Presentación de Estadística 1 Sección: Sv

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO “SANTIAGO MARIÑO”
EXTENSIÓN BARCELONA
ESCUELA SISTEMAS
Términos Básicos en
Estadística
Barcelona, Mayo 2015
Integrante:
Villalba Carlos C.I. 24.827.139Sección “SV”

2. Definición
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 cualitativa
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
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, ...
Variables

3. 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.

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. Para su estudio, en general se clasifican en
Poblaciones Finitas y Poblaciones Infinitas.
Así también las poblaciones pueden ser clasificadas en Reales e Hipotéticas, las reales son aquellas
concretas, que ya existen. Ejemplo: Los aspirantes a un puesto de trabajo, los vendedores de una
empresa. Mientras que las hipotéticas, son las formas imaginables en que se podría presentar un
suceso. Ejemplo: Estimaciones de la población económicamente activa dentro de diez años.
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.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo
cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en
la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información
similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste
Ejemplo:
Si necesitamos conocer la cantidad de personas entre 20 y 30 años que pertenecen a cooperativas en
Venezuela, todas las personas que posean estas características ( tener entre 20 y 30 años y trabajar
en una cooperativa) serán nuestra población, seguramente va a ser difícil buscar todas las
cooperativas de todo el país para conocer este dato, una forma de hacer la investigación es
seleccionando un grupo de estados del país,

5. podría ser uno de cada región y visitando sus cooperativas, para obtener la información, en este
caso obtendremos una muestra, en la cual encontraremos personas de todas las edades, pero
estos datos nos permitirán predecir de acuerdo a la cantidad de jóvenes en estos estados la
proporción de jóvenes que habrán en todas las cooperativas del país. Observemos que este es una
cose de estadística inferencial.

6. Parámetros estadísticos
Un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de
una variable estadística.1 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.

7. Escalas 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.
TIPOS DE ESCALAS DE MEDICIÓN
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.

8. 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.También permite
asignar un lugar específico a cada objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la intensidad,
fuerza, etc.; presentes en el momento de la medición.

9. 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.

10. ESCALA DE RAZÓN
Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero como origen, también
denominada escala de proporciones. La existencia de un cero, natural y absoluto, significa la
posibilidad de que el objeto estudiado carezca de propiedad medida, además de permitir todas
las operaciones aritméticas y el uso de números representada cantidades reales de la propiedad
medida.

11. Sumatoria Razón
La Razón es 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.
Ejemplos:
En el año 2002, según el Centro Nacional de Epidemiología se declararon los siguientes casos de
legionelosis:
Comunitario Nacional Total
Casos Defunciones Casos Defunciones Casos Defunciones
372 9 29 5 401 14

12. PROPORCIÓN
La proporción es 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%.
Ejemplos (tomando los datos de la tabla de arriba):
1. Casos de legionelosis comunitarias en relación al total del año 2002= 372/401= 0,93* 100=
93%. El 93% de las legionelosis declaradas en España en 2002 fueron adquiridas en la
comunidad.
2. Defunciones por legionelosis comunitarias en relación al total de las defunciones por
legionelosis del año 2002= 9/14= 0,64* 100= 64%. El 64% de las defunciones por legionelosis
declaradas en España en 2002 fueron por legionella adquirida en la comunidad.

13. TASA
La tasa es 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.
Según el Instituto Nacional de Estadística, en el año 2002 se encontraba censada en España una
población de 41.837.894 personas.
Ejemplos (ver datos de la tabla):
1. Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5 (*100.000)= 0,96
personas padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000 habitantes.
2. Tasa de mortalidad por legionelosis en España en 2002= 14/41.837.894= 3,3*10-7 (*100.000)=
0,033 personas fallecieron por legionelosis en España en 2002 por cada 100.000 habitantes.