Este documento define conceptos básicos de estadística como variable, población, muestra, escalas de medición y tipos de variables. Explica que una variable es una característica que varía entre sujetos y da ejemplos. Define población como el conjunto total de individuos y muestra como un subconjunto representativo. Describe las escalas nominal, ordinal, de intervalo y razón para medir variables. Finalmente, distingue estadística descriptiva e inferencial.

1. Republica Bolivariana De Venezuela
Ministerio Del Poder Popular Para La Educación Superior
I.U.P. “Santiago Mariño”
Extensión - Caracas
Ing. De Diseño Industrial
Catedra: Estadística
Realizado Por:
Adrián Guzmán

2.  Variable: característica de cada sujeto (cada caso) de una base de datos Llamamos “variable”
precisamente porque “varía” de sujeto a sujeto, Cada sujeto tiene un valor para cada variable.
 Algunos Ejemplos:
- Variable “sexo”; Valores “hombre” y “mujer”
- Variable “edad en su último cumpleaños”; Valores: 0, 1, 2, 3
- Variable “ingresos anuales”; Valores: cualquier número entre 0 y
cientos de miles o millones de de euros.

3.  El proceso de definir y medir las variables es crucial Si hacemos una definición
incorrecta o medimos mal: todo lo que venga detrás, toda la estadística que podamos
hacer estará mal.
Algunas variables no hace falta definirlas ni hay dificultades para medirlas
(ejemplo “sexo”).
Otras variables aparentemente “obvias” no lo son tanto: ejemplo “estado
civil”.
Otras variables: “arte” muy complejo; prueba y error, para definir y medir
variables que captan características como “estatus social”, “nivel
educativo”, “ideología política”, “religiosidad”...

4. Según el tipo de valores que toman las variables, distinguimos diferentes tipos de variables. El
tipo de variable es importante: afecta a lo que podemos hacer con ella, al tipo de análisis que
podemos hacer.
Los métodos estadísticos que usamos dependen del tipo de variable.
 Variables cualitativas La escala de
valores es nominal Los valores son
“categorías” Las categorías son
valores diferentes por una cualidad,
no por una cantidad Ningún “valor”
se puede decir que sea mayor o
menor que otro.
• Ejemplos: partido político al que
votó; región en que vive; sexo; estado
civil; marca de coche que conduce...
3.

5. •Variable cualitativa ordinal o variable casi
cuantitativa: La variable puede tomar distintos
valores ordenados siguiendo una escala
establecida, aunque no es necesario que el
intervalo entre mediciones sea uniforme, por
ejemplo: leve, moderado, fuerte.
•Variable cualitativa nominal: En esta variable
los valores no pueden ser sometidos a un
criterio de orden, como por ejemplo los
colores.

6. Variables Cuantitativas: El conjunto de valores
forman una escala de intervalo “Intervalo”:
distancia entre valores En las variables
cuantitativas podemos calcular la distancia o
intervalo entre cualquier par de valores de la
variable. Son las variables que toman como
argumento cantidades numéricas, son variables
matemáticas.

7. Las variables cuantitativas además pueden ser:
•Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o
interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas
separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los
distintos valores específicos que la variable pueda asumir. Ejemplo: El
número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).
•Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor
dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la masa
(2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el
salario. Solamente se está limitado por la precisión del aparato
medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dos variables.

8. POBLACIÓN - es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas
características comunes observables en un lugar y en un momento determinado. Cuando se vaya a
llevar a cabo alguna investigación debe de tenerse en cuenta algunas características esenciales al
seleccionarse la población bajo estudio.
- Homogeneidad: que todos los miembros de la población
tengan las mismas características.
- Tiempo: se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la
población de interés.
- Espacio: se refiere al lugar donde se ubica la población de
interés.
- Cantidad: se refiere al tamaño de la población.

9. MUESTRA - la muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población.
Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione dependerá de
la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la población.
El muestreo es indispensable para el investigador ya que es imposible entrevistar a
todos los miembros de una población debido a problemas de tiempo, recursos y
esfuerzo.
- ALEATORIA: cuando se selecciona al azar y cada
miembro tiene igual oportunidad de ser incluido.
- ESTRATIFICADA: cuando se subdivide en estratos o
subgrupos según las variables o características que
se pretenden investigar.
- SISTEMÁTICA: cuando se establece un patrón o
criterio al seleccionar la muestra.

10. 1.- Población mexicana en general; muestra, población de mujeres mexicanas, menores de
35 años.
2.- Población de libros de una biblioteca; muestra, población de libros en la sección de
historia.
3.- Población de niños en edad escolar; muestra, población de niños en primer grado de
primaria.
4.- Población Densidad de estrellas en el universo; muestra, densidad de estrellas en la vía
láctea.
5.- Personas hospitalizadas en el año 2014; muestra, personas hospitalizadas por accidente
en 2014.

13. 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).
Cuando se mide una variable el resultado puede aparecer en uno de cuatro diversos tipos de escalas de
medición; nominal, ordinal, intervalo y razón.
Escala nominal:
Utiliza los números para identificar que un dato pertenece a un grupo o a una categoría.
Escala ordinal:
En esta escala los números representan una clasificación (mayor que o menor que), sin que represente una
unidad de medida.
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.
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.

14.  Es frecuente el uso del operador sumatoria en Estadística.
 La suma de las frecuencias absolutas se puede expresar
como:
 1.
 2.
Y la media como:
1.
2.

15. RAZON:
Es un cociente en el que el numerador no
está incluido en el denominador.
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
PROPORCION:
Es un cociente en el que el numerador está incluido
en el denominador.
Ejemplo:
Cociente entre el número de casos ocurridos en
varones y el total de casos en el año 2005.
135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido
en varones.
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.

16. Frecuencia es la cantidad de veces que se repite un
determinado valor de la variable.
Ejemplo:
Supongamos que las calificaciones de un alumno
de secundaria fueran las siguientes:
18, 13, 12, 14, 11, 08, 12, 15, 05, 20, 18, 14, 15, 11,
10, 10, 11, 13. Entonces:
La frecuencia absoluta de 11 es 3, pues 11 aparece
3 veces.
La frecuencia relativa de 11 es 0.17, porque
corresponde a la división 3/18 ( 3 de las veces que
aparece de las 18 notas que aparecen en total).
TASA:
Es una forma especial de proporción o de
razón que tiene en cuenta el tiempo. Es una
medida que relaciona el cambio de una
magnitud por unidad de cambio en otra
magnitud.
Ejemplo:
Cociente entre el número de casos de TBC en
varones durante el años 2005 y la población
estimada de varones en el año 2005:
135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1
casos de TBC por cada 100.000 habitantes
varones en 1 año (2005).

17. 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

18.  https://es.wikiversity.org/wiki/Medici%C3%B3n_en_estad%C3%ADstica.#
Escalas_de_medici.C3.B3n
 http://www.uclm.es/profesorado/jmezo/estadistica/t2.pdf
 https://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica#Variables_cua
ntitativas
 http://ntics-ntics-estadistica.blogspot.com/
 http://es.slideshare.net/JoanFernandoChipia/probabilidad-y-estadstica