de una muestra. Por
ejemplo, en una encuesta a pie de urna, al analizar un cierto número de votantes, se puede
estimar el candidato ganador de una elección. Las estadísticas inferenciales también ayudan
16
a determinar si un medicamento debe usarse para tratar una enfermedad en un laboratorio,
considerando un margen de confianza y un riesgo mensurable. Proporciona a los
administradores la confianza para aceptar o rechazar una hipótesis y tomar decisiones
informadas. Esta rama de la estadística abarca una amplia gama de métodos utilizados por
los estadísticos para abordar la incertidumbre y la variación.
1.3 Nociones Fundamentales de la Estadística.
• Una variable cuantitativa discreta tiene valores distintos con lagunas o
interrupciones en la escala de elecciones. Esto significa que hay ciertos valores que
la variable no puede tomar. Por ejemplo, el número de niños en un hogar sólo puede
ser números enteros.
• La estadística inferencial, por otro lado, es una técnica que se utiliza para sacar
conclusiones y hacer predicciones sobre una población a partir de una muestra.
Implica hacer inferencias y generalizaciones a partir de los datos recopilados.
• Población se refiere a todo el conjunto de elementos o características que se están
estudiando mediante una prueba estadística. Representa la totalidad del grupo
analizado.
• La estadística descriptiva se refiere a los métodos utilizados para resumir, abreviar y
presentar datos de manera informativa. Ayuda a comprender las características y
patrones de un conjunto de datos.
• Una variable cualitativa dicotómica es aquella que sólo puede tener dos opciones
posibles, como sí o no, hombre o mujer. Las variables cualitativas politómicas, por
otro lado, tienen tres o más opciones para elegir.
• Las variables cuantitativas son aquellas que se pueden medir o cuantificar
numéricamente. Incluyen variables como números de lotería u horas del día. Una
variable es una característica de una población o muestra que puede cambiar de
valor. Puede medirse o cuantificarse para proporcionar información sobre los
individuos u objetos que se estudian.
• Una variable cualitativa ordinal proporciona diferentes valores que se ordenan en
una escala, aunque los intervalos entre valores pueden no ser uniformes. Por
ejemplo, los niveles de gravedad se pueden clasificar como graves, moderados o
leves.
• Un experimento es un método de exploración utilizado para estudiar la relación
entre variables independientes y variables dependientes. Ayuda a comprender cómo
los cambios en una variable afectan a otra. Una muestra, por otro lado, es un
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subconjunto específico de la población que se selecciona para el análisis. Se utiliza
para hacer inferencias sobre toda la población.
• Por otra parte, una variable cuantitativa continua puede tomar cualquier valor
dentro de un rango específico. Variables como la altura o el peso pueden tener
cualquier valor dentro de un rango de medición determinado, limitado únicamente
por la precisión del dispositivo de medición.
• Hay dos tipos de experimentos: deterministas y aleatorios. En un experimento
determinista, el resultado se puede establecer con base en ciertos teoremas o reglas.
Por otro lado, un experimento aleatorio implica resultados que no se pueden
predecir con certeza, ya que están sujetos al azar.
• Los individuos son los elementos o unidades específicas que componen el grupo de
población. Pueden ser personas, objetos o cualquier otra entidad que se esté
estudiando.
• Modalidad se refiere a los diferentes eventos o etapas que puede tener una variable
en la estadística. Representa los diversos resultados o valores posibles que puede
tomar una variable.
• Los datos, también conocidos como información, se refieren a los valores de una
variable asociada a un elemento de una población o muestra. Representa las
mediciones u observaciones específicas recopiladas durante un estudio o
experimento.
• Las variables cualitativas nominales, por el contrario, no tienen un orden o escala
específica. Son categorías que no se pueden clasificar, como lugar de residencia o
colores. Hay diferentes tipos de variables. Una variable estadística se refiere a una
característica específica del individuo u objeto que se estudia en estadística. Las
variables cualitativas, por otro lado, son características que no son cuantificables y
se basan en cualidades.
1.4 Agrupación y Presentación de Datos Estadísticos.
• Las principales fuentes de información juegan un papel crucial a la hora de
proporcionarnos los datos y conocimientos necesarios, estas fuentes se pueden
clasificar en dos categorías: primarias y secundarias.
