Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, proporciones, tasas y frecuencias. Explica que una variable puede ser independiente o dependiente y provee ejemplos. También describe los tipos de población y muestra, y los diferentes tipos de escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Este documento proporciona instrucciones para crear tablas de frecuencia estadística y gráficos en Excel. Explica conceptos básicos como media, mediana, moda, varianza y desviación estándar, y proporciona pasos para calcular la frecuencia absoluta, relativa y acumulada, así como para insertar diagramas de barras, de pastel y de líneas.
El documento describe tres medidas de tendencia central: la media, la mediana y la moda. La media es el valor promedio obtenido al dividir la suma de los datos entre el número total de datos. La mediana es el valor central cuando los datos están ordenados de menor a mayor. La moda es el valor que más se repite en el conjunto de datos.
Este documento describe diferentes parámetros estadísticos y cómo se usan para sintetizar información de datos. Explica medidas de centralización como la media, moda y mediana, medidas de posición como cuartiles y deciles, y medidas de dispersión como rango, desviación estándar y varianza. También cubre medidas de forma como coeficientes de asimetría y curtosis, y cómo interpretar la media y desviación estándar. Finalmente, define el coeficiente de variación como una medida de dispersión relativa.
Este documento define conceptos básicos de estadística como universo, población, muestra, estadístico y parámetro. Explica que la estadística es el estudio de datos numéricos para sacar conclusiones y se clasifica en descriptiva e inferencial. También describe las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón usadas para clasificar variables.
El documento define la distribución muestral y proporciona ejemplos de cómo calcular las distribuciones muestrales de la media, el rango, la cantidad de números primos y la proporción para diferentes conjuntos de datos y muestras. Explica que la distribución muestral describe todas las muestras posibles de un tamaño dado que pueden tomarse de una población y cómo los estadísticos muestrales permiten estimar las características de la población.
La estadística estudia la recopilación y análisis de datos para comprender fenómenos. Recolecta datos de poblaciones mediante encuestas y censos. Analiza variables como características cuantitativas y cualitativas de las poblaciones a través de tablas de frecuencias, porcentajes, gráficos y distribuciones. Esto permite hacer inferencias sobre las poblaciones basadas en las muestras.
Este documento presenta una introducción a las estadísticas. Explica que la estadística es la ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos para tomar mejores decisiones. Distingue entre estadística descriptiva, que resume y presenta datos, e inferencial, que hace generalizaciones basadas en muestras. También define poblaciones, muestras y variables, y describe los métodos estadísticos descriptivos e inferenciales.
Este documento describe diferentes tipos de pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas. Explica la prueba t, ANOVA y pruebas no paramétricas como Wilcoxon y Mann-Whitney. También define el nivel de significancia y describe medidas de distribución como asimetría y curtosis.
Este documento proporciona instrucciones para crear tablas de frecuencia estadística y gráficos en Excel. Explica conceptos básicos como media, mediana, moda, varianza y desviación estándar, y proporciona pasos para calcular la frecuencia absoluta, relativa y acumulada, así como para insertar diagramas de barras, de pastel y de líneas.
El documento describe tres medidas de tendencia central: la media, la mediana y la moda. La media es el valor promedio obtenido al dividir la suma de los datos entre el número total de datos. La mediana es el valor central cuando los datos están ordenados de menor a mayor. La moda es el valor que más se repite en el conjunto de datos.
Este documento describe diferentes parámetros estadísticos y cómo se usan para sintetizar información de datos. Explica medidas de centralización como la media, moda y mediana, medidas de posición como cuartiles y deciles, y medidas de dispersión como rango, desviación estándar y varianza. También cubre medidas de forma como coeficientes de asimetría y curtosis, y cómo interpretar la media y desviación estándar. Finalmente, define el coeficiente de variación como una medida de dispersión relativa.
Este documento define conceptos básicos de estadística como universo, población, muestra, estadístico y parámetro. Explica que la estadística es el estudio de datos numéricos para sacar conclusiones y se clasifica en descriptiva e inferencial. También describe las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón usadas para clasificar variables.
