El documento define conceptos básicos de estadística como variables, muestras, población, probabilidad y ofrece una clasificación de la estadística en descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva analiza datos de forma simplificada mientras que la inferencial detecta interrelaciones entre datos para llegar a conclusiones más allá de las verificaciones físicas posibles. También define tipos de muestreo como muestreo probabilístico, aleatorio simple y estratificado.

1. Autor: Carmen Mora MERIDA, MAYO, 2011 UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE HUMANIDADES Y EDUCACION ESCUELA DE EDUCACION MENCION BASICA INTEGRAL

2. Concepto de Estadística Términos Fundamentales: Universo Población Muestra: Tipos de Muestreos Clasificación de la Estadística: Descriptiva Inferencial

3. Variables: Clasificación Según La Escala de Medida Clasificación Según Dominio y Rango Estadístico Parámetro. Experimento Aleatorio Evento Probabilidad Referencias Bibliográficas.

4. Es una ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos , 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.

5. Estadística Descriptiva: Analiza los datos, simplificándolos y presentándolos en forma clara; eliminando la confusión característica de los datos preliminares. La Estadística, se clasifica en: Estadística Inferencial: Provee conclusiones o inferencias, basándose en los datos simplificados y analizados; detectando las interrelaciones que pueden unirlos, las leyes que los rigen y eliminando las influencias del azar; llegando más allá de las verificaciones físicas posibles.

6. Universo: Se define como el conjunto de sujetos o elementos que tiene una característica en común, observable y susceptible de ser medida. Población: Es el conjunto de todos los elementos que presentan una característica común determinada, observable y medible. Muestra: Subconjunto de individuos extraído de una población con el fin de inferir mediante su estudio, características de toda la población.

7. La Muestra puede ser: Muestreo Probabilístico: Son aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra. Muestreo Aleatorio Simple: Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra. Muestreo Estratificado: Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. Muestreo por Conglomerados: Se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, es decir, representan fielmente algunas características de la población.

8. Parámetro: Es un número que resume una cantidad de datos, es decir; corresponde a un valor representativo de una población. Estadístico: Es el valor numérico que describe una característica de la muestra, y se obtiene mediante la manipulación algebraica de sus datos.

9. Nominal: son cualidades sin orden. Ej. Estado civil, sexo, lugar de residencia. Ordinal: son cualidades que representan un orden y jerarquía. Ej. Nivel educacional, días de la semana. Pueden considerarse variables Semicualitativas. CUALITATIVAS Variable: Característica que se observa en una población o muestra, y a la cual se desea estudiar. Las Variables se dividen en: Según la Escala de Medición

10. Intervalo: Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia escala. Razón: T iene un cero absoluto y por ello los múltiplos de los valores de la escala serán significativos; con lo que se hacen posibles ciertas operaciones matemáticas, tales como la obtención de proporciones y cocientes. CUANTITATIVAS

11. Según Domino o Rango de la 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, ...). Discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5). Binaria: Es la variable sólo asume dos valores, por lo cual representa valores limitados. Ejemplo: el Género, Masculino o Femenino

12. Probabilidad : Es aquella posibilidad de que ocurra un evento resultante de un determinado experimento estadístico y este se evalúa por medio de un conjunto de números reales entre los valores de 0 y 1. Evento: Resultado posible o grupo de resultados posibles, de un experimento o proceso observado. Experimento Aleatorio: Es aquel que bajo el mismo conjunto aparente de condiciones iniciales, puede presentar resultados diferentes, es decir, no se puede predecir el resultado exacto de cada experiencia particular.