Presentación sobre Términos Básicos en Estadística

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN UNIVERSITARIA.
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO “SANTIAGO MARIÑO”
ESCUELA DE INGENIERIA DE SISTEMAS
SEDE BARCELONA-EDO. ANZOATEGUI.
Términos Básicos en Estadística
Barcelona 17 de mayo de 2015.
Realizado por:
Br. Viviana Machado C.I: 22.707.424
Profesor:
Pedro Beltrán.

2. Variable
Una variable estadística es cada una de las características o
cualidades que poseen los individuos de una población.
Tipos de variable estadísticas
Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o
cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir
dos tipos:
Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no
numéricas que no admiten un criterio de orden.
Ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado,
separado, divorciado y viudo.

3. Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en
las que existe un orden.
Ejemplos:
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.
Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por
tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos
distinguir dos tipos:
Variable discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es
decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.
Ejemplo:
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.

4. Variable continúa
Una variable continua es aquella que puede tomar valores
comprendidos entre dos números.
Ejemplos:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se
podría dar con tres decimales.
Población
El concepto de población en estadística va más allá de lo que
comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un
conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan
características comunes.
Cuando la población es muy grande, es obvio que la observación y/o
medición de todos los elementos se multiplica la complejidad, en cuanto
al trabajo, tiempo y costos necesarios para hacerlo. Para solucionar este
inconveniente se utiliza una muestra estadística.

5. Evolución de la población española
Es a menudo imposible o poco práctico observar la totalidad de
los individuos, sobre todos si estos son muchos. En lugar de
examinar el grupo entero llamado población o universo, se
examina una pequeña parte del grupo denominada muestra.

6. Muestra
La muestra es una representación significativa de las características de
una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no
superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto
poblacional mucho menor que la población global.
Por ejemplo estudiamos los valores sociales de una población de 5000
habitantes aprox., entendemos que sería de gran dificultad poder
analizar los valores sociales de todos ellos, por ello, la estadística nos
dota de una herramienta que es la muestra para extraer un conjunto
de población que represente a la globalidad y sobre la muestra
realizar el estudio. Una muestra representativa contiene las
características relevantes de la población en las mismas proporciones
que están incluidas en tal población.
Los expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan esta
información para hacer referencias sobre la población que está
representada por la muestra. En consecuencia muestra y población
son conceptos relativos. Una población es un todo y una muestra es
una fracción o segmento de ese todo.

7. Técnicas de Muestreo
Esto no es más que el procedimiento empleado para obtener una o más
muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para
obtener una o más muestras de población.
Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral
representativo de la población, se procede a la selección de los elementos
de la muestra aunque hay muchos diseños de la muestra.
tomar varias muestras de una población, las estadísticas que calculamos
para cada muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es
que variaran de una muestra a otra.
Tipos de muestreo
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones; el
muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o de probabilidad.
En este último todos los elementos de la población tienen la oportunidad
de ser escogidos en la muestra. Una muestra seleccionada por muestreo
de juicio se basa en la experiencia de alguien con la población. Algunas
veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para
decidir como tomar una muestra aleatoria más adelante. Las muestras de
juicio evitan el análisis estadístico necesario para hacer muestras de
probabilidad.

8. Parámetro Estadístico
Un parámetro estadístico 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.
Tipos de parámetros estadísticos
Hay tres tipos parámetros estadísticos:
De centralización.
De posición
De dispersión.

9. Medidas de centralización
Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.
Las medidas de centralización son:
Media aritmética
La media es el valor promedio de la distribución.
Mediana
La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad
superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos
en dos partes iguales.
Moda
La moda es el valor que más se repite en una distribución.

10. Medidas de posición
Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con
el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que
los datos estén ordenados de menor a mayor.
Las medidas de posición son:
Cuartiles
Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
Deciles
Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
Percentiles
Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales.

11. Medidas de dispersión
Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del
centro los valores de la distribución.
Las medidas de dispersión son:
Rango o recorrido
El rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una
distribución estadística.
Desviación media
La desviación media es la media aritmética de los valores
absolutos de las desviaciones respecto a la media.
Varianza
La varianza es la media aritmética del cuadrado de las
desviaciones respecto a la media.
Desviación típica
La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.

12. Escalas de medición o clasificación
La Escala Nominal
Consiste en clasificar objetos o fenómenos, según ciertas
características, tipologías o nombres, dándoles una denominación o
símbolo, sin que implique ninguna relación de orden, distancia o
proporción entre los objetos o fenómeno. La medición se da a un nivel
elemental cuando los números u otros símbolos se usan para la
distinción y clasificación de objetos, persona o características.
Cuando se utilizan números para representar las diferentes clases de
una escala nominal, estos no poseen propiedades cuantitativas y
sirven solamente para identificar las clases.
Ejemplo:
Cuando un producto se rotula de acuerdo al cumplimiento de las
especificaciones de diseño como "conforme y no conforme". o
"crítico, grave, y menor". No se obtienen valores numéricos y no se
puede realizar un orden de las observaciones con sentido.

13. Razón
Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el
denominador. A menudo las cantidades se miden en las
mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e
infinito.
Ejemplos
Cociente entre el número de casos de TBC en varones y
mujeres en 2005:
Razón= 135/53= 2,55
Cociente entre los casos de TBC ocurridos en individuos con
edades superiores a 55 y el grupo de individuos con edades
inferiores a 55 :
Razón=95/93=1,02

14. Proporción
Es un cociente en el que el numerador está incluido en el
denominador. Una proporción no es más que la expresión de la
probabilidad de que un suceso ocurra.
El rango esta comprendido entre 0 y 1 o bien en términos
porcentuales de 0% a 100%, y no tiene dimensión.
Ejemplos
Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el
total de casos en el año 2005.
135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones.
Cociente entre el número de casos ocurrido en individuos con
más de 65 años y el total de casos en el año 2005.
77/188=0,41 El 41% de los casos se han detectado en
personas mayores de 65 años.

15. Tasa
La tasa es una forma especial de proporción o de razón que tiene en
cuenta el tiempo. Es una medida que relaciona el cambio de una
magnitud por unidad de cambio en otra magnitud (por regla general,
tiempo). La utilización de las tasas es esencial para comparar
experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos, diferentes
lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0 e
infinito y su medida es tiempo-¹.
Ejemplos
Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el
años 2005 y la población estimada de varones en el año 2005:
135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada
100.000 habitantes varones en 1 año (2005).
Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población
estimada en el año 2005:
8/1076635=0,000007 La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000
habitantes en 1 año.

16. Bibliografía
•http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html
•http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_
3/Fernandez_Verdugo_3/Razon.htm
•http://bioestadisticaula.blogspot.com/2012/07/proporcion-
razon-y-tasa.html
•http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_7.html