El documento define la distribución muestral y proporciona ejemplos de cómo calcular las distribuciones muestrales de la media, el rango, la cantidad de números primos y la proporción para diferentes conjuntos de datos y muestras. Explica que la distribución muestral describe todas las muestras posibles de un tamaño dado que pueden tomarse de una población y cómo los estadísticos muestrales permiten estimar las características de la población.
La estadística estudia la recopilación y análisis de datos para comprender fenómenos. Recolecta datos de poblaciones mediante encuestas y censos. Analiza variables como características cuantitativas y cualitativas de las poblaciones a través de tablas de frecuencias, porcentajes, gráficos y distribuciones. Esto permite hacer inferencias sobre las poblaciones basadas en las muestras.
Este documento presenta una introducción a las estadísticas. Explica que la estadística es la ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos para tomar mejores decisiones. Distingue entre estadística descriptiva, que resume y presenta datos, e inferencial, que hace generalizaciones basadas en muestras. También define poblaciones, muestras y variables, y describe los métodos estadísticos descriptivos e inferenciales.
Este documento describe diferentes tipos de pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas. Explica la prueba t, ANOVA y pruebas no paramétricas como Wilcoxon y Mann-Whitney. También define el nivel de significancia y describe medidas de distribución como asimetría y curtosis.
Este documento proporciona instrucciones para construir una tabla de frecuencias básica en Excel. Explica cómo usar la función CONTAR.SI para calcular las frecuencias absolutas simples contando el número de ocurrencias de cada categoría en los datos. También muestra cómo calcular las frecuencias absolutas acumuladas sumando los valores anteriores y como convertir las frecuencias absolutas en relativas dividiéndolas por el total de datos.
Este documento trata sobre los tipos de variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria es una función que asigna valores numéricos o cualitativos a cada suceso posible de un experimento. Hay tres tipos principales de variables: discretas, continuas y cualitativas. También describe las variables unidimensionales y bidimensionales, y cómo se definen sus distribuciones de probabilidad marginales y conjuntas. Finalmente, concluye que el capítulo utiliza fórmulas estadísticas para analizar resultados y que aborda los tres tipos de datos, asociánd
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la varianza, la desviación típica y el coeficiente de variación. Explica que estas medidas cuantifican cuán dispersos están los valores de una distribución con respecto a la media y son útiles para comparar muestras. También incluye fórmulas y ejemplos de cómo calcular cada medida.
Este documento describe diferentes tipos de gráficos estadísticos, incluyendo gráficos de barras, líneas, áreas, circulares, cartogramas, mixtos, histogramas, dispersión y pictogramas. Explica que cada tipo de gráfico es útil para representar y comparar diferentes conjuntos de datos, tendencias en el tiempo, variaciones entre períodos y relaciones entre valores numéricos.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística inferencial. Explica que la estadística inferencial permite deducir cómo se distribuye una población a partir de una muestra representativa. Define conceptos como población, muestra aleatoria, parámetro, estadístico y provee ejemplos para ilustrarlos. El documento introduce los conceptos fundamentales necesarios para comprender la estadística inferencial.
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica cuantitativa o cualitativa de un sujeto de estudio. Define población como el conjunto total de elementos y muestra como una parte representativa de la población. También describe diferentes tipos de parámetros, escalas de medición, y cómo calcular razón, proporción, tasa y frecuencia.
Elaboración de tablas de frecuencia, estadísticaGerardo Lagos
A través de la presentación se ilustra de manera fácil el procedimiento para elaborar tablas de distribución de frecuencias para datos agrupados, como ser: Rango, tamaño o ancho de una clase, marca de clase, distribución de frecuencias y límites reales de clase.
Este documento describe cómo realizar una prueba t de varianzas combinadas para determinar si existen diferencias significativas entre las medias de dos poblaciones con varianzas iguales. Explica el estadístico de prueba t, los grados de libertad, y cómo usar los valores críticos y el p-value para decidir si rechazar o no la hipótesis nula de que las medias son iguales. También proporciona un ejemplo numérico para ilustrar el procedimiento.
El documento habla brevemente sobre la historia de la estadística y cómo se usaba de manera rudimentaria en civilizaciones antiguas para realizar censos. Luego define la estadística como la rama de las matemáticas que analiza y organiza datos numéricos para resolver problemas. Finalmente, describe diferentes tipos de variables y gráficos que se usan en estadística como circunferencias, barras, pictogramas y figuras.
