1. Instituto Universitario Politécnico
“Santiago Mariño”
Sede – Barcelona
Escuela – Ing. Industrial
ESTADISTICA I
Profesor:
Pedro Beltrán
Sección: YV
Bachiller:
Vanesa Rojas

2. VARIABLE
Es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes
valores, los cuales pueden medirse u observarse. Las variables adquieren valor para la investigación cuando
se relacionan con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría.
TIPOS DE VARIABLES
• Variables cualitativas
Son el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas
cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se
denomina atributo o categoría, y la medición consiste en una clasificación
de dichos atributos.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa:.
Ejemplo: leve, moderado, fuerte.
• Variables cuantitativas
Son las variables que toman como argumento, cantidades numéricas,
son variables matemáticas. Las variables cuantitativas además pueden ser:
Variable discreta y Variable continua Ejemplo: El número de hijos (1,
2, 3, 4, 5).

3. TIPOS DE VARIABLES SEGÚN INFLUENCIA QUE ASIGNEMOS A UNAS VARIABLES
SOBRE OTRAS
• Variables independiente
Es aquella cuyo valor no depende de otra variable. La variable independiente se representa en el eje de abscisas.
Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando intrínsecamente a los
casos del mismo.
• Variables dependientes
Es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable. La variable dependiente en una función se suele
representar por Y. Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influidas por los
valores de las variables independientes.
OTROS TIPOS DE VARIABLES
• Variables intervinientes
Son aquellas características o propiedades que, de una manera u otra, afectan el resultado que se espera y están
vinculadas con las variables independientes y dependientes.
Y es muy similar a la variable moderadora aunque no son iguales solo son muy similares a la forma de
relacionarlas.
• Variables moderadoras
Según Tuckman Representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la
finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables dependientes.

4. POBLACIÓN
"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos
sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996). El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia
en el proceso de investigación estadística y en nuestro caso social, y este tamaño vienen dado por el número de
elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita.
Cuando el número de elementos que integra la población es muy grande, se puede considerar a esta como una
población infinita.
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".

5. PARÁMETRO ESTADITICO
En estadística, un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio
de una variable estadística.1 El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una
fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población. El estudio de una gran cantidad de datos individuales
de una población puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita
tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal,
realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas tareas
contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos.

6. 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.
• Escala nominal: sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la menos
informativa de las escalas de medición.
• Escala ordinal: además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden entre los
elementos medidos.
• Escala de intervalo: además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga sentido calcular
diferencias entre las mediciones.
• Escala de razón: permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un cuociente.

7. SUMATORIA 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.
PROPORCIÓN
Es una razón en la cual los elementos del numerador están
incluidos en el denominador. Se utiliza como estimación de la
probabilidad de un evento. El rango es de 0 a 1, o de 0 a 100%.
Comunitario Nosocomial Total
Casos Defunciones Casos Defunciones Casos Defunciones
372 9 29 5 401 14

8. TASA
Es un tipo especial de razón o de proporción que incluye una
medida de tiempo en el denominador. Está asociado con la rapidez
de cambio de un fenómeno por unidad de una variable (tiempo,
temperatura, presión). Los componentes de una tasa son el
numerador, el denominador, el tiempo específico en el que el
hecho ocurre, y usualmente un multiplicador, potencia de 10, que
convierte una fracción o decimal en un número entero.
FRECUENCIA
Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite un
determinado valor de la variable.