1. REPÚBLICABILIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARALAEDUCACIÓN
UNIVERSITARIA
UNIVERSIDAD POLITÉCNICATERRITORIAL DEL ESTADO LARA
“ANDRÉS ELOY BLANCO”
EVALUACIÓN UNIDAD I
Ensayo
CARLOS DANIEL GIL
CEDULAV.-11544930
SECCION 2300
PNF DISTRIBUCION Y LOGISTICA
PROF: EFREN ESCALONA
JULIO, 2020
2. ENSAYO
La notación de subíndice, es una notación que permite referirse a un cierto número
dentro de un grupo de números sin tener que especificarlo. Indica el valor que le
corresponde a cierto dato de acuerdo al lugar que ocupa el mismo dentro de un grupo de
valores.
Permite referirse a un cierto número dentro de un grupo de números sin tener que
especificarlo. Dado el siguiente grupo de números: 7, 3, 8, 2, 1, 4, 6, 8, 5, podemos
especificar cada uno como X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9. Donde X, es el primer
número en el grupo, X1 = 7; X, es el segundo número en el grupo, X2 = 3, y así
sucesivamente y esta notación nos permite determinar el orden en el que aparece cada
número.
En otro orden, En la estadística tenemos muchas veces que sumar, restar, multiplicar
y dividir una serie de números. La notación sigma (o suma) nos permite representar estas
operaciones algebraicas en una forma más abreviada o sea más económica. Supongamos
que se le presente el siguiente grupo de números 6, 5, 4, 2, 9. Este es un grupo de números
pequeños, pero, a menudo, nos enfrentamos con un grupo de cientos, posiblemente miles de
números. Como cada uno de los números puede ser representado simbólicamente (véase las
secciones A y B), queremos desarrollar un método de notación que nos permita realizar
operaciones algebraicas con los símbolos.
La sumatoria o sumatorio (llamada también notación sigma) es una operación
matemática que se emplea para calcular la suma de muchos o infinitos sumandos. La
operación sumatoria se expresa con la letra griega sigma mayúscula Σ, y se representa así:
Expresión que se lee: "sumatoria de Xi, donde i toma los valores desde 1 hasta n". i es el
valor inicial, llamado límite inferior n es el valor final, llamado límite superior.
Cabe señalar, que necesariamente debe cumplirse que: i ≤ n Si la sumatoria abarca
la totalidad de los valores, entonces no se anotan sus límites y su expresión se puede
simplificar: Ejemplos: Algunas fórmulas de la operación sumatoria Fórmula para la suma
de n números consecutivos (1+ 2 + 3 + 4 + 5……+ n); que acabamos de ver arriba.
Fórmula para la sumatoria de los cuadrados de n números consecutivos (12 + 22 + 32 + 42
+ 52 + 62 +………+ n2): Fórmula para la sumatoria de los cubos de n números
consecutivos (13 + 23 + 33 + 43 + 53 + 63 + 73……+ n3):
Por consiguiente, las medidas que describen un valor típico en un grupo de
observaciones suelen llamarse medidas de tendencia central. Es importante tener en cuenta
que estas medidas se aplican a grupos más bien que a individuos. un promedio es una
característica de grupo, no individual. Medidas de Tendencia Central Media aritmética
3. Suma de los valores de una serie de medidas respecto del número de valor tamaño de la
muestra y xi cada uno de los valores.
En relación a la Mediana, como valor que queda en el centro tras la división de una
serie de valores ordenados en dos partes iguales, una superior y una inferior. Para
determinarla debe seguirse los siguientes pasos: -ordenar los datos de menor a mayor -si el
número de datos es impar corresponde al que queda en el centro -si el número de datos es
par corresponde al valor medio de los dos datos centrales Moda Valor que se presenta con
más frecuencia en una serie de mediciones.
Dada estas medidas de Centralización, con el objeto de determinar los valores
centrales o medios de la distribución, luego las medidas de Dispersión, estas nos dan una
idea sobre la representatividad de las medidas centrales, a mayor dispersión menor
representatividad.
Igualmente, las medidas de Localización, donde estas son útiles para encontrar
determinados valores importantes, para una "clasificación" de los elementos de la muestra o
población, por último, las medidas de la Simetría, ya que estas sirven para ver si la
distribución tiene el mismo comportamiento por encima y por debajo de los valores
centrales, como por ejemplo del cálculo de los coeficientes de simetría y Curtósis.
Existen cuatro niveles de medición: la escala nominal, la escala ordinal, la escala de
intervalo y la escala de razón. Estas escalas de medición sirven para categorizar diferentes
variables (un elemento, característica o factor que es probable que varíe).
Por defecto, todas las variables caen en una de las cuatro escalas mencionadas
anteriormente. Comprender sus propiedades y asignar las variables a una de las cuatro
escalas de medición es importante porque determina qué operaciones están permitidas y
cuáles no. La escala nominal posee solo la característica de descripción, y esto significa
que posee etiquetas únicas que sirven para identificar o delegar valores a los artículos.
Cuando la escala nominal se utiliza con fines de identificación, existe una correlación uno a
uno entre un objeto y el valor asignado a él.
