La estadística es una ciencia matemática especializada en el análisis de grandes volúmenes de información para de ella extraer conclusiones. Tras analizar los datos deduce determinadas características de dicha información.

Se puede distinguir entre:

Estadística descriptiva: analiza un conjunto de datos y extrae conclusiones.
Ejemplo: se analiza la estatura y el peso de los alumnos de una clase y se determina cual es el valor medio, cuales son los máximos y los mínimos, cual son los valores más repetidos.

Estadística inferencia: en base a un conjunto de datos permite predecir cómo se puede comportar la variable en un futuro, o bajo determinadas circunstancias.
Ejemplo: se analiza una serie de variables económicas (consumo, renta, paro, etc.) y a partir de ahí se predice cual puede ser la evolución futura de la economía.

En un estudio estadístico distinguimos:

a) Población: representa todo el conjunto de elementos que posee la información que vamos a analizar.

Por ejemplo: si vamos a analizar la estatura media de los españoles la población sería todos los ciudadanos españoles.

b) Muestra: del total de la población se selecciona un grupo representativo que es el que vamos a estudiar.

Por ejemplo: para analizar la estatura media de los españoles no podemos recoger esta información de los 44 millones de ciudadanos españoles sino que tenemos que definir un grupo de estudio, por ejemplo seleccionar a 2.000 personas. Este grupo tiene que ser representativo de la sociedad española por lo que tiene que incluir a hombres y a mujeres, gente de la ciudad y del campo, gente de diversos niveles de renta, de diversas edades. Es decir, la muestra tiene que ser como una imagen “en miniatura” de la población.
No podríamos seleccionar estas 2.000 personas exclusivamente del entorno urbano y de niveles elevados de renta ya que muy probablemente su estatura sea superior a la de la media de los españoles, y por lo tanto las conclusiones que obtengamos no sean aplicables a la población española en su conjunto.

c) Individuo: cada elemento de la muestra. En este ejemplo cada ciudadano del grupo de 2.000 que hemos seleccionado.

d) Variable estadística: es la información que vamos a analizar. En nuestro ejemplo, la estatura media.

Se pueden analizar varias variables: por ejemplo podríamos analizar la estatura (1ª variable) distinguiendo por sexo (2ª variable) y por edades (3ª variable).

Las variables pueden ser:

Cualitativas: características que no se pueden representar numéricamente. Por ejemplo, sexo.
Cuantitativas: características que sí se pueden representar numéricamente. Por ejemplo, altura y edad.

Estas variables numéricas a veces pueden tomar valores muy concretos (por ejemplo, número de años en el colegio: de 1 a 15), en cuyo caso se denominan variables cuantitativas discretas, y otras veces pueden tomar un número casi ilimitado de valores (por ejemplo, estatura; 1,41, 1,42, ... 1,54, 1,55, … 1,81, 1,82, ….) en cuyo caso se denominan variables cuantitativas continuas.

Para hacer más manejable la información, las variables cuantitativas continuas se suelen agrupar por intervalos: por ejemplo estatura de 1,40 a 1,45, de 1,46 a 1,50, de 1,55 a 1,60, …. De esta manera reducimos los grupos de respuesta.