SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 7
Ejercicio Estadística
-Crea la variable “estudios” teniendo en cuenta que ha de ser
exhaustiva, excluyente y ha de atender a un único principio
clasificatorio.
Antes de realizarlo ,haremos una serie de aclaraciones.
•
La estadística es una disciplina científica que se encarga de
recoger, ordenar y analizar datos de una muestra extraída de
cierta población, y que a, partir de esa muestra, valiéndose
del cálculo de probabilidades, se encarga de hacer inferencias
acerca de la población.
•
Para ello, hace uso de estadísticos cuando trabaja con una
muestra o parámetros cuando trabaja con una población.
•
En cuanto a la población, decir que hay muchas variables, es
decir, conjunto de características o rasgos de los elementos
de dicha población. Y cada uno de los elementos u objetos
que la componen recibe el nombre de unidad de análisis(n o
N).Por ejemplo: edad, color de ojos,…
•
Existen varios tipos de variables. Entre ellas destacaremos las siguientes:
-Variables nominales: son aquellas clasificadas en nombres o categorías. Ej: color
de ojos y cada uno de los valores que podría tomar son verde, marrón, azul..
Se llaman dicotómicas si la variable solo tiene dos categorías. Ej:¿ Toma café
todos los días ? los valores que puede adquirir son si o no.
-Variables ordinales: Cuando asignamos un nombre a los diferentes rasgos que
pueden adoptar las unidades de análisis. Por lo tanto, no sólo clasifican, además
ordenan a las unidades de análisis. Y entre estas unidades de analisis se pueden
establecer relaciones de equivalencia. Por ejemplo: estatus socioeconómico y
los valores que podría adquirir son bajo, medio y alto.
-Variables de escala , razón o intervalo: son aquellas que clasifican los valores de
las unidades de análisis en intervalos. Contabilizan la diferencia que existe en el
orden y se les puede asignar un punto de origen verdadero de valor 0. por
ejemplo: edad, peso,..
Tras saber esto, vamos a pasar a realizar la tarea, sabiendo
que la variables tiene que ser como hemos dicho
anteriormente:
- exhaustiva: es decir, permite clasificar todas las unidades de
análisis que estamos investigando. Una forma de conseguirla es
añadiendo la categoría “otros”.
-Excluyentes: cuando permiten la clasificación de los individuos
sin ambigüedad, es decir, tiene que ser posible clasificar cada
caso en una sola categoría.
-Basada en un único principio clasificatorio, es decir, atendiendo
a un único criterio.
Nuestra variable es “estudios”, que para ser
más concretos nos centramos en las vías de
acceso a la universidad:
-Bachillerato
-Grado superior
-Prueba de acceso para mayores de 25 años
-Prueba de acceso para mayores de 45 años
-Prueba de acceso para mayores de 50 años
-Otros
Como podemos observar nuestra variable reúne todos
los requisitos:
-
Es exhaustiva ,puesto que incluye todas las vías de
acceso posible a la universidad.
-
Es excluyente, ya que sólo accedemos mediante una vía.
-
Atiende a un único principio clasificatorio, porque sólo se
centra en los tipos de acceso a la universidad.
Como podemos observar nuestra variable reúne todos
los requisitos:
-
Es exhaustiva ,puesto que incluye todas las vías de
acceso posible a la universidad.
-
Es excluyente, ya que sólo accedemos mediante una vía.
-
Atiende a un único principio clasificatorio, porque sólo se
centra en los tipos de acceso a la universidad.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La actualidad más candente (20)

La medicion en la elaboración de cuestionarios
La medicion en la elaboración de cuestionariosLa medicion en la elaboración de cuestionarios
La medicion en la elaboración de cuestionarios
 
Hamletmatamata cap 2
Hamletmatamata cap 2Hamletmatamata cap 2
Hamletmatamata cap 2
 
métodos estadísticos en investigación
métodos estadísticos en investigaciónmétodos estadísticos en investigación
métodos estadísticos en investigación
 
