PSM SAIA YV Estadística I

1. TÉRMINOS BÁSICOS DE LA
ESTADÍSTICA
Realizado por:
Marielys Alejandra Jiménez
C.I: 26.146.704
SAIA PSM Estadística I Sección YV

2. VARIABLE
Es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de
una población.
 Tipos de Variable:
a) Variable cualitativa
se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas connúmeros.
Podemos distinguir dos tipos:
b) Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten
un criterio de orden.
c) Variable cualitativa ordinal
Presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.
Variable cuantitativa
d) Variable cuantitativa
Es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar
operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
e) Variable discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es
decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.
f) Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos
números.

3. VARIABLES
 Ejemplos:

4. POBLACIÓN Y MUESTRA
 Población: Es el conjunto de elementos de
referencia sobre el que se realizan las
observaciones. También es el conjunto sobre el
que estamos interesados en obtener conclusiones
(inferir). Normalmente es demasiado grande para
poder abarcarla, motivo por el cual se puede hacer
necesaria la extracción de una muestra de ésta.
 Muestra: es un subconjunto de casos o individuos
de una población estadística.

5. POBLACIÓN Y MUESTRA
 Ejemplo:
Población = 60 personas.
Muestra = 8 personas

6. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS
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.
 Ejemplo:

7. 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. Estas escalas son: nominales, ordinales,
intercalares o racionales. 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.

8. ESCALAS DE MEDICIÓN
 Tipos:
• ESCALA NOMINAL.-
No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar
las clases. Los datos empleados con las escalas nominales constan generalmente
de la frecuencia de los valores o de la tabulación de número de casos en cada
clase, según la variable que se está estudiando.
• ESCALA ORDINAL.-
Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras
(característica que define a las escalas nominales) sino que mantiene una especie
de relación entre sí. También permite asignar un lugar específico a cada objeto de
un mismo conjunto, de acuerdo con la intensidad, fuerza, etc.
• ESCALA DE INTERVALO.-
Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia escala.
• ESCALA DE RAZÓN.-
Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero como
origen, también denominada escala de proporciones.

9. ESCALAS DE MEDICIÓN
 Ejemplos:

10. SUMATORIA RAZÓN, PROPORCIÓN, TASA Y
FRECUENCIA.
 Razón: 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.
Formula:
ri=xi
n

11. SUMATORIA RAZÓN, PROPORCIÓN, TASA Y
FRECUENCIA.
 Proporción:
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
Pi= xi
n

12. SUMATORIA RAZÓN, PROPORCIÓN, TASA Y
FRECUENCIA.
 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.
 Por ejemplo:
Tasas de mortalidad: riesgo de morir.
Tasas de morbilidad: riesgo de contraer determinada
enfermedad.
Tasas de natalidad: miden el crecimiento de las
poblaciones.
Tasas de letalidad: miden la gravedad de las
enfermedades.

13. SUMATORIA RAZÓN, PROPORCIÓN, TASA Y
FRECUENCIA:
 Frecuencia
Es el número de elementos comprendidos en
un intervalo con una distribución determinada.

14. SUMATORIA RAZÓN, PROPORCIÓN, TASA Y
FRECUENCIA:
 Por ejemplo:
Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas
máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30,
31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.
En la primera columna de la tabla colocamos la variable ordenada de menor a
mayor, en la segunda hacemos el recuento y en la tercera anotamos la frecuencia
absoluta.

15. BIBLIOGRAFÍA
 Camel, F. (2010). Estadística médica y
planificación de la salud, Tomo I. Mérida:
Consejo de Publicaciones de la Universidad de Los
Andes.
 http://www.enciclopediadetareas.net/2012/04/escal
as-de-medicion.html