Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población y muestra, escalas de medición, parámetros estadísticos, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica cada concepto y provee ejemplos ilustrativos. La información se presenta de manera ordenada, comenzando con definiciones generales y luego profundizando en cada tema de manera individual.

1. Facilitador :
Pedro Beltrán
Bachiller:
Luis moreno
C.I: 21603602
Sección
XV
Barcelona, octubre del 2015

2. Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
Definición y Ejemplo de Población y Muestra
Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición
Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos
Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción,
Tasa y Frecuencia
Bibliografía

3. Se pueden definir como todo aquello que se va a medir, controlar y estudiar en una
investigación o estudio. La capacidad de poder medir, controlar o estudiar una
variable viene dado por el hecho de que ella varía, y esa variación se puede observar,
medir y estudiar
Tipos de variable y ejemplos
Variable independiente:
Es aquella cuyo valor no depende del de otra variable. Son representadas en el eje de las abscisas y en
las funciones con la letra X
Ejemplo:
si haces ejercicio tu frecuencia cardíaca aumentara debido al ejercicio realizado.
es el EJERCICIO, porque SI PUEDES controlar la cantidad de ejercicio que realizas, es decir puedes
decir hasta aquí y ya no mas ejercicio.

4. Variable dependiente:
Es aquella cuyos valores depende de los que tomen otra variable, se le representa en el eje de las ordenadas y
esta representada por la letra Y.
Ejemplo:
si haces ejercicio tu frecuencia cardíaca aumentara debido al ejercicio realizado.
es la FRECUENCIA CARDIACA ya que NO PUEDES hacer nada por detenerla, ella aumenta en base al
ejercicio que haces.
Variable cuantitativas:
estas variables se expresan por medio de un número, lo que permite utilizarlas para operaciones aritméticas.
Dentro de estas encontramos dos clases:
1. Continua: este tipo de variables puede adquirir valores existentes entre dos números.
2. Discreta: esta variable no puede adquirir valores intermedios entre dos números, sino aislados.
ejemplo:
Número de hermanos: pueden ser 1, 2, 3 …, pero nunca podrá ser 3,45.

5. Variable Cualitativa:
hace alusión a aquellas cualidades que no se las puede medir numéricamente. Dentro de estas variables
encontramos dos clases:
 Variable cualitativa ordinal o cuasicuantitativa: este tipo de variables presentan modalidades no
numéricas en las que hay un orden.
 Variable cualitativa ordinal: en este tipo de variables, en cambio, las modalidades numéricas no pueden
ser ordenadas bajo ningún criterio.
Ejemplo:
Color de los ojos, Bondad de una persona, Profesión de una persona.
Variable Aleatoria:
son aquellas funciones que asocian un número real a cada elemento del espacio muestral. Dentro de esta
variable encontramos los siguientes tipos:
 Variable aleatoria discreta: esta variable solamente puede adquirir valores enteros.
Variable aleatoria continua: a diferencia de la discreta, puede adquirir cualquier valor dentro de un
intervalo de la recta real.
Variable aleatoria binominal: con esta variable se muestra el número de éxitos que se adquirieron en cada
prueba de un experimento. Es como la discreta, que sólo adquiere valores enteros, pero de acuerdo a las
pruebas realizadas.

6. Población
En el campo de la estadística, se le denomina población a un conjunto finito o infinito
de personas, animales u objetos, que presentan características comunes y del cual
estamos estudiando y tratamos de sacar conclusiones.
Muestra
La muestra es una pieza de la población a estudiar que sirve para representarla. 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:
si se quiere estudiar los gustos políticos de una ciudad.
 Población: toda la gente que vive en la ciudad.
Muestra: grupo de gente al que se le entrevista, muchos menos del total que vive
en la ciudad.

7. Parámetros estadísticos
un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable
estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética
obtenida a partir de datos de la población
Ejemplo:
si estas observando un grupo de personas, digamos 50 personas, debes caracterizar tu grupo
como? haciendo observaciones de cada elemento
para esto, hay parámetros numéricos y parámetros binarios
quieres saber que promedio de estatura tiene tu grupo
debes medir a las 50 personas, y obtener por tanto 50 observaciones (parametro numérico, estatura,
cm o m)
con esos datos puedes calcular los parámetros de tendencia central: el promedio (media), la
mediana y la moda
lo mismo puedes hacer para otras características: peso, edad, etc

8. Escalas de medición
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).
Tipos de escalas de medición
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:
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

9. 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. La unidad de medición es
arbitraria, el cero es convencional y pueden existir cantidades negativas; la medición de la
temperatura y del coeficiente intelectual son ejemplos de este tipo de escala.
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.

10. Sumatoria razón y ejemplo
es la relación entre dos fenómenos independientes, el rango es de cero a infinito positivo
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
Proporción y ejemplo
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
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

11. Tasa y ejemplo
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.
Ejemplo:
Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5 (*100.000)= 0,96
personas padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000 habitantes.
Frecuencia y Ejemplo
Cada variable estadística X puede tomar distintos valores. En una muestra (x1, x2,...,xN) se
denomina frecuencia del valor X = x a la cantidad de veces que se repite el valor x de la
variable en la muestra.
una profesora en su informe anual, señalará que para el curso de 35 alumnos, la frecuencia de notas
es la siguiente

12. Bibliografía
http://www.escolares.net/matematicas/frecuencia-estadistica/
https://es.wikiversity.org/wiki/Medici%C3%B3n_en_estad%C3%ADstica.
http://www.monografias.com/trabajos89/estadistica-clasificacion/estadistica-clasificacion.shtml
https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
https://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico