Términos Básicos en Estadística

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO SANTIAGO MARIÑO
EXTENSION CARACAS
MANTENIMIENTO MECANICO
Integrante:
Jhonny Rincones
V-13.070.813
Profesor:
Licda. María
Romano

2. VARIABLE
Es una característica de la población o de la muestra cuya
medida puede cambiar de valor. Se representa simbólicamente
mediante las letras del alfabeto. Según su naturaleza puede ser
Cualitativa o Cuantitativa.
CLASIFICACION
DE VARIABLES
CUALITATIVASCUANTITATIVAS
AtributosNumérico
Discreto Continuo Nominal Ordinal

3. TIPOS DE VARIABLES
CUANTITATIVA: Es aquella característica de la población o de la muestra que es posible representar
numéricamente. Éstas pueden ser continuas o discretas.
• Continuas: es la característica de la población, cuyos valores están representados
mediante el conjunto de números reales. Puede tomar cualquier valor real dentro de un
intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h.
• Discretas: es la característica de la población, cuyos valores están representados
mediante el conjunto de números naturales. Por ejemplo, el numero de alumnos de un
aula.
CUALITATIVA: Es aquella que representa cualidades, atributos o características, no numéricas y
estas pueden ser nominales y ordinales.
• Nominal: es una variable la cual sólo permite asignar nombres a los datos y no aplica
ningún orden. Ejemplo, el idioma de los habitantes de la tierra.
• Ordinal: es una variable cuyos valores solamente pueden ser ordenados con algún criterio.
Por ejemplo, grado de satisfacción o intensidad de color.

4. POBLACION
Es cualquier conjunto de unidades o elementos claramente definido, en el espacio y el tiempo, donde los
elementos pueden ser personas, granjas, hogares, manzanas, estados, escuelas, hospitales, empresas
etc. Las Poblaciones pueden ser finitas o infinitas.
• Población Finita: es aquella en la que es posible enumerar (contar) físicamente los elementos
que pertenecen a la población.
• Población Infinita: es aquella en la que no es posible enumerar (contar) físicamente los
elementos que pertenecen a la población. Dicho de otra manera, cuando los elementos de la
población son ilimitados.
MUESTRA
Es un subconjunto representativo de la población a partir de la cual se pretende realizar
inferencias respecto a la población de donde procede. Los elementos seleccionados con cierta
técnica reúne ciertas características que la hacen ser representativa, significativa y confiable y que
en base a ella se pueden hacer inferencias respecto a la población. La muestra puede ser
probabilística y no probabilística.

5. • Muestra Probabilística: Es aquella muestra obtenida por un mecanismo de probabilidades,
en el cual cada elemento de la población total o universo tiene una probabilidad conocida de
selección.
• Muestra No Probabilística: es aquella que se obtiene mediante un juicio de la persona que
selecciona los elementos de la muestra que usualmente es un experto en la materia. Este
método esta basado en los puntos de vista subjetivos de una persona y la teoría de la
probabilidad no puede ser empleada para medir el error de muestreo. Las principales
ventajas de una muestra de juicio son la facilidad de obtenerla y que el costo usualmente es
bajo.
• Muestreo: es un conjunto de métodos y procedimientos estadísticos destinados a la
selección de una o mas muestras es la técnica seguida para elegir muestras. El objetivo
principal de un diseño de muestreo es proporcionar procedimientos para la selección de
muestras que sean representativas de la población en estudio.

6. PARÁMETROS
Es cualquier valor característico de la población.
El parámetro resume la información contenida en las observaciones que comprenden a una población,
por lo que su valor es único y generalmente desconocido y por tanto debe ser estimado.
Ejemplo: la medida de la población. La desviación típica de la población.
Sin embargo estos valores son desconocidos porque no siempre podemos tener todos los datos de la
población para calcularlos.
ESTADÍSTICOS
Conocido también como estadígrafo, es el valor calculado en base a los datos que se obtienen sobre una
muestra y por lo tanto es una estimación de los parámetros. Entre los mas usados se tiene la media
muestral y la desviación estándar muestral.

