Presentación slideshare Gabriel Pereira C.I: 24.666.616

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
“SANTIAGO MARIÑO”
SEDE BARCELONA
INGENIERÍA DE INDUSTRIAL
Profesor:
Pedro Beltrán
Sección: Yv
Asignatura: Estadística I
Bachiller:
Gabriel Pereira
C.I:24.666.616

2. Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los
cuales pueden medirse u observarse. Las variables adquieren valor para la investigación cuando se relacionan con
otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría.
Variable dependiente: Su valor depende de otras variables, se encuentran en el eje y.
Variable independiente: Son valores que no dependen de otros, están en el eje x.
Las variables cualitativas: se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números.
Podemos distinguir dos tipos:
a) variable continua: su valor lo adquiere de dos números existentes.
El peso de 4 personas: 85.45, 65.23, 70.12, 50.34
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos el peso con dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales.
b) variable discreta: su valor lo obtiene fuera del valor de dos números existentes.
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable cualitativa: valores que no pueden ser determinados numéricamente, se clasificación en dos:
a) Variable cuasi cuantitativa: son valores no numéricos que no pueden ser ordenados.
Ejemplo: lugar en un concurso de conocimientos: Primero, segundo, tercero.
b) Variable ordinal: valores numéricos que no pueden ser ordenados.
El estado del agua, puede ser: solido, líquido y gaseoso.

3. Variable aleatoria: aquí cada uno de los valores se asocian con un elemento del espacio muestral E, hay tres tipos.
a) Variable aleatoria discreta: su valor siempre debe ser entero.
Ejemplo: El número de alumnos en una escuela
b) Variable aleatoria continúa: Su valor puede ser aleatorio.
Ejemplo: El peso de los alumnos de primero
c) Variable aleatoria binominal: Su valor debe ser entero, pero en base a diversas pruebas.
Ejemplo: k = 8, cuando avientas al aire una moneda 15 veces y
obtienes 8 caras.
Las calificaciones de 12 alumnos de dos materias son:
Ingles 2 3 4 4 5 6 6 7 7 8 10
Historia de Venezuela 1 3 2 4 4 4 6 4 6 7 9

4.  Poblacion: Se llama población estadística a la colección de todas las posibles mediciones que pueden hacerse de una
característica en estudio. Observe que una población va a estar constituidas por datos o valores.
se habla de la población de estaturas, ingresos, opiniones etc.. a población puede ser finita o infinita de acuerdo al número de
datos o valores que lo integran.
Ejemplo:
una empresa que está llevando a cabo un estudio a todos los 450 empleados de la empresa. Esto es población ya que se estudiará
cada elemento de la población; en este caso la población es todos los empleados de la empresa, sus 450 empleados.
Muestra: Una muestra es una parte o porción de una población pueden seleccionarse diferentes muestras.
Ejemplo:
la empresa del ejemplo anterior escogerá 100 empleados de los 450 para hacerles un estudio. Esto es una muestra ya que el total de
empleados es 450, se escogió a 100 para hacerse inferencias del resto.

5. ParámetrosEstadísticos
Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística.
El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se
hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar
su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar
decisiones. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos.
Hay 3 tipos de parámetros estadísticos:
•De centralización.
•De posición
•De dispersión
Ejemplo:
si estas observando un grupo de personas, digamos 50 personas, debes caracterizar tu grupo
haciendo observaciones de cada elemento
para esto, hay parámetros numéricos y parámetros binarios
quieres saber que promedio de estatura tiene tu grupo
debes medir a las 50 personas, y obtener por tanto 50 observaciones (parámetro numérico, estatura, cm o m)
con esos datos puedes calcular los parámetros de tendencia central: el promedio (media), la mediana y la moda
lo mismo puedes hacer para otras características: peso, edad, etc.
quieres saber que característica predomina mas en tu grupo, color de pelo, color de ojos, color de piel, complexión, es decir, que vas a
evaluar a cada elemento y obtendrás una observación de cada parámetro, y por tanto tendrás 50 observaciones de cada parámetro
cuando tienes la información, debes asignarle un valor a cada condición: ojos cafés (1), ojos azules (2), ojos verdes (3) para el
parámetro color de ojos, pelo negro (1), pelo rubio (2), pelo rojizo (3), pelo castaño (4) para el parámetro color de pelo, y así para cada
característica
al transformar tus valores cualitativos (color) a cuantitativos (1,2,3,...n) puedes ver que valor predomina y puedes ahora si caracterizar
a tu grupo

