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Conceptos básicos
ParteI
MSc Edgar Madrid Cuello
Departamento de Matemática, UNISUCRE
Estadística I
2017
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 1 / 21
Introducción
Denición
Como estudiante de administración, economía o contaduría, requerirá
conocimientos básicos y habilidad para organizar, analizar y transformar
datos, así como para presentar la información.
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 2 / 21
Introducción
Denición (Por qué estudiar estadística?)
La información numérica prolifera por todas partes
Las técnicas estadísticas se emplean para tomar decisiones que afectan
la vida diaria, es decir, que inuyen en su bienestar
El conocimiento de métodos estadísticos facilita la comprensión de la
forma en que se toman las decisiones y proporcionan un entendimiento
más claro de cómo le afectan
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 3 / 21
Introducción
Denición (Por qué estudiar estadística?)
La información numérica prolifera por todas partes
Las técnicas estadísticas se emplean para tomar decisiones que afectan
la vida diaria, es decir, que inuyen en su bienestar
El conocimiento de métodos estadísticos facilita la comprensión de la
forma en que se toman las decisiones y proporcionan un entendimiento
más claro de cómo le afectan
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 3 / 21
Introducción
Denición (Por qué estudiar estadística?)
La información numérica prolifera por todas partes
Las técnicas estadísticas se emplean para tomar decisiones que afectan
la vida diaria, es decir, que inuyen en su bienestar
El conocimiento de métodos estadísticos facilita la comprensión de la
forma en que se toman las decisiones y proporcionan un entendimiento
más claro de cómo le afectan
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 3 / 21
Conceptos básicos
Denición (ESTADÍSTICA)
Ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos con el n
de proporcionar una toma de decisiones más ecaz.
Denición (Cultura Estadística)
La Cultura Estadística busca la comprensión y el reconocimiento del
ciudadano no sólo como fuente de información, sino también como usuario
de la misma, apropiándola en la toma de decisiones. a
a
https://www.dane.gov.co/index.php/servicios-al-
ciudadano/tramites/cultura-estadistica
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 4 / 21
Conceptos básicos
Denición (ESTADÍSTICA)
Ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos con el n
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Denición (Cultura Estadística)
La Cultura Estadística busca la comprensión y el reconocimiento del
ciudadano no sólo como fuente de información, sino también como usuario
de la misma, apropiándola en la toma de decisiones. a
a
https://www.dane.gov.co/index.php/servicios-al-
ciudadano/tramites/cultura-estadistica
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 4 / 21
Conceptos básicos
Denición (ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA)
Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. a
a
Estadística aplicada a los negocios, Lind et all., Mc Graw Hilll, 15ed,
México, 2012
Denición (ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA)
Es una ciencia que analiza datos (por ejemplo, edad de una población,
altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de
verano, etc) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de
estas variables.
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Conceptos básicos
Denición (ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA)
Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. a
a
Estadística aplicada a los negocios, Lind et all., Mc Graw Hilll, 15ed,
México, 2012
Denición (ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA)
Es una ciencia que analiza datos (por ejemplo, edad de una población,
altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de
verano, etc) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de
estas variables.
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Conceptos básicos
Denición (ESTADÍSTICA INFERENCIAL)
Métodos que se emplean para determinar una propiedad de una población
con base en la información de una muestra de ella.a
a
Estadística aplicada a los negocios, Lind et all., Mc Graw Hilll, 15ed,
México, 2012
Denición (ESTADÍSTICA INFERENCIAL)
La Estadística inferencial o Inferencia estadística estudia cómo sacar
conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una
muestra, y el grado de abilidad o signicación de los resultados obtenidos.
a
a
http://estadisticacobao04eltule504.blogspot.com.co/2014/09/estadistica.html
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Conceptos básicos
Denición (ESTADÍSTICA INFERENCIAL)
Métodos que se emplean para determinar una propiedad de una población
con base en la información de una muestra de ella.a
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La Estadística inferencial o Inferencia estadística estudia cómo sacar
conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una
muestra, y el grado de abilidad o signicación de los resultados obtenidos.
