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Términos
Básicos
En
Estadística
Variable
• Definición:
Una variable estadística es una característica que se observa en una
población o muestra, y a la cual se desea estudiar.
• Tipos de Variable y Ejemplos:
Población y Muestra
• Población. Definición y Ejemplos:
Está formado por la totalidad de los elementos que se desean
estudiar, ejemplos podrían ser: La población total de Venezuela, los alumnos
cursantes en las universidades del país, la producción de toda una industria,
entre otros.
• Muestra. Definición y Ejemplos:
En los estudios estadísticos, en vez de analizar la totalidad de la
población, se acude al recurso de considerar solamente una parte de ella, a
la cual se denomina muestra.
Es requisito indispensable que la muestra a analizarse sea
representativa realmente de la población, al cual substituye en el estudio
estadístico, o sea, que debe contener valores típicos del fenómeno que se
desea estudiar.
Parámetros Estadísticos
• Definición:
Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de
una distribución estadística y sirven para sintetizar la información dada por una tabla o
por una gráfica.
• Tipos de Parámetros Estadísticos:
Medidas de
centralización
Medidas de Posición Medidas de Dispersión
Media Aritmética:
La media es el valor
promedio de la distribución.
Cuartiles:
Dividen la serie de datos
en 4 partes iguales.
Rango o Recorrido:
Es la diferencia entre el
mayor y el menor de los
datos estadísticos.
Mediana:
Es la puntuación de la
escala que divide la serie
de datos en 2 partes
iguales.
Deciles:
Dividen la serie de datos
en 10 partes iguales.
Desviación Media:
Es la media aritmética
de los valores absolutos de
las desviaciones respecto a
la media.
Moda:
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repite en la distribución.
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en cien partes iguales.
Varianza:
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desviaciones respecto a la
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varianza.
Escala de Medición
• Definición:
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variable de un elemento en observación.
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la convierte en la menos informativa de las escalas de medición.
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2. Escala Ordinal: Además de las propiedades de la escala nominal, permite
establecer un orden entre los elementos medidos. Ejemplo: Preferencia a
productos de consumo, Etapa de desarrollo de un ser vivo, etc.
3. Escala de Intervalo: Además de todas las propiedades de la escala
ordinal, hace que tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones.
Ejemplo: Temperatura de una persona, Ubicación en una carretera
respecto de un punto de referencia, etc.
4. Escala de Razón: Además de las propiedades de las otras escalas,
compara mediciones mediante un cociente. Ejemplo: Altura de personas,
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Razón y Proporción
Razón Proporción
Es la comparación, a través de una
división, de 2 grupos de individuos con
atributos de diferente naturaleza.
Ejemplo: se han atendido a 1.200
pacientes con diabetes en un Servicio de
Urgencia, 900 de ellos fueron mujeres y 300
hombres.
En la división puede considerarse como
numerador cualquiera de los valores.
De ahí que 900/300= 3, por lo que la
relación entre mujeres y hombres con
respecto a diabetes mellitus que
acudieron al Servicio de Urgencia fue de 3
mujeres x cada hombre (3:1).
Es la medida que mas se usa en
estadística. Es el numero de observaciones
con una característica en particular entre
la población de referencia. El numerador
siempre esta incluido en el denominador.
Se expresa en porcentaje. Ejemplo: La
prevalencia de pacientes con cáncer de
próstata diagnosticado en el año 2004
seria:
Prevalencia = N° de pacientes de cáncer
de próstata: 75; total de pacientes de
Urología: 1.500; 75/1.500= 0,05.
Generalmente la fracción resultante se
multiplica x 100, debido a que la
probabilidad es de 0 a 100 y se expresa en
porcentaje; lo que indica que la
prevalencia es de pacientes con cáncer
de próstata en el 2004 fue de 5%, es decir,
5 de cada 100 pacientes son
diagnosticados.
Tasa y Frecuencia
Tasa Frecuencia
La tasa es la medida de frecuencia que
da cuenta de la velocidad de cambio en
la población. Ejemplo: Se pretende
estimar la tasa de recuperación de los
pacientes operados de colecistectomía
por invasión mínima.
Tasa de recuperación = 9/33,5 días
persona = 0,269 x 1.000 días persona = 269.
La tasa debe describirse de acuerdo a la
unidad de tiempo que puede ser día, mes
o año.
La frecuencia es la cantidad de veces
que se repite un suceso en un rango de
un espacio muestral dado.
Tipos de Frecuencias:
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Corresponde al número de veces que se
repite un dato dentro un rango dado,
según sea definido previamente.
• Frecuencia absoluta acumulada (Ni)
Es el número de veces ni en la muestra de
N, con un valor igual o menor al de la
variable. La última frecuencia absoluta
acumulada deberá ser igual a N.
• Frecuencia relativa (fi)
Es el cociente entre la frecuencia absoluta
y el tamaño de la muestra (N).
• Frecuencia relativa acumulada (Fi)
Es el cociente entre la frecuencia absoluta
acumulada y el número total de datos, N.
Es decir, Fi = Ni / N.
