prueba estadistica general

1. Bachiller: Cesar J Zapata
C.I: 21.079.314
Mención: Electrónica.

2. • Variable
Es una magnitud que varía pero que puede ser medida, manipulada o controlada. Una
variable será considerada dependiente, en el marco de un estudio concreto, si su magnitud
cambia debido a los cambios de otra u otras variables.
Por ejemplo, el consumo es una variable que está relacionada al ingreso; si el ingreso aumenta, el consumo
de un bien también aumentará. Aunque todavía no podemos saber en cuánto; más adelante lo sabremos.
Establecer en cuánto se modificará una variable dependiente como efecto del cambio de otra, es una de las
más importantes fases de la Estadística. Es decir, su capacidad de pronóstico.
En este caso, en la relación Ingreso-Consumo, el Ingreso sería la variable independiente, pues cambia sin
estar ligado al cambio de otra en el análisis concreto.
Los modelos de simulación sirven para diseñar un experimento manipulando las variables independientes
para determinar la reacción de la variable dependiente.
Después de varios intentos, el diseñador lo aplicará a un estudio concreto de la realidad, estudio que es
monitoreado por los responsables
Tipos de variable
Una variable independiente es aquella cuyo valor no depende del de otra variable.
• La variable independiente en una función se suele representar por x.
• La variable independiente se representa en el eje de abscisas.
• Variable dependiente
• Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra
variable.
• La variable dependiente en una función se suele representar por y.
• La variable dependiente se representa en el eje ordenadas.
• La variable y está en función de la variable x.

3. Población y Muestra.
una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población,
para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión
de sujetos en la muestra debe seguir una técnicas de muestreo. En tales casos, puede obtenerse
una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse
las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).
Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda la
población porque el manejo de un menor número de datos provoca también menos errores en su
manipulación. En cualquier caso, el conjunto de individuos de la muestra son los sujetos
realmente estudiados.
Ejemplo:
voy a estudiar cuantas mujeres han quedado en embarazo menores de edad en determinada
ciudad"
la muestra es: que como hay veces que la población a estudiar es muy amplia reduzco esta a un
porcentaje menor y baso mi estudio en los resultados obtenidos en esta "muestra"... por ejemplo:
"la población de la ciudad que voy a estudiar es de 8 millones de personas.. entonces se Le voy a
hacer un estudio al 10 % de esta población"
•

4. 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.
Por ejemplo, suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población la media
aritmética de las edades de sus miembros, esto es, la suma de todas ellas, dividida por el total
de individuos que componen tal población.

5. Medición es el proceso por el cual se asignan números a objetos o características según determinadas reglas.
Una escala de medida es, en un sentido general, un procedimiento mediante el cual se relacionan de manera biunívoca un conjunto de
modalidades (distintas) con un conjunto de números (distintos).Estos es, a cada modalidad le corresponde un sólo número, y a cada
número le corresponde una sola modalidad.
Atendiendo a las relaciones que puedan verificarse empíricamente entre las modalidades de los objetos o características pueden
distinguirse cuatro tipo de escalas de medida: nominal, ordinal, de intervalos y de razón.
Ejemplo : a) Puede decirse que un valor es igual o diferente del de otro valor de la variable.
b) Puede decirse que un valor es igual, mayor o menor que otro.
c) Puede decirse que la diferencia entre dos valores de la variable es igual, mayor o menos que la diferencia
entre los valores de otros dos pares de valores de la variable. O sea pueden efectuarse válidamente
divisiones entre intervalos.
d) Puede decirse que un valor es tantas veces mayor o menor que otro. O sea pueden dividirse con
válidamente valores de la variable.
Si la variable solo cumple a) se llama NOMINAL. Son variables no numéricas.
Ejemplos:
-Estado civil
-Color de cabello
-País donde vive
-Religión que profesa
-Marca de su automóvil
-Colegio al que asistió
Si cumple solo a) y b) es ORDINAL. Son variables no numéricas.
Ejemplos:
-Grado militar
-Nivel de escolaridad
-Posición de un libro en una lista de best sellers
-Clase social
-Grado de afición al cine
-Rango de agresividad