• Otro método de recogida de datos muy utilizado es la encuesta. En este método,
la información se recopila encuestando un subconjunto o muestra de elementos
de la población.
18
• Esto permite a los investigadores obtener conocimientos e información sobre
toda la población sin tener que encuestar a cada individuo.
• Los registros o archivos administrativos también se utilizan como método de
recolección de datos. Las oficinas públicas, como Registros Civiles, Ministerios
de Educación, Aduanas y otras, mantienen registros administrativos para sus
propios fines. Se puede acceder a estos registros y utilizarlos con fines de
investigación, proporcionando datos valiosos y confiables
• . Cuando se trata de recopilar datos, existen varios métodos bien conocidos que
se emplean en la investigación. El primer método es el censo, que implica
recopilar datos de cada individuo de la población o universo que se estudia. Este
método garantiza que se obtenga una imagen completa y precisa de la
población.
• Las principales fuentes de información se pueden clasificar en primarias o
secundarias, según el nivel de información que aportan. Se emplean diversos
métodos de recopilación de datos, como el censo, la encuesta, la observación y
los registros administrativos, para recopilar datos relevantes y confiables con
fines de investigación. Estos métodos garantizan que los investigadores tengan
acceso a información precisa y completa, lo que les permite sacar conclusiones
válidas y tomar decisiones informadas.
• Por otro lado, las fuentes secundarias se derivan de fuentes primarias e implican
el análisis e interpretación de los datos originales. Se consideran fuentes
secundarias las enciclopedias, libros o artículos que interpretan y discuten los
hallazgos de otros trabajos o investigaciones. Proporcionan una visión general y
una comprensión completas de las fuentes primarias.
• La observación es otro método importante de recopilación de datos. Al observar
el fenómeno en estudio, los investigadores pueden recopilar información
objetiva e imparcial. Este método no depende de la voluntad de las personas de
proporcionar información y puede utilizarse para recopilar datos incluso sin su
conocimiento.
• Las fuentes primarias se consideran las más valiosas ya que ofrecen información
exclusiva y detallada. Estas fuentes comprenden trabajos intelectuales como
libros, revistas científicas, documentos oficiales, informes técnicos y más.
Sirven como base para generar nuevos conocimientos y son muy fiables.
1.5 Agrupamiento de Datos.
Hay varios métodos disponibles para extraer datos, ya sean medidos u observados.
Cuando se trata de variables cualitativas que tienen categorías establecidas, el primer paso
19
es determinar el número de casos que pertenecen a cada categoría. Esto se puede hacer
calculando proporciones, porcentajes o razones. Por otro lado, cuando se trata de variables
cuantitativas, la atención se centra en organizar los datos en tablas conocidas como
distribuciones de frecuencia, que simplifican los datos originales. La frecuencia se refiere al
número de veces que aparece un valor numérico específico en la variable. Por ejemplo,
consideremos la observación de 67 escuelas en una ubicación urbana, donde la variable que
se examina es el número de aulas. Esta variable varía de 8 a 14 y la Tabla 1.1 muestra el
número total de observaciones.
Tabla 1.1
Datos para generar una distribución de frecuencias.
Una tabla de frecuencias es una representación concreta de los distintos valores que puede
tomar una variable, organizados según sus frecuencias. Por ejemplo, si observamos 67
escuelas y agrupamos el número de aulas de cada escuela por el número de veces que se
repite esa misma cantidad, entre 8 y 14, podemos presentar los datos de una manera más
condensada y resumida.
Tabla 1.2
Para determinar el rango de valores a utilizar, se eligieron un total de 7 opciones para la
Tabla 1.2. Estas opciones luego se utilizaron para calcular el intervalo de clase, que es una
medida que expresa los límites dentro de los cuales opera la función, tomando en
consideración la dispersión de los datos.
