Estadistica I Isaias Caraballo C.I.: 21390541

1. Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación
I.U.P “ Santiago Mariño”
Extensión - Barcelona
Bachiller: Isaías Caraballo
C.I. 21.390.541
Profesor: Pedro Beltrán

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.

3. Son el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas cualidades,
características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo
o categoría, y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Las
variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores
posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir
tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:
Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a
un criterio de orden, como por ejemplo los colores.

4. Variable cualitativa ordinal o variable casi cuantitativa: La
variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una
escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo
entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado,
fuerte.

5. Son las variables que toman como argumento cantidades
numéricas, son variables matemáticas. Las variables cuantitativas
además pueden ser:
Variable discreta: Es la variable
que presenta separaciones o
interrupciones en la escala de
valores que puede tomar. Estas
separaciones o interrupciones
indican la ausencia de valores
entre los distintos valores
específicos que la variable
pueda asumir. Ejemplo: El
número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).

6. Variable continua: Es la
variable que puede adquirir
cualquier valor dentro de
un intervalo especificado de
valores.
Por ejemplo la masa (2,3 kg,
2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura
(1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...),
o el salario. Solamente se
está limitado por la
precisión del aparato
medidor, en teoría
permiten que exista un
valor entre dos variables.

8. En estadística, un parámetro es un número que resume la gran cantidad
de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El
cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una
fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.
Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del
propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad.
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.

9. El proceso de asignar un valor numérico a una variable se llama medición. Las escalas
de medición sirven para ofrecernos información sobre las clasificaciones que podemos
hacer con respecto a las variables (discretas o continuas).
Cuando se mide una variable el resultado puede aparecer en uno de cuatro diversos
tipos de escalas de medición; nominal, ordinal, intervalo y razón.
Conocer la escala a la que pertenece una medición es importante para determinar el
método adecuado para describir y analizar esos datos.
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.

10. 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.

12. 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
Para explicar estos conceptos de
forma práctica se utilizarán
datos sobre tuberculosis (TBC)
en el Principado de Asturias
obtenidos del Informe
Epidemiológico del Principado
de Asturias, 2005.

13. 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.

14. 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.

15. En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es
el número de veces ni que dicho evento se repite durante un
experimento o muestra estadística. Comúnmente, la distribución de la
frecuencia suele visualizarse con el uso de histogramas.
En estadística se pueden distinguir hasta cuatro tipos de frecuencias:
1. Frecuencia Absoluta
2. Frecuencia Relativa
3. Frecuencia Absoluta Acumulada
4. Frecuencia Relativa Acumulada

16. 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).

17. https://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica
http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz
4Aim4Qshh
https://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico
https://es.wikiversity.org/wiki/Medici%C3%B3n_en_estad%C3%ADstica.
http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Fernande
z_Verdugo_3/Razon.htm