terminos basicos de estadistica

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior
Instituto Universitario Politécnico
“Santiago Mariño”
Sede-Barcelona
Profesor: Bachiller:
Ramón Aray María E. Barreto.
C.I.: 26.766.797
Sección: YV
Barcelona, junio de 2016.

2. 1.- Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
Definición
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.
Tipos de variable
Variable independiente: Son valores que no dependen de otros, están en el eje x.
Variable dependiente: Su valor depende de otras variables, se encuentran en el eje y.
Variable cuantitativa: Estas se representan por medio de un número y se clasifican en
dos:
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
clasifican 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.
Variable aleatoria: aquí cada uno de los valores se asocian con un elemento del espacio
muestra E, hay tres tipos.
a) Variable aleatoria discreta: su valor siempre debe ser entero.
Ejemplo: El número de alumnos en una escuela

3. 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.
2.- Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
Población:
Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de
individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación.
Para su estudio, en general se clasifican en Poblaciones Finitas y Poblaciones Infinitas.
Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de elementos, susceptible a ser
contado. Ejemplo: Los empleados de una fábrica, elementos de un lote de producción,
etc.
Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no
pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.
Así también las poblaciones pueden ser clasificadas en Reales e Hipotéticas, las reales
son aquellas concretas, que ya existen. Ejemplo: Los aspirantes a un puesto de trabajo,
los vendedores de una empresa. Mientras que las hipotéticas, son las formas imaginables
en que se podría presentar un suceso. Ejemplo: Estimaciones de la población
económicamente activa dentro de diez años.
Muestra:
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:
 Población de libros de una biblioteca; muestra, población de libros en la sección de
historia.
 Población de niños en edad escolar; muestra, población de niños en primer grado
de primaria.
3.- Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
Parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del
estudio de una variable estadística.1 El cálculo de este número está bien definido,
usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.2 3

4. Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la
estadística: crear un modelo de la realidad.4
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.
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.
4.- Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
Escalas de Medición
Para realizar un correcto análisis de los datos es fundamental conocer de antemano el
tipo de medida de la variable, ya que para cada una de ellas se utiliza diferentes
estadísticos. La clasificación más convencional de las escalas de medida las divide en
cuatro grupos denominados Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón.
TIPOS
1. NOMINAL
Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo
de pertenencia. Este tipo de variables sólo nos permite establecer relaciones de
igualdad/desigualdad entre los elementos de la variable. La asignación de los valores se
realiza en forma aleatoria por lo que NO cuenta con un orden lógico. Un ejemplo de este
tipo de variables es el Género ya que nosotros podemos asignarles un valor a los
hombres y otro diferente a las mujeres y por más machistas o feministas que seamos no
podríamos establecer que uno es mayor que el otro.
2. ORDINAL
Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo
de pertenencia contando con un orden lógico. Este tipo de variables nos permite
establecer relaciones de igualdad/desigualdad y a su vez, podemos identificar si una
categoría es mayor o menor que otra. Un ejemplo de variable ordinal es el nivel de
educación, ya que se puede establecer que una persona con título de Postgrado tiene un
nivel de educación superior al de una persona con título de bachiller. En las variables
ordinales no se puede determinar la distancia entre sus categorías, ya que no es
cuantificable o medible.
3. INTERVALO

5. Son variables numéricas cuyos valores representan magnitudes y la distancia entre los
números de su escala es igual. Con este tipo de variables podemos realizar
comparaciones de igualdad/desigualdad, establecer un orden dentro de sus valores y
medir la distancia existente entre cada valor de la escala. Las variables de intervalo
carecen de un cero absoluto, por lo que operaciones como la multiplicación y la división
no son realizables. Un ejemplo de este tipo de variables es la temperatura, ya que
podemos decir que la distancia entre 10 y 12 grados es la misma que la existente entre 15
y 17 grados. Lo que no podemos establecer es que una temperatura de 10 grados
equivale a la mitad de una temperatura de 20 grados.
4. RAZÓN
Las variables de razón poseen las mismas características de las variables de intervalo,
con la diferencia que cuentan con un cero absoluto; es decir, el valor cero (0) representa
la ausencia total de medida, por lo que se puede realizar cualquier operación Aritmética
(Suma, Resta, Multiplicación y División) y Lógica (Comparación y ordenamiento). Este tipo
de variables permiten el nivel más alto de medición. Las variables altura, peso, distancia o
el salario, son algunos ejemplos de este tipo de escala de medida.
Debido a la similitud existente entre las escalas de intervalo y de razón, SPSS las ha
reunido en un nuevo tipo de medida exclusivo del programa, al cual denomina Escala. Las
variables de escala son para SPSS todas aquellas variables cuyos valores representan
magnitudes, ya sea que cuenten con un cero (0) absoluto o no. Teniendo esto en cuenta
discutiremos a continuación los diferentes procedimientos estadísticos que se pueden
utilizar de acuerdo al tipo de medida de cada variable.
5.- Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Sumatoria
La sumatoria o sumatorio se emplea para representar la suma de muchos o infinitos
sumandos.
La expresión se lee: "sumatoria de Xi, donde i toma los valores de 1 a n". La operación
sumatoria se expresa con la letra griegra sigma mayúscula Σ. I es el valor inicial llamado
límite inferior. N es el valor final llamado límite superior. Si la sumatoria abarca la totalidad
de los valores, su expresión se puede simplificar:
Es frecuente el uso del operador sumatoria en Estadística.

6. La suma de las frecuencias absolutas se puede expresar como:
1.
2.
Y la media como:
1.
2.
Razón
Razón es una noción con una gran cantidad de acepciones. En este caso nos interesa
resaltar su uso en el ámbito de la matemática, donde la razón es el cociente de dos cifras.
La razón matemática, por lo tanto, es un vínculo entre dos magnitudes que son
comparables entre sí. Se trata de aquello que resulta cuando una de las magnitudes o
cantidades se divide o se resta por otra. Las razones, por lo tanto, pueden expresarse
como fracciones o como números decimales.
Veamos un ejemplo. La razón de 24 entre 6 es igual a 4. Esto quiere decir que si
dividimos 24 en 6, obtendremos 4 como razón matemática.
24 / 6 = 4 (o, dicho de otro modo: 6 x 4 = 24).
Podemos afirmar, siguiendo con el mismo ejemplo, que 24 tiene 4 veces 6.
Proporción
Proporción es un término que procede del vocablo latino proportĭo. Se trata de la
correspondencia, el equilibrio o la simetría que existe entre los componentes de un todo.
La proporción puede calcularse entre los elementos y el todo o entre los propios
elementos.
Por ejemplo: “Para preparar este cóctel, debes utilizar coñac y ron en proporción de dos a
uno: cada dos medidas de coñac, añade una de ron”, “La proporción de vecinos sin
trabajo es cada vez más alta”, “Las autoridades anunciaron que se incrementó la
proporción de jubilados que están tomando clases de diversas asignaturas en los centros
públicos”.
Taza

7. Una tasa es una relación entre dos magnitudes. Se trata de un coeficiente que expresa la
relación existente entre una cantidad y la frecuencia de un fenómeno. De esta forma, la
tasa permite expresar la existencia de una situación que no puede ser medida o calculada
de forma directa.
Ejemplo: si un sujeto deposita 15.000 dólares en una plazo fijo que ofrece una tasa de
interés del 5%, la inversión le representará una ganancia de 750 dólares. Es decir, cuando
finalice el plazo, recibirá 15.750 dólares (su inversión original más los intereses).
Frecuencia
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 estadística1. Comúnmente, la
distribución de la frecuencia suele visualizarse con el uso de histogramas.
Ejemplo:
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).
6.- Ejemplo General
La estadística generalmente es definida como la rama de las matemáticas que se ocupa
de reunir, organizar y analizar datos numéricos y así mismo que ayuda a resolver
problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones. Pero en realidad, lo
que se busca con este trabajo, no es simplemente cubrir un tema más de los exigidos por
el Ministerio de Educación, sino a la vez hacer que a nuestros conocimientos se arraiguen
las definiciones básicas de lo que es la estadística y que no simplemente quede allí, en la
teoría, sino que aprendamos a aprovecharlo en nuestra vida cotidiana, ya que es seguro
que en un futuro necesitaremos tener estas nociones de estadística.
Se pretende introducir a nosotros los estudiante en los primeros pasos sobre el uso y
manejos de datos numéricos: distinguir y clasificar las características en estudio,
enseñarnos a organizar y tabular las medidas obtenidas mediante la construcción de

8. tablas de frecuencia y por último los métodos para elaborar una imagen que sea capaz de
mostrar gráficamente unos resultados.
El dicho ``una imagen vale más que mil palabras'' se puede aplicar al ámbito de la
estadística descriptiva afirmando que ``un gráfico bien elaborado vale más que mil tablas
de frecuencias''. Cada vez es más habitual el uso de gráficos o imágenes para
representar la información obtenida. No obstante, la confección de dichos gráficos debe
hacerse con mucho cuidado, y hemos de ser muy prudentes ya que un mínimo error en la
representación de una tabla de frecuencia puede cambiar por completo la perspectiva de
lo que en realidad desea mostrarse. Se dice que debe hacerse con prudencia porque una
misma información puede tener muchas formas de representarse, y no todas son
correctas, como debe suponerse.

9. Bibliografía
https://es.wikipedia.org/wiki/Frecuencia_estad%C3%ADstica#Ejemplos_de_frecuencias
http://definicion.de/tasa/#ixzz48gz2Pwnf
http://definicion.de/proporcion/#ixzz48gxe4Voz
http://definicion.de/razon-matematica/#ixzz48gwXsx4s
http://www.ejemplode.com/5-matematicas/2710-ejemplo_de_variables.html