Tipos de evaluacion
Tipos de evaluacionTipos de evaluacion
Tipos de evaluacion
 
5. hipotesis y variables
5. hipotesis y variables5. hipotesis y variables
5. hipotesis y variables
 
Medición de las variables de investigación
Medición de las variables de investigación Medición de las variables de investigación
Medición de las variables de investigación
 
Aprendiendo sobre las variables
Aprendiendo sobre las variablesAprendiendo sobre las variables
Aprendiendo sobre las variables
 
Variables y escala de medición
Variables y escala de mediciónVariables y escala de medición
Variables y escala de medición
 
Variables operacionalización
Variables   operacionalizaciónVariables   operacionalización
Variables operacionalización
 
Exp. evaluacion
Exp. evaluacionExp. evaluacion
Exp. evaluacion
 
Pruebas de aprovechamiento y escalas de actitud
Pruebas de aprovechamiento y escalas de actitud Pruebas de aprovechamiento y escalas de actitud
Pruebas de aprovechamiento y escalas de actitud
 
Variables de investigación
Variables de investigaciónVariables de investigación
Variables de investigación
 
EstadíStica Escala
EstadíStica EscalaEstadíStica Escala
EstadíStica Escala
 
Propuesta De InvestigacióN
Propuesta De InvestigacióNPropuesta De InvestigacióN
Propuesta De InvestigacióN
 
Operacionalizacion de variable
Operacionalizacion de variableOperacionalizacion de variable
Operacionalizacion de variable
 
Biometris variables
Biometris variablesBiometris variables
Biometris variables
 
Paradigmas cualitativo cuantitativo_resumen_ramirez2004
Paradigmas cualitativo cuantitativo_resumen_ramirez2004Paradigmas cualitativo cuantitativo_resumen_ramirez2004
Paradigmas cualitativo cuantitativo_resumen_ramirez2004
 
Variables e hipotesis. Operacionalización de variables
Variables e hipotesis. Operacionalización de variablesVariables e hipotesis. Operacionalización de variables
Variables e hipotesis. Operacionalización de variables
 
Operacionalización de conceptos
Operacionalización de conceptosOperacionalización de conceptos
Operacionalización de conceptos
 
Variables de investigación
Variables de investigaciónVariables de investigación
Variables de investigación
 

Similar a Ejercicio estadística

Power Point de Métodos Medición
Power Point de Métodos MediciónPower Point de Métodos Medición
Power Point de Métodos Medición
Iván Valois
 
PROCESOS DE INVESTIGACION CUANTITATIVA Y CUALTATIVA
PROCESOS DE INVESTIGACION CUANTITATIVA Y CUALTATIVAPROCESOS DE INVESTIGACION CUANTITATIVA Y CUALTATIVA
PROCESOS DE INVESTIGACION CUANTITATIVA Y CUALTATIVA
AlexCarrascoChevez
 
Estadística Por qué se estudia estadística 004
Estadística Por qué se estudia estadística 004Estadística Por qué se estudia estadística 004
Estadística Por qué se estudia estadística 004
CESAR A. RUIZ C
 

Similar a Ejercicio estadística (20)

Ejercicio cómo hacer una variable de estudio
Ejercicio cómo hacer una variable de estudioEjercicio cómo hacer una variable de estudio
Ejercicio cómo hacer una variable de estudio
 
Proyecto final
Proyecto finalProyecto final
Proyecto final
 
Actividad 2
Actividad 2Actividad 2
Actividad 2
 
Power Point de Métodos Medición
Power Point de Métodos MediciónPower Point de Métodos Medición
Power Point de Métodos Medición
 
PROCESOS DE INVESTIGACION CUANTITATIVA Y CUALTATIVA
PROCESOS DE INVESTIGACION CUANTITATIVA Y CUALTATIVAPROCESOS DE INVESTIGACION CUANTITATIVA Y CUALTATIVA
PROCESOS DE INVESTIGACION CUANTITATIVA Y CUALTATIVA
 