Dentro de lo anterior, la escala nominal una escala de medición en la cual los
números sirven como “etiquetas” solamente para identificar o clasificar un objeto. Una
escala de medición nominal normalmente trata sólo con variables no numéricas (no
cuantitativas). Pero cuando se utiliza la escala nominal para fines de clasificación, los
números asignados al objeto sirven como etiquetas para categorizar y organizar objetos por
clase.
4. Desde el punto de vista estadístico, la escala nominal es una de las escalas de
medición más fáciles de comprender. Como se mencionó anteriormente, la escala nominal
se asigna a artículos, objetos o elementos que no son cuantitativos, ni están orientados a un
número.
Dentro de sus características se encuentra que es de naturaleza cualitativa, lo que
significa que los números se usan únicamente para categorizar o identificar objetos. En una
escala nominal, los números no definen las características relacionadas con el objeto, lo que
significa que cada número se asigna a un objeto aleatorio o por decisión propia. El único
aspecto permitido relacionado con los números en una escala nominal es que sirven para
“contar”.
En relación a la Ordinal, son variables numéricas cuyos valores representan una
categoría o identifican un grupo de pertenencia contando con un orden lógico. Este tipo de
variable nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad y a su vez, podemos
identificar si una categoría es mayor o menor que otra.
Dado que existe contradicciones entre la escala nominal y la ordinal, estas variables
de medición es un requisito previo ya que permite a los propietarios tomar decisiones bien
informadas. Donde cada escala de medición ofrece un grado único de detalle, por ejemplo,
una escala nominal ofrece detalles básicos y una escala proporcional o escala de proporción
ofrece muchos más detalles.
La diferencia entre la escala nominal y escala ordinal tiene un gran impacto en los
métodos de análisis de investigación de mercado debido a los detalles y la información que
cada uno de estos métodos tiene para ofrecer entre primero el intervalo que siendo unas
variables numéricas cuyos valores representan magnitudes y la distancia entre los números
de su escala es igual. Con este tipo de variables podemos realizar comparaciones de
igualdad/desigualdad, establecer un orden dentro de sus valores y medir la distancia
existente entre cada valor de la escala.
Las variables de intervalo carecen de un cero absoluto, por lo que operaciones como
la multiplicación y la división no son realizables. Un ejemplo de este tipo de variables es la
temperatura, ya que podemos decir que la distancia entre 10 y 12 grados es la misma que la
existente entre 15 y 17 grados. Lo que no podemos establecer es que una temperatura de 10
grados equivale a la mitad de una temperatura de 20 grados.
Sin embargo, la razón es una variable de razón poseen las mismas características de
las variables de intervalo, con la diferencia que cuentan con un cero absoluto; es decir, el
valor cero (0) representa la ausencia total de medida, por lo que se puede realizar cualquier
operación Aritmética (Suma, Resta, Multiplicación y División) y Lógica (Comparación y
ordenamiento). Este tipo de variables permiten el nivel más alto de medición. Las variables
altura, peso, distancia o el salario, son algunos ejemplos de este tipo de escala de medida.
5. Debido a la similitud existente entre las escalas de intervalo y de razón, SPSS las ha
reunido en un nuevo tipo de medida exclusivo del programa, al cual denomina Escala. Las
variables de escala son para SPSS todas aquellas variables cuyos valores representan
magnitudes, ya sea que cuenten con un cero (0) absoluto o no. Teniendo esto en cuenta
discutiremos a continuación los diferentes procedimientos estadísticos que se pueden
utilizar de acuerdo al tipo de medida de cada variable.
Por consiguiente, se tiene la escala proporcional o escala de proporción es un tipo
de escala de medición variable que es de naturaleza cuantitativa. La escala proporcional le
permite a cualquier investigador comparar los intervalos o las diferencias entre variables.
Además, posee un punto cero o un carácter de origen. Esta es una característica única de la
escala de proporción. Por ejemplo, la temperatura exterior es de 0 grados Celsius. 0 grados
no significa que algo sea frio o algo sea caluroso, 0 grados Celsius es un valor.
Es importante señalar, que la escala proporcional tiene la mayoría de las
características de las otras tres escalas de medición de variables, es decir, la escala nominal,
la escala ordinal y la escala de intervalo. Pero las variables nominales se utilizan para
“nombrar” o etiquetar una serie de valores. Las escalas ordinales les ofrecen a los
investigadores una buena cantidad de información que puede ser utilizadas posterior a la
toma de decisiones.
Y en cambio, las escalas de intervalo nos ofrecen el orden de los valores y también
nos da la capacidad de cuantificar la diferencia entre cada uno. Una escala de proporción
ayuda a comprender los valores del intervalo. La característica del cero verdadero es un
factor esencial en el cálculo de las relaciones en la escala de proporción.
Una escala proporcional es la escala más informativa, ya que indica el orden y el
número del objeto entre los valores de la escala. Los ejemplos más comunes de la escala
proporcional son la altura, dinero, edad, peso, pero con respecto a la investigación de
mercados, los ejemplos más comunes que se observan son las ventas, el precio, el número
de clientes, la cuota de mercado, etc.
Referencias:
George Brinton Thomas, Maurice D. Weir, Joel Hass – 2006. Cálculo: una variable
- Página 336
José Juan Cáceres Hernández – 2006. Conceptos Básicos de Estadística para
Ciencias Sociales - Página 8
