El documento describe la estadística aplicada a las ciencias de la vida, como la medicina y la salud pública. Explica conceptos clave como escalas de medición, medidas centrales como la media y mediana, y medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar. También define términos epidemiológicos como prevalencia, incidencia, proporción y razón que son útiles para cuantificar el impacto de las enfermedades.

1. Es una rama de la Estadística que se ocupa de los problemas planteados dentro de la ciencia de
la vida, es decir, que esta realiza una aplicación de métodos estadísticos para resolver problemas
relacionados con las ciencias de la vida, como aquellos que surgen en medicina, salud pública o
biología. Un ejemplo: las pruebas de fármacos para el tratamiento de una enfermedad.
Definiciones Importantes
▪ Medida : Es el número o
categoría que se asigna al medir
un fenómeno. Un sinónimo de
“medida” es “observación”
▪ Medición : Es la observación
de un fenómeno o propiedad y la
asignación de un número, o
categoría, como forma de
representar tal fenómeno.
▪ Escala de medida : Es el conjunto de valores que puede tomar una determinada medida
Estas pueden ser:
a) Categóricas : Aquí solo asignaremos una categoría al fenómeno que midamos. Estas pueden
ser nominales u ordinales , las nominales son sin ningún orden en específico. Las ordinales si
tienen un orden.
b) Numéricas : Aquí asignamos números. Esto puede ser de intervalo o razón , de intervalo es
cuando en la escala el cero es arbitrario, de razón en cuando el cero es absoluto.
¿Qué aporta la estadística?
1. Guiar el diseño de una investigación o encuesta antes
de la colección de datos.
2. Analizar datos usando los procedimientos y técnicas
estadísticas adecuadas
3. Presentar e interpretar resultados a los investigadores,
o a quienes deban tomar decisiones,
incluyendo gobiernos o la industria
Esto es de suma importancia para las investigaciones
porque ayuda a discriminar que es importante o no
S A L U D P U B L I C A
Hecho por

2. Cuando queremos realizar un estudio de investigación, queremos a la población completa para la
investigación, pero muchas veces esto suele ser inaccesible. Es por lo que tenemos la muestra
que es el conjunto pequeño de individuos de cierta población y estos son representativos a esta,
además de ser mucho más accesible esta nos da de beneficio
1. Ahorrar tiempo. Estudiar a menos individuos es evidente que lleva menos tiempo.
2. Ahorro de recursos: para ello se debe estudiar menos individuos.
3. Cuando las poblaciones son muy grandes, puede ser una tarea inaccesible o imposible de
realizar.
4. Aumentar la calidad. Al disponer de más tiempo y recursos las observaciones realizadas a un
reducido número de individuos pueden ser más exactas.
Ejemplo
si tomamos a piñera y veo sus ojos son café popo, aquí mido en una ESCALA CATEGÓRICA NOMINAL, y su fecha de nacimiento es
una ESCALA CATEGÓRICA ORDINAL. Y digamos que le debo realizar examen físico, al tomarle la temperatura es 36,8 grados Celsius
aquí mido en una ESCALA NUMÉRICA DE INTERVALO, y luego lo mido, y mide 1,33 cm aquí mido una ESCALA NUMÉRICA DE
RAZÓN.
• Inferencia Estadística : conjunto de
procedimientos que permiten confirmar o
concluir propiedades de una población
como fuente de información. Aquí solo
conocemos una muestra
• Población : es el conjunto de todos los
valores de un fenómeno o propiedad que se
quiera observar.
• Muestra : es la parte de la población que
tenga mayor grado de representación de la
población, y está la que se observa o se
mide.
• Censo : Es el proceso de observar a la
población completa
• Variabilidad : Este determina el grado de
cercanía entre los datos obtenidos en las
observaciones, mayor sea el grado de
cercanía menor representatividad de los
datos, y a menos grado de cercanía mayor
representatividad de los datos
• Variable estadística : Son características o
cualidades que posee los individuos de la
población. Hay 2 tipos :
1-.Cualitativas: Son características que no puedo medir
con números
Nominal: no numéricas que no admiten orden (eje:
estado civil de una persona)
Ordinal: no numéricas en las que tienen un orden
(eje: puesto en una maratón)
2-.Cuantitativos: características medibles con números,
en las cuales puedo realizar operaciones aritméticas
Discreta : Es aquella que puede asumir un número
contable de valores (eje: número de hijos en una
familia)
Continua : Es aquella que puede asumir un número
incontable de valores (eje : estatura de una
persona)