Este documento habla sobre la organización y representación gráfica de datos estadísticos. Explica que una vez recolectados los datos en bruto, estos deben organizarse en tablas de frecuencias o distribuciones de frecuencias para analizar patrones. Luego, los gráficos como histogramas, polígonos y ojivas permiten visualizar la información de manera global. Finalmente, introduce conceptos como media, mediana y moda para medir tendencias centrales en los datos, y medidas de dispersión para cuantificar su variabilidad.
El documento describe la distribución t de Student, la cual fue desarrollada por William Gosset en 1908 mientras trabajaba para la cervecería Guinness. Gosset no podía publicar bajo su propio nombre debido a un acuerdo de confidencialidad, por lo que usó el seudónimo "Student". La distribución t es útil para realizar pruebas estadísticas cuando las muestras son pequeñas o la desviación estándar de la población es desconocida. Se diferencia de la distribución normal en que depende del t
El documento explica los conceptos básicos de la estimación de parámetros poblacionales a partir de una muestra. Define parámetro, estadístico e indica que la estimación de parámetros implica seleccionar una muestra aleatoria, obtener datos, calcular estadísticos descriptivos y luego estimar los parámetros poblacionales. Explica dos métodos de estimación: puntual y por intervalo de confianza, y provee detalles sobre cómo calcular un intervalo de confianza para la media cuando la muestra es pequeña (n<30
El documento describe medidas de posición como percentiles, deciles, cuartiles, mediana e intervalo intercuartílico. Explica cómo calcular estos valores y cómo usarlos para construir diagramas de caja. También define valores atípicos y cómo identificarlos usando 1.5 veces el intervalo intercuartílico como límites superior e inferior. Finalmente, presenta un ejemplo para ilustrar estos conceptos.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias, y diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de barras, gráficos de torta, pictogramas, histogramas y polígonos de frecuencia. Explica cómo organizar y analizar datos estadísticos para estudiar fenómenos y características de una población.
El documento presenta información sobre la historia de la estadística desde la antigüedad hasta la actualidad. Se describen los primeros usos de la estadística en el antiguo Egipto, Israel y el imperio romano para realizar censos poblacionales. Más adelante, se desarrollan conceptos matemáticos como la teoría de probabilidades y su aplicación en el análisis de fenómenos sociales y económicos. Finalmente, en la actualidad la estadística mejora procesos industriales y
La primera propiedad establece que la suma de las desviaciones de los números de un conjunto respecto a la media aritmética es siempre igual a cero. La segunda propiedad indica que la media de una muestra completa es igual a la media ponderada de las submuestras, siendo las ponderaciones los tamaños de dichas submuestras. La tercera propiedad señala que la media aritmética de una constante por una variable es igual al producto de la constante por la media aritmética de la variable.
Este documento describe el concepto de curtosis, una medida de la forma o apuntamiento de las distribuciones de probabilidad. Define la curtosis como una medida del cuarto momento centrado de una distribución en relación a su desviación estándar. Las distribuciones pueden ser más apuntadas (leptocúrticas), menos apuntadas (platicúrticas) o tener la misma curtosis que la distribución normal (mesocúrticas). Explica que la curtosis mide la concentración de valores alrededor de la media sin verse a
Prueba de Hipótesis para una media y proporción-estadisticaYanina C.J
Este documento presenta los conceptos fundamentales de la prueba de hipótesis estadística, incluyendo: 1) la definición de hipótesis nula y alternativa, 2) los tipos de errores en una prueba de hipótesis, y 3) los pasos básicos para realizar una prueba de hipótesis, como plantear las hipótesis, seleccionar el nivel de significancia, calcular el estadístico de prueba, establecer la regla de decisión y tomar una decisión. El documento también explica cómo
Prueba de chi cuadrado y pruebas no paraetricasGerardo Gomez
El documento describe la prueba de bondad de ajuste, la cual compara la distribución de frecuencias observada de una variable en un grupo con la distribución esperada de la misma variable en un grupo de referencia. Se presentan ejemplos de cómo aplicar la prueba de bondad de ajuste y calcular el estadístico chi cuadrado para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las distribuciones. También se discuten otras aplicaciones de la prueba chi cuadrado como pruebas de independencia y homogeneidad.