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a
http://estadisticacobao04eltule504.blogspot.com.co/2014/09/estadistica.html
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Introducción
Denición (Muestreo Aleatorioa
)
a
http://www.ematematicas.net/inferencia.php?tipo=aleatorio
Es la extracción de una muestra de una población nita, en el que el
proceso de extracción es tal que garantiza a cada uno de los elementos de
la población la misma oportunidad de ser incluidos en dicha muestra. Esta
condición garantiza la representatividad de la muestra porque si en la
población un determinado porcentaje de individuos presenta la
característica A
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 7 / 21
Conceptos básicos
Denición (Población)
La población está formada por todas las unidades experimentales, como:
sujetos o animales, plantas,. . . de interés.
Ejemplo
Las plantaciones de leguminosas.
Los patos en la granja el perico.
Los estudiantes de Biología.
Denición (Población)
Conjunto de individuos u objetos de interés o medidas que se obtienen a
partir de todos los individuos u objetos de interés.a
a
Estadística aplicada a los negocios, Lind et all., Mc Graw Hilll, 15ed,
México, 2012
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Denición (Muestra)
Las poblaciones suelen ser muy extensas y es imposible observar a cada
componente, por ello se trabaja con muestras de tamaño n o subconjuntos
de esa población. Por eso podemos denir como muestra a una parte o
subconjunto de una población.
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 9 / 21
Denición (Muestra Aleatoria Simple)
Todos los miembros de la población tienen las mismas oportunidades de ser
incluidos en la muestra, y los miembros de la muestra se escogen
independientes entre sí.
Cómo escoger una muestra aleatoria
1 Crear una estructura de muestreo
2 Leer los números de una tabla aleatoria o de un software como
excel o R.
3 Los miembros de la población de los número de identicación
seleccionados constituyen la muestra
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 10 / 21
Denición (Muestra Aleatoria Simple)
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incluidos en la muestra, y los miembros de la muestra se escogen
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Cómo escoger una muestra aleatoria
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Figure: población y muestra
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Tipos de variables
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 12 / 21
Niveles de medición
Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los
datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar
los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar.
Denición (Datos de nivel nominal)
En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una
variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma
particular para ordenar las etiquetas.
La variable de interés se divide en categorías o resultados.
No existe un orden natural de los resultados.
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 13 / 21
Niveles de medición
Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los
datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar
los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar.
Denición (Datos de nivel nominal)
En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una
variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma
particular para ordenar las etiquetas.
La variable de interés se divide en categorías o resultados.
No existe un orden natural de los resultados.
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Niveles de medición
Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los
datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar
los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar.
Denición (Datos de nivel nominal)
En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una
variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma
particular para ordenar las etiquetas.
La variable de interés se divide en categorías o resultados.
No existe un orden natural de los resultados.
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Niveles de medición
Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los
datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar
los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar.
Denición (Datos de nivel nominal)
En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una
variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma
particular para ordenar las etiquetas.
La variable de interés se divide en categorías o resultados.
No existe un orden natural de los resultados.
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Niveles de medición
Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los
datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar
los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar.
Denición (Datos de nivel nominal)
En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una
variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma
particular para ordenar las etiquetas.
La variable de interés se divide en categorías o resultados.
No existe un orden natural de los resultados.
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Niveles de medición
Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los
datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar
los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar.
Denición (Datos de nivel nominal)
En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una
variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma
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La variable de interés se divide en categorías o resultados.
No existe un orden natural de los resultados.
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Niveles de medición
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 14 / 21
Niveles de medición
Denición (Datos de nivel nominal)
El nivel ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que
se pueden ordenar los valores. En este caso las variables no sólo se asignan
a grupos sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que,
menor que o igual que, entre los elementos.
Las clasicaciones de los datos se encuentran representadas por
conjuntos de etiquetas o nombres (alto, medio, bajo), las cuales tienen
valores relativos.
En consecuencia, los valores relativos de los datos se pueden clasicar
u ordenar.
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 15 / 21
Niveles de medición
Denición (Datos de nivel nominal)
El nivel ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que
se pueden ordenar los valores. En este caso las variables no sólo se asignan
a grupos sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que,
menor que o igual que, entre los elementos.
