El recuento, ordenación y clasificación de datos de cada variable entran dentro del ámbito de la Estadística Descriptiva y la Inferencia Estadística.

Conjunto de todos los elementos posibles que se van a estudia.**

Es cada uno de los elementos que componen la población.

La muestra es el conjunto representativo de la población en estudio; el muestreo es la técnica de reunión de datos de una proporción reducida de la población.

Características que poseen los individuos de una población, Ejemplo: edad.

Son los dato es cada uno de los valores

Frecuencia, es el número de veces que aparece cada valor.

Inferencia estadística, conjunto de técnicas,para sacar conclusiones generales.

Es aquella que recoge una característica o cualidad que no se puede medir con un número.

Se expresa mediante un número, y
se pueden realizar operaciones aritméticas. Ejemplo: la edad.

Presenta valores no numéricos y que no admite un criterio de orden. Ejemplo: el estado civil.

Presenta modalidades no numéricas, pero a las que se puede asignar un orden. Ejemplo: ranking.

Variable discreta: puede tomar valores concretos dentro de un rango. Ejemplo: La edad.

Variable continua: puede tomar un número infinito de valores dentro de un rango. Ejemplo: La altura.

O tabla de frecuencias es una ordenación, en forma de tabla, de los datos estadísticos obtenidos para una variable.

Frecuencia absoluta: es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico.

Frecuencia relativa: es el cociente entre la frecuencia absoluta de un
determinado valor y el número total de datos.

Frecuencia acumulada: es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.

Frecuencia relativa acumulada: es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos.

La distribución de frecuencias: se suele agrupar en tablas denominadas distribución de frecuencias agrupadas o tabla con datos agrupados.

Diagrama de barras: se utiliza para representar datos cualitativos o datos cuantitativos de tipo discreto.

Polígonos de frecuencia: se forma uniendo los extremos de las barras mediante segmentos.

Diagrama de sectores:o gráfico de torta, se usa para representar variables cualitativas, aunque se puede utilizar para todo tipo de variables.

Polígono de frecuencias, Histograma y polígono de frecuencias acumuladas, Histogramas con intervalos de amplitud diferente.

Es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística,sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica.

Se basan en el cálculo del centro de una muestra. Indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos de dicha muestra.

Media aritmética: Es el valor promedio de la distribución.La media se puede hallar solo para variables cuantitativas.

Moda: Es el valor que más se repite en una distribución, o el que tiene mayor frecuencia absoluta.

Mediana: Es la puntación que se sitúa en el centro de la distribución, separa la mitad superior de la distribución de la inferior (en número de datos, no en valor).

Se pueden utilizar para variables cuantitativas y
dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos, o de observaciones.

Cuartiles: dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.

Deciles: dividen la serie de datos en diez partes iguales.

Percentiles: dividen la serie de datos en cien partes iguales.

Reflejan cuánto se alejan del centro los valores de la distribución. Se utilizan para variables cuantitativas, y nos permiten medir el grado de error.

Rango o recorrido, desviación media, varianza y desviación típica o estándar.

Estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población,
a partir del estudio de una muestra (tomada de esa población), y el grado de confiabilidad.

Se denomina experimento o fenómeno determinista a aquél que siempre se produce de la misma forma cuando se dan las mismas condiciones. Un fenómeno aleatorio, por el contrario, es aquel que incluye la posibilidad de que en idénticas condiciones puedan producirse resultados diferentes,

Muestreo aleatorio simple: se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los n elementos de la muestra.

Muestreo aleatorio sistemático: se elige un individuo al azar y a partir de él, se eligen los demás hasta completar la muestra.

Muestreo aleatorio estratificado:se divide la población en estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional

Un muestreo puede hacerse con o sin reposición, y la población de partida puede ser infinita o finita.

Estimación de parámetros es el procedimiento utilizado para conocer las características de un parámetro poblacional

Intervalo de confianza es un intervalo(valores mínimo y máximo) en el que sabemos que está un parámetro, con un nivel de confianza específico.

Dentro del análisis del comportamiento de las poblaciones, otro objetivo puede ser la
identificar la existencia de tendencias comunes o variaciones simultáneas en dicho comportamiento, no solamente el estudio de cada una por separado.

O preguntas de investigación, que generalmente están relacionadas con el comportamiento de una o varias variables, ya sea de forma independiente o conjunta.

Series Temporales: Se denomina así a todos los conjuntos de observaciones sobre los valores que toma una variable en diferentes momentos del tiempo

Series de Corte Transversal:Son conjuntos de datos, de una o más variables recogidos en el mismo momento del tiempo (censos, encuestas regionales)

Información combinada: Es una mezcla de ambas, se toman datos no aleatorios, de corte transversal a lo largo de diferentes momentos del tiempo.

Información Primaria es aquella que el investigador recoge directamente de la fuente y
que está sin elaborar, es decir el investigador deberá procesar.

Información Secundaria es aquella que el investigador recoge indirectamente, generalmente de fuentes oficiales.

El investigador
debe tener siempre en mente que el resultado de la investigación solamente será tan bueno, como lo sea la calidad de los datos, así como la correcta selección y aplicación de la(s) técnica(s) de análisis.