El documento define conceptos básicos de probabilidad y estadística. Explica que una población es la colección completa de elementos a estudiar, mientras que una muestra es un subconjunto de la población. Describe diferentes tipos de datos como cuantitativos, cualitativos, discretos y continuos. Finalmente, clasifica los niveles de medición en nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

1. Probabilidad y estadística Conceptos Básicos Ing. Gerardo Valdés Bermúdes CBTis 224

2. Población Es la colección completa de todos los elementos (puntuaciones, personas, mediciones, etc.) a estudiar. Se dice que la colección es completa, pues incluye a todos los sujetos que se estudiarán.

3. Muestra Es un subconjunto de miembros seleccionados de una población.

4. Censo Es la colección de datos de cada uno de los miembros de la población.

5. Datos Son las observaciones recolectadas (como mediciones, géneros, respuestas de encuestas)

6. Tipos de datos Parámetro: es una medición numérica que describe algunas características de una población. Ejemplo: El % de votación obtenido por un candidato en una elección. Estadístico: Es una medición numérica que describe algunas características de una muestra. Ejemplo: El 45% de una muestra de 877 ejecutivos no contratarían a alguien con un error ortográfico.

7. Tipos de datos Datos cuantitativos: Consisten en números que representan conteos o mediciones. Ejemplo: Los pesos de los alumnos de la clase. Datos cualitativos (o categóricos o de atributo ): Se dividen en diferentes categorías que se distinguen por alguna característica no numérica. Ejemplo: El género de los alumnos de la clase.

8. Tipos de datos Datos discretos: Resultan cuando el número de posibles valores es un número finito, o bien, un número que puede contarse (números enteros). Ejemplo: La cantidad de huevos que ponen las gallinas en una granja. Datos continuos (numéricos): Resultan de un infinito de posibles valores que pueden asociarse a puntos de alguna escala continua, cubriendo un rango de valores sin huecos ni interrupciones (números reales). Ejemplo: Las cantidades de leche que producen las vacas en una granja.

9. Clasificación de datos Nivel de medición nominal Nivel de medición ordinal Nivel de medición de intervalo Nivel de medición de razón.

10. Nivel de medición nominal Son los datos consistentes exclusivamente en nombres, etiquetas o categorías que no pueden acomodarse según un esquema de orden. Ejemplos: a) Respuesta de Sí , No e Indeciso . b) Colores

11. Nivel de medición ordinal Cuando los datos pueden acomodarse en algún orden, aunque no es posible determinar diferencias entre los valores de los datos o tales diferencias carecen de significado. Ejemplos: a) Cuando se asignan calificaciones con letras A, B, C, D o E. b) Cuando se clasifican por orden el nivel de ciertas ciudades (1, 2, 3, etc.)

12. Nivel de medición de intervalo Igual que el nivel de medición ordinal, pero con la propiedad de que la diferencia entre dos valores de datos, tiene significado. Sin embargo, los datos en éste nivel no tienen un punto de partida inherente desde cero. Ejemplo: Las temperaturas corporales de 98.2 °F y 98.6°F es de 0.4°F, pero 0°F no significa ausencia de frio o calor por lo que es erroneo decir que 50°F es dos veces mas caliente que 25°F.

13. Nivel de medición de razón Parecido al nivel de medición de intervalo pero si tiene un punto de partida o cero inherente (cero indica que nada de la cantidad está presente) Ejemplo: a) Pesos de diferentes objetos B) Precios de diferentes objetos