La representación gráfica de una tabla de frecuencias es un método común utilizado
para analizar e interpretar eficazmente grandes cantidades de datos. Al utilizar gráficos,
20
resulta más fácil transmitir conclusiones a personas que tal vez no estén familiarizadas con
la interpretación de tablas de frecuencia. Para ilustrar esto, consideremos los datos de la
tabla 1.2. Podemos crear una representación visual de la distribución de frecuencia trazando
los datos en un par de ejes de coordenadas en la ilustración 1.1. Este enfoque gráfico
permite una comprensión más completa de los datos y facilita la comunicación de los
hallazgos.
Ilustración 1.1
Los parámetros estadísticos son cruciales en el campo de la ciencia estadística, ya
que proporcionan un resumen conciso de una gran cantidad de datos recopilados al estudiar
variables estadísticas. Al recopilar datos de una población, es esencial centrarse en la
distribución de frecuencias limitada por parámetros. Estos parámetros tienen el propósito
específico de reducir o resumir las numerosas observaciones asociadas a las variables en un
pequeño número de cifras.
1.6 Variables Según su Tipo.
• Una variable cualitativa dicotómica sólo permite dos opciones posibles, como sí
o no, hombre o mujer.
• Las variables cualitativas politómicas ofrecen tres o más opciones para elegir.
Una variable cuantitativa discreta tiene valores distintos con lagunas o
interrupciones en la escala de opciones. Esto significa que hay ciertos valores
que la variable no puede tomar. Por ejemplo, el número de niños en un hogar es
una variable discreta. Pasando a las variables cuantitativas o métricas, estas son
numéricas y pueden medirse o cuantificarse.
• Las variables cuantitativas se pueden clasificar en dos tipos: discretas y
continuas.
• Una variable cualitativa ordinal implica valores que están ordenados en una
escala, aunque los intervalos entre los valores pueden no ser uniformes. Por
ejemplo, una variable podría clasificarse como grave, moderada o leve. Estas
variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, y las variables cualitativas se
21
clasifican además en dicotómicas, politómicas, ordinales o nominales.
Comprender estos diferentes tipos de variables es crucial para realizar análisis
estadísticos precisos.
• Las variables cualitativas son aquellas que pertenecen a las características de los
elementos que se estudian.
• Estas variables se pueden dividir en dicotómicas o politómicas y ordinales o
nominales. Cuando se representan gráficamente, estas variables a menudo se
representan en sectores.
Es importante señalar que las variables estadísticas se pueden clasificar como
cualitativas o cuantitativas. Por otro lado, una variable cuantitativa continua puede tomar
cualquier valor dentro de un rango específico. Ejemplos de variables continuas incluyen la
altura y el peso, que están limitados únicamente por la precisión del dispositivo de
medición. Las variables cualitativas nominales, por otra parte, no tienen un orden o
clasificación específica. Ejemplos de variables nominales incluyen el lugar de residencia o
los colores.
Tabla 1.3
1.7 Gráficas para Variables Cualitativas.
• Diagramas de Barras.
La simplicidad de este método gráfico lo hace altamente representativo y popular
para presentar características cualitativas, especialmente cuando no se dispone de tablas de
frecuencia para recopilar la información necesaria.
22
Ilustración 1.2
Ejemplo de Diagrama de Barra
• Diagrama Circular.
Esta técnica visual particular se emplea comúnmente para dar cualidades humanas a
características cualitativas y se utiliza para enfatizar las disparidades en las proporciones o
porcentajes de una distribución determinada.
Ilustración 1.3
Diagrama Circular.
• Pictograma.
Personificar cantidades estadísticas implica representarlas mediante el uso de
dibujos, así como manipular objetos y figuras para darles vida.
23
Ilustración 1.4
Pictograma
Fuente: es.paperblog.com/pictogramas-y-cartogramas
Algunos Ejemplos prácticos, La empresa automotriz Ford realizó un estudio para
determinar su participación de mercado en comparación con sus competidores. Para
recopilar esta información, Ford obtuvo datos sobre las ventas anuales de su competencia.
Las cifras de ventas obtenidas fueron las siguientes: Chevrolet vendió 124 autos, BMW
vendió 214 autos y Hyundai vendió 53 autos. A partir de estos datos, Ford pretende crear
varios tipos de gráficos para representar visualmente su cuota de mercado en comparación
con sus competidores.
Tabla 1.4
Mercado Automotriz