términos básicos en estadística

1. JORLEY RIZZO
CI: 24992197
ING. INDUSTRIAL
TERMINOS BASICOS
EN ESTADISTICA

2. Definición, tipos y ejemplo 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.
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.
Ejemplos: 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.
• 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.
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.
Ejemplos: 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. Definición y ejemplo de población y muestra
POBLACIÓN
El concepto de población en estadística va
más allá de lo que comúnmente se conoce
como tal. Una población se precisa como
un conjunto finito o infinito de personas u
objetos que presentan características
comunes.
De esta forma Levin & Rubin (1996). Indica
que "Una población es un conjunto de
todos los elementos que estamos
estudiando, acerca de los cuales
intentamos sacar conclusiones".
De igual forma Cadenas (1974). Expresa
"Una población es un conjunto de
elementos que presentan una característica
común".
MUESTRA
La muestra es una pieza de la población a
estudiar que sirve para representarla.
Según Levin & Rubin (1996). Apuntan que "Una
muestra es una colección de algunos elementos
de la población, pero no de todos".
Según Cadenas (1974). "Una muestra debe ser
definida en base de la población determinada, y
las conclusiones que se obtengan de dicha
muestra solo podrán referirse a la población en
referencia",
El estudio de muestras es más sencillo que el
estudio de la población completa; cuesta menos
y lleva menos tiempo.
Una muestra representativa contiene las
características relevantes de la población en las
mismas proporciones que están incluidas en tal
población.
Los expertos en estadística recogen datos de una
muestra, utilizan esta información para hacer
referencias sobre la población que está
representada por la muestra. En consecuencia
muestra y población son conceptos relativos.
Una población es un todo y una muestra es una
fracción o segmento de ese todo.

4.  Un parámetro estadístico es
un número que se obtiene a
partir de los datos de
una distribución estadística.
 Los parámetros
estadísticos sirven para
sintetizar la información dada
por una tabla o por una gráfica.
Definición y Ejemplo de Parámetros
Estadísticos
Tipos de parámetros
estadísticos
Hay tres tipos parámetros
estadísticos:
De centralización.
De posición
De dispersión.
Ejemplo de parámetro
estadístico
• Los salarios promedios de
todos los empleados de una
empresa, puede ser un
ejemplo de parámetros
estadístico

5. Definición, Tipos y Ejemplo de 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.
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
De acuerdo con la afirmación de
Stevens, las variables pueden
clasificarse en:
• Nominales
• Ordinales
• De intervalo
• De razón

6. Ejemplo de Escalas de Medicion

7. La sumatoria o sumatorio se
emplea para representar la
suma de muchos o infinitos
sumandos.
La expresión se lee:
"sumatoria de Xi, donde i
toma los valores de 1 a n".
La operación sumatoria se
expresa con la letra griegra
sigma mayúscula Σ
Definición y Ejemplo de Sumatoria
Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
xi fi xi · fi
[10, 20) 15 1 15
[20, 30) 25 8 200
[30,40) 35 10 350
[40, 50) 45 9 405
[50, 60 55 8 440
[60,70) 65 4 260
[70, 80) 75 2 150
Σxi = 42
Σxi · fi = 1
820
Ejemplo
En un test realizado a un grupo de 42 personas se han
obtenido las puntuaciones que muestra la tabla. Calcula
la media

8. Proporción (muestra): es
el cociente del número de
veces que se presenta un
valor o característica con
respecto al total de la
muestra de la variable en
estudio
Por ejemplo: en un estudio médico sobre
el Alzheimer se examinaron 280 mujeres y 220
hombres, entonces se puede notar que:
Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56
Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44
Es importante aclarar que las proporciones, se
relacionan con las frecuencias relativas simples; su
rango, va desde cero hasta uno (ambos inclusive), en
otras palabras, el campo de existencia de las
proporciones se encuentra en el intervalo [0,1] y la
sumatoria de las proporciones es igual a uno.
Razón (muestra): es la relación
entre dos fenómenos
independientes, el rango es de
cero a infinito positivo
Por ejemplo: en un Hospital
existen mil pacientes y un total de
cincuenta médicos, por lo cual se
tiene una razón de 1000/50=20, en
otras palabras en el Hospital por
cada médico existen 20 pacientes.
La fórmula de razones (ri) es:
ri=xi
n

9. Tasa: es la rapidez de cambio de un fenómeno,
se obtiene mediante el cociente del número de
veces que ocurre la situación investigada en un
lugar y lapso de tiempo determinado, entre la
población en estudio, multiplicada por una
potencia de 10, su rango es de cero a infinito
positivo.
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).
Cociente entre los casos de defunción por TBC y la
población estimada en el año 2005:
8/1076635=0,000007 La tasa de mortalidad es
de 0,7 por 100.000 habitantes en 1 año.
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
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).

10. Ejemplo general, de cada uno.
Año Mujeres Hombres
Total casos de
Legionelosis
2005 19 39 58
Año
Casos de
gripe
Casos de
Legionelosis
2004 22004 110
con los datos de la siguiente tabla obtenemos la razón
hombre/mujer para la LEGIONELOSIS en 2005:
No son datos reales
39/19= 2,05
Con los datos de la siguiente tabla se puede
hallar el cociente entre los casos de gripe y
los casos de Legionelosis declarados en 2004
en la CAPV:
110/22004= 0,005

11. Año
Ingreso
s por
Legion
elosis
Muerte
s por
Legion
elosis
Total
casos
2004 85 3 98
Con los datos de casos diagnosticados de Legionelosis en 2004 podemos calcular
estos dos tipos de proporciones:
No son datos reales
Porcentaje de ingresos por Legionelosis respecto al total de los casos
diagnosticados en 2004:
85/98= 0,86.
El 86% de los enfermos diagnosticados en 2004 han sido ingresados.
Proporción de muertes por Legionelosis en 2004 respecto al total de enfermos
diagnosticados:
3/98= 0,031
El 3,1% de los casos diagnosticados en 2004 han fallecido

12. Año
Casos de
Legionelosis
Población media
en la CAPV
2001 98
3000000
2002 102
2003 100
2004 110
2005 58
Total 468
Con estos datos de casos de legionelosis podemos calcular las siguientes tasas:
No son datos reales
A. La tasa media de aparición de legionelosis en 2004 en la CAPV es:
Tasa = 110/3000000= 0,000037
La tasa es, por tanto, de 3,7 casos de legionelosis por cada 100000habitantes
en 1 año (2004)
B. La tasa media de aparición de legionelosis en los últimos 5 años (2001-
2005)es:
Tasa = 468/ (3000000*5)= 0,000031
La tasa en este periodo( 2001-2005) es de 3,1 casos de Legionelosis por
100000 habitantes y año

13. BIOGRAFIA
http://www.medigraphic.com/pdfs/h-gea/gg-2006/gg061i.pdf
http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html
https://es.wikiversity.org/wiki/Medici%C3%B3n_en_estad%C3%ADstica
http://es.slideshare.net/JoanFernandoChipia/tipos-de-escalas-y-variables-
estadsticas

14. GRACIAS