Variables, Poblacion y Muestra, Parametros y Estadisticos, Escalas de Mediciones, ]Sumatoria, Razón y Proporcion, Tasa y Frecuencia, diferencia entre estadística descriptiva y la inferencial.

1. TERMINOS BÁSICOS EN ESTADISTICA
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
“SANTIAGO MARIÑO”
EXTENSIÓN CARACAS
ESTADISTICA
Lusmila Figueroa, C.I: 15.475.591
Esc. 42 - Ingeniería Civil
Caracas, Julio de 2016

2. VARIABLES
Son las características o cualidades de la
población que es objeto de estudio o análisis.

3. TIPOS
VARIABLES
• Variable cualitativa: Las variables cualitativas se
refieren a características o
cualidades que no pueden ser medidas
con números.
• Variable cuantitativa: Es la que se expresa
mediante un número, por tanto, se pueden
realizar operaciones aritméticas con ella.

4. ALGUNOS EJEMPLOS DE
VARIABLES CUALITATIVAS
• 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.
• 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.

5. TIPOS DE VARIABLES
CUANTITATIVA Y EJEMPLOS
• 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 continua: Una variable continua 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.

6. POBLACIÓN
En el campo de la estadística, se le denomina
población a un conjunto finito o infinito de personas,
animales u objetos, que presentan características comunes
y del cual estamos estudiando y tratamos de sacar
conclusiones. (usualmente se ubican en una zona
delimitada, al momento de realizarse una estadística).
Muestra de Población
Grupo de gente que es entrevistado al realizar
estadísticas o encuestas, (una muestra representativa de la
totalidad o la mayoría de la población).

7. EJEMPLOS DE POBLACIÓN Y MUESTRA DE
POBLACIÓN:
• Población mexicana en general; muestra, población de mujeres mexicanas, menores de 35
años.
• Población de libros de una biblioteca; muestra, población de libros en la sección de
historia.
• Población de niños en edad escolar; muestra, población de niños en primer grado de
primaria.
• Población Densidad de estrellas en el universo; muestra, densidad de estrellas en la vía
láctea.
• Personas hospitalizadas en el año 2014; muestra, personas hospitalizadas por accidente en
2014.
• Población de árboles de un bosque; muestra, la población de abedules de una zona
delimitada, dentro de ese bosque.
• Población de ganado vacuno en una granja; muestra, fracción de vacas que pesan más de
700 kilos.
• Población de gatos de una ciudad; muestra, gatos vacunados dentro de la misma ciudad.

8. PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS
• Es un valor, medida o indicador representativo de la población
que se selecciona para ser estudiado. Otra definición podría
ser, función definida sobre valores numéricos de una
población. Se llama parámetro a un valor representativo de una
población, como la media aritmética, una proporción o su
desviación típica

9.  Ejemplo de parámetros estadísticos
Los salarios promedios de todos los
empleados de una empresa, pueden ser un
ejemplo de parámetros estadísticos.

10. ESTADÍSTICOS
• Es el elemento que describe una muestra y sirve como una
estimación del parámetro de la población. El estadisco sirve
como una estimación del parámetro. Aunque el interés se fija
en el valor del parámetro de la población, con frecuencia debe
haber conformidad con solo calcularlo con un estadístico de la
muestra que se ha seleccionado.

12. ESCALAS DE MEDICIÓN
EL PROCESO DE ASIGNAR UN VALOR NUMÉRICO A UNA VARIABLE SE LLAMA
MEDICIÓN. LAS ESCALAS DE MEDICIÓN SIRVEN PARA OFRECERNOS
INFORMACIÓN SOBRE LAS CLASIFICACIONES QUE PODEMOS HACER CON
RESPECTO A LAS VARIABLES (DISCRETAS O CONTINUAS).
CUANDO SE MIDE UNA VARIABLE EL RESULTADO PUEDE APARECER EN UNO
DE CUATRO DIVERSOS TIPOS DE ESCALAS DE MEDICIÓN; NOMINAL, ORDINAL,
INTERVALO Y RAZÓN.
CONOCER LA ESCALA A LA QUE PERTENECE UNA MEDICIÓN ES IMPORTANTE
PARA DETERMINAR EL MÉTODO ADECUADO PARA DESCRIBIR Y ANALIZAR
ESOS DATOS.

