en la siguiente presentación se exponen los conceptos básicos de la estadística con ejemplos respectivos.

1. República Bolivariana de Venezuela.
Ministerio del poder popular para la educación superior.
Barcelona, Edo. Anzoátegui.
Psm, Sede Barcelona.
Términos Básicos de la estadística
Bachiller:
Samuel E. Triana Rodriguez
C.I 20.634.249
Brcelona, 17 de mayo del 2015

2. Curso de Estadística
Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.

3. Variables
• Todos aquellos factores, eventos o sucesos,
susceptibles de cambio, ya de sea de origen
personal, social, físico, etc, que pueda adoptar
más de un valor en un continuo, se le
denomina variable. así por ejemplo,;

4. Tipos de variables
• Variable dependiente:
Hacen referencia a las características de la realidad que se ven determinadas o que
dependen del valor que asuman otros fenómenos o variables independientes.
• Variable independiente:
Los cambios en los valores de este tipo de variables determinan cambios en los valores de
otra (variable dependiente)
• Variables intervinientes:
Este tipo de variables determina las relaciones entre dos o más variables. Los resultados de
las variables de estudio pueden verse afectadas por los valores o la interposición de otras variables
controladas o no en el proceso de estudio. Estas variables nos permiten determinar los indicadores de
variabilidad.
Todo proceso de investigación queda determinado por el número y naturaleza de las
variables que incluyamos en un estudio, a mayor número de variables introducidas y controladas, mayor
será la significación matemática de los resultados que arroje la investigación, por ejemplo, si estudiamos
las características socioeconómicas de una zona, en la medida que introduzcamos y controlemos en
nuestro estudio más de una variable, mayor será el poder predictivo y explicativo de nuestro objetivo de
estudio, así si queremos explicar las características socioeconómicas de una determinada zona debemos
introducir en nuestro estudio variables tales como, edad, nivel educativo, renta per cápita, actividad
productiva, etc.

5. Ejemplo de variable
• la edad, es una variable cuantitativa continua,
ya que puede adoptar más de un valor en un
gradiente preestablecido.
• otro ejemplo, sería el género, variable
dicotómica (es decir puede adoptar dos únicos
valores) de naturaleza cualitativa. Por tanto, es
la naturaleza de la variable la que nos
determina la forma de estudio.

6. Población
El concepto de población en estadística va más allá de
lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se
precisa como un conjunto finito o infinito de personas u
objetos que presentan características comunes.
Destacamos algunas definiciones:
• "Una población es un conjunto de todos los elementos que
estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar
conclusiones". Levin & Rubin (1996).
• "Una población es un conjunto de elementos que presentan
una característica común". Cadenas (1974).

7. Muestra
• La muestra 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.
• "Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve
para representarla". Murria R. Spiegel (1991).
• "Una muestra es una colección de algunos elementos de la
población, pero no de todos". Levin & Rubin (1996).
• "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", Cadenas (1974).

8. Parámetros estadísticos
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.

9. Tipos de parámetros estadísticos
Hay tres tipos parámetros estadísticos:
• De centralización.
• De posición
• De dispersión.

10. Ejemplo de parámetros estadísticos
• Por ejemplo, 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.

11. Escala de medición
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.

12. Tipos de escala
• La escala nominal sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la
convierte en la menos informativa de las escalas de medición.
• Los siguientes son ejemplos de variables con este tipo de escala:
• 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 de variables con escala ordinal:
• 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.

13. • La escala de intervalo, además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace
que tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones.
• Los siguientes son ejemplos de variables con esta escala:
• 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.
Finalmente, la escala de razón permite, además de lo de las otras escalas,
comparar mediciones mediante un cuociente.
Algunos ejemplos de variables con la escala de razón son los siguientes:
• 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.
La escala de intervalo tiene un cero que se establece por convención y
puede tener variaciones. Es arbitrario. Por otra parte, la escala de razón tiene un cero
real, fijo, no sujeto a variaciones; es propio de la medición hecha.

14. RAZÓN, PROPORCIÓN Y TASA
Proporción : 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.
Por 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
Es importante aclarar que las proporciones, se relacionan con las frecuencias relativas
simples; su rango, va desde cero hasta uno (ambos inclusive), en otras palabras, el campo de existencia
de las proporciones se encuentra en el intervalo [0,1] y la sumatoria de las proporciones es igual a uno.
La fórmula general de proporciones (Pi) es:
• Pi= xi
n

15. • Razón : es la relación entre dos fenómenos
independientes, el rango es de cero a infinito
positivo. 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.
• La fórmula de razones (ri) es:
• ri=xi
n

16. Tasa: 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
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.
• Las tasas más comunes son:
• Tasas de mortalidad: riesgo de morir.
• Tasas de morbilidad: riesgo de contraer determinada enfermedad.
• Tasas de natalidad: miden el crecimiento de las poblaciones.
• Tasas de letalidad: miden la gravedad de las enfermedades.

17. Ejemplo General
• estudiamos los valores sociales de una población de 5000
habitantes aprox., entendemos que sería 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.
• Los expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan
esta información para hacer referencias sobre la población que está
representada por la muestra. Una población es un todo, solo basta
una muestra para llevar acabo toda la investigación ya que una
muestra es una fracción o segmento de ese todo.

18. Bibliografía
• www.wikipedia.com
• http://bioestadisticaula.blogspot.com/2012/0
7/proporcion-razon-y-tasa.html
• http://www.ucv.cl/web/estadistica/cb_esc_m
edic.htm