Presentación Estadística y sus Términos Básicos
Presentación Estadística y sus Términos Básicos Presentación Estadística y sus Términos Básicos
Presentación Estadística y sus Términos Básicos
 
Presentación Estadística y sus Términos Básicos
Presentación Estadística y sus Términos Básicos Presentación Estadística y sus Términos Básicos
Presentación Estadística y sus Términos Básicos
 
Presentación Estadística y sus Términos Básicos
Presentación Estadística y sus Términos Básicos Presentación Estadística y sus Términos Básicos
Presentación Estadística y sus Términos Básicos
 
Términos básicos en estadística
Términos básicos en estadísticaTérminos básicos en estadística
Términos básicos en estadística
 
Variables
VariablesVariables
Variables
 
Estadística-Presentacion
Estadística-PresentacionEstadística-Presentacion
Estadística-Presentacion
 
Terminos básico en estadistica
Terminos básico en estadisticaTerminos básico en estadistica
Terminos básico en estadistica
 
Investigacion04
Investigacion04Investigacion04
Investigacion04
 
Wuolah Inversion mer 2.pdf
Wuolah Inversion mer 2.pdfWuolah Inversion mer 2.pdf
Wuolah Inversion mer 2.pdf
 
Variables y representaciones
Variables y representacionesVariables y representaciones
Variables y representaciones
 
Presentacion oliver
Presentacion oliverPresentacion oliver
Presentacion oliver
 
Clasificación de las Variables
Clasificación de las VariablesClasificación de las Variables
Clasificación de las Variables
 
Presentacion daniel tovar
Presentacion daniel tovarPresentacion daniel tovar
Presentacion daniel tovar
 
Presentacion daniel tovar
Presentacion daniel tovarPresentacion daniel tovar
Presentacion daniel tovar
 
Estadística Por qué se estudia estadística 004
Estadística Por qué se estudia estadística 004Estadística Por qué se estudia estadística 004
Estadística Por qué se estudia estadística 004
 

Más de amandanugra

Ejercicio voluntario estadística tema 5
Ejercicio voluntario estadística tema 5Ejercicio voluntario estadística tema 5
Ejercicio voluntario estadística tema 5
amandanugra
 
Ejercicio estadistica tabla edad tema 5
Ejercicio estadistica tabla edad tema 5Ejercicio estadistica tabla edad tema 5
Ejercicio estadistica tabla edad tema 5
amandanugra
 
Ejercicio voluntario estadística tema 5
Ejercicio voluntario estadística tema 5Ejercicio voluntario estadística tema 5
Ejercicio voluntario estadística tema 5
amandanugra
 
Seminario 8 estadística y ti cs
Seminario 8 estadística y ti csSeminario 8 estadística y ti cs
Seminario 8 estadística y ti cs
amandanugra
 
Ejercicios T de Student
Ejercicios T  de StudentEjercicios T  de Student
Ejercicios T de Student
amandanugra
 
Ejercicios T de student
Ejercicios T de studentEjercicios T de student
Ejercicios T de student
amandanugra
 
Ejercicios t de student
Ejercicios t  de studentEjercicios t  de student
Ejercicios t de student
amandanugra
 
Ejercicios T-de student
Ejercicios T-de studentEjercicios T-de student
Ejercicios T-de student
amandanugra
 
Ejercicios T-de student
Ejercicios T-de studentEjercicios T-de student
Ejercicios T-de student
amandanugra
 
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti csEjercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
amandanugra
 
Ejercicio estadística tema 9
Ejercicio estadística tema 9Ejercicio estadística tema 9
Ejercicio estadística tema 9
amandanugra
 
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti csEjercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
amandanugra
 
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti csEjercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
amandanugra
 
Tarea seminario 6 estadística.revisión crítica de un artículo científico orig...
Tarea seminario 6 estadística.revisión crítica de un artículo científico orig...Tarea seminario 6 estadística.revisión crítica de un artículo científico orig...
Tarea seminario 6 estadística.revisión crítica de un artículo científico orig...
amandanugra
 