Las clasicaciones de los datos se encuentran representadas por
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En consecuencia, los valores relativos de los datos se pueden clasicar
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Niveles de medición
Denición (Datos de nivel nominal)
El nivel ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que
se pueden ordenar los valores. En este caso las variables no sólo se asignan
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En consecuencia, los valores relativos de los datos se pueden clasicar
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Niveles de medición
Denición (Datos de nivel de intervalo)
El nivel de intervalo de medición es el nivel inmediato superior. Incluye
todas las características del nivel ordinal, pero, además, la diferencia entre
valores constituye una magnitud constante.
Ejemplo
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 17 / 21
Niveles de medición
Denición (Datos de nivel de intervalo)
Las clasicaciones de datos se ordenan de acuerdo con el grado que
posea de la característica en cuestión.
Diferencias iguales en la característica representan diferencias iguales
en las mediciones.
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 18 / 21
Niveles de medición
Denición (Datos de nivel de intervalo)
Las clasicaciones de datos se ordenan de acuerdo con el grado que
posea de la característica en cuestión.
Diferencias iguales en la característica representan diferencias iguales
en las mediciones.
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Niveles de medición
Denición (Datos de nivel de razón)
Todos los datos cuantitativos son registrados en el nivel de razón de la
medición. El nivel de razón es el más alto. Posee todas las características
del nivel de intervalo, aunque, además, el punto 0 tiene sentido y la razón
entre dos números es signicativa.
Las clasicaciones de datos se ordenan de acuerdo con la cantidad de
características que poseen.
Diferencias iguales en la característica representan diferencias iguales
en los números asignados a las clasicaciones.
El punto cero representa la ausencia de características y la razón entre
dos números es signicativa.
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 19 / 21
Niveles de medición
Denición (Datos de nivel de razón)
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 20 / 21
Niveles de medición
MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 21 / 21

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Conceptos Estadísticos

  • 1. Conceptos básicos ParteI MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística I 2017 MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 1 / 21
  • 2. Introducción Denición Como estudiante de administración, economía o contaduría, requerirá conocimientos básicos y habilidad para organizar, analizar y transformar datos, así como para presentar la información. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 2 / 21
  • 3. Introducción Denición (Por qué estudiar estadística?) La información numérica prolifera por todas partes Las técnicas estadísticas se emplean para tomar decisiones que afectan la vida diaria, es decir, que inuyen en su bienestar El conocimiento de métodos estadísticos facilita la comprensión de la forma en que se toman las decisiones y proporcionan un entendimiento más claro de cómo le afectan MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 3 / 21
  • 4. Introducción Denición (Por qué estudiar estadística?) La información numérica prolifera por todas partes Las técnicas estadísticas se emplean para tomar decisiones que afectan la vida diaria, es decir, que inuyen en su bienestar El conocimiento de métodos estadísticos facilita la comprensión de la forma en que se toman las decisiones y proporcionan un entendimiento más claro de cómo le afectan MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 3 / 21
  • 5. Introducción Denición (Por qué estudiar estadística?) La información numérica prolifera por todas partes Las técnicas estadísticas se emplean para tomar decisiones que afectan la vida diaria, es decir, que inuyen en su bienestar El conocimiento de métodos estadísticos facilita la comprensión de la forma en que se toman las decisiones y proporcionan un entendimiento más claro de cómo le afectan MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 3 / 21
  • 6. Conceptos básicos Denición (ESTADÍSTICA) Ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos con el n de proporcionar una toma de decisiones más ecaz. Denición (Cultura Estadística) La Cultura Estadística busca la comprensión y el reconocimiento del ciudadano no sólo como fuente de información, sino también como usuario de la misma, apropiándola en la toma de decisiones. a a https://www.dane.gov.co/index.php/servicios-al- ciudadano/tramites/cultura-estadistica MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 4 / 21
  • 7. Conceptos básicos Denición (ESTADÍSTICA) Ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos con el n de proporcionar una toma de decisiones más ecaz. Denición (Cultura Estadística) La Cultura Estadística busca la comprensión y el reconocimiento del ciudadano no sólo como fuente de información, sino también como usuario de la misma, apropiándola en la toma de decisiones. a a https://www.dane.gov.co/index.php/servicios-al- ciudadano/tramites/cultura-estadistica MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 4 / 21
  • 8. Conceptos básicos Denición (ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA) Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. a a Estadística aplicada a los negocios, Lind et all., Mc Graw Hilll, 15ed, México, 2012 Denición (ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA) Es una ciencia que analiza datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de estas variables. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 5 / 21
  • 9. Conceptos básicos Denición (ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA) Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. a a Estadística aplicada a los negocios, Lind et all., Mc Graw Hilll, 15ed, México, 2012 Denición (ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA) Es una ciencia que analiza datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de estas variables. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 5 / 21
  • 10. Conceptos básicos Denición (ESTADÍSTICA INFERENCIAL) Métodos que se emplean para determinar una propiedad de una población con base en la información de una muestra de ella.a a Estadística aplicada a los negocios, Lind et all., Mc Graw Hilll, 15ed, México, 2012 Denición (ESTADÍSTICA INFERENCIAL) La Estadística inferencial o Inferencia estadística estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado de abilidad o signicación de los resultados obtenidos. a a http://estadisticacobao04eltule504.blogspot.com.co/2014/09/estadistica.html MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 6 / 21
  • 11. Conceptos básicos Denición (ESTADÍSTICA INFERENCIAL) Métodos que se emplean para determinar una propiedad de una población con base en la información de una muestra de ella.a a Estadística aplicada a los negocios, Lind et all., Mc Graw Hilll, 15ed, México, 2012 Denición (ESTADÍSTICA INFERENCIAL) La Estadística inferencial o Inferencia estadística estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado de abilidad o signicación de los resultados obtenidos. a a http://estadisticacobao04eltule504.blogspot.com.co/2014/09/estadistica.html MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 6 / 21
  • 12. Introducción Denición (Muestreo Aleatorioa ) a http://www.ematematicas.net/inferencia.php?tipo=aleatorio Es la extracción de una muestra de una población nita, en el que el proceso de extracción es tal que garantiza a cada uno de los elementos de la población la misma oportunidad de ser incluidos en dicha muestra. Esta condición garantiza la representatividad de la muestra porque si en la población un determinado porcentaje de individuos presenta la característica A MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 7 / 21
  • 13. Conceptos básicos Denición (Población) La población está formada por todas las unidades experimentales, como: sujetos o animales, plantas,. . . de interés. Ejemplo Las plantaciones de leguminosas. Los patos en la granja el perico. Los estudiantes de Biología. Denición (Población) Conjunto de individuos u objetos de interés o medidas que se obtienen a partir de todos los individuos u objetos de interés.a a Estadística aplicada a los negocios, Lind et all., Mc Graw Hilll, 15ed, México, 2012 MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 8 / 21
  • 14. Denición (Muestra) Las poblaciones suelen ser muy extensas y es imposible observar a cada componente, por ello se trabaja con muestras de tamaño n o subconjuntos de esa población. Por eso podemos denir como muestra a una parte o subconjunto de una población. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 9 / 21
  • 15. Denición (Muestra Aleatoria Simple) Todos los miembros de la población tienen las mismas oportunidades de ser incluidos en la muestra, y los miembros de la muestra se escogen independientes entre sí. Cómo escoger una muestra aleatoria 1 Crear una estructura de muestreo 2 Leer los números de una tabla aleatoria o de un software como excel o R. 3 Los miembros de la población de los número de identicación seleccionados constituyen la muestra MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 10 / 21
  • 16. Denición (Muestra Aleatoria Simple) Todos los miembros de la población tienen las mismas oportunidades de ser incluidos en la muestra, y los miembros de la muestra se escogen independientes entre sí. Cómo escoger una muestra aleatoria 1 Crear una estructura de muestreo 2 Leer los números de una tabla aleatoria o de un software como excel o R. 3 Los miembros de la población de los número de identicación seleccionados constituyen la muestra MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 10 / 21
  • 17. Figure: población y muestra MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 11 / 21
  • 18. Tipos de variables MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 12 / 21
  • 19. Niveles de medición Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar. Denición (Datos de nivel nominal) En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma particular para ordenar las etiquetas. La variable de interés se divide en categorías o resultados. No existe un orden natural de los resultados. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 13 / 21
  • 20. Niveles de medición Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar. Denición (Datos de nivel nominal) En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma particular para ordenar las etiquetas. La variable de interés se divide en categorías o resultados. No existe un orden natural de los resultados. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 13 / 21