Este documento define y explica conceptos estadísticos clave como la varianza, desviación estándar y coeficiente de variación. La varianza mide la dispersión de los datos alrededor de la media y se calcula como la media de los cuadrados de las desviaciones. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y muestra la dispersión en la misma unidad de medida de los datos. El coeficiente de variación permite comparar la dispersión de variables con diferentes unidades mediante la división de la desviación estándar entre la media.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables estadísticas, cualitativas y cuantitativas, e introduce los conceptos de población, muestra, parámetros de centralización y dispersión. Además, explica las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y los términos matemáticos de sum
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables estadísticas, cualitativas y cuantitativas, e introduce los conceptos de población, muestra, parámetros de centralización y dispersión. Además, explica las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y los términos matemáticos de sum
Este documento proporciona instrucciones para construir una tabla de frecuencias básica en Excel. Explica cómo usar la función CONTAR.SI para calcular las frecuencias absolutas simples contando el número de ocurrencias de cada categoría en los datos. También muestra cómo calcular las frecuencias absolutas acumuladas sumando los valores anteriores y como convertir las frecuencias absolutas en relativas dividiéndolas por el total de datos.
Este documento trata sobre los tipos de variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria es una función que asigna valores numéricos o cualitativos a cada suceso posible de un experimento. Hay tres tipos principales de variables: discretas, continuas y cualitativas. También describe las variables unidimensionales y bidimensionales, y cómo se definen sus distribuciones de probabilidad marginales y conjuntas. Finalmente, concluye que el capítulo utiliza fórmulas estadísticas para analizar resultados y que aborda los tres tipos de datos, asociánd
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la varianza, la desviación típica y el coeficiente de variación. Explica que estas medidas cuantifican cuán dispersos están los valores de una distribución con respecto a la media y son útiles para comparar muestras. También incluye fórmulas y ejemplos de cómo calcular cada medida.
Este documento describe diferentes tipos de gráficos estadísticos, incluyendo gráficos de barras, líneas, áreas, circulares, cartogramas, mixtos, histogramas, dispersión y pictogramas. Explica que cada tipo de gráfico es útil para representar y comparar diferentes conjuntos de datos, tendencias en el tiempo, variaciones entre períodos y relaciones entre valores numéricos.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística inferencial. Explica que la estadística inferencial permite deducir cómo se distribuye una población a partir de una muestra representativa. Define conceptos como población, muestra aleatoria, parámetro, estadístico y provee ejemplos para ilustrarlos. El documento introduce los conceptos fundamentales necesarios para comprender la estadística inferencial.
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica cuantitativa o cualitativa de un sujeto de estudio. Define población como el conjunto total de elementos y muestra como una parte representativa de la población. También describe diferentes tipos de parámetros, escalas de medición, y cómo calcular razón, proporción, tasa y frecuencia.
Elaboración de tablas de frecuencia, estadísticaGerardo Lagos
A través de la presentación se ilustra de manera fácil el procedimiento para elaborar tablas de distribución de frecuencias para datos agrupados, como ser: Rango, tamaño o ancho de una clase, marca de clase, distribución de frecuencias y límites reales de clase.
Este documento describe cómo realizar una prueba t de varianzas combinadas para determinar si existen diferencias significativas entre las medias de dos poblaciones con varianzas iguales. Explica el estadístico de prueba t, los grados de libertad, y cómo usar los valores críticos y el p-value para decidir si rechazar o no la hipótesis nula de que las medias son iguales. También proporciona un ejemplo numérico para ilustrar el procedimiento.
El documento habla brevemente sobre la historia de la estadística y cómo se usaba de manera rudimentaria en civilizaciones antiguas para realizar censos. Luego define la estadística como la rama de las matemáticas que analiza y organiza datos numéricos para resolver problemas. Finalmente, describe diferentes tipos de variables y gráficos que se usan en estadística como circunferencias, barras, pictogramas y figuras.