Ejercicios box-plot voluntario
Ejercicios box-plot voluntarioEjercicios box-plot voluntario
Ejercicios box-plot voluntario
amandanugra
 
Seminario 5 estadística y TICs
Seminario 5 estadística y TICsSeminario 5 estadística y TICs
Seminario 5 estadística y TICs
amandanugra
 
Seminario 5 estadística y ti cs final
Seminario 5 estadística y ti cs finalSeminario 5 estadística y ti cs final
Seminario 5 estadística y ti cs final
amandanugra
 
Seminario 5 estadística y ti cs
Seminario 5 estadística y ti csSeminario 5 estadística y ti cs
Seminario 5 estadística y ti cs
amandanugra
 

Más de amandanugra (20)

Proceso enfermero envejecimiento
Proceso enfermero envejecimientoProceso enfermero envejecimiento
Proceso enfermero envejecimiento
 
seminarios bloque 1 envejecimiento
seminarios bloque 1 envejecimientoseminarios bloque 1 envejecimiento
seminarios bloque 1 envejecimiento
 
Ejercicio voluntario estadística tema 5
Ejercicio voluntario estadística tema 5Ejercicio voluntario estadística tema 5
Ejercicio voluntario estadística tema 5
 
Ejercicio estadistica tabla edad tema 5
Ejercicio estadistica tabla edad tema 5Ejercicio estadistica tabla edad tema 5
Ejercicio estadistica tabla edad tema 5
 
Ejercicio voluntario estadística tema 5
Ejercicio voluntario estadística tema 5Ejercicio voluntario estadística tema 5
Ejercicio voluntario estadística tema 5
 
Seminario 8 estadística y ti cs
Seminario 8 estadística y ti csSeminario 8 estadística y ti cs
Seminario 8 estadística y ti cs
 
Ejercicios T de Student
Ejercicios T  de StudentEjercicios T  de Student
Ejercicios T de Student
 
Ejercicios T de student
Ejercicios T de studentEjercicios T de student
Ejercicios T de student
 
Ejercicios t de student
Ejercicios t  de studentEjercicios t  de student
Ejercicios t de student
 
Ejercicios T-de student
Ejercicios T-de studentEjercicios T-de student
Ejercicios T-de student
 
Ejercicios T-de student
Ejercicios T-de studentEjercicios T-de student
Ejercicios T-de student
 
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti csEjercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
 
Ejercicio estadística tema 9
Ejercicio estadística tema 9Ejercicio estadística tema 9
Ejercicio estadística tema 9
 
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti csEjercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
 
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti csEjercicio seminario 7 estadística y ti cs
Ejercicio seminario 7 estadística y ti cs
 
Tarea seminario 6 estadística.revisión crítica de un artículo científico orig...
Tarea seminario 6 estadística.revisión crítica de un artículo científico orig...Tarea seminario 6 estadística.revisión crítica de un artículo científico orig...
Tarea seminario 6 estadística.revisión crítica de un artículo científico orig...
 
Ejercicios box-plot voluntario
Ejercicios box-plot voluntarioEjercicios box-plot voluntario
Ejercicios box-plot voluntario
 
Seminario 5 estadística y TICs
Seminario 5 estadística y TICsSeminario 5 estadística y TICs
Seminario 5 estadística y TICs
 
Seminario 5 estadística y ti cs final
Seminario 5 estadística y ti cs finalSeminario 5 estadística y ti cs final
Seminario 5 estadística y ti cs final
 
Seminario 5 estadística y ti cs
Seminario 5 estadística y ti csSeminario 5 estadística y ti cs
Seminario 5 estadística y ti cs
 

Último

Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficiosCriterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
JonathanCovena1
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Francisco158360
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
RigoTito
 

Último (20)

Medición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptxMedición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptx
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativa
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes d
 
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
 
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdfInfografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
 
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
 
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficiosCriterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
 
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
2024 KIT DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONALES.pdf
 
Programacion Anual Matemática5 MPG 2024 Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática5    MPG 2024  Ccesa007.pdfProgramacion Anual Matemática5    MPG 2024  Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática5 MPG 2024 Ccesa007.pdf
 
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSOCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
 
proyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niño
proyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niñoproyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niño
proyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niño
 
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptxRegistro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
 
Supuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docxSupuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docx
 
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdfFeliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
 
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdfTema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
 
Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.
Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.
Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.
 
