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Tipos de variable estadísticas
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Población
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Tipos de medición
• La escala nominal: sólo
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Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.

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Presentación

  1. 1. Instituto Universitario Politécnico ‘’Santiago Mariño’’ Ing. Mtto. Mecánico Barcelona, Edo. Anzoátegui Bachiller: Pérez Soler José Miguel CI: 21.388.044 Profesor: Pedro Beltrán. Mayo, 2015
  2. 2.   Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población. VARIABLE
  3. 3.   Variable cualitativa: Se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos: Tipos de variable estadísticas Variable cualitativa nominal: Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo. Variable cualitativa ordinal o variable cuasi cuantitativa: Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Ejemplos: Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
  4. 4.  Tipos de variable estadísticas Variable cuantitativa: Es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos: Variable discreta: Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3. Variable continua: Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Ejemplos: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
  5. 5.  Población El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes. Destacamos algunas definiciones: "Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996). "Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común". Cadenas (1974). El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística y en nuestro caso social, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos que integra la población es muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los números positivos. Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos, por ejemplo; el número de habitantes de una comarca.
  6. 6.  Muestra Es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global. "Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991). "Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos". Levin & Rubin (1996). Por ejemplo estudiamos los valores sociales de una población de 5000 habitantes aprox., entendemos que sería de gran dificultad poder analizar los valores sociales de todos ellos, por ello, la estadística nos dota de una herramienta que es la muestra para extraer un conjunto de población que represente a la globalidad y sobre la muestra realizar el estudio. Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población. Los expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan esta información para hacer referencias sobre la población que está representada por la muestra. En consecuencia muestra y población son conceptos relativos. Una población es un todo y una muestra es una fracción o segmento de ese todo.
  7. 7.  Muestra Tipos de muestreo Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: • El muestreo no aleatorio o de juicio. • El muestreo aleatorio o de probabilidad. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de alguien con la población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir como tomar una muestra aleatoria más adelante. Las muestras de juicio evitan el análisis estadístico necesario para hacer muestras de probabilidad. En este último todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos en la muestra.
  8. 8.  Parámetros Estadísticos Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística. Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica. Tipos de parámetros estadísticos, hay tres tipos parámetros estadísticos: • De centralización.
  9. 9.  • De posición • De dispersión. Parámetros Estadísticos
  10. 10.  Escala de Medición Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un elemento en observación. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Las variables de las escalas nominal y ordinal se denominan también categóricas, por otra parte las variables de escala de intervalo o de razón se denominan variables numéricas. Con los valores de las variables categóricas no tiene sentido o no se puede efectuar operaciones aritméticas. Con las variables numéricas sí.
  11. 11.  Escala de Medición Tipos de medición • La escala nominal: sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la menos informativa de las escalas de medición. Ejemplos: -Nacionalidad. -Uso de anteojos. -Número de camiseta en un equipo de fútbol. -Número de Cédula Nacional de Identidad. A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están siendo usados para identificar a los individuos medidos. • La escala ordinal, además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden entre los elementos medidos. Ejemplos: -Preferencia a productos de consumo. -Etapa de desarrollo de un ser vivo. -Clasificación de películas por una comisión especializada. -Madurez de una fruta al momento de comprarla.
  12. 12.  Escala de Medición Tipos de medición La escala de intervalo, además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones. Ejemplos: -Temperatura de una persona. -Ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia (Kilómetro 85 Ruta 5). -Sobrepeso respecto de un patrón de comparación. -Nivel de aceite en el motor de un automóvil medido con una vara graduada. la escala de razón permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un cuociente. Ejemplos: -Altura de personas. -Cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día. -Velocidad de un auto en la carretera. -Número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un partido.
  13. 13.  Sumatoria, Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Razón: La razón (R) es el valor que indica la relación cuantitativa existente entre dos cantidades, por ejemplo: En una ciudad existen 54.000 empleados y 36.000 desempleados, la razón de empleado a desempleado se expresa así: Siendo A= Nro. de individuos con cierta característica a= Nro. De individuos que no poseen cierta característica La interpretación del ejemplo anterior es que por cada 4 empleados hay 1 desempleado. Al ser la razón un valor relativo no depende de los valores absolutos de los individuos que la forman, ya que por ejemplo en una zona donde hay 90.000 empleados y 10.000 desempleados la razón sigue siendo de 9.
  14. 14.  Sumatoria, Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Proporción: La proporción es una razón, pero su diferencia con las razones anteriores, es que el denominador del cociente es el número total de unidades enunciadas. La proporción se representa con la siguiente fórmula: La proporción contraria sería: Ambas p y q son complementarias y si se suman debe dar igual a 1 p+q= 1
  15. 15.  Sumatoria, Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Remplacemos las formulas con los datos del ejercicio anterior Proporción: La proporción de empleados sería de 0,85, y la de desempleados de 0,142. Ambas proporciones son complementarias y si las sumamos da igual a 1
  16. 16.  Sumatoria, Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Tasa: es la rapidez de cambio de un fenómeno, se obtiene mediante el cociente del número de veces que ocurre la situación investigada en un lugar y lapso de tiempo determinado, entre la población en estudio, multiplicada por una potencia de 10, su rango es de cero a infinito positivo. Entonces las tasas se hallan: Frecuencia de determinado fenómeno en un tiempo específico . 10^n Población en estudio Cabe agregar que, las tasas que se refieren a toda la población se llaman crudas, mientras que las tasas que se refieren solo a una parte de la población se denominan especificas. Las tasas más comunes son: Tasas de mortalidad: riesgo de morir. Tasas de morbilidad: riesgo de contraer determinada enfermedad. Tasas de natalidad: miden el crecimiento de las poblaciones. Tasas de letalidad: miden la gravedad de las enfermedades.

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