3. 5. La selección de muestras específicas permite reducir la heterogeneidad de una población al
indicar los criterios de inclusión y/o exclusión.
En ocasiones en los datos obtenidos , queremos encontrar el punto medio, en función de la
frecuencia con que se representa, en estadística hay 3 formas según lo que se requiera
1-. La media aritmética : es la medida central conocida como promedio
a) La media para frecuencias simples: Cuando los datos recolectados han sido organizados
en una tabla de distribución de frecuencias simples
𝑋 =
𝑠𝑢𝑚𝑎 𝑑𝑒 𝑡𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑙𝑜𝑠 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟𝑒𝑠 (Σx)
𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠 (𝑛)
b) La medida para frecuencias en intervalos: Cuando los datos recolectados han sido
organizados en una tabla de frecuencias por intervalos
𝑋 =
𝑠𝑢𝑚𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑑𝑎𝑡𝑜 (Σx)
𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑐𝑜𝑙𝑒𝑐𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 (𝑛)
2-. La mediana : Me
es el dato que está a la
mitad y que divide en dos
partes iguales a un
conjunto de datos. Según
el número de valores que se tengan se pueden presentar dos casos:
• Si el número de valores es impar, la Mediana corresponderá al valor central de dicho conjunto
de datos.
15, 25, 30, 28, 21, 226, 32 -> 12,15,25,26,28,30,32 . Mediana = 26
Apunte para variables numéricas en las que puede haber un gran número de valores observados distintos se opta por un método
de análisis diferente, respondiendo a las siguientes preguntas:
• ¿Alrededor de qué valor se agrupan los datos?
• Suponiendo que se agrupan alrededor de un número, ¿cómo lo hacen? ¿muy concentrados? ¿muy dispersos?
Apunte 1. La media se puede hallar sólo para variables cuantitativas.
2. La media es independiente de las amplitudes de los intervalos.
3. La media es muy sensible a las puntuaciones extremas.
4. La media no se puede calcular si hay un intervalo con una amplitud indeterminada

4. • Si el número de valores es par, la Mediana corresponderá al promedio de los dos valores
centrales (los valores centrales se suman y se dividen por 2.)
15, 25, 30, 28, 21, 226, 32,27 -> 12,15,25,26,28,29,30,32 . Mediana = 26+28/2 =27
3-. Moda : Mo
La moda es el valor que tiene la mayor frecuencia, es decir el que más se repite.
Eje : 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5 Mo= 4
• Si hay más de 1 que se repita las mismas veces, la distribución será bimodal, es decir, tiene
varias modas. (mi playlist puede ser Chayanne y bad bunny al mismo tiempo)
Eje : 1, 1, 1, 4, 4, 5, 5, 5, 7, 8, 9, 9, 9 Mo= 1, 5, 9
• En el caso de que todas las puntuaciones de un grupo tengan la misma frecuencia, no hay
moda ( no podi ser rechazo y apruebo al mismo tiempo)
Eje : 2,2,2,3,3,3 NO HAY MODA
• Dos puntuaciones adyacentes tienen la frecuencia máxima, la moda es el promedio de las
dos puntuaciones, dispuestas ordenadamente.
Eje : 0, 1, 3, 3, 5, 5, 7, 8 Mo = 5+3 = 4
Esta nos permite conocer cuánto se dispersan o desvían los datos alrededor de dato central
(media) Las medidas de dispersión más importantes son la varianza y la desviación estándar
a) Varianza : es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media .Lo
que hace la varianza es establecer la variabilidad de la variable aleatoria. A mayor valor de la
medida de dispersión, mayor variabilidad. En cambio, a menor valor, menor variabilidad.
b) Desviación estándar : representa la magnitud de la dispersión de variables de intervalo y de
razón, y resulta muy útil en el campo de la estadística descriptiva. Para obtenerla, simplemente se
comienza desde la varianza y se calcula su raíz cuadrada.
Este tipo de medidas se usa en Salud Publica, especialmente en Epidemiologia, y sirven para:
1. Estudiar la aparición, distribución y desarrollo de las enfermedades en la comunidad.
2. Proporcionar los datos para la comprensión de la etiología de la salud y enfermedad.
3. Describir el estado de salud de las poblaciones.
4. Describir la historia natural de las enfermedades.

