PRIMERA PRESENTACIÓN DE ESTADÍSTICA I CON EL PROF. PEDRO BELTRAN

1. TERMINOS BASICOS EN
ESTADISTICA
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION
I.U POLITECNICO SANTIAGO MARIÑO
BACHILLER:
MARICRIS BLANCO
C.I 22.854.906
PROFESOR:
Pedro Beltrán.

2. Definición de 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, es decir, si forman parte
de una hipótesis o de una teoría. En este caso se las
denomina constructos o construcciones hipotéticas.

3. Tipos de variable
 Variables cualitativas
Son las variables que 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 ordinales y
nominales. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas
cuando sólo pueden tomar dos valores posibles como sí y no,
hombre y mujer o son politómicas cuando pueden adquirir tres o
más valores.

4.  Variables cuantitativas
Son variables que se pueden expresar mediante un valor
numérico, lo cual permite realizar operaciones aritméticas con
ella. Las variables cuantitativas pueden estar o no agrupadas,
También pueden ser discretas o continuas. Para este tipo de
variable la Característica de los individuos de la muestra
puede medirse con un instrumento y lleva asociada una
unidad de medida Además, esta variable es continua, ya que
el valor del peso asignado a cada individuo puede tener
tantos decimales como admita la precisión de la báscula.

5. EJEMPLOS DE VARIABLE.
La edad de una persona.
La altura de una persona.
El peso de una persona.
Temperatura en una ciudad.
Cantidad de lluvia caída en una ciudad.

6. POBLACION.
 Representa todas las unidades de la investigación que se
estudia de acuerdo a la naturaleza del problema, es decir, la
suma total de las unidades que se van a estudiar, las cuales
deben poseer características comunes dando origen a la
investigación, se pueden definir como un conjunto finito o
infinito de personas animales u objetos, que presentan
características comunes y del cual estamos estudiando y
tratamos de sacar conclusiones.

7. EJEMPLO DE POBLACION.
 La gente que habita en el campo de un país representa su
población rural.
 La población con deficiencia económica o cultural, esta se
puede ver en barrios bajos, guetos, favelas etc.
 La población de adultos mayores en la Comunidad Europea.
 La población de Aves en peligro de extinción de la selva del
Amazonas.

8. MUESTRA.
 Es una parte de la población, o sea, un número de individuos
u objetos seleccionados científicamente, cada uno de los
cuales es un elemento del universo. En diversas aplicaciones
interesa que una muestra sea una muestra representativa y
para ello debe escogerse una técnica de muestreo adecuada
que produzca una muestra aleatoria adecuada
(contrariamente se obtiene una muestra sesgada cuyo interés
y utilidad es más limitado dependiendo del grado de sesgo
que presente).

9. EJEMPLO DE MUESTRA.
En la población de libros de la Biblioteca
Nacional, los libros impresos en Madrid.
De la población de los 100.000 primeros
números naturales, los números que han
salido en la lotería durante un año.
 En el conjunto de puntos de un círculo, los
que determinan un ángulo de un número
exacto de grados con uno fijo.

10. PARAMETROS ESTADISTICOS.
 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.

11. EJEMPLO DE PARAMETROS
ESTADISTICOS.
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.

12. ESCALA DE MEDICION.
son una sucesión de medidas que permiten
organizar datos en orden jerárquico. Las escalas
de medición, pueden ser clasificadas de acuerdo
a una degradación de las características de las
variables. Estas escalas son: nominales, ordinales,
intervalares o racionales.

13. TIPOS DE ESCALAS DE MEDICION.
Escala nominal.
Escala ordinal.
Escala de intervalo.
Escala de razón.

14. EJEMPLO DE ESCALA DE MEDICION.
 En general la estructura del proceso de medición,
tiene 4 niveles: 1) La variable, o propiedad que se
quiere medir (sexo, inteligencia, memoria,
temperatura, etc.), 2) El atributo, o grado
(modalidad) en que se manifiesta la propiedad
medida, 3) El valor, o forma de expresar de forma
numérica el atributo, y 4) La relación aceptable entre
los distintos valores de la variable.

15. SUMATORIA RAZON.
 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.

16. EJEMPLO DE SUMATORIA RAZON.
 Cociente entre el numero de casos de TBC en varones y
mujeres en 2005:
Razón= 135/53= 2,5
 Cociente entre los casos ocurridos en individuos con
edades superiores a 55 y el grupo de individuos con
edades inferiores a 55:
Razón= 95/93= 1,02

17. PROPORCION.
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. El rango es de 0 a 1, o de 0 a
100%.

18. EJEMPLO DE PROPORCION.
En un estudio sobre el cáncer se examinaron
220 mujeres y 280 hombres, entonces se nota
que:
 Proporción de mujeres: 220/500= 0,44
 Proporción de hombres: 280/500= 0,56
 La formula general de proporción (Pi) es:
Pi= xi
n

19. TASA.
 Es un tipo especial de razón o de proporción que incluye
una medida de tiempo en el denominador. Está asociado
con la rapidez de cambio de un fenómeno por unidad de
una variable (tiempo, temperatura, presión). Los
componentes de una tasa son el numerador, el
denominador, el tiempo específico en el que el hecho
ocurre, y usualmente un multiplicador, potencia de 10, que
convierte una fracción o decimal en un número entero.

20. EJEMPLO DE TASA.
 Tasa de mortalidad: Riesgo de morir.
 Tasa de morbilidad: Riesgo de contraer enfermedad.
 Tasa de natalidad: Miden el crecimiento de la
población.
 Tasa de natalidad: Miden la gravedad de las
enfermedades.

21. FRECUENCIA.
Es el número de veces que dicho evento se
repite durante un experimento o muestra
estadística. Comúnmente, la distribución de la
frecuencia suele visualizarse con el uso
de histogramas.

22. EJEMPLO DE FRECUENCIA
 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).

23. EJEMPLO GENERAL DE CADA UNO LOS
CONCEPTOS.
 Estudiamos los valores de una población de 5000 habitantes
aproximadamente, entendemos que seria de gran dificultad
poder analizar los valores sociales de todos ellos, por ello, la
estadística nos dota de una herramienta que es la muestra para
extraer un conjunto de población que represente a la globalidad
y sobre la muestra realizar el estudio. Una muestra
representativa contiene las características relevantes de la
población en las mismas proporciones que están incluidas en tal
población.

24. BIBLIOGRAFIA.
WWW.WIKIPEDIA.COM
http://sameens.dia.uned.es/
http://www.vitutor.com/
http://www.ditutor.com/