7. ESCALAS DE MEDICIÓN
La medición de las variables puede realizarse por medio de cuatro escalas de medición. Dos de las
escalas miden variables categóricas y las otras dos miden variables numéricas (Therese L. Baker,
1997).
Los niveles de medición son las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Se utilizan para
ayudar en la clasificación de las variables, el diseño de las preguntas para medir variables, e incluso
indican el tipo de análisis estadístico apropiado para el tratamiento de los datos.
Una característica esencial de la medición es la dependencia que tiene de la posibilidad de variación.
La validez y la confiabilidad de la medición de una variable depende de las decisiones que se tomen
para operacionalizarla y lograr una adecuada comprensión del concepto evitando imprecisiones y
ambigüedad, por en caso contrario, la variable corre el riesgo inherente de ser invalidada debido a que
no produce información confiable.
ESCALAS DE
MEDICION
Medición de Razón
Medición de IntervaloMedición Ordinal
Medición Ordinal

8. • Medición Nominal:
En este nivel de medición se establecen categorías distintivas que no implican un orden especifico.
Por ejemplo, si la unidad de análisis es un grupo de personas, para clasificarlas se puede
establecer la categoría sexo con dos niveles, masculino (M) y femenino (F), los respondientes solo
tienen que señalar su género, no se requiere de un orden real.
Así, si se asignan números a estos niveles solo sirven para identificación y puede ser indistinto:
1=M, 2=F o bien, se pueden invertir los números sin que afecte la medición: 1=F y 2=M. En
resumen en la escala nominal se asignan números a eventos con el propósito de identificarlos. No
existe ningún referente cuantitativo. Sirve para nombrar las unidades de análisis en una
investigación y es utilizada en cárceles, escuelas, deportes, etc. La relación lógica que se expresa
es: A ¹ B (A es diferente de B).
• Medición Ordinal:
Se establecen categorías con dos o mas niveles que implican un orden inherente entre si.
La escala de medición ordinal es cuantitativa porque permite ordenar a los eventos en
función de la mayor o menor posesión de un atributo o característica. Por ejemplo, en las
instituciones escolares de nivel básico suelen formar por estatura a los estudiantes, se
desarrolla un orden cuantitativo pero no suministra medidas de los sujetos. La relación
lógica que expresa esta escala es A > B (A es mayor que B). Clasificar a un grupo de
personas por la clase social a la que pertenecen implica un orden prescrito que va de lo
mas alto a lo mas bajo. Estas escalas admiten la asignación de números en función de un
orden prescrito.

9. Las formas mas comunes de variables ordinales son ítems (reactivos) actitudinales estableciendo una
serie de niveles que expresan una actitud de acuerdo o desacuerdo con respecto a algún referente. Por
ejemplo, ante el ítem: La economía mexicana debe dolarizarse, el respondiente puede marcar su
respuesta de acuerdo a las siguientes alternativas:
___ Totalmente de acuerdo
___ De acuerdo
___ Indiferente
___ En desacuerdo
___ Totalmente en desacuerdo
las anteriores alternativas de respuesta pueden codificarse con números que van del uno al cinco que
sugieren un orden preestablecido pero no implican una distancia entre un número y otro. Las escalas
de actitudes son ordinales pero son tratadas como variables continuas (Therese L. Baker, 1997).
Ejemplo:
Al asignar un número a los pacientes de una consulta médica, según el orden de llegada, estamos
llevando una escala ordinal, es decir que al primero en llegar ordinal, es decir que al primeo en llegar
le asignamos el nº 1, al siguiente el nº 2 y así sucesivamente, de esta forma, cada número
representará una categoría en general, con un solo elemento y se puede establecer relaciones entre
ellas, ya que los números asignados guardan la misma relación que el orden de llegada a la consulta.

10. • Medición de Intervalo:
La medición de intervalo posee las características de la medición nominal y ordinal. Establece la
distancia entre una medida y otra. La escala de intervalo se aplica a variables continuas pero carece
de un punto cero absoluto. El ejemplo mas representativo de este tipo de medición es un
termómetro, cuando registra cero grados centígrados de temperatura indica el nivel de congelación
del agua y cuando registra 100 grados centígrados indica el nivel de ebullición, el punto cero es
arbitrario no real, lo que significa que en este punto no hay ausencia de temperatura.
Una persona que en un examen de matemáticas que obtiene una puntuación de cero no significa
que carezca de conocimientos, el punto cero es arbitrario por que sigue existiendo la característica
medida.
Ejemplo: El lapso transcurrido entre 1998-1999 es igual al que transcurrió entre 2000-2001.
• Medición de Razón:
Una escala de medición de razón incluye las características de los tres anteriores niveles de medición
anteriores (nominal, ordinal e intervalo). Determina la distancia exacta entre los intervalos de una
categoría. Adicionalmente tiene un punto cero absoluto, es decir, en el punto cero no existe la
característica o atributo que se mide. Las variables de ingreso, edad, número de hijos, etc. son
ejemplos de este tipo de escala. El nivel de medición de razón se aplica tanto a variables continuas
como discretas.
Ejemplo: En una encuesta realizada en un barrio de esta localidad se observó que hay familias que no
tienen hijos, otras tienen 6 hijos que es exactamente el doble de hijos que aquellas que tienen 3 hijos.