5. 5. Evaluar los efectos de las medidas terapéuticas, pruebas diagnósticas, intervenciones
preventivas.
6. Proporcionar información y conceptos epidemiológicos para su uso en la administración de
los servicios de salud.
7. Desarrollo de modelos de vigilancia en salud.
1-. Proporción : es el cociente entre número de casos y el total de la población, el valor de
proporción va de 0 a 1
2-. Razón : es el cociente en que el numerador no forma parte del denominador, es decir si me
dicen 3 personas no les gusta la palta de 100 personas mi razón seria 3/97 ya que le resto a los
que no les gusta la palta del total de los que sí.
3-. Tasa : Se trata de un cociente que expresa la relación un número de acontecimientos
sucedidos durante un periodo de tiempo y la suma de períodos individuales de riesgo a los que
han estado expuestos los sujetos susceptibles de la población en estudio
4-. Prevalencia : proporción de individuos de una población que padecen una enfermedad en
un momento o periodo de tiempo determinado y a la población de ese momento
𝑃 =
𝑛° 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑙𝑎 𝑒𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑎𝑑 𝑒𝑛 𝑢𝑛 𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑑𝑎𝑑𝑜
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑜𝑏𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛 𝑒𝑠𝑒 𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜
5-. Prevalencia del periodo : proporción de personas que han presentado la enfermedad en un
periodo de tiempo determinado y la media de la población.
𝑃 =
𝑛° 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑙𝑎 𝑒𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑎𝑑 𝑒𝑛 𝑢𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜
𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑎 𝑚𝑖𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜
6-. Incidencia : La incidencia se define como el número de casos nuevos de una enfermedad o
evento, que se desarrolla en una población durante un período de tiempo determinado. Hay dos
tipos de medidas de incidencia:
1-. la incidencia acumulada (IA) : proporción de número de casos nuevos de una enfermedad
durante el seguimiento y el total de la población en riesgo al inicio del seguimiento. Aquí
La medida simple de frecuencia de una enfermedad, o de cualquier otro suceso, Sin embargo, este tipo de medidas por sí solas
carecen de utilidad para determinar la importancia de un problema de salud determinado, ya que no indican el tamaño de la
población en observación, por tanto no dan indicios de la gravedad del problema: no es lo mismo 10 casos en una población de
1000 habitantes que 10 casos en una población de 1 millón de habitantes . Para esto se trabaja con diferentes tipos de
fracciones que permiten cuantificas correctamente el impacto de una enfermedad

