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Estadística I 
Bachiller: 
Silva Jesús 
C.I:23997078 
Profesor: 
Pedro Beltrán
o Las variables estadísticas son las distintas características que se 
analizan y se estudian para los elementos que componen la muestra o la 
población objeto del estudio. 
o Por ejemplo: La ‘Encuesta de condiciones de vida de las familias’ es una 
operación estadística que va dirigida a los hogares privados. De las 
personas que forman parte de los hogares seleccionados en la muestra 
se recoge gran cantidad de información socioeconómica: sexo, edad, nivel 
de estudios, estado civil, número de hijos, nacionalidad, ingresos 
(especificando si proceden de prestaciones, trabajo, rentas u otra 
tipología), etc. Además también se recoge información del hogar, como 
por ejemplo el gasto en alquiler e hipoteca y el grado de dificultad para 
llegar a fin de mes. Todas estas características que se recogen en el 
cuestionario son variables estadísticas.
o Variables cuantitativas: son las variables que se pueden cuantificar o 
medir. 
o Las variables cuantitativas pueden ser de dos tipos: 
o Continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor dentro de un 
rango determinado. 
o Por ejemplo: los ingresos procedentes del trabajo que recibe una 
persona. 
o Discretas: a diferencia de las continuas no pueden tomar cualquier valor 
del rango. Normalmente toman valores enteros. 
o Por ejemplo: Son variables cuantitativas discretas el número de hijos de 
una persona, el número miembros de un hogar mayores de 65 años.
o Variables cualitativas: Representan una cualidad o atributo no medible 
numéricamente. 
o Ejemplos habituales de variables cuantitativas: El sexo, El estado civil, 
La nacionalidad, etc. 
o Nominales: La variable puede tomar valores que no mantienen una 
relación de orden entre sí. 
o Por ejemplo: La nacionalidad de una persona: española o extranjera. 
o Ordinales: Las variables cualitativas ordinales a pesar de no poder 
cuantificarse numéricamente sí pueden ordenarse. Es decir, existe 
cierta jerarquía entre los distintos valores que puede tomar la variable. 
o Por ejemplo: El grado de dificultad que tiene un hogar para llegar a fin 
de mes: con mucha facilidad, con facilidad, con dificultad o con mucha 
dificultad.
o Es el conjunto de todos los elementos que cumplen ciertas propiedades y 
entre los cuales se desea estudiar un determinado fenómeno 
o Por ejemplo: Pueden ser hogares, número de tornillos producidos por una 
fábrica en un año, lanzamientos de una moneda, etc. 
o Llamamos población estadística o universo al conjunto de referencia 
sobre el cual van a recaer las observaciones. 
o Una población es lo que te gustaría estudiar para poder obtener los 
datos estadísticos que tu deseas, el conjunto de todos los elementos a 
los que se somete a un estudio estadístico.
o Es el subconjunto de la población que es estudiado y a partir de la cual 
se sacan conclusiones sobre las características de la población. 
o La muestra debe ser representativa, en el sentido de que las 
conclusiones obtenidas deben servir para el total de la población. 
o Una muestra es una porción representativa de esta población que vas a 
estudiar.
o Es aquel formado por una función establecida sobre los valores 
numéricos de una comunidad. Se trata, por lo tanto, de una cifra 
representativa que permite modelizar un plano real. 
o La utilidad de los parámetros estadísticos se encuentra ante la 
dificultad para manipular un elevado número de datos individuales de una 
misma sociedad. Este tipo de parámetros permite obtener un panorama 
general de la población y llevar a cabo comparaciones y predicciones. 
o Por ejemplo: Si estas observando un grupo de personas, digamos 50 
personas, debes caracterizar tu grupo 
¿como? haciendo observaciones de cada elemento 
para esto, hay parámetros numéricos y parámetros binarios 
quieres saber que promedio de estatura tiene tu grupo 
debes medir a las 50 personas, y obtener por tanto 50 observaciones 
(parámetro numérico, estatura, cm o m) 
con esos datos puedes calcular los parámetros de tendencia central: el 
promedio (media), la mediana y la moda .
o Lo mismo puedes hacer para otras características: peso, edad, etc. 
o Quieres saber que característica predomina mas en tu grupo, color de 
pelo, color de ojos, color de piel, complexión, es decir, que vas a evaluar a 
cada elemento y obtendrás una observación de cada parámetro, y por 
tanto tendrás 50 observaciones de cada parámetro 
cuando tienes la información, debes asignarle un valor a cada condición: 
ojos cafés (1), ojos azules (2), ojos verdes (3) para el parámetro color de 
ojos, pelo negro (1), pelo rubio (2), pelo rojizo (3), pelo castaño (4) para 
el parámetro color de pelo, y así para cada característica 
al transformar tus valores cualitativos (color) a cuantitativos (1,2,3,...n) 
puedes ver que valor predomina y puedes ahora si caracterizar a tu 
grupo.
