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Republica Boliviana de Venezuela
Ministerio del poder popular para la educación superior
I.U.P Santiago Mariño
Barcelona – Anzoátegui
Sección: CV
ESTADISTICA
Bachiller: Oriana Andrade
C.I:26.632.075
Profesor : Pedro Beltrán
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
TIPOS DE VARIABLES
• 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.
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.
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.
Ya que se ha definido que es población y muestra, se procede a definir dos conceptos que se
encuentran íntimamente relacionados a ellos.
MUESTRA
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.El estudio de una gran
cantidad de datos individuales de una población puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se
hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de la población, compararla
con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos
de la misma y, en definitiva, tomar decisione. A estas tareas contribuyen de modo esencial los
parámetros estadísticos.
PARAMETROS
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.
ESCALLA DE MEDICION
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.
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.
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.
Escala de razón: 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.
TIPOS
SUMATORIA ,RAZONLa sumatoria de la suma de dos o más términos, es igual a la suma de las sumatorias
separadas de los términos.
2 2 2
∑ = (2 + 3) = ∑ 2 + ∑ 3
i=1 1 1 i=1 1 i=1 1
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
PORPORCION
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
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.
TASA Y FRECUENCIA
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.
Ejemplos
Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5 (*100.000)=
0,96 personas padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000
habitantes.
FRECUENCIA :En estadística, la frecuencia o frecuencia absoluta de un evento x, 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.
EJEMPLO
El peso de 65 personas adultas viene dado
por la siguiente tabla
Si se representan las frecuencias
acumuladas de una tabla de datos
agrupados se obtiene el histograma de
frecuencias acumuladas.
hi es la altura del intervalo
fi es la frecuencia del intervalo
ai es la amplitud del intervalo
BIBLIOGRAFIA
http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Gaspa
r_Garcia_3/razon.html
http://marthaestadistica3307.blogspot.com/2012/09/sumatoria.html
https://es.wikipedia.org/wiki/Frecuencia_estad%C3%ADstica
https://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica

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Variables estadísticas y sus tipos

  • 1. Republica Boliviana de Venezuela Ministerio del poder popular para la educación superior I.U.P Santiago Mariño Barcelona – Anzoátegui Sección: CV ESTADISTICA Bachiller: Oriana Andrade C.I:26.632.075 Profesor : Pedro Beltrán
  • 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
  • 3. TIPOS DE VARIABLES • 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.
  • 4. • 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.
  • 5.
  • 6. 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.
  • 7. 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. Ya que se ha definido que es población y muestra, se procede a definir dos conceptos que se encuentran íntimamente relacionados a ellos. MUESTRA
  • 8. 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.El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisione. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos. PARAMETROS
  • 9. 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. ESCALLA DE MEDICION
  • 10. 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. 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. 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. Escala de razón: 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. TIPOS
  • 11. SUMATORIA ,RAZONLa sumatoria de la suma de dos o más términos, es igual a la suma de las sumatorias separadas de los términos. 2 2 2 ∑ = (2 + 3) = ∑ 2 + ∑ 3 i=1 1 1 i=1 1 i=1 1 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
  • 12. PORPORCION 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 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.
  • 13. TASA Y FRECUENCIA 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. Ejemplos Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5 (*100.000)= 0,96 personas padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000 habitantes. FRECUENCIA :En estadística, la frecuencia o frecuencia absoluta de un evento x, 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.
  • 14. EJEMPLO El peso de 65 personas adultas viene dado por la siguiente tabla Si se representan las frecuencias acumuladas de una tabla de datos agrupados se obtiene el histograma de frecuencias acumuladas.
  • 15. hi es la altura del intervalo fi es la frecuencia del intervalo ai es la amplitud del intervalo