Este documento habla sobre la organización y representación gráfica de datos estadísticos. Explica que una vez recolectados los datos en bruto, estos deben organizarse en tablas de frecuencias o distribuciones de frecuencias para analizar patrones. Luego, los gráficos como histogramas, polígonos y ojivas permiten visualizar la información de manera global. Finalmente, introduce conceptos como media, mediana y moda para medir tendencias centrales en los datos, y medidas de dispersión para cuantificar su variabilidad.
El documento describe la distribución t de Student, la cual fue desarrollada por William Gosset en 1908 mientras trabajaba para la cervecería Guinness. Gosset no podía publicar bajo su propio nombre debido a un acuerdo de confidencialidad, por lo que usó el seudónimo "Student". La distribución t es útil para realizar pruebas estadísticas cuando las muestras son pequeñas o la desviación estándar de la población es desconocida. Se diferencia de la distribución normal en que depende del t
El documento explica los conceptos básicos de la estimación de parámetros poblacionales a partir de una muestra. Define parámetro, estadístico e indica que la estimación de parámetros implica seleccionar una muestra aleatoria, obtener datos, calcular estadísticos descriptivos y luego estimar los parámetros poblacionales. Explica dos métodos de estimación: puntual y por intervalo de confianza, y provee detalles sobre cómo calcular un intervalo de confianza para la media cuando la muestra es pequeña (n<30
El documento describe medidas de posición como percentiles, deciles, cuartiles, mediana e intervalo intercuartílico. Explica cómo calcular estos valores y cómo usarlos para construir diagramas de caja. También define valores atípicos y cómo identificarlos usando 1.5 veces el intervalo intercuartílico como límites superior e inferior. Finalmente, presenta un ejemplo para ilustrar estos conceptos.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias, y diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de barras, gráficos de torta, pictogramas, histogramas y polígonos de frecuencia. Explica cómo organizar y analizar datos estadísticos para estudiar fenómenos y características de una población.
El documento presenta información sobre la historia de la estadística desde la antigüedad hasta la actualidad. Se describen los primeros usos de la estadística en el antiguo Egipto, Israel y el imperio romano para realizar censos poblacionales. Más adelante, se desarrollan conceptos matemáticos como la teoría de probabilidades y su aplicación en el análisis de fenómenos sociales y económicos. Finalmente, en la actualidad la estadística mejora procesos industriales y
La primera propiedad establece que la suma de las desviaciones de los números de un conjunto respecto a la media aritmética es siempre igual a cero. La segunda propiedad indica que la media de una muestra completa es igual a la media ponderada de las submuestras, siendo las ponderaciones los tamaños de dichas submuestras. La tercera propiedad señala que la media aritmética de una constante por una variable es igual al producto de la constante por la media aritmética de la variable.
Este documento describe el concepto de curtosis, una medida de la forma o apuntamiento de las distribuciones de probabilidad. Define la curtosis como una medida del cuarto momento centrado de una distribución en relación a su desviación estándar. Las distribuciones pueden ser más apuntadas (leptocúrticas), menos apuntadas (platicúrticas) o tener la misma curtosis que la distribución normal (mesocúrticas). Explica que la curtosis mide la concentración de valores alrededor de la media sin verse a
Prueba de Hipótesis para una media y proporción-estadisticaYanina C.J
Este documento presenta los conceptos fundamentales de la prueba de hipótesis estadística, incluyendo: 1) la definición de hipótesis nula y alternativa, 2) los tipos de errores en una prueba de hipótesis, y 3) los pasos básicos para realizar una prueba de hipótesis, como plantear las hipótesis, seleccionar el nivel de significancia, calcular el estadístico de prueba, establecer la regla de decisión y tomar una decisión. El documento también explica cómo
Prueba de chi cuadrado y pruebas no paraetricasGerardo Gomez
El documento describe la prueba de bondad de ajuste, la cual compara la distribución de frecuencias observada de una variable en un grupo con la distribución esperada de la misma variable en un grupo de referencia. Se presentan ejemplos de cómo aplicar la prueba de bondad de ajuste y calcular el estadístico chi cuadrado para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las distribuciones. También se discuten otras aplicaciones de la prueba chi cuadrado como pruebas de independencia y homogeneidad.