6. podemos estimar la probabilidad de riesgo para un individuo de desarrollar una
enfermedad.
Eje: en el 2019 de un grupo de 500 universitarios, con niveles de estrés bajos, y durante el
2020 ese mismo grupo habían 499 que presentaron estrés a niveles altos por el sufrimiento
llamado CLASES ONLINE
IA = 499/500 = 0,998 → 99,8% de los universitarios puede presentar estrés por clases
online
2-. la tasa de incidencia (TI): entre el número de nuevos casos a lo largo de un periodo
concreto y la suma de los períodos de riesgo de cada uno de los individuos a lo largo del
período que se especifica
eje: Durante el periodo 2000-2007 se siguió a 6 varones entre 40 y 59 años que habían
padecido tuberculosis, para medir la reaparición de la enfermedad. Dos de los seis individuos
contribuyeron 6 años de seguimiento, otros dos contribuyeron 5 años, y los dos restantes, 4
años. Al final del periodo, dos de los seis individuos habían vuelto a padecer tuberculosis. La
tasa de incidencia en este caso sería:
TI = 2/(6+6+5+5+4+4) = 2/30 = 0.067 casos de enfermedad por cada persona-año.
Son medidas que se usan para evaluar la asociación entre un evento y un factor de estudio, por
ejemplo: mutación de un gen (factor) y una enfermedad (evento); tratamiento (factor) y curación
(evento).
Apunte
la prevalencia no es útil para confirmar hipótesis etiológicas, por lo que resulta más adecuado trabajar con casos incidentes. Los estudios
de prevalencia pueden obtener asociaciones que reflejen los determinantes de la supervivencia y no las causas de esta, conduciendo a
conclusiones erróneas. Sin embargo, su relación con la incidencia en ocasiones permite que se pueda utilizar como una buena aproximación
del riesgo para evaluar la asociación entre causas y enfermedad
Ejemplos de medidas de asociación son:
• El riesgo relativo, utilizado en los estudios de cohortes. Compara la
ocurrencia o incidencia acumulada de un suceso entre quienes están
expuestos a un factor de riesgo y quiénes no.
• La razón de tasas, compara tasas de incidencia, es decir, la velocidad a la
que ocurre un determinado fenómeno entre personas expuestas y no
expuestas a un factor de riesgo.
• El odds ratio, que se usa en los estudios de casos y controles y nos permite
relacionar cuánto más probable es que se produzca una exposición
determinada entre personas enfermas (casos) que entre personas sanas
(controles)
En general, se puede decir que las
medidas de asociación intentan:
• Establecer si existe una asociación
causal entre un factor de riesgo y una
enfermedad o evento.
• Establecer la dirección de esta
asociación.
• Establecer la magnitud de la
asociación

7. 1-. Tablas de contingencia: se emplean para registrar o analizar la asociación entre dos o más
variables, y con ello ordenar los datos. Generalmente es cualitativa
2-. Riesgo: probabilidad de que un evento suceda y se calcula como el cociente entre N° de
casos presentados en el total de población en riesgo
3-. Riesgo relativo (RR) : compara la frecuencia en que sucede el daño entre los que tienen el
factor de riesgo y los que no lo tienen
𝑅𝑅 =
𝑔𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎/(𝑔𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎 + 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠)
𝑔𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑛𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎/(𝑔𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑛𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎 + 𝑛𝑢𝑒𝑚𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑚𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠)
𝑅𝑅 =
𝑎/(𝑎 + 𝑏)
𝑐/(𝑐 + 𝑑)
En general, para evaluar la asociación entre el factor de exposición y el efecto en la población
expuesta, se utiliza la siguiente tabla:
1.0 – 1.2 Ninguna
1.2 – 1.5 Débil
1.5 – 3.0 Moderada
3.0 – 10.0 Fuerte
>10 Se aproxima a infinito
Eje : en una población de 1400 personas entre 55 y 65 años, con patología cardiovascular
crónica, se estudió el efecto de una nueva droga para prevenir el infarto agudo de miocardio
(IAM). Para ello se administró esta droga a un grupo de 400 personas. Después de 3 años, del
grupo al que se administró habían fallecido 40 personas, en tanto que del grupo que no recibió
el medicamento habían fallecido 60 personas.
Controles Casos
Expuesto 360 (a) 40 (b) 400
No expuestos 940 (c) 60 (d) 1000
1300 100 1400
𝑅𝑅 =
360/(360 + 40)
940/(940 + 60)
= 0,93
Por ende según el resultado el medicamento no tiene ningún efecto de prevención.
4-. ODDS ratio (OR) : Medición relativa del efecto de prevención
𝑂𝑅 =
𝑎 𝑥 𝑑
𝑐 𝑥 𝑏