11. RAZON
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:
1. Legionelosis adquirida en la comunidad/legionelosis nosocomiales= 372/29= 12,8.
Por cada caso de legionelosis nosocomial hay 12,8 casos comunitarios.
2. Defunciones por legionelosis adquirida en la comunidad/defunciones por legionelosis
nosocomiales= 9/5= 1,8. Por cada defunción por legionelosis nosocomial hay 1,8 defunciones
por legionelosis adquirida en la comunidad.
Comunitario Nosocomial 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.
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.

14. FRECUENCIA:
Es el número de veces que el valor de una variable se repite. Se distinguen dos tipos principales de
frecuencia: relativa y absoluta.
Ejemplo: Las notas de Matemáticas de una clase han sido las siguientes:
3, 4, 1, 2, 8, 9, 8, 7, 6, 6, 7, 9, 8, 7, 7, 1, 0, 1, 5, 9, 9, 8, 0, 8, 8, 8, 9, 5, 7, 5, 6
Construir una tabla:
Calificaciones
xi
Frecuencias
absolutas
fi
Frecuencias
acumuladas
Fi
Frecuenci
as
relativas
hi
Frecuencias
acumuladas
relativas
Hi
0 2 2 2/30 2/30
1 3 5 3/30 5/30
2 1 6 1/30 6/30
3 1 7 1/30 7/30
4 1 8 1/30 8/30
5 3 11 3/30 11/30
6 2 13 2/30 13/30
7 5 18 5/30 18/30
8 7 25 7/30 25/30
9 5 30 5/30 30/30
30 1

15. DIFERENCIAS ENTRE LA ESTADÍSTICA DESCRPTIVA Y LA INFERENCIAL
LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA LA ESTADISTICA INFERENCIAL
se ocupa de la recolección, presentación, descripción,
análisis e interpetación de un conjunto de datos
es la rama de la Estadítica que nos permite deducir las
propiedades del total de los elementos de un conjunto a
partir del estudio de una muestra significativa de este
conjunto.
Analiza, estudia y describe las características
particulares de la totalidad de los individuos de un
grupo
La inferencia siempre es en términos aproximados y debe
declararse el nivel de confianza de3 la inferencia.
Tiene como finalidad obtener información, analizarla,
elaborarla y simplificarla lo necesario para poder
interpretarla rapidamente
trabaja con muestras, subconjuntos, y a partir de su
estudio se busca deducir aspectos relevantes de toda una
población.
Cuenta con dos formas de ordenar los datos: a) por
medio de tablas de frecuencias, de valores numéricos,
o de clases; ascendentes, descendentes y; b) por medio
de representaciones gráficas, utilizando los
histográmas, polígonos de frecuencias, gráficas de
series de tiempos.
La muestra debe ser representativa de la población, lo que
significa que cualquier individuo de la población
estudiada debe tener la misma probabilidad de ser
elegido.

16. BIBLIOGRAFIA:
• Glosario Básico de términos Estadísticos
Instituto Nacional de Estadística e informática
Lima, mayo 20006
Impreso por Talleres de la oficina técnica administración (OTA) del instituto Nacional de
Estadística e informática.
• http://www.significados.com
• http://sameens.dia.uned.es/
• GÓMEZ RONDON, Francisco. ESTADÍSTICA METODOLÓGICA, disponible
en: http://html.rincondelvago.com/conceptos-fundamentales-estadisticos.html
• Runyon, Richard, Haber, Autrey , ESTADÍSTICA PARA LAS CIENCIAS SOCIALES Fondo
educativo Interamericano, 1992 Disponible en:
http://html.rincondelvago.com/estadistica_47.html