Este documento define y explica conceptos estadísticos clave como la varianza, desviación estándar y coeficiente de variación. La varianza mide la dispersión de los datos alrededor de la media y se calcula como la media de los cuadrados de las desviaciones. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y muestra la dispersión en la misma unidad de medida de los datos. El coeficiente de variación permite comparar la dispersión de variables con diferentes unidades mediante la división de la desviación estándar entre la media.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables estadísticas, cualitativas y cuantitativas, e introduce los conceptos de población, muestra, parámetros de centralización y dispersión. Además, explica las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y los términos matemáticos de sum
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables estadísticas, cualitativas y cuantitativas, e introduce los conceptos de población, muestra, parámetros de centralización y dispersión. Además, explica las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y los términos matemáticos de sum
Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como variable, población, muestra, parámetro, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y describe los tipos de cada una. Define una población como el conjunto total de datos sobre el que se realiza un estudio, y una muestra como una parte representativa de la población. Finalmente, describe cómo calcular una razón, proporción, tasa y frecuencia.
Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y describe los tipos de cada una. Define población como el conjunto total de datos y muestra como un subconjunto representativo. También describe cómo calcular parámetros estadísticos, razón, tasa y frecuencia a partir de datos muestrales.
Este documento define y proporciona ejemplos de varios términos básicos en estadística, incluidas variables, población y muestra, escalas de medición, parámetros estadísticos, y términos como razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que una muestra representativa de una población puede usarse para estudiar características de la población completa. También describe las diferencias entre escalas nominales, ordinales, de intervalo y de raz
Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como variables, población, muestra, parámetros, medición de variables, sumatoria, razón, proporción y tasa. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que las cualitativas pueden ser nominales u ordinales. También distingue entre población y muestra, y describe las cuatro escalas de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Por último, define sumatoria, razón, proporción y tasa y proporciona ejemplos de cada una
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, poblaciones, muestras, parámetros, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define una variable como una característica de los individuos de una población. Explica los tipos de variables cualitativas y cuantitativas. Además, define población, muestra, parámetros estadísticos y las cuatro escalas de medición. Por último, da ejemplos de razón, proporción, tasa y frecuencia.
El documento explica las diferentes variables y conceptos estadísticos como variables cualitativas, cuantitativas, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición (nominal, ordinal, intervalo, razón), proporción, tasa, frecuencia y provee ejemplos para ilustrar cada concepto. También incluye una bibliografía al final.
Este documento define y explica diferentes tipos de variables, escalas de medición, poblaciones, muestras, frecuencias, proporciones y tasas. Define variables independientes, dependientes, cualitativas y cuantitativas, así como escalas nominales, ordinales y de razón. Explica conceptos como población finita e infinita, muestra, frecuencia absoluta y relativa, proporción y tasa. Incluye ejemplos ilustrativos de cada concepto.
Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como variable, población, muestra y parámetros estadísticos. Explica los tipos de variables cualitativas y cuantitativas, así como las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y razón. También define y da ejemplos de sumatoria razón, proporción, tasa y frecuencia.
La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee.
La estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas.
Presentacion Estadistica IUPSM CARACASAngel Sanoja
Este documento presenta definiciones y ejemplos de varios términos básicos en estadística como variables, población, muestra, estadístico, parámetro, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial y provee ejemplos prácticos de cómo calcular una razón, proporción y tasa usando datos sobre casos de tuberculosis.
Este documento define diferentes tipos de variables estadísticas como cualitativas, cuantitativas, discretas y continuas. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Por último, introduce las definiciones de razón, proporción y tasa y provee ejemplos para ilustrar cada uno.
Este documento explica conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetro y escalas de medición. Define variables cualitativas y cuantitativas, y sus tipos. Explica que una población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. También define parámetros, escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y conceptos como razón, proporción y tasa.
Este documento define diferentes tipos de variables estadísticas como variables dependientes, independientes, cualitativas y cuantitativas. También describe escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Finalmente, introduce conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, razón, proporción, tasa y frecuencia.
