Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que una población es el conjunto total de datos mientras una muestra representa una parte de la población. También describe cómo los parámetros resumen los datos de una variable y las diferentes formas de medir variables y calcular sumas, razones y frecuencias.

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior
I.U.P.S.M ‘’Santiago Mariño’’
Barcelona Edo. Anzoátegui
Escuela Ingeniería Civil
Prof:
Pedro Beltran
Bachiller:
Bello Carlos
C.I:26.886.828

2.  Una variable estadística 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 cuando se relacionan
con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de
una teoría. En este caso se las denomina constructos o construcciones
hipotéticas.

3.  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. Dentro de ellas
podemos distinguir:
 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.
 Variables cuantitativas: Son las variables que toman como
argumento cantidades numéricas, son variables matemáticas. Las
variables cuantitativas además pueden ser:

4.  Variable 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).
 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.

5.  Población: Es la colección de datos que corresponde a las características
de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de
investigación. Para su estudio, en general se clasifican en Poblaciones
Finitas y Poblaciones Infinitas. Por ejemplo: los habitantes de un lugar, las
piezas obtenidas de una máquina en un determinado tiempo, etc.
 Muestra: La muestra es una pieza de la población a estudiar que sirve
para representarla.

6.  Ejemplo:
 Se quiere estudiar lo que van a votar los jóvenes de 18 años de toda
España en las próximas elecciones. Obviamente no vas a poder
preguntarles a todos los jóvenes lo que van a votar, así que decides llamar
a 100.000 números de jóvenes de 18 años al azar.
Población: TODOS los jóvenes de 18 años de España
Muestra: Los 100.000 jóvenes a los que vas a preguntar.

7.  Un parámetro es 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. Existen
distintos tipos de parámetros entre ellos están:
 Media aritmética o promedio
 Moda
 Mediana
 Medidas de posición no central
 Medidas de tendencia central o centralización

9.  La medición de las variables puede realizarse por medio de cuatro escalas
de medición. Dos de las escalas miden variables categóricas y las otras
dos miden variables numéricas

10.  La sumatoria o sumatorio (llamada también notación sigma) es una
operación matemática que se emplea para calcular la suma de muchos o
infinitos sumandos. La operación sumatoria se expresa con la letra griega
sigma mayúscula Σ, y se representa así:
 Expresión que se lee: "sumatoria de Xi, donde i toma los valores desde 1
hasta n".

11.  Ejemplo:
 se quiere expresar la suma de los cinco primeros números naturales

12.  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.

13.  La proporción es un cociente estadístico, pero su diferencia con las
razones es que el denominador del cociente es el número total de
Proporción unidades enunciadas. Su valor nunca excede de la unidad.

14.  La 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.

16.  La frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es el número de
veces ni que dicho evento se repite durante un experimento o muestra
estadística. Comúnmente, la distribución de la frecuencia suele
visualizarse con el uso de histogramas. En estadística se pueden distinguir
hasta cuatro tipos de frecuencias:
 Frecuencia absoluta de un valor de la variable estadística X, es el
número de veces que aparece ese valor en el estudio. Se suele denotar
por Fi a la frecuencia absoluta del valor X = xi de la variable X. Dada una
muestra de N elementos, la suma de todas las frecuencias absolutas debe
dar el total de la muestra estudiada N.
 Frecuencia relativa: (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y el
tamaño de la muestra (N). Es decir,

17.  Frecuencia absoluta acumulada: (Ni), se refiere al total de las
frecuencias absolutas para todos los eventos iguales o anteriores que un
cierto valor, en una lista ordenada de eventos.
 Frecuencia relativa acumulada: (Fi), es el cociente entre la frecuencia
absoluta acumulada y el total de la muestra.

18.  Ejemplo

19.  https://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica
 http://estadisticaparaadministracion.blogspot.com/2011/10/poblacion-y-
muestra-parametro-y.html
 https://espanol.answers.yahoo.com/question/index?qid=20130818083841
AAhRXxq
 http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Escriban
o_Duenas_3/razon.htm
 http://es.slideshare.net/Iglesias74/nociones-bsicas-de-estadstica-
continuacin
 https://es.wikipedia.org/wiki/Frecuencia_estad%C3%ADstica