6. Son consecuencia de la medición, puede llevarse según diferentes conjuntos de reglas, A continuación se discutirán las
principales, así como las implicaciones en Bioestadística, dentro de ellas tenemos: Escala Nominal. Escala Ordinal. Escala de
Intervalo. Escala de Razón.
ESCALA NOMINAL es categórica, consiste en designar o nombrar las observaciones. Las categorías
son mutuamentes excluyentes y colectivamente exhaustivas. No es posible ordenar las categorías. Son
dicotómicas (no ordenables): sano o enfermo, si o no La práctica de utilizar números para distinguir entre
diversos diagnósticos médicos constituye una medición sobre una escala nominal.
ESCALA ORDINAL Es categórica. Cuando las observaciones no sólo difieran de categoría a categoría,
sino que además pueden clasificarse por grados de acuerdo con algún criterio de orden (Glass y Stanley,
1986). Ejemplos: Niveles de una enfermedad. Rango académico. Edad (menor igual a 18 años; mayor a 18
años y menor a 40 años; mayor igual a 40 años).
ESCALA DE INTERVALO Es cuantitativa. No sólo distingue orden entre categorías, sino que también
pueden discernirse diferencias iguales entre las observaciones. Se considera unidad de medida, según un
parámetro (escalas de grados en temperatura, metros, pie, puntajes). Cero
arbitrario, es decir, el valor cero no indica ausencia de la característica, en otras palabras, la característica
está presente y vale cero algunos ejemplos son la temperatura, pruebas de coeficiente intelectual,
académicas, altura sobre el nivel del mar (Armas, 1988).
ESCALA DE RAZÓN Es cuantitativa. Cero absoluto, es decir, el valor cero representa ausencia de la
característica o atributo (Armas, 1988). Claros ejemplos de esta escala son la distancia, altura, masa, peso,
estatura, entre otros.

7. La Razón es el cociente
entre dos números, en
el que ninguno o sólo
algunos elementos del
numerador están
incluidos en el
denominador. El rango
es de 0 a infinito
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
La proporción es una
razón en la cual los
elementos del
numerador están
incluidos en el
denominador. Se utiliza
como estimación de la
probabilidad de un
evento.
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.

8. 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.
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
Ejemplo
Es una magnitud que mide
el número de repeticiones
por unidad de tiempo de
cualquier fenómeno o
suceso periódico.
Ejemplo
Supongamos que las calificaciones de
un alumno de secundaria fueran las
siguientes: 18, 13, 12, 14, 11, 08, 12, 15, 05,
20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 13. Entonces: La
frecuencia absoluta de 11 es 3, pues 11
aparece 3 veces. La frecuencia relativa de
11 es 0.17, porque corresponde a la
división 3/18 ( 3 de las veces que aparece
de las 18 notas que aparecen en total).

10. https://www.google.co.ve/search?q=Escalas+de+Medici%C3%B3n&newwindow=1&biw=1920&bih=979&s
ource=lnms&tbm=isch&sa=X&ei=qllXVcj6O4mzggST8IEg&ved=0CAcQ_AUoAQ
http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Fernandez_Verdugo_3/Razon.htm
http://www.ucv.cl/web/estadistica/cb_esc_medic.htm
http://www.ine.gov.ve/documentos/see/sintesisestadistica2010/estados/lara/documentos/Metodologia
.pdf
http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html
http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica