Estadistica Es la rama de las matemáticas que se sirve de un conjunto de métodos, normas, reglas y principios para la observación, toma, organización, descripción, presentación y análisis del comportamiento de un grupo de datos para la conclusión sobre un experimento o fenómeno.

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUO UNIVERSITARIO POLITECNICO
“SANTIAGO MARIÑO”
ESTADISTICA
INTEGRANTE:
ARACELYS APONTE
C.I.: 21.396.142
Estadística Sección: D
TERMINOS BÁSICOS EN
ESTADÍSTICA
Caracas, Julio 2016
Escuela: 42 Ingeniería Civil

2. ESTADÍSTICA
Es la rama de las matemáticas que se sirve de un conjunto de métodos, normas,
reglas y principios para la observación, toma, organización, descripción,
presentación y análisis del comportamiento de un grupo de datos para la
conclusión sobre un experimento o fenómeno.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ESTADÍSTICA ANALÍTIA
Es aquella que utiliza técnicas y medidas que
indican las características de los datos
disponibles. Comprende el tratamiento y análisis
de datos que tienen por ejemplo resumir y
describir los hechos que han proporcionado la
información, y que por lo general toman la forma
de tablas, gráficos, cuadros e índices. Se llama
descriptiva por ser su fin primordial la
descripción de características principales de
los datos obtenidos. Mario Tamayo
Es un conjunto de tecnicas y
calculos que auxilian al
investigador sobre la posible
influencia de la variable
independiente sobre los
resultados y a generalizarlos a
la poblacion de la cual se tomo
la muestra para el estudio.
Mario Tamayo

3. VARIABLE
Cualidad o cantidad medible de cualquier suceso o acción que presente o
experimente un cambio, la podemos representar mediante un símbolo (X,Y,Z) y al
cual se le puede asignar un valor cualquiera de un conjunto determinado de
datos.
TIPOS DE VARIABLES
Variables Numéricas o Cuantitativas
Variables Categóricas o Cualitativas
a) Variable Numérica Discreta
b) Variable Numérica Continua
a) Variable Numérica Discreta
b) Variable Numérica Continua

4. VARIABLES NÚMERICAS O CUANTITATIVAS
Son aquellas que se identifican o se les puede asignar un valor numérico o
que corresponda a aspectos que son medibles.
Ejemplo
Tiempo de uso, precio, tamaño, velocidades, numero de hijos, de una familia,
numero de carros que circulan, alturas, pesos, tallas, temperaturas…
a) Variable Numérica Discreta
Ejemplo
Numero de hijos en cada familia, talla de calzado de cada alumno de un grupo escolar,
la cantidad de alumno por clase.
b): :Variable Numérica Continua Son aquellas que pueden tomar cualquier
valor entre dos valores dados, es decir, el
rango contiene no solo valores enteros si no
un intervalo ( finito o infinito) de valores reales.
Ejemplo
El tiempo de vida de una
persona, la cantidad de azúcar
para endulzar el café.
Son aquellas que solo toman valores enteros
con rango finito

5. POBLACIÓN Y MUESTRA
POBLACIÓN MUESTRA
Cantidad total de cualquier conjunto
completo de datos, objetos, individuos
o resultados que tengan alguna
características en común.
Sub conjunto de elementos de la población.
El interés de la estadística es proporcionar
métodos que permitan elegir una muestra
de datos representativos destinado a
suministrar información acerca de una
población.
Ejemplo:
Se considera como población a todos
los conductores de automóviles:
N˚= 750,000
Ejemplo:
Denotamos el tamaño de la muestra con n,
500 conductores elegidos al azar, en este
caso quedara:
Muestra n˚= 500 y
Población N˚= 750,000

6. PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS
PARÁMETROS
Son las medidas o características descriptivas inherentes a las poblaciones, otra
definición pude ser un valor, medida o indicador representativo de la población que se
selecciona para ser estudiado.
Ejemplo:
Los salarios promedios de todos los empleados de una empresa.
Los parámetros pueden ser de dos tipos:
 Parámetros de centralización
 Parámetros de dispersión
Son datos que representan de forma global a
toda la población.
Son datos que informan de la concentración
o dispersión de los datos respecto de los
parámetros de centralización

7. PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS
ESTADÍSTICO O ESTADÍGRAFO
Son medidas descriptivas inherentes a una muestra, las cuales pueden
usarse como estimación del parámetro, calculamos un estimador sobre
una muestra y confiamos en que sean próximos
Ejemplo:
Los salarios promedios de una muestra de los empleados de una empresa.

8. ESCALAS DE MEDICIÓN
Una escala de medición es el conjunto de los posibles valores que una cierta variable
puede tomar. Es un continuo de valores ordenados correlativamente, que admite un
punto inicial y otro final.
TIPOS DE ESCALA DE MEDICIÓN
Escala Nominal.
Escala Ordinal
Escala de Intervalo
Escala de Razón
ESCALA NOMINAL
Es la escala mas elemental y la forma mas rudimentaria
de medir. En una escala como estas se clasifica a las
unidades de estudio (objeto, personas, entre otros.) en
categorías basándose en una o mas características,
atributos o propiedades destinas y observadas, dándole a
cada categoría un nombre ( de ahí lo de nominal ).

9. ESCALA NOMINAL
Los nombres que se emplean en la explicación de la escala nominal de medida
no necesitan ser nombres alfabéticos o alfanuméricos en el sentido estricto de la
palabra. También se pueden utilizar números o numerales. Con las escalas
nominales, los números asignados definen cada grupo distinto y sirven
meramente como etiquetas o identificadores.
Ejemplo:
Variables que deben ser medidas en escala nominal son:
•Clasificación de estudiantes por carreras:
1). Sistemas 2). Electrónica 3). Derecho…
•Nacionalidad:
Colombiano, Ruso, Italiano, Senegalés, entre otros.
•Uso de anteojos:
a) Normales
b) Bifocales
c) Lentes de Contacto
d) Transición

10. ESCALA ORDINAL
Una escala de medición ordinal se logra cuando las observaciones pueden colocarse en
un orden relativo con respecto a la característica que se evalúa, es decir la categoría de
datos están clasificadas u ordenadas de acuerdo con la característica especial que
poseen. Si utilizamos los números, la magnitud de estos no es arbitraria sino que
representa el orden del rango del atributo observado.
Ejemplo: CARGO CODIGO
Presidente 10
Vicepresidente 9
Director General 8
Gerente de Área 7
Subgerente 6
Jefe de sección 5
Empleado A 4
Empleado B 3
Empleado C 2
Intendencia 1

11. ESCALA DE INTERVALO
Es cuantitativa, no solo distingue orden entre categorías, si no que también
pueden discernirse diferencias iguales entre las observaciones.
Se considera unidad de medida, según un parámetro (escala de grados en
temperatura, metros, pie, puntajes).
Cero arbitrario, es decir, el valor de cero no indica ausencia de la
característica, en otras palabras, la característica esta presente y vale cero.
Algunos ejemplos son la temperatura, pruebas de coeficiente intelectual,
académicas, altura sobre el nivel del mar
Ejemplo:
•Lapsos de tiempos transcurridos entre 1995-1999 y 2000-2004.
•Escala de los test psicológico.
•Temperatura del cuerpo.
•Ubicación de una carretera respecto aun punto de referencia (Km 85,Ruta 5).

12. ESCALA DE RAZÓN
Es cuantitativa.
Cero absoluto, Es decir, el valor Cero representa ausencia de la característica
atributo.
Claros ejemplos de esta escala son la distancia, altura, masa, peso, estatura…
Relación de identidad (determinación de igualdad)
Relación de Orden (mayor a menor o viceversa)
Distancia (igualdad entre intervalos)
0 absoluto (igualdad de razón)Razón
Intervalo
Ordinal
Nominal
Relaciones entre escalas y variables

13. SUMATORIA
En la estadística cuando se obtienen varios datos
que llevan secuencia y además se decida sumarlos.
La sumatoria de las frecuencias absolutas se
puede expresar como:
1. f1+f2+f3+ +fn=N
2. ∑
i=n
fi=N
i=1
RAZÓN Es un cociente en el que el numerador no esta
incluido en el denominador. A menudo las cantidades
se miden en las mismas unidades, pero no es
esencial. El rango oscila entre 0 e infinito.Ejemplo:
Cociente entre el numero de casos de TBC en varones y mujeres en 2005.
Razón: 135/53= 2,55
Coeficiente entre casos de TBC ocurrido en individuos con edades superiores a 55
y el grupo de individuos con edades inferiores a 55.
Razón: 95/93= 1,02

14. PROPORCION
Es un coeficiente en el que el numerador esta
incluido en el denominador. Una proporción no es
mas que la expresión de la probabilidad de que un
suceso ocurra.
El rango es comprendido entre 0 y 1º bien en
términos porcentuales 0% a 100%, y no tiene
dimensión.
Ejemplo:
Cociente entre el numero de casos ocurridos en varones y el total de casos en
el año 2005.
135/188 = 0,72 el 72% de los casos ha ocurrido en varones
Cociente entre el numero de casos ocurridos en individuos con mas 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
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 (por regla general tiempo). La utilización
de la tasa es especial 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:
Cociente entre el numero de casos de TBC en varones durante el año 2005 y la
población estimada de varones en el año 2005: 135/516.329 = 0,000261. La tasa
es de 26,1 casos TBC por cada 100.000 habitantes varones en 1 año (2005).
Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población estimada en el año
2005: 8/1076635 = 0,000007. la tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000
habitantes en un año.

16. FRECUENCIA
Es la cantidad de veces que se repite un determinado
valor de la variable.
Se suelen representar con histogramas y diagramas de
pareto.Ejemplo:
Supongamos que las calificaciones de un alumno de secundaria fueron 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 de 3/18 ( 3
de las veces que aparece la 18 notas que aparecen en total.

17. BIBLIOGRAFIA
HERNADEZ Lerma Onésimo, Elementos de Probabilidad Estadística.
HOEL, Paul G. Estadística Elemental.
JOHSON, Kuby, Estadística Elemental.
LINCON, Chao, Introducción a la Estadística, Editorial CECSA.
LIPSCHUTZ Seymour. Matemáticas finitas.
LIPSCHUTZ Seymour. Probabilidad.
MEYER, Paul L. Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas.
Dialnet Escalas de Medición
Referencias de la web
recursostic.esucacion.es./descartes/web/materialesdidacticos/unidimensional_Ibarrios/
parametros_est.htm
Marthaestadistica3307.blogspot.com/2012/09/sumatoria.html.
es.slideshare .net/franklinMartines2/trminos-bsicos-en-estadstica.

18. Gracias por su
Atención