o La medición puede definirse como la asignación de números a objetos y 
eventos de acuerdo con ciertas reglas; la manera como se asignan esos 
números determina el tipo de escala de medición. 
o Escala, sinónimo de medición ya que no es más que un procedimiento a 
través del cual podemos alcanzar nuestro objetivo, nuestra meta ò tener 
la magnitud del problema que estamos estudiando, para este fin no es 
necesario contar con instrumentos sofisticados. 
o Por ejemplo: El uso de los termómetros para medir la temperatura ò el 
uso del esfigmomanómetro para medir la tensión arterial ò las diferentes 
gradaciones que cuentan las caries (tipo I,II etc.)
o Razón (muestral): Es la relación entre dos fenómenos independientes, el 
rango es de cero a infinito positivo. 
o Por ejemplo: En un Hospital existen mil pacientes y un total de cincuenta 
médicos, por lo cual se tiene una razón de 1000/50=20, en otras palabras 
en el Hospital por cada médico existen 20 pacientes. 
o La fórmula de razones (ri) es: 
ri=xi 
n
o Proporción (muestral): 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. 
o Por ejemplo: En un estudio médico sobre el Alzheimer se examinaron 280 
mujeres y 220 hombres, entonces se puede notar que: 
o Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56 
o Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44
o 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: 
Frecuencia de determinado fenómeno en un tiempo específico. 10^n 
Población en estudio 
o Cabe agregar que, las tasas que se refieren a toda la población se llaman 
crudas, mientras que las tasas que se refieren solo a una parte de la 
población se denominan especificas. 
o Las tasas más comunes son: 
o Tasas de mortalidad: Riesgo de morir. 
o Tasas de morbilidad: Riesgo de contraer determinada enfermedad. 
o Tasas de natalidad: Miden el crecimiento de las poblaciones. 
o Tasas de letalidad: Miden la gravedad de las enfermedades.
o Para la estadística, la frecuencia es el número de elementos 
comprendidos en un intervalo con una distribución determinada. 
o Frecuencia Absoluta 
o Es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio 
estadístico. 
o Se representa por fi. 
o La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, 
que se representa por N. 
o Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ 
(sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.
o Frecuencia Relativa 
o Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el 
número total de datos. 
o Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni. 
o La suma de las frecuencias relativas es igual a 1. 
o Frecuencia Acumulada 
o Es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o 
iguales al valor considerado. 
o Se representa por Fi.
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  • 1. Estadística I Bachiller: Silva Jesús C.I:23997078 Profesor: Pedro Beltrán
  • 2. o Las variables estadísticas son las distintas características que se analizan y se estudian para los elementos que componen la muestra o la población objeto del estudio. o Por ejemplo: La ‘Encuesta de condiciones de vida de las familias’ es una operación estadística que va dirigida a los hogares privados. De las personas que forman parte de los hogares seleccionados en la muestra se recoge gran cantidad de información socioeconómica: sexo, edad, nivel de estudios, estado civil, número de hijos, nacionalidad, ingresos (especificando si proceden de prestaciones, trabajo, rentas u otra tipología), etc. Además también se recoge información del hogar, como por ejemplo el gasto en alquiler e hipoteca y el grado de dificultad para llegar a fin de mes. Todas estas características que se recogen en el cuestionario son variables estadísticas.
  • 3. o Variables cuantitativas: son las variables que se pueden cuantificar o medir. o Las variables cuantitativas pueden ser de dos tipos: o Continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango determinado. o Por ejemplo: los ingresos procedentes del trabajo que recibe una persona. o Discretas: a diferencia de las continuas no pueden tomar cualquier valor del rango. Normalmente toman valores enteros. o Por ejemplo: Son variables cuantitativas discretas el número de hijos de una persona, el número miembros de un hogar mayores de 65 años.
  • 4. o Variables cualitativas: Representan una cualidad o atributo no medible numéricamente. o Ejemplos habituales de variables cuantitativas: El sexo, El estado civil, La nacionalidad, etc. o Nominales: La variable puede tomar valores que no mantienen una relación de orden entre sí. o Por ejemplo: La nacionalidad de una persona: española o extranjera. o Ordinales: Las variables cualitativas ordinales a pesar de no poder cuantificarse numéricamente sí pueden ordenarse. Es decir, existe cierta jerarquía entre los distintos valores que puede tomar la variable. o Por ejemplo: El grado de dificultad que tiene un hogar para llegar a fin de mes: con mucha facilidad, con facilidad, con dificultad o con mucha dificultad.
