1. (UAPA)
Escuela de educación
Tema
Defina los siguientes conceptos:
Sustentado por:
Nombre Matricula
Rosy Yanela Bautista Paredes 10-3367
Presentado A:
Ysidro Cruz
Nagua, Prov. María T. Sánchez

2. Defina los siguientes conceptos:
1. Estadística
La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección,
análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya
sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones
regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de
ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la
estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar
a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
2. Importancia de la estadística
La estadística es comúnmente considerada como una colección de
hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y
que han sido recopilado a partir de otros datos numéricos.
Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980)
definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base
en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por
necesidad, se considera como una estimación de parámetro de
determinada población; es decir, una función de valores de muestra.
La importancia que tiene esta relacionada con el área o areas en las
que se puede aplicar, debido a que esta presente en todas las areas
del saber
La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en
todos los campos científicos:

3. * En las ciencias naturales: se emplea con profusión en la descripción
de modelos termodinámicos complejos (mecánica estadística), en
física cuántica, en mecánica de fluidos o en la teoría cinética de los
gases, entre otros muchos campos.
* En las ciencias sociales y económicas: es un pilar básico del
desarrollo de la demografía y la sociología aplicada.
* En economía: suministra los valores que ayudan a descubrir
interrelaciones entre múltiples parámetros macro y microeconómicos.
* En las ciencias médicas: permite establecer pautas sobre la
evolución de las enfermedades y los enfermos, los índices de
mortalidad asociados a procesos morbosos, el grado de eficacia de un
medicamento, etcétera.
3. Estadística descriptiva ..
La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y
resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio.
Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos
básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación
estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide
poblacional, gráfico circular, entre otros.
4. Estadística Inferencial
Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones
asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la
aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en
los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio.
Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas
si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características
numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones,
descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de
relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de
modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.

4. 5. Población
Una población es el conjunto de todos los elementos a los que se
somete a un estudio estadístico.
6. Muestra
Una muestra es un conjunto representativo de la población de
referencia, el número de individuos de una muestra es menor que el
de la población.
7. Variable
Las variables, también suelen ser llamados caracteres cuantitativos,
son aquellos que pueden ser expresados mediante números. Son
caracteres susceptibles de medición. Como por ejemplo, la estatura,
el peso, el salario, la edad, etc.
Según, Murray R. Spiegel, (1992) "una variable es un símbolo, tal
como X, Y, Hx, que puede tomar un valor cualquiera de un conjunto
determinado de ellos, llamado dominio de la variable. Si la variable
puede tomar solamente un valor, se llama constante."
Todos los elementos de la población poseen los mismos tipos de
caracteres, pero como estos en general no suelen representarse con
la misma intensidad, es obvio que las variables toman distintos
valores. Por lo tanto estos distintos números o medidas que toman
los caracteres son los "valores de la variable". Todos ellos juntos
constituyen una variable.
8. Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un
número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con
ella

5. 9. Variable cuantitativa discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados,
es decir no admite valores intermedios entre dos valores
específicos. Por ejemplo:
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
10. Variable cuantitativa continua
Una variable continua es aquella que puede tomar valores
comprendidos entre dos números. Por ejemplo:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero
también se podría dar con tres decimales.
11. Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o
cualidades que no pueden ser medidas con números.
12. Variable cualitativa ordinal
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no
númericas, en las que existe un orden. Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...

6. Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
13. Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no
numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado,
separado, divorciado y viudo.
14. Datos u Observaciones
Son números que pueden ser comparados, analizados e
interpretados.
El campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifican
como población o universo.
En un estudio estadístico los métodos que se aplican son:
A) RECOPILACION: De acuerdo con la localización de la información
los datos estadísticos pueden ser internos y externos.
Los internos son los registros obtenidos dentro de la organización que
hace un estudio estadístico,
Los externos se obtienen de datos publicados y encuestas.
B) ORGANIZACIÓN: En la organización de los datos recopilados, el
primer paso es corregir cada uno de los elementos recopilados.
C) REPRESENTACION: Hay 3 maneras de presentar un conjunto de
datos mediante enunciados tablas estadísticas y gráficas estadísticas.

7. D) ANALISIS: Después de los datos anteriores los datos estadísticos
están listos para hacer analizados, para lo cual frecuentemente se
emplean operaciones matemáticas durante el proceso de análisis.
Si una muestra es representativa de una población se pueden deducir
importantes deducciones acerca de esta a partir del análisis de la
misma.
Una muestra es un conjunto de medida
15. Error de muestreo
Cuando se utilizan valores muestrales, o estadísticos para estimar
valores poblacionales, o parámetros, pueden ocurrir dos tipos
generales de errores: el error muestral y el error no muestral.
El error muestral se refiere a la variación natural existente entre
muestras tomadas de la misma población.
Cuando una muestra no es una copias exacta de la población; aún si
se ha tenido gran cuidado para asegurar que dos muestras del mismo
tamaño sean representativas de una cierta población, no
esperaríamos que las dos sean idénticas en todos sus detalles. El
error muestral es un concepto importante que ayudará a entender
mejor la naturaleza de la estadística inferencial.
Los errores que surgen al tomar las muestras no pueden clasificarse
como errores muestrales y se denominan errores no muestrales.
16. Sesgo muestral
El sesgo muestral, a veces también llamado efecto de selección
es una distorsión que se introduce debido a la forma en que se
selecciona la muestra. Se refiere a la distorsión de un análisis

8. estadístico, debido al método de recolección de muestras. Si el sesgo
muestral no es tomado en cuenta, entonces algunas conclusiones
propuestas pueden ser erróneas. Un ejemplo de sesgo muestral es el
sesgo de Berkson
17. Que es una grafica
Gráfica o gráfico es el conjunto de elementos o signos que permiten
la interpretación de cualquier elemento o cosa. Es un conjunto de
puntos x, y, que se plasman en coordenadas cartesianas, y sirven
para analizar el comportamiento de un proceso que se está llevando a
cabo. La estadística gráfica es una parte importante y diferenciada de
una aplicación de técnicas gráficas a la descripción e interpretación de
datos e inferencias sobre éstos. Forma parte de los programas
estadísticos usados con los ordenadores. Autores como Edward R.
Tufte han desarrollado nuevas soluciones de análisis gráficos.
La representación gráfica también permite establecer varios valores
que no han sido obtenidos experimentalmente, es decir, mediante: la
interpolación (lectura entre puntos) y la extrapolación (valores fuera
del intervalo experimental)
18. Que importancia tiene la representación grafica en
estadística
Las graficas son representaciones que se hacen a través de imágenes
visuales mas comprensibles de un tema determinado, con ellas
podemos ver en escalas de diferentes índoles lo que queremos
representar si se puede decir numéricamente, ella nos va a indicar los
valores desde los mas altos hasta los mas bajo que queremos
expresar, para comprenderlos de una mejor manera. Visualmente es
la que nos indica el valor o estatus de una cosa...