  • 21. Niveles de medición Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar. Denición (Datos de nivel nominal) En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma particular para ordenar las etiquetas. La variable de interés se divide en categorías o resultados. No existe un orden natural de los resultados. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 13 / 21
  • 22. Niveles de medición Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar. Denición (Datos de nivel nominal) En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma particular para ordenar las etiquetas. La variable de interés se divide en categorías o resultados. No existe un orden natural de los resultados. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 13 / 21
  • 23. Niveles de medición Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar. Denición (Datos de nivel nominal) En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma particular para ordenar las etiquetas. La variable de interés se divide en categorías o resultados. No existe un orden natural de los resultados. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 13 / 21
  • 24. Niveles de medición Los datos se clasican por niveles de medición. El nivel de medición de los datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el n de resumir y presentar los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar. Denición (Datos de nivel nominal) En el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa sólo se clasican y se cuentan. No existe una forma particular para ordenar las etiquetas. La variable de interés se divide en categorías o resultados. No existe un orden natural de los resultados. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 13 / 21
  • 25. Niveles de medición MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 14 / 21
  • 26. Niveles de medición Denición (Datos de nivel nominal) El nivel ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que se pueden ordenar los valores. En este caso las variables no sólo se asignan a grupos sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que, menor que o igual que, entre los elementos. Las clasicaciones de los datos se encuentran representadas por conjuntos de etiquetas o nombres (alto, medio, bajo), las cuales tienen valores relativos. En consecuencia, los valores relativos de los datos se pueden clasicar u ordenar. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 15 / 21
  • 27. Niveles de medición Denición (Datos de nivel nominal) El nivel ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que se pueden ordenar los valores. En este caso las variables no sólo se asignan a grupos sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que, menor que o igual que, entre los elementos. Las clasicaciones de los datos se encuentran representadas por conjuntos de etiquetas o nombres (alto, medio, bajo), las cuales tienen valores relativos. En consecuencia, los valores relativos de los datos se pueden clasicar u ordenar. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 15 / 21
  • 28. Niveles de medición Denición (Datos de nivel nominal) El nivel ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que se pueden ordenar los valores. En este caso las variables no sólo se asignan a grupos sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que, menor que o igual que, entre los elementos. Las clasicaciones de los datos se encuentran representadas por conjuntos de etiquetas o nombres (alto, medio, bajo), las cuales tienen valores relativos. En consecuencia, los valores relativos de los datos se pueden clasicar u ordenar. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 15 / 21
  • 29. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 16 / 21
  • 30. Niveles de medición Denición (Datos de nivel de intervalo) El nivel de intervalo de medición es el nivel inmediato superior. Incluye todas las características del nivel ordinal, pero, además, la diferencia entre valores constituye una magnitud constante. Ejemplo MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 17 / 21
  • 31. Niveles de medición Denición (Datos de nivel de intervalo) Las clasicaciones de datos se ordenan de acuerdo con el grado que posea de la característica en cuestión. Diferencias iguales en la característica representan diferencias iguales en las mediciones. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 18 / 21
  • 32. Niveles de medición Denición (Datos de nivel de intervalo) Las clasicaciones de datos se ordenan de acuerdo con el grado que posea de la característica en cuestión. Diferencias iguales en la característica representan diferencias iguales en las mediciones. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 18 / 21
  • 33. Niveles de medición Denición (Datos de nivel de razón) Todos los datos cuantitativos son registrados en el nivel de razón de la medición. El nivel de razón es el más alto. Posee todas las características del nivel de intervalo, aunque, además, el punto 0 tiene sentido y la razón entre dos números es signicativa. Las clasicaciones de datos se ordenan de acuerdo con la cantidad de características que poseen. Diferencias iguales en la característica representan diferencias iguales en los números asignados a las clasicaciones. El punto cero representa la ausencia de características y la razón entre dos números es signicativa. MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 19 / 21
  • 34. Niveles de medición Denición (Datos de nivel de razón) MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 20 / 21
  • 35. Niveles de medición MSc Edgar Madrid Cuello Departamento de Matemática, UNISUCRE Estadística IConceptos básicos 2017 21 / 21