Bibliografía
 http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html
 http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_7.html
 http://www.ucv.cl/web/estadistica/cb_esc_medic.htm
 http://www.sld.cu/galerias/pdf/sitios/anestesiologia/conceptos_b
asicos_de_bioestadistica.pdf
 http://www.escolares.net/matematicas/frecuencia-estadistica/

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Termino Basicos en Estadistica

  • 2. Variable • Definición: Una variable estadística es una característica que se observa en una población o muestra, y a la cual se desea estudiar. • Tipos de Variable y Ejemplos:
  • 3. Población y Muestra • Población. Definición y Ejemplos: Está formado por la totalidad de los elementos que se desean estudiar, ejemplos podrían ser: La población total de Venezuela, los alumnos cursantes en las universidades del país, la producción de toda una industria, entre otros. • Muestra. Definición y Ejemplos: En los estudios estadísticos, en vez de analizar la totalidad de la población, se acude al recurso de considerar solamente una parte de ella, a la cual se denomina muestra. Es requisito indispensable que la muestra a analizarse sea representativa realmente de la población, al cual substituye en el estudio estadístico, o sea, que debe contener valores típicos del fenómeno que se desea estudiar.
  • 4. Parámetros Estadísticos • Definición: Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística y sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica. • Tipos de Parámetros Estadísticos: Medidas de centralización Medidas de Posición Medidas de Dispersión Media Aritmética: La media es el valor promedio de la distribución. Cuartiles: Dividen la serie de datos en 4 partes iguales. Rango o Recorrido: Es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos estadísticos. Mediana: Es la puntuación de la escala que divide la serie de datos en 2 partes iguales. Deciles: Dividen la serie de datos en 10 partes iguales. Desviación Media: Es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media. Moda: Es el valor que mas se repite en la distribución. Percentiles: Dividen la serie de datos en cien partes iguales. Varianza: Es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media. Desviación Típica: Es la raíz cuadrada de la varianza.
  • 5. Escala de Medición • Definición: Se entiende por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un elemento en observación. • Tipos y Ejemplos de Escala de Medición: 1. Escala Nominal: Sólo permite asignar un nombre al elemento medido; esto la convierte en la menos informativa de las escalas de medición. Ejemplo: Nacionalidad, Uso de anteojos, etc. 2. Escala Ordinal: Además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden entre los elementos medidos. Ejemplo: Preferencia a productos de consumo, Etapa de desarrollo de un ser vivo, etc. 3. Escala de Intervalo: Además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones. Ejemplo: Temperatura de una persona, Ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia, etc. 4. Escala de Razón: Además de las propiedades de las otras escalas, compara mediciones mediante un cociente. Ejemplo: Altura de personas, Velocidad de un auto en la carretera, etc.
  • 6. Razón y Proporción Razón Proporción Es la comparación, a través de una división, de 2 grupos de individuos con atributos de diferente naturaleza. Ejemplo: se han atendido a 1.200 pacientes con diabetes en un Servicio de Urgencia, 900 de ellos fueron mujeres y 300 hombres. En la división puede considerarse como numerador cualquiera de los valores. De ahí que 900/300= 3, por lo que la relación entre mujeres y hombres con respecto a diabetes mellitus que acudieron al Servicio de Urgencia fue de 3 mujeres x cada hombre (3:1). Es la medida que mas se usa en estadística. Es el numero de observaciones con una característica en particular entre la población de referencia. El numerador siempre esta incluido en el denominador. Se expresa en porcentaje. Ejemplo: La prevalencia de pacientes con cáncer de próstata diagnosticado en el año 2004 seria: Prevalencia = N° de pacientes de cáncer de próstata: 75; total de pacientes de Urología: 1.500; 75/1.500= 0,05. Generalmente la fracción resultante se multiplica x 100, debido a que la probabilidad es de 0 a 100 y se expresa en porcentaje; lo que indica que la prevalencia es de pacientes con cáncer de próstata en el 2004 fue de 5%, es decir, 5 de cada 100 pacientes son diagnosticados.
  • 7. Tasa y Frecuencia Tasa Frecuencia La tasa es la medida de frecuencia que da cuenta de la velocidad de cambio en la población. Ejemplo: Se pretende estimar la tasa de recuperación de los pacientes operados de colecistectomía por invasión mínima. Tasa de recuperación = 9/33,5 días persona = 0,269 x 1.000 días persona = 269. La tasa debe describirse de acuerdo a la unidad de tiempo que puede ser día, mes o año. La frecuencia es la cantidad de veces que se repite un suceso en un rango de un espacio muestral dado. Tipos de Frecuencias: • Frecuencia absoluta (ni) Corresponde al número de veces que se repite un dato dentro un rango dado, según sea definido previamente. • Frecuencia absoluta acumulada (Ni) Es el número de veces ni en la muestra de N, con un valor igual o menor al de la variable. La última frecuencia absoluta acumulada deberá ser igual a N. • Frecuencia relativa (fi) Es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra (N). • Frecuencia relativa acumulada (Fi) Es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada y el número total de datos, N. Es decir, Fi = Ni / N.
  • 8. Bibliografía  http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html  http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_7.html  http://www.ucv.cl/web/estadistica/cb_esc_medic.htm  http://www.sld.cu/galerias/pdf/sitios/anestesiologia/conceptos_b asicos_de_bioestadistica.pdf  http://www.escolares.net/matematicas/frecuencia-estadistica/