Este documento define y explica conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables dependientes, independientes, cualitativas y aleatorias. Explica la diferencia entre población y muestra y los tipos de parámetros estadísticos. También describe las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón y cómo se aplican conceptos como razón, proporción, tasa y frecuencia.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa, frecuencia y tipos de variables. Explica que una variable puede ser cualitativa u cuantitativa y que las escalas de medición incluyen nominal, ordinal, de intervalo y de razón. También define conceptos como población, muestra, parámetros y cómo calcular la sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia.
La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado de la estadistica con la investigación científica.
Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, parámetros, escalas de medición y proporciones. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y una población es el conjunto total sobre el que se recolectan datos mientras una muestra es un subconjunto. También define parámetros como medidas de tendencia central y posición, y escalas de medición como nominal, ordinal e intervalos. Finalmente, explica cómo calcular proporciones, tasas y frecuencias.
1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION
ESPECIALIDAD: ING. EN SISTEMAS.
PROFESOR:
PEDRO BELTRAN
BACHILLER:
MASTERS RAQUEL
CI: 24.892.876
Barcelona, Mayo del 2015
2. VARIABLE
CONCEPTO:
Cualquier característica de
una persona, medio ambiente
o situación experimental que
pueda variar de persona a
persona, de un medio
ambiente a otro o de una
situación experimental a otra.
Así el peso, el CI y el sexo
son variables, ya que toman
valores diferentes al observar
distintos individuos.
EJEMPLO:
Una encuesta realizada en la
Empresa Los Horizontes tiene
como objetivo recopilar
información de sus empleados
para conocer su estatus
socioeconómico tales como:
sexo, edad, ci, estado civil,
tiene hijos, dirección,
nacionalidad, ingresos
económicos, posee casa
propia o vive arrendado.
Todas estas son características
de un cuestionario
3. TIPOS DE VARIABLE
INDEPENDIENTE
Es una variable que su
valor no depende de otra
variable. La variable
independiente suele
representarse en las
gráficas en el eje de
abscisas (x).
DEPENDIENTES
Es una variable cuyos
valores dependen de los
valores que tome otra
variable. Se representa
en el eje de ordenadas y.
4. EJEMPLO DE TIPOS
DE VARIABLE
Se realiza un estudio estadístico sobre la relación de los
pacientes que tienen asma respecto a ciertas variables también
estudiadas. Suponemos que existe una variable binaria en el estudio que
indica si los individuos son o no fumadores. El investigador puede
suponer que el tabaco influye en los pacientes generando el asma.
Utilizaría la variable “fumador” como independiente queriendo explicar
la variable dependiente “asma”.
En un estudio estadístico realizado en un instituto se intenta
hacer ver a los alumnos que estudiar día a día influye positivamente en
las notas que saca el alumno. Se considera como variable independiente
(o explicativa) la variable que marca si un alumno estudia o no al día y
como dependiente las notas obtenidas por los alumnos.
5. POBLACION
POBLACIONES FINITAS:
Constan de un número
determinado de elementos,
susceptible a ser contado.
Ejemplo: Los empleados de una
fábrica, elementos de un lote de
producción, etc.
CONCEPTO:
Es la colección de
datos que
corresponde a las
características de la
totalidad de
individuos, objetos,
cosas o valores en un
proceso de
investigación.
POBLACIONES INFINITAS:
Tienen un número indeterminado
de elementos, los cuales no
pueden ser contados. Ejemplo:
Los números naturales.
6. MUESTRA
CONCEPTO
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.
"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".
EJEMPLO:
Supongamos que se realiza un
control de calidad en una fábrica
que produce dvds en el transcurso
de un día. Esta empresa produce
un millón de dvds diarios por lo
que sería imposible para los
controladores examinarlos todos.
Por ello, se elige una muestra de
cien elementos para realizar dicho
control.
7. PARAMETROS ESTADISTICOS
DEFINICION:
Es una medida descriptiva de la
población total de todas las
observaciones de interés para el
observador.
La razón de ser de los parámetros
estadísticos, es el resumir en un número
un aspecto relevante de la distribución
que pueda dar una idea de la misma o
compararla en ese aspecto con otras.
EJEMPLO:
La proporción real de
demócratas inscritos entre
todos los ciudadanos
norteamericanos de edad
para votar.
