El documento presenta conceptos estadísticos fundamentales como variables, población, muestra y parámetros estadísticos, explicando su aplicación en la investigación educativa y social. Se detallan tipos de variables, medidas de centralización, posición y dispersión, así como escalas de medición y la importancia de comprender estos conceptos en el análisis de datos. Además, se proporciona un perfil de la población estudiantil del Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño, incluyendo características demográficas y organización.

1. Conceptos estadísticos
Bachiller:
Salazar Luis
C.I: 13369239
Profesor:
Pedro Beltrán
Republica Bolivariana de Venezuela
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Ingeniería en Mantenimiento Mecánico

2. • Variables
• Población y muestra
• Parámetros estadísticos
• Escalas de medición
• Razón, Proporción y Tasa
• Ejemplo general de todos los conceptos
Contenido

3. Una variable estadística es cada una de las características o
cualidades que poseen los individuos de una población.
Tipos de variable estadísticas
• Variable cualitativa: Las variables cualitativas 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

4. Variable cualitativa ordinal: Una variable cualitativa ordinal es la que
presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.
Ejemplo: La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable,
sobresaliente.
• Variable discreta: Una variable discreta es aquella que
toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios.
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.
Ejemplo: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
Variable

5. Las estadísticas de por sí no tienen sentido si no se consideran o se
relacionan dentro del contexto con que se trabajan. Por lo tanto es
necesario entender los conceptos de población y de muestra para
lograr comprender mejor su significado en la investigación educativa
o social que se lleva a cabo.
Población y muestra

6. Población: es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que
poseen algunas características comunes observables en un lugar y
en un momento determinado. Cuando se vaya a llevar a cabo alguna
investigación debe de tenerse en cuenta algunas características
esenciales al seleccionarse la población bajo estudio.
Entre éstas tenemos:
Homogeneidad: que todos los miembros de la población tengan las
mismas características según las variables que se vayan a considerar
en el estudio o investigación.
Tiempo: se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la
población de interés.
Espacio: se refiere al lugar donde se ubica la población de interés.
Cantidad: se refiere al tamaño de la población.
Población y muestra

7. Muestra : La muestra es un subconjunto fielmente representativo de
la población. Hay diferentes tipos de muestreo. el tipo de muestra
que se seleccione dependerá de la calidad y cuán representativo se
quiera sea el estudio de la población.
Aleatoria: cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual
oportunidad de ser incluido.
Estratificada: cuando se subdivide en estratos o subgrupos según las
variables o características que se pretenden investigar. cada estrato
debe corresponder proporcionalmente a la población.
Sistemática: cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar
la muestra.
Ejemplo: se entrevistará una familia por cada diez que se detecten.
Población y muestra

8. Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de
los datos de una distribución estadística. Los parámetros estadísticos
sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una
gráfica.
Tipos de parámetros estadísticos
• Medidas de centralización: Nos indican en torno a qué valor
(centro) se distribuyen los datos.
Media aritmética: La media es el valor promedio de la distribución.
Mediana: La mediana es la puntación de la escala que separa la
mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie
de datos en dos partes iguales.
Moda: La moda es el valor que más se repite en una distribución.
Parámetros Estadísticos

9. • Medidas de posición: Las medidas de posición dividen un
conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos
estén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:
Cuartiles: Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes
iguales.
Deciles: Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
Percentiles: Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes
iguales.
Parámetros Estadísticos

10. • Medidas de dispersión: Las medidas de dispersión nos informan
sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución.
Las medidas de dispersión son:
Rango o recorrido: El rango es la diferencia entre el mayor y el
menor de los datos de una distribución estadística.
Desviación media: La desviación media es la media aritmética de los
valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.
Varianza: La varianza es la media aritmética del cuadrado de las
desviaciones respecto a la media.
Desviación típica: La desviación típica es la raíz cuadrada de la
varianza.
Parámetros Estadísticos

11. El proceso de asignar un valor numérico a una variable se llama
medición. Las escalas de medición sirven para ofrecernos
información sobre las clasificaciones que podemos hacer con
respecto a las variables (discretas o continuas).
Cuando se mide una variable el resultado puede aparecer en uno de
cuatro diversos tipos de escalas de medición; nominal, ordinal,
intervalo y razón.
Conocer la escala a la que pertenece una medición es importante
para determinar el método adecuado para describir y analizar esos
datos.
Escalas de medición

12. Escala nominal: Utiliza los números para identificar que un dato
pertenece a un grupo o a una categoría. Es aquella escala que no
presenta un orden o dimensión particular, son observaciones que
pueden clasificarse o contarse.
Escala ordinal: En esta escala los números representan una
clasificación (mayor que o menor que), sin que represente una
unidad de medida, quedando implícito que un número de mayor
cantidad tiene más alto grado de atributo medido en comparación
de un número menor.
Escala de intervalo: En esta escala además del “mayor que” y el
“menor que” también se establece una unidad de medida que nos
permite precisar cuanto se es mayor o menor.
Escala de razón: Similar a la escala de intervalo, pero tiene un cero
absoluto y por ello los múltiplos de los valores de la escala serán
significativos; el nivel de votos en una elección sería un buen
ejemplo de una escala de medición de razón.
Tipos de Escalas de medición

13. RAZON: Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el
denominador. A menudo las cantidades se miden en las mismas
unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e infinito.
Ejemplos
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
Razón, Proporción y Tasa

14. PROPORCION: 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: Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y
el total de casos en el año 2005.
135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones.
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.
Razón, Proporción y Tasa

15. TASA: La tasa es una forma especial de proporción o de razón que
tiene en cuenta el tiempo. 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-¹.
Ejemplo: Cociente entre el número de casos de TBC en varones
durante el años 2005 y la población estimada de varones en el año
2005:
135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada
100.000 habitantes varones en 1 año (2005).
Razón, Proporción y Tasa

16. Los estudiantes del Instituto Universitario Politécnico Santiago
Mariño son en total unos 1200 estudiantes aproximadamente, los
estudiantes del turno de la mañana tienen un rango de 17 a 25 años
de edad y los del turno nocturno van desde los 18 hasta los 38 años,
la población estudiantil de mujeres es de un 60% el de hombres un
40%. La organización del instituto esta dividida por 3 sedes,
encontrándose distintas carreras en cada una de ellas.
Casi el 80% de los estudiantes de este instituto trabaja y estudia a la
vez.
Ejemplo general de todos los conceptos