6. Si cumple solo a), b) y c) es DE INTERVALO. Son variables numéricas que no tienen un cero
unívocamente determinado o el cero no está definido. En ese caso no puedo decir tal
valor es por ejemplo el doble del otro ya que depende del cero que use menos aún si el
cero no está definido..
-Altura de montañas (el cero puede ser la base de la montaña o el nivel del mar).
-Temperatura en un cierto lugar (el cero es diferente para los grados centígrados,
Faranheit y Kelvin).
-Coeficiente de inteligencia de las persona en estado de vigilia. El cero sería la ausencia
de cualquier respuesta lo que es imposible para una pesona en estado de vigilia.
-Año calendario. Hay muchos ceros uno para cada calendario usado. Gregoriano,
islámico, judío, maya, etc.
-Velocidad de los cuerpos respecto a cualquier sistema de referencia inercial. El cero será
diferente si tomo ejes de referencia fijos en la Tierra que si tomo la velocidad respecto de
ejes móviles aunque tengan velocidad constante respecto de la Tierra.
-Edad de la tierra tomando en cuenta las diferentes teorías existentes.
Si cumplen a), b), c) y d) se denominan de RAZÓN, ya que al tener un cero pueden
dividirse y decir este valor de la variable es tantas veces mayor o menor que tal otro y por
supuesto son variables numéricas.
Ejemplos:
-Edad de las personas.
-Calificaciones de un examen.
-Sueldo de las personas.
-Cantidad de habitantes de distintos países.
-Saldo de cuentas bancarias.
-Beneficios de las empresas en un determinado período.

7. 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.
En el análisis de datos resulta más sencillo asignar a ciertos atributos “etiquetas” numéricas en lugar de
utilizar datos complejos. Por ello podemos utilizar un “1” para designar a las mujeres y un “2” para designar
a los hombres, sin que ninguno de los números represente más o menos, solamente con el objetivo de
distinguir y organizar datos. En esta escala cada persona u objeto debe pertenecer a una y solamente una de
las categorías que tienen y el conjunto de estas categorías debe ser exhaustivo; es decir, tiene que contener a
todos los casos posibles.
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. Se establece una gradación u orden natural para las
categorías, cada uno de los datos puede localizarse dentro de alguna de las categorías disponibles.
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. La unidad de medición es arbitraria, el cero es
convencional y pueden existir cantidades negativas; la medición de la temperatura y del coeficiente
intelectual son ejemplos de este tipo de escala.
En esta escala se pueden hacer comparaciones por medio de diferencias o de sumas, sin embargo no se
admiten comparaciones por medio de multiplicaciones, divisiones o porcentajes pues carecen de sentido.
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.

8. RAZON
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
PROPORCION
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.
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.
•

9. La estadística es el estudio de los modos de recolectar y analizar datos con el fin de establecer
conclusiones acerca del medio del cual se han obtenido los datos. a es la ciencia que trata
sobre la toma, organización recopilación, presentación y análisis de datos para deducir
conclusiones sobre ellos y para tomar decisiones que estén de acuerdo con los análisis
efectuados.
La Estadística es una disciplina que utiliza recursos matemáticos para organizar y resumir una
gran cantidad de datos obtenidos de la realidad, e inferir conclusiones respecto de ellos. Por
ejemplo, la estadística interviene cuando se quiere conocer el estado sanitario de un país, a
través de ciertos parámetros como la tasa de morbilidad o mortalidad de la población.
En este caso la estadística describe la muestra en términos de datos organizados y resumidos, y
luego infiere conclusiones respecto de la población. Aplicada a l investigación científica,
también infiere cuando provee los medios matemáticos para establecer si una hipótesis debe o
no ser rechazada. La estadística puede aplicarse a cualquier ámbito de la realidad, y por ello es
utilizada
en física, química, biología, medicina, astronomía, psicología, sociología, lingüística demografí
a, etc. Y es importante en todos los contextos desde el estudiantil, de trabajo y profesional por
que se aplica en la vida diaria de cada uno de estos en el estudiantil por ejemplo para sacar tu
promedio de una calificación o para saber la media o cuanto necesitas para ciertas materias.

10. http://www.mailxmail.com/curso-estadistica-aplicada-spss-modulo/concepto-variable-
estadistica-tipos-variables
http://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
http://es.scribd.com/doc/81214981/Definicion-de-parametro-estadistico
http://www.psicologia-online.com/pir/medicion-y-escalas-de-medida.html
http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Fernandez_Verdugo_3/Razon.
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