Republica Bolivariana de Venezuela.

Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior.

I.U.P Santiago Mariño.

Sede Barcelona.

Términos básicos de la Estadística

Profesor: Pedro Beltrán

Bachiller:Poleth A. Yaguaratty C.I: 25675371Sección: IV

Barcelona, Mayo del 2015

Variable Tipos y Ejemplos

Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. Las variables adquieren valor para la investigación cuando se relacionan con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría. En este caso se las denomina constructos o construcciones hipotéticas.

Tipos de Variables

• Variable Cuantitativa• Variable Cualitativa

Variable Cuantitativa: Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella.

Variable Cualitativa: Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números.

Ejemplo de Variables

Variable Cualitativa

La Belleza

El Estado civil de alguien

Color de Piel

Variable Cuantitativa

La Calificación de un Examen

El Peso

La Edad

Población Muestra y Ejemplos

Población: En estadística, también llamada universo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones.

Muestra: En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.

Parámetros Estadísticos y Ejemplos

En estadística, un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad.El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos.

Ejemplo de Parámetros Estadísticos

Suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población la media aritmética de las edades de sus miembros, esto es, la suma de todas ellas, dividida por el total de individuos que componen tal población.

Escalas de Medición y Ejemplos

Escalas de medición son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las variables. Estas escalas son: nominales, ordinales, intercalares o racionales. Según pasa de una escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Las escalas de medición ofrecen información sobre la clasificación de variables discretas o continuas, también más conocidas como escalas grandes o pequeñas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada.

Tipos de Escalas Estadísticas

• Escala Nominal :No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar las clases. Los datos empleados con las escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los valores o de la tabulación de número de casos en cada clase, según la variable que se está estudiando.

• Escala Ordinal: Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras (característica que define a las escalas nominales) sino que mantiene una especie de relación entre sí.

• Escala de Intervalo: Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia escala. Es decir, el uso de ésta escala permite indicar exactamente la separación entre 2 puntos, lo cual, de acuerdo al principio de isomorfismos, se traduce en la certeza de que los objetos así medidos están igualmente separados a la distancia o magnitud expresada en la escala.

• Escala de Razón: Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero como origen, también denominada escala de proporciones.

Como se sabe si un instrumento de Medición es confiable y valido

En la práctica es casi imposible que una medición sea perfecta. Generalmente se tiene un grado de error. Desde luego, se trata de que este error sea el mínimo posible. Es por esto que la medición de cualquier fenómeno se conceptualiza con la siguiente formula básica:

X = t + e

Donde "X" representa los valores observados (resultados disponibles), "t" son los valores verdaderos y "e" es el grado de error en la medición. Si no hay error de medición ("e" es igual a cero), el valor observado y el verdadero son equivalentes. Esto puede verse claramente así:

X = t + 0 X = t

Sumatoria

Sumatoria

A menudo resulta difícil trabajar con todos los elementos de una determinada sucesión, considerándolos como sumandos.Para facilitar este trabajo se ha convenido representar la adición de los términos en forma abreviada, mediante el signo , acompañado de la fórmula o término general que define a la sucesión y del rango de valores que tomará la variable considerada en esa fórmula.

Ejemplo

Razón

Ejemplos:• Razón casos de legionelosis en

Andalucía/casos de legionelosis en Canarias: 83/11= 7,55. Por cada caso de legionelosis declarado en Canarias hay 7,55 casos declarados en Andalucía.

• Razón casos de legionelosis en Andalucía/casos de legionelosis en Asturias: 83/34= 2,44. Por cada caso de legionelosis declarado en Asturias hay 2,44 casos declarados en Andalucía.

RazónEs el cociente entre dos números, en el que ninguno o sólo algunos elementos del numerador están incluidos en el denominador. El rango es de 0 a infinito.En el año 2005 se declararon 83 casos de legionelosis en Andalucía, 11 en Canarias y 34 en Asturias.

Proporción

Ejemplo• Casos de legionelosis en Andalucía en

relación al total de casos en España: 83/1295= 0,064. El 6,4% de los casos de legionelosis en España se declararon en Andalucía.

• Casos de legionelosis en Canarias en relación al total de casos en España: 11/1295= 0,0085. El 0,85% de los casos de legionelosis en España se declararon en Canarias.

ProporciónEs una razón en la cual los elementos del numerador están incluidos en el denominador. Se utiliza como estimación de la probabilidad de un evento. El rango es de 0 a 1 (o de 0 a 100%).En el año 2005 se declararon 1295 casos de legionelosis en España.

Tasa

TasaEs un tipo especial de razón o de proporción que incluye una medida de tiempo en el denominador. Está asociado con la rapidez de cambio de un fenómeno por unidad de una variable (tiempo, temperatura, presión). Los componentes de una tasa son el numerador, el denominador, el tiempo específico en el que el hecho ocurre, y usualmente un multiplicador, potencia de 10, que convierte una fracción o decimal en un número entero. El rango es de 0 a infinito.En el año 2005 se encontraban censados en Andalucía 7.849.799 personas, y en España 44.108.530Ejemplo

• La tasa de legionelosis en Andalucía en el año 2005: 83/7.849.799= 1,06*10-5. 1,06 personas por cada 100.000 habitantes, padecieron legionelosis en Andalucía.

• La tasa de legionelosis en España en el año 2005: 1295/44.108.530 = 2,94*10-5. 2,94 personas por cada 100.000 habitantes, padecieron legionelosis en España.

Frecuencia

Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable.

Tipos de Frecuencia

• Frecuencia absoluta: Es el promedio de una suma predeterminada y además consiste en saber cual es el número o símbolo de mayor equivalencia. (ni) de una variable estadística Xi, es el número de veces que este valor aparece en el estudio. A mayor tamaño de la muestra aumentará el tamaño de la frecuencia absoluta; es decir, la suma total de todas las frecuencias absolutas debe dar el total de la muestra estudiada.

• Frecuencia Relativa: Es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra.• Frecuencia absoluta acumulada: Es el numero de veces en la muestra.• Frecuencia relativa acumulada: Es el consiente entre la frecuente absoluta acumulada y el

total de la muestra.

•Frecuencia relativa (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra (N). Es decir,

Ejemplo Generalizado

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

Variable Cualitativa: Color de ojos( Marrón, negro, grises, azueles y verde.

Población y Muestra: Población mexicana en general; muestra, población de mujeres mexicanas, menores de 35 años.

Parámetros estadísticos: Son todas aquellas medidas que describen numéricamente la característica de una población.

Ejemplo Generalizado

Sumatoria

Proporción

Tasa

BibliografíaWebgrafia:

www.ditutor.com

http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica

http://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico

http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html

http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Gaspar_Garcia_3/razon.html

http://www.monografias.com/trabajos13/sumato/sumato.shtml

http://www.ditutor.com/estadistica/sumatoria.html