13. TIPOS DE ESCALA DE MEDICION Y EJEMPLOS
ESCALA NOMINAL:
Utiliza los números para identificar que un dato pertenece a un grupo o a una
categoría. Es aquella escala que no presenta un orden o dimensión particular,
son observaciones que pueden clasificarse o contarse.
Ejemplo: El sexo de una persona es un dato nominal no numérico. El número de
seguro social de una persona es un dato nominal numérico.
ESCALA ORDINAL:
En esta escala los números representan una clasificación (mayor que o menor que),
sin que represente una unidad de medida, quedando implícito que un número de
mayor cantidad tiene más alto grado de atributo medido en comparación de un
número menor. Se establece una gradación u orden natural para las categorías, cada
uno de los datos puede localizarse dentro de alguna de las categorías disponibles.
Ejemplo: Las medidas pequeño, mediano y grande para dar el tamaño de un
objeto son datos ordinales no numéricos.
ESCALA DE INTERVALO:
En esta escala además del “mayor que” y el “menor que” también se
establece una unidad de medida que nos permite precisar cuanto se es
mayor o menor. La unidad de medición es arbitraria, el cero es
convencional y pueden existir cantidades negativas; la medición de la
temperatura y del coeficiente intelectual son ejemplos de este tipo de
escala.
ESCALA DE RAZON:
Similar a la escala de intervalo, pero tiene un cero absoluto y por ello los múltiplos de los valores
de la escala serán significativos; el nivel de votos en una elección sería un buen ejemplo de una
escala de medición de razón.
Ejemplo Variables como la distancia, la altura, el peso y el tiempo se miden con una escala de
razón.

14. SUMATORIA RAZÓN
Es la relación entre dos fenómenos independientes, el rango es
de cero a infinito positivo.
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 medico existen
pacientes.
PROPORCIÓN
Son medidas que expresan la frecuencia con la que ocurre un evento
en relación con la población total.
Ejemplo: Si en un año se presentan 3 muertes en una población
compuesta por 100 personas, la proporción anual de muertes en esa
población será.
Proporción (P)= Numero de eventos = 300
muertes = 0,03

15. TASA
La tasa es un tipo especial de razón o de proporción que incluye una
medida de tiempo en el denominador. Esta asociado con la rapidez
de cambio de un fenómeno por unidad de una variable (tiempo,
temperatura, presión)
Ejemplos:
• Tasa de legionelosis en el año 2002 en España: 401/41. 837.894 = 0,96 x 10.5 (*100.000)=0,96
personas padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000 habitantes.
• Tasa de mortalidad por legionelosis en España en 2002: 14/41.837.894=3.3*- 10.7
(*100.000)=0,033 personas padecieron por legionelosis en España en 2002 por cada 100.000
habitantes.

16. FRECUENCIA
• Frecuencia absoluta: Es el numero de
veces que se repite un hecho en un
experimento o un estudio. Se suele
representar de la siguiente manera n¡
• Frecuencia relativa: Es el resultado de la
división entre el valor de la frecuencia
absoluta (n¡) y el tamaño de la muestra
(N). Se suele representar de esta forma
f¡. Puede aparecer de forma decimal,
como fracción o como porcentaje.
Frecuencia en estadística es el numero de veces que el valor de
una variable se repite. Se distinguen dos tipos principales de
frecuencia: Relativa y absoluta.

17. DIFERENCIA ENTRE ESTADÍSTICA
DESCRIPTIVA Y ESTADÍSTICA INFERENCIAL
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,

18. BIBLIOGRAFÍA
Referencia
http://www.um.es/docencia/pguardio/documentos/Tec2.pdf
https://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADsti
co
http://www.ditutor.com/estadistica/variables_tipos.html