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).pptPINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
 
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonablesPIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
 

Ejercicio estadística

  • 1. Ejercicio Estadística -Crea la variable “estudios” teniendo en cuenta que ha de ser exhaustiva, excluyente y ha de atender a un único principio clasificatorio. Antes de realizarlo ,haremos una serie de aclaraciones.
  • 2. • La estadística es una disciplina científica que se encarga de recoger, ordenar y analizar datos de una muestra extraída de cierta población, y que a, partir de esa muestra, valiéndose del cálculo de probabilidades, se encarga de hacer inferencias acerca de la población. • Para ello, hace uso de estadísticos cuando trabaja con una muestra o parámetros cuando trabaja con una población. • En cuanto a la población, decir que hay muchas variables, es decir, conjunto de características o rasgos de los elementos de dicha población. Y cada uno de los elementos u objetos que la componen recibe el nombre de unidad de análisis(n o N).Por ejemplo: edad, color de ojos,…
  • 3. • Existen varios tipos de variables. Entre ellas destacaremos las siguientes: -Variables nominales: son aquellas clasificadas en nombres o categorías. Ej: color de ojos y cada uno de los valores que podría tomar son verde, marrón, azul.. Se llaman dicotómicas si la variable solo tiene dos categorías. Ej:¿ Toma café todos los días ? los valores que puede adquirir son si o no. -Variables ordinales: Cuando asignamos un nombre a los diferentes rasgos que pueden adoptar las unidades de análisis. Por lo tanto, no sólo clasifican, además ordenan a las unidades de análisis. Y entre estas unidades de analisis se pueden establecer relaciones de equivalencia. Por ejemplo: estatus socioeconómico y los valores que podría adquirir son bajo, medio y alto. -Variables de escala , razón o intervalo: son aquellas que clasifican los valores de las unidades de análisis en intervalos. Contabilizan la diferencia que existe en el orden y se les puede asignar un punto de origen verdadero de valor 0. por ejemplo: edad, peso,..
  • 4. Tras saber esto, vamos a pasar a realizar la tarea, sabiendo que la variables tiene que ser como hemos dicho anteriormente: - exhaustiva: es decir, permite clasificar todas las unidades de análisis que estamos investigando. Una forma de conseguirla es añadiendo la categoría “otros”. -Excluyentes: cuando permiten la clasificación de los individuos sin ambigüedad, es decir, tiene que ser posible clasificar cada caso en una sola categoría. -Basada en un único principio clasificatorio, es decir, atendiendo a un único criterio.
  • 5. Nuestra variable es “estudios”, que para ser más concretos nos centramos en las vías de acceso a la universidad: -Bachillerato -Grado superior -Prueba de acceso para mayores de 25 años -Prueba de acceso para mayores de 45 años -Prueba de acceso para mayores de 50 años -Otros
  • 6. Como podemos observar nuestra variable reúne todos los requisitos: - Es exhaustiva ,puesto que incluye todas las vías de acceso posible a la universidad. - Es excluyente, ya que sólo accedemos mediante una vía. - Atiende a un único principio clasificatorio, porque sólo se centra en los tipos de acceso a la universidad.
  • 7. Como podemos observar nuestra variable reúne todos los requisitos: - Es exhaustiva ,puesto que incluye todas las vías de acceso posible a la universidad. - Es excluyente, ya que sólo accedemos mediante una vía. - Atiende a un único principio clasificatorio, porque sólo se centra en los tipos de acceso a la universidad.