Evaluación Saia

1. Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio Del Poder Popular para la Educacion Superior
I.U.P. «Santiago Mariño»
Términos Básicos en Estadística
Profesor :
Ramón Aray
Bachiller:
Manuel Chivico
C.I.:25.428.384

2. Variable
• Una variable estadística 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 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.
• Existen diferentes tipos de variables: -Cualitativa
Normal -Cualitativa Ordinal -Cuantitativa
Continua -Cuantitativa Discreta

3. Tipos de variable
• Variables cualitativas Son el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas cualidades,
características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría, y la medición
consiste en una clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo
pueden tomar dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o
más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:
• Variable cualitativa ordinal o variable casi cuantitativa: La variable puede tomar distintos valores ordenados
siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por
ejemplo: leve, moderado, fuerte.
• Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como
por ejemplo los colores.
• Variables cuantitativas Son las variables que toman como argumento cantidades numéricas, son variables
matemáticas. Las variables cuantitativas además pueden ser:
• Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede
tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos
que la variable pueda asumir. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).
• Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores.
Por ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el salario. Solamente se
está limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dos variables.

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.
Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de elementos,
susceptible a ser contado. Ejemplo: Los empleados de una fábrica, elementos
de un lote de producción, etc.
Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los
cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.
Así también las poblaciones pueden ser clasificadas en Reales e Hipotética

5. 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” Allen Webster.

6. Parametros
• Son las medidas o características descriptivas
inherentes a las poblaciones. Los salarios
promedio de todos los empleados de una
empresa, puede ser un ejemplo de parámetro.
• Estadístico o Estadígrafo: Son las medidas
descriptivas inherentes a una muestra, las cuales
pueden usarse como estimación del parámetro.
Como ejemplo podría tomarse los salarios
promedio de una muestra de los empleados de la
empresa.

7. Escalas de medición
• En general, se entiende por medición la
asignación de números a elementos u objetos
para representar o cuantificar una propiedad. El
problema básico está dado por la asignación un
numeral que represente la magnitud de la
característica que queremos medir y que dicho
números pueden analizarse por manipulaciones
de acuerdo a ciertas reglas. Por medio de la
medición, los atributos de nuestras percepciones
se transforman en entidades conocidas y
manejables llamadas "números".

8. Tipos deescalas de medición
• Hay cuatro tipos de mediciones o escalas de medición en estadística. Los
cuatro tipos de niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón) tienen
diferentes grados de uso en la investigación estadística.
• Las medidas de razón, en donde un valor cero y distancias entre
diferentes mediciones son definidas, dan la mayor flexibilidad en
métodos estadísticos que pueden ser usados para analizar los datos.
• Las medidas de intervalo tienen distancias interpretables entre
mediciones, pero un valor cero sin significado (como las mediciones de
coeficiente intelectual o temperatura en grados Celsius).
• Las medidas ordinales tienen imprecisas diferencias entre valores
consecutivos, pero un orden interpretable para sus valores.
• Las medidas nominales no tienen ningún rango interpretable entre sus
valores.

9. LA SUMATORIA
• se emplea para representar la suma de muchos o infinitos
sumandos.

10. 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:
Comumitario Nosocomial Total
Casos Defunciones Casos Defunciones Casos Defunciones
372 9 29 5 401 14

11. 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.

12. Taza
• 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.

13. Frecuencia
• 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
• Tipos de frecuencia
• Frecuencia absoluta de un valor de la variable estadística X, es el número de veces
que aparece ese valor en el estudio. Se suele denotar por Fi a la frecuencia
absoluta del valor X = xi de la variable X. Dada una muestra de N elementos, la
suma de todas las frecuencias absolutas debe dar el total de la muestra estudiada
N.
• Frecuencia relativa: (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de
la muestra (N). Es decir,
• Frecuencia absoluta acumulada: (Ni), se refiere al total de las frecuencias absolutas
para todos los eventos iguales o anteriores que un cierto valor, en una lista
ordenada de eventos.

14. Ejemplo general

15. Ejemplo general