espero que les sirva de mucha ayuda.

2.  Una variable estadística 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 cuando se relacionan con otras variables,
es decir, si forman parte de una hipótesis o de
una teoría. En este caso se las denomina
constructos o construcciones hipotéticas.

4.  Es la que se expresa mediante un número,
por tanto se pueden realizar operaciones
aritméticas con ella. Podemos distinguir dos
tipos: variable discreta y variable continua

6.  es aquella que puede
tomar un número infinito
de valores entre dos
valores cualesquiera de
una característica.
Ejemplos:
La altura de los 5 amigos:
1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la
altura con dos decimales,
pero también se podría dar
con tres decimales

8. “Es una parte representativa de la población que es
seleccionada para ser estudiada, ya que la población es
demasiado grande para ser estudiada en su totalidad” Allen
Webster.
Ejemplo:
Se tiene una población de 444.444 habitantes y se quiere
conocer cuantos de ellos son hombres y cuantos de ellos son
mujeres. Se conjetura que cerca del 50% son mujeres y el
resto hombres, pero se quiere seleccionar una muestra para
determinar cuantos hombres y mujeres hay en la muestra y a
partir de ahí inferior el porcentaje exacto de hombres y
mujeres en la población total. La descripción de una muestra,
y los resultados obtenidos sobre ella, puede ser del tipo
mostrado en el siguiente ejemplo:

9. Dimensión de la población: 222.222 habitantes
Probabilidad del evento:
Hombre o Mujer
50%
Nivel de confianza: 90%
Desviación tolerada: 5%
Resultado 196
Tamaño de la muestra: 270

10.  Parámetro: Son las medidas o características
descriptivas inherentes a las poblaciones. Los
salarios promedio de todos los empleados de
una empresa, puede ser un ejemplo de
parámetro.
 Estadístico o Estadígrafo: Son las medidas
descriptivas inherentes a una muestra, las
cuales pueden usarse como estimación del
parámetro. Como ejemplo podría tomarse los
salarios promedio de una muestra de los
empleados de la empresa.

12. Son consecuencia de la medición, puede
llevarse según diferentes conjuntos de reglas
(Daniel, 2010). A continuación se discutirán las
principales, así como las implicaciones en
Bioestadística, dentro de ellas tenemos:
Escala Nominal, Escala Ordinal, Escala de
Intervalo y Escala de Razón.

13. 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.

15.  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

16.  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.

17.  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.

18. En Estadística, frecuencia es el número de veces que el valor de
una variable se repite. Se distinguen dos tipos principales de
frecuencia: relativa y absoluta.
Frecuencia absoluta
La frecuencia absoluta es el número de veces que se repite un
hecho en un experimento o un estudio. Se suele representar de la
siguiente forma: ni .
Frecuencia relativa
Es el resultado de la división entre el valor de la frecuencia
absoluta (ni) y el tamaño de la muestra (N). Se suele representar de
esta forma: fi . Puede aparecer de forma decimal, como fracción o
como un porcentaje.

19. Supongamos que las calificaciones de un estudiante 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).
La frecuencia absoluta acumulada para el valor 11 es 7, porque hay
7 valores menores o iguales a 11.
La frecuencia relativa acumulada para el valor 11 es 0.38, porque
corresponde a la división 7/18 (frecuencia absoluta acumulada
dividida entre el número total de muestras).

20.  https://es.wikipedia.org
 http://estadisticaparaadministracion.blogspot
.com/
 http://www.enciclopediadetareas.net/
 http://construccion-de-tablas-en-
estadistica.blogspot.com/