Presentacion

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:
Pastrano Margeris
C.I: 26.971.345

2. Variables Estadísticas:
 Una variable estadística es el conjunto de valores que puede tomar cierta
característica de la población sobre la que se realiza el estudio estadístico.
Estas variables pueden ser: la edad, el peso, las notas de un examen, etc.

3. Tipos de variable:
 Cualitativa (o categórica): son las variables que pueden tomar como
valores cualidades o categorías. Ejemplos: Sexo (hombre, mujer), Salud
(buena, regular, mala).
 Cuantitativas (o numérica): variables que toman valores numéricos.
Ejemplos: Número de casas (1, 2,…), Edad (12,5; 24,3; 35;…)
Variable cualitativa Variable cuantitativa

4.  Las variables cualitativas se pueden clasificar según sigan un orden determinado o
no.
 Nominal: Variables cualitativa cuyas categorías no siguen ningún orden. Ejemplo:
Color (blanco, rojo, azul,…) ,Lateralidad (zurdo, diestro).
 Ordinal: Son las variables categóricas con orden. Ejemplo: Nota examen
(suspenso, aprobado, notable, sobresaliente),Nivel económico (pobre, clase media,
rico).
 Las variables cuantitativas se clasifican según el número de valores que puede tomar
la variable.
 Discreta: la variable solo puede tomar valores en número determinado de valores. En
cada intervalo de valores la variable solo puede tomar un valor. Ejemplo: Canastas
en un partido (20; 21; 22; pero no 21,5).
 Continua: La variable puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo de valores
determinado. Ejemplo: Peso (53,53kg; 89,4kg;…).
 Las variables se pueden clasificar también según si son independientes o
dependientes:
 Variable independiente: Es una variable que su valor no depende de otra variable.
La variable independiente suele representarse en las gráficas en el eje de abscisas
(x).

5.  Variable dependiente: Es una variable cuyos valores dependen de los
valores que tome otra variable. Se representa en el eje de ordenadas y.
 El investigador utiliza estas variables en el estudio estadístico con el fin
de con el de encontrar alguna causalidad de ciertas variables sobre
las variables objetivo del estudio. Ejemplos:
 Se realiza un estudio estadístico sobre la relación de los pacientes que
tienen asma respecto a ciertas variables también estudiadas.
Suponemos que existe una variable binaria en el estudio que indica si
los individuos son o no fumadores. El investigador puede suponer que
el tabaco influye en los pacientes generando el asma. Utilizaría la
variable “fumador” como independiente queriendo explicar la variable
dependiente “asma”.
 En un estudio estadístico realizado en un instituto se intenta hacer ver a
los alumnos que estudiar día a día influye positivamente en las notas
que saca el alumno. Se considera como variable independiente (o
explicativa) la variable que marca si un alumno estudia o no al día y
como dependiente las notas obtenidas por los alumnos.

6. Población y Muestra
 Población: es el Conjunto Total de individuos, objetos o eventos que tienen
la mismas características y sobre el que estamos interesados en obtener
conclusiones.
 Muestra: Es una parte de la población, la cual se selecciona con el
propósito de obtener información. Debe ser “representativo”.

7. Población y Muestra
 Ejemplos:
 Se desea investigar sobre el tamaño promedio y el tamaño mas común de
las fincas agropecuarias de un país.
Población: los tamaños o superficies de cada una de las fincas que
constituyen el Universo.
Muestra: los tamaños de las fincas que se encuentran en una regio
determinada del país.
 Se requiere evaluar las reservas madereras de una extensa región boscosa
Población: Los volúmenes de madera de cada uno de los arboles que
integran el bosque.
Muestra: los volúmenes de madera de los arboles contenidos en 10 metros
cuadrados de esa región boscosa..

8. Parámetros Estadísticos
 Se conoce como parámetro al dato que se considera como imprescindible y
orientativo para lograr evaluar o valorar una determinada situación. A partir
de un parámetro, una cierta circunstancia puede comprenderse o ubicarse en
perspectiva.
 Algunas de las formas que los parámetros se pueden agrupar son las
siguientes:
 Media aritmética o promedio
 Moda
 Mediana
 Medidas de posición no central

9. Parámetros Estadísticos
 Ejemplos:

10. Escalas de medición
 Son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden
jerárquico. Las escalas de medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a
una degradación de las características de las variables. Estas escalas son:
 Escala nominal: Son variables numéricas cuyos valores representan
una categoría o identifican un grupo de pertenencia.
 Escala ordinal: Son variables numéricas cuyos valores representan
una categoría o identifican un grupo de pertenencia contando con un orden
lógico.
 Escala de intervalo: Son variables numéricas cuyos valores representan
magnitudes y la distancia entre los números de su escala es igual
 Escala de razón: Las variables de razón poseen las
mismas características de las variables de intervalo, con la diferencia que
cuentan con un cero absoluto; es decir, el valor cero (0) representa
la ausencia total de medida, por lo que se puede realizar cualquier
operación Aritmética (Suma, Resta, Multiplicación y División)
y Lógica(Comparación y ordenamiento).

11. Escalas de medición

12. Razón estadística
 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. Proporción estadística
 Las proporciones son medidas que expresan la frecuencia con la que ocurre
un evento en relación con la población total. Esta medida se calcula
dividiendo el número de eventos ocurridos entre la población en la que
ocurrieron.

14. Tasa estadística
 El concepto de tasa es similar al de una proporción, con la diferencia de que
las tasas llevan incorporado el concepto de tiempo. Las tasas expresan la
dinámica de un suceso en una población a lo largo del tiempo.

15. Frecuencia estadística
 En estadística, 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. Existen distintos tipos de frecuencia en estadística,
entre ellas tenemos:
 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).
 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.

16. Frecuencia estadística
 Frecuencia relativa acumulada: (Fi), es el cociente entre la frecuencia
absoluta acumulada y el total de la muestra.

17. Bibliografía
 http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/variables-
estadisticas/
 http://frecuenciaestadistica.blogspot.com/2009/04/definicion-de-
estadistica.html
 http://es.slideshare.net/jcarlos2509/estadistica-poblacion-muestra-y-
variables
 https://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico
#Principales_par.C3.A1metros
 https://www.google.co.ve/search?q=parametros+estadisticos+ejempl
os&biw=1366&bih=629&tbm=isch&tbo=u&source=univ&sa=X&ved=
0ahUKEwjEpuH9l4jNAhXBph4KHb0YCIgQsAQIJA#imgrc=h4VWiSh
WGRvhQM%3A
 http://www.spssfree.com/curso-de-spss/analisis-descriptivo/escalas-
de-medida.html
 http://datateca.unad.edu.co/contenidos/358009/exe/leccin_16__prop
orcin_tasa_razn.html