  • 5. o Es el conjunto de todos los elementos que cumplen ciertas propiedades y entre los cuales se desea estudiar un determinado fenómeno o Por ejemplo: Pueden ser hogares, número de tornillos producidos por una fábrica en un año, lanzamientos de una moneda, etc. o Llamamos población estadística o universo al conjunto de referencia sobre el cual van a recaer las observaciones. o Una población es lo que te gustaría estudiar para poder obtener los datos estadísticos que tu deseas, el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico.
  • 6. o Es el subconjunto de la población que es estudiado y a partir de la cual se sacan conclusiones sobre las características de la población. o La muestra debe ser representativa, en el sentido de que las conclusiones obtenidas deben servir para el total de la población. o Una muestra es una porción representativa de esta población que vas a estudiar.
  • 7. o Es aquel formado por una función establecida sobre los valores numéricos de una comunidad. Se trata, por lo tanto, de una cifra representativa que permite modelizar un plano real. o La utilidad de los parámetros estadísticos se encuentra ante la dificultad para manipular un elevado número de datos individuales de una misma sociedad. Este tipo de parámetros permite obtener un panorama general de la población y llevar a cabo comparaciones y predicciones. o Por ejemplo: Si estas observando un grupo de personas, digamos 50 personas, debes caracterizar tu grupo ¿como? haciendo observaciones de cada elemento para esto, hay parámetros numéricos y parámetros binarios quieres saber que promedio de estatura tiene tu grupo debes medir a las 50 personas, y obtener por tanto 50 observaciones (parámetro numérico, estatura, cm o m) con esos datos puedes calcular los parámetros de tendencia central: el promedio (media), la mediana y la moda .
  • 8. o Lo mismo puedes hacer para otras características: peso, edad, etc. o Quieres saber que característica predomina mas en tu grupo, color de pelo, color de ojos, color de piel, complexión, es decir, que vas a evaluar a cada elemento y obtendrás una observación de cada parámetro, y por tanto tendrás 50 observaciones de cada parámetro cuando tienes la información, debes asignarle un valor a cada condición: ojos cafés (1), ojos azules (2), ojos verdes (3) para el parámetro color de ojos, pelo negro (1), pelo rubio (2), pelo rojizo (3), pelo castaño (4) para el parámetro color de pelo, y así para cada característica al transformar tus valores cualitativos (color) a cuantitativos (1,2,3,...n) puedes ver que valor predomina y puedes ahora si caracterizar a tu grupo.
  • 9. o La medición puede definirse como la asignación de números a objetos y eventos de acuerdo con ciertas reglas; la manera como se asignan esos números determina el tipo de escala de medición. o Escala, sinónimo de medición ya que no es más que un procedimiento a través del cual podemos alcanzar nuestro objetivo, nuestra meta ò tener la magnitud del problema que estamos estudiando, para este fin no es necesario contar con instrumentos sofisticados. o Por ejemplo: El uso de los termómetros para medir la temperatura ò el uso del esfigmomanómetro para medir la tensión arterial ò las diferentes gradaciones que cuentan las caries (tipo I,II etc.)
  • 10. o Razón (muestral): Es la relación entre dos fenómenos independientes, el rango es de cero a infinito positivo. o Por ejemplo: En un Hospital existen mil pacientes y un total de cincuenta médicos, por lo cual se tiene una razón de 1000/50=20, en otras palabras en el Hospital por cada médico existen 20 pacientes. o La fórmula de razones (ri) es: ri=xi n
  • 11. o Proporción (muestral): 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. o Por ejemplo: En un estudio médico sobre el Alzheimer se examinaron 280 mujeres y 220 hombres, entonces se puede notar que: o Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56 o Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44
  • 12. o 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: Frecuencia de determinado fenómeno en un tiempo específico. 10^n Población en estudio o Cabe agregar que, las tasas que se refieren a toda la población se llaman crudas, mientras que las tasas que se refieren solo a una parte de la población se denominan especificas. o Las tasas más comunes son: o Tasas de mortalidad: Riesgo de morir. o Tasas de morbilidad: Riesgo de contraer determinada enfermedad. o Tasas de natalidad: Miden el crecimiento de las poblaciones. o Tasas de letalidad: Miden la gravedad de las enfermedades.
  • 13. o Para la estadística, la frecuencia es el número de elementos comprendidos en un intervalo con una distribución determinada. o Frecuencia Absoluta o Es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. o Se representa por fi. o La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N. o Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.
  • 14. o Frecuencia Relativa o Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos. o Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni. o La suma de las frecuencias relativas es igual a 1. o Frecuencia Acumulada o Es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. o Se representa por Fi.