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Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño.
Extensión Caracas.
Estadística.
Andrés López
Ing. en mantenimiento mecánico.
Politécnico Santiago Mariño SEDE Caracas.
Escuela 46.
Estadística
VARIABLES
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 solo puede tomar un número finito de valores entre dos valores
cualesquiera de una característica.
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
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Una variable continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre dos valores
cualesquiera de una característica.
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.
Cualitativas.
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 cuasi cuantitativa.
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.
Por ejemplo:
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Población.
Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un
proceso de investigación.
Se califican en:
Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de elementos, susceptible a ser contado. Ejemplo: Los empleados de
una fábrica, elementos de un lote de producción, etc.
Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números
naturales.
Muestra.
Es una parte representativa de la población que es seleccionada
para ser estudiada, ya que la población es demasiado grande para ser
estudiada en su totalidad.
Parámetro: Son las medidas o características descriptivas inherentes a
las poblaciones. Los salarios promedio de todos los empleados de una
empresa, puede ser un ejemplo de parámetro.
Estadístico o Estadígrafo: Son las medidas descriptivas inherentes a
una muestra, las cuales pueden usarse como estimación del parámetro.
Como ejemplo podría tomarse los salarios promedio de una muestra de
los empleados de la empresa.
ESCALAS DE MEDICIÓN.
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, intervalares 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. Toda vez que
dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada.
TIPOS DE ESCALAS DE MEDICIÓN
ESCALA NOMINAL.
ESCALA ORDINAL.
ESCALA DE INTERVALO.
ESCALA DE RAZÓN.
TASAS.
Las tasas se refieren a la frecuencia relativa con que se producen ciertos acontecimientos en relación a
la población media existente durante el tiempo en que se han registrado tales acontecimientos.
RAZÓN.
Es aquel valor que indica la relación cuantitativa existente entre dos cantidades. R=
Número de individuos que no poseen dicha característica
Número de individuos que poseen cierta característica
PROPORCIÓN.
Es una razón, en la cual el denominador es el número total de unidades enunciadas.
PORCENTAJE.
Se llama tanto por ciento de un número a una o varias de las 100 partes iguales en que se puede dividir dicho número.
Por ejemplo, el 4% de 80, significa que el 80 se divide en 100 partes iguales y de ellas se toman 4. También es una
medida que se obtiene al multiplicar por 100 a las proporciones
LA SUMATORIA.
Se emplea para representar la suma de muchos o infinitos sumandos.
La estadística descriptiva.
Se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los
fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros
estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide
poblacional, clústers, entre otros.
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. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca
de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de
hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación),pronósticos de futuras observaciones, descripciones
de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas
de modelamiento incluyen series de tiempo y minería de datos.

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  • 1. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño. Extensión Caracas. Estadística. Andrés López Ing. en mantenimiento mecánico. Politécnico Santiago Mariño SEDE Caracas. Escuela 46. Estadística
  • 2. VARIABLES 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 solo puede tomar un número finito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica. El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3. Variable continua Una variable continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica. 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.
  • 3. Cualitativas. 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 cuasi cuantitativa. Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, 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.
  • 4. Población. Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación. Se califican en: Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de elementos, susceptible a ser contado. Ejemplo: Los empleados de una fábrica, elementos de un lote de producción, etc. Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales. Muestra. Es una parte representativa de la población que es seleccionada para ser estudiada, ya que la población es demasiado grande para ser estudiada en su totalidad.
  • 5. Parámetro: Son las medidas o características descriptivas inherentes a las poblaciones. Los salarios promedio de todos los empleados de una empresa, puede ser un ejemplo de parámetro. Estadístico o Estadígrafo: Son las medidas descriptivas inherentes a una muestra, las cuales pueden usarse como estimación del parámetro. Como ejemplo podría tomarse los salarios promedio de una muestra de los empleados de la empresa.
  • 6. ESCALAS DE MEDICIÓN. 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, intervalares 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. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada. TIPOS DE ESCALAS DE MEDICIÓN ESCALA NOMINAL. ESCALA ORDINAL. ESCALA DE INTERVALO. ESCALA DE RAZÓN.
  • 7. TASAS. Las tasas se refieren a la frecuencia relativa con que se producen ciertos acontecimientos en relación a la población media existente durante el tiempo en que se han registrado tales acontecimientos. RAZÓN. Es aquel valor que indica la relación cuantitativa existente entre dos cantidades. R= Número de individuos que no poseen dicha característica Número de individuos que poseen cierta característica PROPORCIÓN. Es una razón, en la cual el denominador es el número total de unidades enunciadas. PORCENTAJE. Se llama tanto por ciento de un número a una o varias de las 100 partes iguales en que se puede dividir dicho número. Por ejemplo, el 4% de 80, significa que el 80 se divide en 100 partes iguales y de ellas se toman 4. También es una medida que se obtiene al multiplicar por 100 a las proporciones LA SUMATORIA. Se emplea para representar la suma de muchos o infinitos sumandos.
  • 8.
  • 9. La estadística descriptiva. Se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, entre otros. 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. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación),pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen series de tiempo y minería de datos.