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- 1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA INSTITUO UNIVERSITARIO POLITECNICO “SANTIAGO MARIÑO” ESTADISTICAS TÉRMINOS BÁSICOS EN ESTADÍSTICAS INTEGRANTE: GERMARELY CARRASQUEL C.I.: 20.481.671
- 2. TÉRMINOS BÁSICOS EN ESTADÍSTICAS Definición, Tipos y Ejemplo de Variables. Variables Cuantitativas y Cualitativas. VARIABLES CUALITATIVA. Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos: 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: Presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo: * La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
- 3. VARIABLE CUANTITATIVAS 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: Es aquella que solo puede tomar un número finito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica. Ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3. Variable continúa: Es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica. 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. Definición y Ejemplo de Población y Muestra. POBLACION: Es la colección de datos que corresponde a las características e la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación. En general se clasifican en Poblaciones Finitas y Poblaciones Infinitas. • Poblaciones finitas: Constan de un numero determinado de elementos, susceptibles a ser contado. Ejemplo: Los empleados de una fabrica, elementos de un lote de producción, etc. • Población Infinitas: Tienen un numero indeterminado de elementos, los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.
- 4. MUESTRAS: 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. Ya que se ha definido que es Población y Muestra, se procede a definir dos conceptos que se encuentran íntimamente relacionados a ellos: • Parámetro: Son las medidas o características descriptivas inherente a las poblaciones. Ejemplo: Los salarios promedio de todos los empleados de una empresa. • Estadístico o Estadígrafo: Son las medidas descriptivas inherentes a una muestras, las cuales pueden usarse como estimación del parámetro. Ejemplo: Podrían tomarse los salarios promedios de una muestra de los empleados de la empresa. Definición y Ejemplo de Parámetros y Estadísticos. Parámetros: Es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume los valores que esta toma en algún atributo. Ejemplo: Intenta resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (parámetros). La altura media de los sujetos. Estadísticos: Es una cantidad numérica calculada sobre una muestra que resume su información sobre algún aspecto. Ejemplo: Normalmente nos interesa conocer un parámetro, pero por la dificultad que conlleva estudiar a toda la población, calculamos un estimador sobre una muestra y confiamos en que sean próximos.
- 5. Definición, Tipos y Ejemplos de Escalas de Medición. ESCALA DE MEDICIÓN: Es el conjunto de los posibles valores que una cierta variable puede tomar. Es un continuo de valores ordenados correlativamente, que admite un punto inicial y otro final. El nivel en que una variable puede ser medida determina las propiedades de medición de una variable. • Nominal: Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo de pertenencias. Este tipo de variables sólo nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad entre los elementos de la variable. Ejemplo: El Género, ya que nosotros podemos asignarle un valor a los hombres y otro diferente a las mujeres y por más machistas o feministas que seamos no podríamos establecer que uno es mayor que el otro. • Ordinal: Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo de pertenencia contando con un orden lógico. Este tipo de variables nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad y a su vez, podemos identificar si una categoría es mayor o menor que otra. Ejemplo: El nivel de educación, ya que se puede establecer que una persona con título de Postgrado tiene un nivel de educación superior al de una persona con título de bachiller. • Intervalo: Son variables numéricas cuyos valores representan magnitudes y la distancia entre los números de su escala es igual. Con este tipo de variables podemos realizar comparaciones de igualdad/desigualdad… Ejemplo: es la temperatura, ya que podemos decir que la distancia entre 10 y 12 grados es la misma que la existente entre 15 y 17 grados.
- 6. Definición y Ejemplo de Sumatoria, Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. • Razón: Las variables de razón poseen las mismas características de las variables de intervalo, con la diferencia que cuentan con un cero absoluto; es decir, el valor cero (0) representa la ausencia total de medida, por lo que se puede realizar cualquier operación Aritmética (Suma, Resta, Multiplicación y División) y Lógica(Comparación y ordenamiento). Este tipo de variables permiten el nivel más alto de medición. Las variables altura, peso, distancia o el salario, son algunos ejemplos de este tipo de escala de medida. Razón: Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A menudo las cantidades se miden en las mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e infinito. Ejemplos: • Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005: Razón= 135/53= 2,55 • Cociente entre los casos de TBC ocurridos en individuos con edades superiores a 55 y el grupo de individuos con edades inferiores a 55 : Razón=95/93=1,02
- 7. Proporción: Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. Una proporción no es más que la expresión de la probabilidad de que un suceso ocurra. El rango esta comprendido entre 0 y 1 o bien en términos porcentuales de 0% a 100%, y no tiene dimensión. Ejemplo: • Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de casos en el año 2005. 135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones. Tasa: es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo. Es una medida que relaciona el cambio de una magnitud por unidad de cambio en otra magnitud (por regla general, tiempo). La utilización de las tasas es esencial para comparar experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos, diferentes lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0 e infinito y su medida es tiempo. Ejemplo: • Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005 y la población estimada de varones en el año 2005: 135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000 habitantes varones en 1 año (2005).
- 8. Frecuencia: En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es el número de veces ni que dicho evento se repite durante un experimento o muestra estadística. Comúnmente, la distribución de la frecuencia suele visualizarse con el uso de histogramas. Ejemplos: Supongamos que las calificaciones de un estudiante de secundaria fueran las siguientes: 18, 13, 12, 14, 11, 08, 12, 15, 05, 20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 13. Entonces: • La frecuencia absoluta de 11 es 3, pues 11 aparece 3 veces. • La frecuencia relativa de 11 es 0.17, porque corresponde a la división 3/18 ( 3 de las veces que aparece de las 18 notas que aparecen en total). • La frecuencia absoluta acumulada para el valor 11 es 7, porque hay 7 valores menores o iguales a 11. • La frecuencia relativa acumulada para el valor 11 es 0.38, porque corresponde a la división 7/18 (frecuencia absoluta acumulada dividida entre el número total de muestras).
- 9. Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos. VARIABLES POBLACIÓN Y MUESTRA
- 10. PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS ESCALA DE MEDICIÓN
- 11. RAZÓN, PROPORCIÓN, TASA Y FRECUENCIA
- 12. Diferencia Entre la Estadística Descriptiva y la Inferencial. DIFERENCIA: La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee. La estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas.