SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 14
Pedro Guacare
C.I: 24.716.305
Cualquier característica de una persona, medio ambiente o situación
experimental que pueda variar de persona a persona, de un medio ambiente
a otro o de una situación experimental a otra. Así el peso, el CI y el sexo son
variables, ya que toman valores diferentes al observar distintos individuos.
Ejemplo: Una encuesta realizada en la Empresa Los Horizontes tiene como
objetivo recopilar información de sus empleados para conocer su estatus
socioeconómico tales como: sexo, edad, ci, estado civil, tiene hijos, dirección,
nacionalidad, ingresos económicos, posee casa propia o vive arrendado.
Todas estas son características de un cuestionario.
• Variable cualitativa: Se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos
distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal: Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un
criterio de orden.
Ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal : Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un
orden.
Ejemplos: Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... Medallas de una prueba deportiva: oro, plata,
bronce.
• Variable cuantitativa: Es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones
aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta: Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios
entre dos valores específicos.
Ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable continua: Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números.
Ejemplos: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
Es la colección de datos que corresponde a las características de la
totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de
investigación.
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, entre otros.
Poblaciones Infinitas: Tienen
un número indeterminado de
elementos, los cuales no
pueden ser contados. Ejemplo:
Los números naturales.
Es una representación significativa de las características de
una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente
no superior al 5%) estudiamos las características de un
conjunto poblacional mucho menor que la población global.
"Una muestra debe ser definida en base de la población
determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha
muestra solo podrán referirse a la población en referencia".
Ejemplo: Supongamos que se realiza un control de calidad en una fábrica que
produce dvds en el transcurso de un día. Esta empresa produce un millón de
dvds diarios por lo que sería imposible para los controladores examinarlos
todos. Por ello, se elige una muestra de cien elementos para realizar dicho
control.
Es una medida descriptiva de la población
total de todas las observaciones de interés
para el observador.
La razón de ser de los parámetros
estadísticos, es el resumir en un número un
aspecto relevante de la distribución que
pueda dar una idea de la misma o compararla
en ese aspecto con otras.
Ejemplo: La proporción real de demócratas inscritos entre todos los ciudadanos
norteamericanos de edad para votar.
Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de
un elemento en observación. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal,
ordinal, de intervalo y de razón. Las variables de las escalas nominal y ordinal
se denominan también categóricas, por otra parte las variables de escala de
intervalo o de razón se denominan variables numéricas. Con los valores de las
variables categóricas no tiene sentido o no se puede efectuar operaciones
aritméticas. Con las variables numéricas sí.
• La escala nominal: Sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la
menos informativa de las escalas de medición.
Ejemplos: Nacionalidad, uso de anteojos, número de camiseta en un equipo de fútbol, número de
Cédula Nacional de Identidad. A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están
siendo usados para identificar a los individuos medidos.
• La escala ordinal: Además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden
entre los elementos medidos.
Ejemplos: Preferencia a productos de consumo, etapa de desarrollo de un ser vivo, clasificación de
películas por una comisión especializada, madurez de una fruta al momento de comprarla.
• La escala de intervalo: Además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga
sentido calcular diferencias entre las mediciones.
Ejemplos: Temperatura de una persona, ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia
(Kilómetro 85 Ruta 5), sobrepeso respecto de un patrón de comparación, nivel de aceite en el motor de
un automóvil medido con una vara graduada.
• La escala de razón: Permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un
cociente.
Ejemplos: Altura de personas, cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día,
velocidad de un auto en la carretera, número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un
partido.
Se emplea para representar la suma de muchos o infinitos sumandos. Si se
quiere expresar la suma de los cinco primeros números naturales se puede
hacer de esta forma: Razón: 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.
Ejemplo: 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
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.
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 Ejemplo: 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
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.
Ejemplo: En un año académico tenemos 85 alumnos y aprueban 65 la tasa sería
de 65/85 = 0.7647 , es decir un 76.47% de aprobados al año.
Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la
variable. Se suelen representar con histogramas y diagramas de Pareto.
Frecuencia absoluta: Es el promedio de una suma predeterminada y además consiste en saber
cual es el número o símbolo de mayor equivalencia. (ni) de una variable estadística Xi, es el
número de veces que este valor aparece en el estudio. A mayor tamaño de la muestra aumentará
el tamaño de la frecuencia absoluta; es decir, la suma total de todas las frecuencias absolutas
debe dar el total de la muestra estudiada (N).
Frecuencia relativa (fi): Es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra (N).
Es decir, f i = ni / N = ni / Σ i ni .
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, porque
corresponde a la división 3/18 ( 3 de las veces que aparece de las 18 notas que aparecen en
total).
http://www.escolares.net/matematicas/frecuencia-estadistica/
http://www.ditutor.com/estadistica/sumatoria.html
http://es.wikiversity.org/wiki/Medici%C3%B3n_en_estad%C3%ADstica
http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml
http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/estadistica.html

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Terminos basicos de la estadistca
Terminos basicos de la estadistcaTerminos basicos de la estadistca
Terminos basicos de la estadistcaPaolaBello12
 
terminos Basicos Estadistica I
terminos Basicos Estadistica Iterminos Basicos Estadistica I
terminos Basicos Estadistica Isilvajesus18
 
Términos básicos estadistica
Términos básicos estadisticaTérminos básicos estadistica
Términos básicos estadisticajennifer castro
 
Estadistica I Yaneivis Rojas
Estadistica I Yaneivis RojasEstadistica I Yaneivis Rojas
Estadistica I Yaneivis Rojasyaneivis
 
Presentacion de Estadistica Carmen Crespo
Presentacion de Estadistica Carmen CrespoPresentacion de Estadistica Carmen Crespo
Presentacion de Estadistica Carmen CrespoCrespoC
 
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICAPRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICAElena Vargas
 
Estadística conceptos básicos
Estadística conceptos básicosEstadística conceptos básicos
Estadística conceptos básicosMkirlions
 
Estadística: Términos Básicos
Estadística: Términos BásicosEstadística: Términos Básicos
Estadística: Términos BásicosMichelleClap
 
Estadística: Términos Básicos
Estadística: Términos BásicosEstadística: Términos Básicos
Estadística: Términos BásicosMichelleClap
 
Términos Básicos en Estadística
Términos Básicos en EstadísticaTérminos Básicos en Estadística
Términos Básicos en Estadísticaenrique beltran
 

La actualidad más candente (19)

Terminos basicos de la estadistca
Terminos basicos de la estadistcaTerminos basicos de la estadistca
Terminos basicos de la estadistca
 
terminos Basicos Estadistica I
terminos Basicos Estadistica Iterminos Basicos Estadistica I
terminos Basicos Estadistica I
 
Términos básicos estadistica
Términos básicos estadisticaTérminos básicos estadistica
Términos básicos estadistica
 
estadisticas
estadisticasestadisticas
estadisticas
 
Estadistica I Yaneivis Rojas
Estadistica I Yaneivis RojasEstadistica I Yaneivis Rojas
Estadistica I Yaneivis Rojas
 
Estadistica
Estadistica Estadistica
Estadistica
 
Presentacion de Estadistica Carmen Crespo
Presentacion de Estadistica Carmen CrespoPresentacion de Estadistica Carmen Crespo
Presentacion de Estadistica Carmen Crespo
 
Estadistica
Estadistica Estadistica
Estadistica
 
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICAPRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
 
Estadistica trabajo
Estadistica trabajoEstadistica trabajo
Estadistica trabajo
 
Estadística conceptos básicos
Estadística conceptos básicosEstadística conceptos básicos
Estadística conceptos básicos
 
Guia de trabajo poblaciòn y muestra
Guia de trabajo poblaciòn y muestraGuia de trabajo poblaciòn y muestra
Guia de trabajo poblaciòn y muestra
 
Estadística: Términos Básicos
Estadística: Términos BásicosEstadística: Términos Básicos
Estadística: Términos Básicos
 
Estadística: Términos Básicos
Estadística: Términos BásicosEstadística: Términos Básicos
Estadística: Términos Básicos
 
Presentacion estadistica
Presentacion  estadisticaPresentacion  estadistica
Presentacion estadistica
 
Presentacion daniel tovar
Presentacion daniel tovarPresentacion daniel tovar
Presentacion daniel tovar
 
Alexander estadistica
Alexander  estadisticaAlexander  estadistica
Alexander estadistica
 
Estadistica.
Estadistica.Estadistica.
Estadistica.
 
Términos Básicos en Estadística
Términos Básicos en EstadísticaTérminos Básicos en Estadística
Términos Básicos en Estadística
 

Destacado

Ex-Offender Job Fair
Ex-Offender Job FairEx-Offender Job Fair
Ex-Offender Job FairBernard Moore
 
De Daniel Plan: 40 Dagen naar een Gezonder Leven
De Daniel Plan: 40 Dagen naar een Gezonder Leven De Daniel Plan: 40 Dagen naar een Gezonder Leven
De Daniel Plan: 40 Dagen naar een Gezonder Leven hilariousjail8680
 
Formacion del docente de tecnologia
Formacion del docente de tecnologiaFormacion del docente de tecnologia
Formacion del docente de tecnologiaaguasnegrassucre
 
프레젠테이션1
프레젠테이션1프레젠테이션1
프레젠테이션1kimnamhee
 
Clips
ClipsClips
ClipsDasha
 
PRODUCCION ANIMAL
PRODUCCION ANIMALPRODUCCION ANIMAL
PRODUCCION ANIMALjc_arev
 
Accessories woman D&G
Accessories woman D&GAccessories woman D&G
Accessories woman D&GDasha
 
Video de reflexión
Video de reflexión Video de reflexión
Video de reflexión dalmo7
 
There's no place like ba w (2)
There's no place like ba w (2)There's no place like ba w (2)
There's no place like ba w (2)Snezana Filipovic
 
Kūčios. kursai.tinklas.lt
Kūčios. kursai.tinklas.ltKūčios. kursai.tinklas.lt
Kūčios. kursai.tinklas.ltjupiteris
 
Tool Boxes
Tool BoxesTool Boxes
Tool BoxesBoltbox
 

Destacado (13)

Ex-Offender Job Fair
Ex-Offender Job FairEx-Offender Job Fair
Ex-Offender Job Fair
 
De Daniel Plan: 40 Dagen naar een Gezonder Leven
De Daniel Plan: 40 Dagen naar een Gezonder Leven De Daniel Plan: 40 Dagen naar een Gezonder Leven
De Daniel Plan: 40 Dagen naar een Gezonder Leven
 
Formacion del docente de tecnologia
Formacion del docente de tecnologiaFormacion del docente de tecnologia
Formacion del docente de tecnologia
 
Catalog 10 4-12 3
Catalog 10 4-12 3Catalog 10 4-12 3
Catalog 10 4-12 3
 
Good intentions
Good intentionsGood intentions
Good intentions
 
프레젠테이션1
프레젠테이션1프레젠테이션1
프레젠테이션1
 
Clips
ClipsClips
Clips
 
PRODUCCION ANIMAL
PRODUCCION ANIMALPRODUCCION ANIMAL
PRODUCCION ANIMAL
 
Accessories woman D&G
Accessories woman D&GAccessories woman D&G
Accessories woman D&G
 
Video de reflexión
Video de reflexión Video de reflexión
Video de reflexión
 
There's no place like ba w (2)
There's no place like ba w (2)There's no place like ba w (2)
There's no place like ba w (2)
 
Kūčios. kursai.tinklas.lt
Kūčios. kursai.tinklas.ltKūčios. kursai.tinklas.lt
Kūčios. kursai.tinklas.lt
 
Tool Boxes
Tool BoxesTool Boxes
Tool Boxes
 

Similar a Presentación1

Estadisticas
EstadisticasEstadisticas
EstadisticasGermarely
 
Terminos basicos en la estadistica. (1)
Terminos basicos en la estadistica. (1)Terminos basicos en la estadistica. (1)
Terminos basicos en la estadistica. (1)EdelmiraPernett
 
Terminos basicos en la estadistica. (1)
Terminos basicos en la estadistica. (1)Terminos basicos en la estadistica. (1)
Terminos basicos en la estadistica. (1)EdelmiraPernett
 
Presentación de estadistica
Presentación de estadisticaPresentación de estadistica
Presentación de estadisticaneomarsalazar
 
Capítulo 01 lind marchal mason
Capítulo 01   lind marchal masonCapítulo 01   lind marchal mason
Capítulo 01 lind marchal masonalbertososa
 
Diapositiva terminos basicos de estadistica
Diapositiva terminos basicos de estadisticaDiapositiva terminos basicos de estadistica
Diapositiva terminos basicos de estadisticaRaquelMasters
 
Terminosbasicosestadistica 150531030010-lva1-app6892
Terminosbasicosestadistica 150531030010-lva1-app6892Terminosbasicosestadistica 150531030010-lva1-app6892
Terminosbasicosestadistica 150531030010-lva1-app6892Servicio Apoyo SAIA
 
Diapositivas estadisticas
Diapositivas estadisticasDiapositivas estadisticas
Diapositivas estadisticasmichacy
 
Diapositivas estadisticas
Diapositivas estadisticasDiapositivas estadisticas
Diapositivas estadisticasmichacy
 
Terminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CV
Terminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CVTerminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CV
Terminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CVAndresmb9
 
Estadistica trabajo 2
Estadistica trabajo 2Estadistica trabajo 2
Estadistica trabajo 2reimer gomez
 
Términos básicos en estadística
Términos básicos en estadísticaTérminos básicos en estadística
Términos básicos en estadísticaFranklin Martinez
 
Trabajo estadistica freddy gonzalez
Trabajo estadistica freddy gonzalezTrabajo estadistica freddy gonzalez
Trabajo estadistica freddy gonzalezfreddy1807
 
Terminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadisticaTerminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadisticaAndrea Beltrán
 
Terminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadisticaTerminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadisticaAndrea Beltrán
 
Trminosbsicosenestadstica 141106231935-conversion-gate01
Trminosbsicosenestadstica 141106231935-conversion-gate01Trminosbsicosenestadstica 141106231935-conversion-gate01
Trminosbsicosenestadstica 141106231935-conversion-gate01Servicio Apoyo SAIA
 

Similar a Presentación1 (20)

Estadistica I
Estadistica IEstadistica I
Estadistica I
 
Estadisticas
EstadisticasEstadisticas
Estadisticas
 
Terminos basicos en la estadistica. (1)
Terminos basicos en la estadistica. (1)Terminos basicos en la estadistica. (1)
Terminos basicos en la estadistica. (1)
 
Terminos basicos en la estadistica. (1)
Terminos basicos en la estadistica. (1)Terminos basicos en la estadistica. (1)
Terminos basicos en la estadistica. (1)
 
Presentación de estadistica
Presentación de estadisticaPresentación de estadistica
Presentación de estadistica
 
Capítulo 01 lind marchal mason
Capítulo 01   lind marchal masonCapítulo 01   lind marchal mason
Capítulo 01 lind marchal mason
 
Capítulo 01
Capítulo 01Capítulo 01
Capítulo 01
 
Diapositiva terminos basicos de estadistica
Diapositiva terminos basicos de estadisticaDiapositiva terminos basicos de estadistica
Diapositiva terminos basicos de estadistica
 
Terminosbasicosestadistica 150531030010-lva1-app6892
Terminosbasicosestadistica 150531030010-lva1-app6892Terminosbasicosestadistica 150531030010-lva1-app6892
Terminosbasicosestadistica 150531030010-lva1-app6892
 
Presentación
PresentaciónPresentación
Presentación
 
Diapositivas estadisticas
Diapositivas estadisticasDiapositivas estadisticas
Diapositivas estadisticas
 
Diapositivas estadisticas
Diapositivas estadisticasDiapositivas estadisticas
Diapositivas estadisticas
 
Terminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CV
Terminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CVTerminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CV
Terminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CV
 
Estadistica trabajo 2
Estadistica trabajo 2Estadistica trabajo 2
Estadistica trabajo 2
 
Términos básicos en estadística
Términos básicos en estadísticaTérminos básicos en estadística
Términos básicos en estadística
 
estadistica
estadisticaestadistica
estadistica
 
Trabajo estadistica freddy gonzalez
Trabajo estadistica freddy gonzalezTrabajo estadistica freddy gonzalez
Trabajo estadistica freddy gonzalez
 
Terminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadisticaTerminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadistica
 
Terminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadisticaTerminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadistica
 
Trminosbsicosenestadstica 141106231935-conversion-gate01
Trminosbsicosenestadstica 141106231935-conversion-gate01Trminosbsicosenestadstica 141106231935-conversion-gate01
Trminosbsicosenestadstica 141106231935-conversion-gate01
 

Último

Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdfPlanificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticostexto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticosisabeltrejoros
 
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024AndreRiva2
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxjosetrinidadchavez
 
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAFORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAEl Fortí
 
RETO MES DE ABRIL .............................docx
RETO MES DE ABRIL .............................docxRETO MES DE ABRIL .............................docx
RETO MES DE ABRIL .............................docxAna Fernandez
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxlclcarmen
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCCesarFernandez937857
 
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptxEXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptxPryhaSalam
 
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamicacelula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamicaFlor Idalia Espinoza Ortega
 
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdfNeurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptxTECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptxKarlaMassielMartinez
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADauxsoporte
 
Informatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos BásicosInformatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos BásicosCesarFernandez937857
 
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfManual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfMaryRotonda1
 
programa dia de las madres 10 de mayo para evento
programa dia de las madres 10 de mayo  para eventoprograma dia de las madres 10 de mayo  para evento
programa dia de las madres 10 de mayo para eventoDiegoMtsS
 

Último (20)

Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdfPlanificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
 
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticostexto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
 
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptxPower Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
 
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024
 
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza MultigradoPresentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
 
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAFORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
 
RETO MES DE ABRIL .............................docx
RETO MES DE ABRIL .............................docxRETO MES DE ABRIL .............................docx
RETO MES DE ABRIL .............................docx
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PC
 
Sesión de clase: Defendamos la verdad.pdf
Sesión de clase: Defendamos la verdad.pdfSesión de clase: Defendamos la verdad.pdf
Sesión de clase: Defendamos la verdad.pdf
 
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptxEXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
 
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamicacelula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
 
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdfNeurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdf
 
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptxTECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
TECNOLOGÍA FARMACEUTICA OPERACIONES UNITARIAS.pptx
 
Repaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia General
Repaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia GeneralRepaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia General
Repaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia General
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
 
Informatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos BásicosInformatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos Básicos
 
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfManual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
 
programa dia de las madres 10 de mayo para evento
programa dia de las madres 10 de mayo  para eventoprograma dia de las madres 10 de mayo  para evento
programa dia de las madres 10 de mayo para evento
 

Presentación1

  • 2. Cualquier característica de una persona, medio ambiente o situación experimental que pueda variar de persona a persona, de un medio ambiente a otro o de una situación experimental a otra. Así el peso, el CI y el sexo son variables, ya que toman valores diferentes al observar distintos individuos. Ejemplo: Una encuesta realizada en la Empresa Los Horizontes tiene como objetivo recopilar información de sus empleados para conocer su estatus socioeconómico tales como: sexo, edad, ci, estado civil, tiene hijos, dirección, nacionalidad, ingresos económicos, posee casa propia o vive arrendado. Todas estas son características de un cuestionario.
  • 3. • Variable cualitativa: Se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos: Variable cualitativa nominal: Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo. Variable cualitativa ordinal : Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Ejemplos: Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce. • Variable cuantitativa: Es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos: Variable discreta: Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3. Variable continua: Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Ejemplos: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
  • 4. Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación. 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, entre otros. Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.
  • 5. Es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global. "Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia". Ejemplo: Supongamos que se realiza un control de calidad en una fábrica que produce dvds en el transcurso de un día. Esta empresa produce un millón de dvds diarios por lo que sería imposible para los controladores examinarlos todos. Por ello, se elige una muestra de cien elementos para realizar dicho control.
  • 6. Es una medida descriptiva de la población total de todas las observaciones de interés para el observador. La razón de ser de los parámetros estadísticos, es el resumir en un número un aspecto relevante de la distribución que pueda dar una idea de la misma o compararla en ese aspecto con otras. Ejemplo: La proporción real de demócratas inscritos entre todos los ciudadanos norteamericanos de edad para votar.
  • 7. Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un elemento en observación. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Las variables de las escalas nominal y ordinal se denominan también categóricas, por otra parte las variables de escala de intervalo o de razón se denominan variables numéricas. Con los valores de las variables categóricas no tiene sentido o no se puede efectuar operaciones aritméticas. Con las variables numéricas sí.
  • 8. • La escala nominal: Sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la menos informativa de las escalas de medición. Ejemplos: Nacionalidad, uso de anteojos, número de camiseta en un equipo de fútbol, número de Cédula Nacional de Identidad. A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están siendo usados para identificar a los individuos medidos. • La escala ordinal: Además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden entre los elementos medidos. Ejemplos: Preferencia a productos de consumo, etapa de desarrollo de un ser vivo, clasificación de películas por una comisión especializada, madurez de una fruta al momento de comprarla. • La escala de intervalo: Además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones. Ejemplos: Temperatura de una persona, ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia (Kilómetro 85 Ruta 5), sobrepeso respecto de un patrón de comparación, nivel de aceite en el motor de un automóvil medido con una vara graduada. • La escala de razón: Permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un cociente. Ejemplos: Altura de personas, cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día, velocidad de un auto en la carretera, número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un partido.
  • 9. Se emplea para representar la suma de muchos o infinitos sumandos. Si se quiere expresar la suma de los cinco primeros números naturales se puede hacer de esta forma: Razón: 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. Ejemplo: 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
  • 10. 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. 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 Ejemplo: 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
  • 11. 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. Ejemplo: En un año académico tenemos 85 alumnos y aprueban 65 la tasa sería de 65/85 = 0.7647 , es decir un 76.47% de aprobados al año.
  • 12. Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable. Se suelen representar con histogramas y diagramas de Pareto. Frecuencia absoluta: Es el promedio de una suma predeterminada y además consiste en saber cual es el número o símbolo de mayor equivalencia. (ni) de una variable estadística Xi, es el número de veces que este valor aparece en el estudio. A mayor tamaño de la muestra aumentará el tamaño de la frecuencia absoluta; es decir, la suma total de todas las frecuencias absolutas debe dar el total de la muestra estudiada (N). Frecuencia relativa (fi): Es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra (N). Es decir, f i = ni / N = ni / Σ i ni . 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, porque corresponde a la división 3/18 ( 3 de las veces que aparece de las 18 notas que aparecen en total).
  • 13.