variables frecuencias y algo mas

1. Variable
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

2. Tipos de Variables
Variables cualitativas
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 puede 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.

3. 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
Continúa
Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro
de un intervalo especificado de valores.
Solamente se está limitado por la precisión del aparato
medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dos
variables
Tipos de Variables: Cuantitativas

4. Variables Cuantitativas
Son las variables que expresan sus
argumentos de forma numérica, es
decir, son variables que indican
cantidades y mediciones contables y
probables matemáticamente.
Tipos de Variables: Cuantitativa

5. Tipos de Variables: Cualitativas
Nominal
En esta variable los valores no pueden
ser sometidos a un criterio de orden,
como por ejemplo los colores
Ordinal
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

6. Definición y Ejemplo de Población y Muestra:
POBLACIÓN:
Es el conjunto total de individuos,
objetos o medidas que poseen
algunas características comunes
observables en un lugar y en un
momento determinado.
Cuando se vaya a llevar a cabo
alguna investigación debe de
tenerse en cuenta algunas
características esenciales al
seleccionarse la población bajo
estudio
MUESTRA:
La muestra es un subconjunto
fielmente representativo de la
población. Hay diferentes tipos
de muestreo.
El tipo de muestra que se
seleccione dependerá de la
calidad y cuán representativo
se quiera sea el estudio de la
población.

7. 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
Sucesión ordenada por grado o
intensidad, de cosas distintas, pero
de la misma especie
Parámetros Medición
Parámetros y Medición

8. Es la asignación de numero a objetos o eventos de acuerdo a un conjunto de reglas, que permitan dar
una idea de la característica deseada de forma cuantitativa
Medición

9. Tipos de escalas
La nominal es categórica, consiste en designar o nombrar
las observaciones.
Las categóricas son mutuamente excluyendo y
colectivamente exhaustivas. No es posible ordenar las
categorías
Ejemplo: son dicotómicas: sano o enfermo, sí o no
La práctica de utilizar números para distinguir entre
diversos diagnósticos médicos constituye una medición
sobre una escala nominal
Escala nominal

10. Es categórica cuando las observaciones no solo difieran
de categoría a categoría sino que además pueden
clasificarse por grados de acuerdo con algún criterio de
orden
Ejemplo:
niveles de una enfermedad, rango académico, edad
(menor igual a 18 años y menor a 40 años; mayor a 40
años)
Tipos de escalas
Escala ordinal

11. Tipos de escalas
Es cuantitativa no solo distingue orden entre categorías,
sino que también pueden discernirse diferencias iguales
entre observaciones
Se considera unidad de medida, según un parámetro
(escalas de grado 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.
Ejemplos son la temperatura, académicas, altura sobre el
nivel del mar
Escala de intervalo

12. Tipos de escalas
Es cuantitativa. Cero absolutos, es decir, el valor de cero representa ausencia de la
característica o atributo
Claros ejemplos de esta escala son la distancia, altura, masa, peso, estatura, entre
otros
Escala razón

13. Sumatoria razón
La razón es el cociente entre dos números en el que ninguno o solo algunos elementos del
numerados están incluidos en el denominador el rango es de 0 a infinito.
Ejemplo en el año 2000 según el centro nacional de epidemiologia se declararon los
siguientes casos de legionarios.

14. Proporción
Es el cociente del número de veces que se presenta un
valor o característica con respecto al total de la muestra
de la variable en estudio.
Ejemplo:
en un estudio médico sobre el Alzheimer se
examinaron 280 mujeres y 220 hombres, entonces se
puede notar que:
Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56
Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44

15. Tasa
Es la rapidez de cambio de un fenómeno, se obtiene mediante el cociente del número de
veces que ocurre la situación investigada en un lugar y lapso de tiempo determinado,
entre la población en estudio, multiplicada por una potencia de 10, su rango es de cero a
infinito positivo. Entonces las tasas se hallan:
Ejemplo
1. Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5
(*100.000)= 0,96 personas padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada
100.000 habitantes.

16. Es la cantidad de veces que se repite un determinado
valor de la variable
Se suele representar con histogramas y diagramas de
Pareto
Frecuencia
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, por que corresponde
a la división 3/18 (3 de las veces que aparece de lo 18
notas que aparecen en total.

17.  La estadística inferencial, trabaja con muestras,
subconjuntos formados por algunos individuos de la
población.
 Apartir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos
relevantes de toda la población.
 Depende fundamentalmente de cómo se selecciona la
muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de
confianza se puede tener en ella,
 Requiere un alto nivel de conocimientos de estadística,
probabilidad y matemáticas
Diferencia entre la estadística
descriptiva e inferencial
 La estadística descriptiva analiza, estudia y
describe a la totalidad de individuos de una
población.
 Su finalidad es obtener información, analizarla,
elaborarla y simplificarla lo necesario para que
pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y,
por tanto,
 Pueda utilizarse eficazmente la información para el
fin que se desee.