8. TIPOS
La escala de medición o grado de precisión de la medida de la
característica- también determina los métodos estadísticos que se
usan para analizar los datos. Por lo tanto, es importante definir las
características por medir
ESCALAS DE MEDICION
ESCALA NOMINAL
ESCALA ORDINAL
ESCALA DE INTERVALO
ESCALA DE RAZON
9. ESCALA NOMINAL
DEFINICION
No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para
identificar las clases. Los datos empleados con las escalas nominales
constan generalmente de la frecuencia de los valores o de la tabulación de
número de casos en cada clase, según la variable que se está estudiando.
Por ejemplo, podemos estar interesados en clasificar los
estudiantes de la UNESR Núcleo San Carlos de acuerdos a la carrera que
cursan.
Se ha de tener presente que los números asignados a cada
categoría sirven única y exclusivamente par identificar la categoría y no
poseen propiedades cuantitativas.
Carrera
Número asignada a la
categoría
Educación 1
Administración 2
10. ESCALA ORDINAL
DEFINICION
Permite asignar un lugar específico a cada objeto de un mismo
conjunto, de acuerdo con la intensidad, fuerza, etc.; presentes en el
momento de la medición.
Ejemplo: Niveles de una enfermedad. Rango académico. Edad
(menor igual a 18 años; mayor a 18 años y menor a 40 años; mayor igual a
40 años
Ejemplo2: Al asignar un número a los pacientes de una consulta
médica, según el orden de llegada, estamos llevando una escala ordinal, es
decir que al primero en llegar ordinal, es decir que al primeo en llegar le
asignamos el nº 1, al siguiente el nº 2 y así sucesivamente, de esta forma,
cada número representará una categoría en general, con un solo elemento y
se puede establecer relaciones entre ellas, ya que los números asignados
guardan la misma relación que el orden de llegada a la consulta.
11. ESCALA INTERVALO
DEFINICION
Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia
escala. Es decir, el uso de ésta escala permite indicar exactamente la
separación entre 2 puntos, lo cual, de acuerdo al principio de isomorfismos,
se traduce en la certeza de que los objetos así medidos están igualmente
separados a la distancia o magnitud expresada en la escala.
Ejemplo: El lapso transcurrido entre 1998-1999 es igual al que
transcurrió entre 2000-2001.
12. ESCALA DE RAZON
DEFINICION
Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero
como origen, también denominada escala de proporciones. La existencia
de un cero, natural y absoluto, significa la posibilidad de que el objeto
estudiado carezca de propiedad medida, además de permitir todas las
operaciones aritméticas y el uso de números representada cantidades reales
de la propiedad medida.
Ejemplo: En una encuesta realizada en un barrio de esta localidad se
observó que hay familias que no tienen hijos, otras tienen 6 hijos que es
exactamente el doble de hijos que aquellas que tienen 3 hijos.
13. SUMATORIA RAZON
DEFINICION
Se emplea para representar la suma de muchos o infinitos
sumandos. Si se quiere expresar la suma de los cinco primeros números
naturales se puede hacer de esta forma: Razón: Es el cociente entre dos
números, en el que ninguno o sólo algunos elementos del numerador están
incluidos en el denominador. El rango es de 0 a infinito.
Ejemplo:
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
14. PROPORCION
DEFINICION
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:
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 Ejemplo:
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
15. TASA
DEFINICION
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.
EJEMPLO:
En un año académico tenemos 85 alumnos y aprueban 65 la tasa
sería de 65/85 = 0.7647 , es decir un 76.47% de aprobados al año.
16. FRECUENCIA
DEFINICION
Se denomina
frecuencia a la cantidad
de veces que se repite un
determinado valor de la
variable
EJEMPLO
Por ejemplo, una profesora en su
informe anual, señalará que para el curso
de 35 alumnos, la frecuencia de notas es
la siguiente.
Tabla 1: Ejemplo Frecuencia
Estadística
De la tabla 1 se observa que: 3 alumnos obtuvieron nota bajo 4.0, y el
resto tienen nota igual o superior a 4.0, resaltándose que la mayoría de los
escolares están en el rango 5.0 a 5.9, y sólo uno sobresaliente con la nota
7.0.