1. Yesebel Mendoza Aguirre

2.  Población: crecimiento o
decrecimiento, no solamente están
regidos por el balance de
nacimientos y muertes, sino también
por el balance migratorio, es decir, la
diferencia
entre emigración e inmigración
 Una muestra: es un conjunto de
unidades, una porción del total, que
representa la conducta del universo
en su conjunto. Una muestra, en un
sentido amplio, no es más que
eso, una parte del todo que se llama
universo o población y que sirve para
representarlo.
muestra aleatoria : El uso de muestras
para deducir fiablemente características
de la población requiere que se trate con
muestras aleatorias. Si la muestra
estadística considerada no constituye una
muestra aleatoria las conclusiones
basadas en dicha muestra no son fiables
y en general estarán sesgadas en algún
aspecto.

3.  Variable : Una variable es una
característica que al ser medida en
diferentes individuos es susceptible de
adoptar diferentes valores.
 Ejemplo: el mes de abril de 2013 tuvo
un costo de Bs. F. 4.489,37, lo que
significa una variación de 4,8%/Bs.
204,53. Esta variación fue mayor que la
registrada en el mes de marzo 2013
que fue de 2,1%/Bs. 88,44 y su costo
total de Bs. 4.284,84
 Parámetro : es un número que resume
la ingente 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.
 Ejemplo:2013, establece desembolsos
por 116.684,9 millones de
bolívares, que equivalen a 26,4 % de
los recursos totales.
 La estadística : es una ciencia formal
que estudia la recolección, análisis e
interpretación de datos de una muestra
representativa,
 Censo : al recuento de individuos que
conforman una población
estadística, definida como un conjunto
de elementos de referencia sobre el
que se realizan las observaciones
 Ejemplos: se observó en los
establecimientos visitados que en
promedio 18 productos de los 60 que
conforman la canasta alimentaria
presentan escasez: azúcar, harina de
maíz, arroz, harina de trigo, café, pollo
(entero), carne de res para bistec, carne
de res molida, carne para sopa
(lagarto), hígado de res, sardina
fresca, queso blanco duro (del más
económico), queso
amarillo, margarina, leche en
polvo, aceite de maíz, lentejas y
caraotas negras

4.  Encuesta : es un estudio
observacional en el cual el
investigador busca recaudar datos
por medio de un cuestionario
prediseñado, y no modifica el entorno
ni controla el proceso que está en
observación (como sí lo hace en un
experimento).
 Ejemplos: Durante los cuatro
primeros meses del año (enero-
abril), la canasta alimentaria
presenta una variación acumulada de
Bs. 415,47/10,2%. De abril 2012 a
abril 2013 la canasta alimentaria
presenta una variación anualizada de
25,8%/lo que significa una variación
de bs. 920,58 en un año.

5. La estadística
es una ciencia formal que
estudia la recolección, análisis e
interpretación de datos de una
muestra representativa. Se usa
para la toma de decisiones en
áreas de negocios o
instituciones gubernamentales.
La estadística se divide en dos
grandes áreas:
La estadística descriptiva
se dedica a la
descripción, visualización y
resumen de datos originados a
partir de los fenómenos de
estudio
La estadística inferencial
se dedica a la generación de
los modelos, inferencias y
predicciones asociadas a los
fenómenos en cuestión
teniendo en cuenta la
aleatoriedad de las
observaciones

6.  El análisis estadístico es el análisis de datos cuantitativos o cualitativos que
surgen del estudio de una muestra poblacional. Los datos se obtienen mediante
encuestas, entrevistas, seguimiento de cambios en alguna variable, entre otros.
El análisis estadístico consiste en describir, analizar e interpretar ciertas
características de un conjunto de individuos llamado población.

8. Técnicas de muestreo ejemplos
 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Es el tipo de muestreo más simple y en él se basan todos los demás. Para
obtener los elementos de la muestra se numeran los elementos de la población
y se seleccionan al azar los elementos que debe contener la muestra. Todos los
elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
 MUESTREO POR CONGLOMERADOS
Es parecido al muestreo estratificado, con la diferencia que la población se
divide en grupos heterogéneos, como si fueran subpoblaciones dentro de la
población general. Ejemplos de conglomerados serían unidades
hospitalarias, mesas electorales, entre otros.

9.  MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
Es una técnica parecida a la anterior, pero, tras elegir un primer elemento al
azar, selecciona los demás a intervalo regulares, es decir, "sistematiza la selección
de elementos.
Por ejemplo, si tenemos una población de 100 individuos y queremos seleccionar
una muestra de 20, actuaríamos de la siguiente forma:
1 Numeramos los elementos o personas.
2 Tenemos que elegir un elemento de cada 100/20= 5 (coeficiente de elevación).
3 Elegimos al azar un elemento o persona entre los 5 primeros. Supongamos que
elegimos el número 2.
4 Posteriormente seleccionamos un elemento cada 5, es decir, el
2+5=7, 7+5=12, entre otros. El último sería el elemento número 97.

10.  MUESTREO ESTRATIFICADO
Consiste en dividir la población total en clases homogéneas (estratos). Cada estrato
funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio
simple para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En
ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un
conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).
La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina
afijación, y puede ser de diferentes tipos:
Afijación Igual: A cada estrato le corresponde igual número de elementos.Afijación
Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en
cada estrato.

11.  Definición de variable
Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los
individuos de una población.
Tipos de variable estadísticas
Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas
con números. Podemos distinguir dos tipos:
 Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio
de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
 Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no númericas, en las que existe un orden.
Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.

12.  Variable cuantitativa
Una 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. Por 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. Por ejemplo:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar
con tres decimales.

13.  Frecuencia
La frecuencia es la cantidad de veces que se repite un suceso en un rango de un
espacio muestral dado.
 Frecuencia absoluta ni
Es la frecuencia ya aplicada en la primera tabla, que corresponde al número de veces
que se repite un dato dentro un rango dado, según sea definido previamente. En el caso
ejemplificado, son 35 alumnos, donde cada clase o rango corresponde a una posición
dentro de la tabla. De este modo se define los ni para i de 1 a 7.
 Frecuencia absoluta acumulada (Ni)
Es el número de veces ni en la muestra de N, con un valor igual o menor al de la
variable. La última frecuencia absoluta acumulada deberá ser igual a N.
 Frecuencia relativa (fi)
Es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra (N), para cada valor
de i en la tabla, según la fórmula: fi = ni / N
 Frecuencia relativa acumulada (Fi)
Es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada y el número total de datos, N. Es
decir, Fi = Ni / N.