8. 5-. Razón de prevalencia : es una medida utilizada en estudios de corte transversal. Se
obtiene calculando el cociente entre la prevalencia encontrada en un grupo, expuesto
a un eventual factor, en relación con la prevalencia de grupos no expuestos
𝑅𝑃 =
𝑃𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠
𝑃𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑛𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠
Se les denomina también medidas absolutas de riesgo, e indican la contribución de un
determinado factor a la génesis de la enfermedad en los individuos que están expuestos a él, así
como cual sería el beneficio de las acciones preventivas. El esquema que siguen es el siguiente
1-. Riesgo atribuible en expuestos (RAE) : Expresa la incidencia de enfermedad debido a la
exposición y nos da una idea de la frecuencia de enfermedad en personas expuestas que podemos
atribuir a un factor de riesgo determinado
RAE = Incidencia acumulada en expuestos - Incidencia acumulada en no expuestos
2-. Fracción etiológica en expuestos (FEE) : este atribuye el porcentaje de enfermos expuestos
a factor de riesgo
𝐹𝐸𝐸 =
𝑅𝐴𝐸
𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑎𝑐𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑑𝑎 𝑒𝑛 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠
𝑜
𝑅𝑅 − 1
𝑅𝑅
3-. Riesgo atribuible poblacional (RAP) : Establece la frecuencia con que se presenta la
enfermedad en toda la población como consecuencia del factor de exposición, es decir, es la
frecuencia de enfermedad en la población que se evitaría si se eliminara el factor de exposición.
RAP = Incidencia acumulada en la población – Incidencia acumulada en la población no expuesta
O también
RAP = RAE x proporción de personas expuestas en la población.
Diferencia en los riegos = Riesgo de enfermedad en expuestos - Riesgo enfermedad en no
expuestos
Si la diferencia es = 0 significa que el factor no existe o no tiene efecto.
Apunte
El RAP es una medida del impacto del factor de riesgo en la población general, el que debe ser menor que en los expuestos al factor de
riesgo debido a estar formada por expuestos y no expuestos a dicho factor.

9. BBYS Aquí les dejo info aparte que no está en los pdf que
envía la profe, pero que creo que son importantes.
Tasa de mortalidad
𝑚𝑜𝑟𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 =
𝑛°𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑒𝑟𝑡𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑢𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑛 𝑒𝑠𝑒 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑥 1000
Tasa de natalidad
𝑛𝑎𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 =
𝑛° 𝑑𝑒 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑢𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑛 𝑒𝑠𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑥 1000
Tasa de masculinidad o femineidad
𝑚𝑎𝑠𝑐𝑢𝑙𝑖𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑜 𝑓𝑒𝑚𝑒𝑛𝑒𝑖𝑑𝑎𝑑 =
ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑞𝑢𝑒 𝑦𝑜 𝑞𝑢𝑖𝑒𝑟𝑜 𝑠𝑎𝑏𝑒𝑟 𝑠𝑢 𝑡𝑎𝑠𝑎
𝑛° 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠−𝑒𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑞𝑢𝑒 𝑦𝑜 𝑞𝑢𝑖𝑒𝑟𝑜 𝑠𝑎𝑏𝑒𝑟
𝑥 100
Resultado = X ∴ 𝑝𝑜𝑟 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑥 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑢 ℎ𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒𝑠 ℎ𝑎𝑏𝑟𝑎𝑛 100 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑢 ℎ𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒𝑠
Tasa de fecundidad
𝑓𝑒𝑐𝑢𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑑 =
𝑛° 𝑑𝑒 𝑛𝑎𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑢𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑛° 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑓𝑒𝑟𝑡𝑖𝑙𝑒𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑠𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑥 1000
Densidad de población
𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 =
𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑛𝑑𝑒 ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑒𝑛 𝑙𝑜𝑠 ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠
Porcentaje de población extranjera
𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑥𝑡𝑟𝑎𝑛𝑗𝑒𝑟𝑎 =
𝑛° 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑡𝑟𝑎𝑛𝑗𝑒𝑟𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑢𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑛 𝑒𝑠𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜
𝑥 100
Apunte
Cualquiera de las fórmulas que están a lo largo de este pdf , se pueden multiplicar al final x 100 para
poder obtener su porcentaje en caso de que te lo pidieran

10. Hecho por