Este documento define términos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetro estadístico y diferentes escalas de medición. Explica que una variable puede adoptar diferentes valores y que una población es el conjunto total de individuos u objetos a estudiar, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. También describe que un parámetro estadístico resume los datos de una variable y las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

1. República Bolivariana de Venezuela
Politécnico Santiago Mariño
Estadistica I
Cód.. 43
Terminos basicos de laestadistica
Participante:
David Perez
CI.18.129.317

2. Variables
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. Ejemplos de variables

4. Población y muestra
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.
Poblaciones Finitas: Constan de un número
determinado de elementos, susceptible a ser
contado. Ejemplo: Los empleados de una
fábrica, elementos de un lote de producción,
etc.
Poblaciones Infinitas: Tienen un número
indeterminado de elementos, los cuales no
pueden ser contados. Ejemplo: Los números
naturales.
Muestra:
“Es una parte representativa de la
población que es seleccionada para
ser estudiada, ya que la población es
demasiado grande para ser estudiada
en su totalidad
Ya que se ha definido que es
población y muestra, se procede a
definir dos conceptos que se
encuentran íntimamente relacionados
a ellos

5. Población y muestra
ejemplos
Se tiene una población de 444.444
habitantes y se quiere conocer cuantos
de ellos son hombres y cuantos de ellos
son mujeres. Se conjetura que cerca del
50% son mujeres y el resto hombres,
pero se quiere seleccionar una muestra
para determinar cuantos hombres y
mujeres hay en la muestra y a partir de
ahí inferior el porcentaje exacto de
hombres y mujeres en la población total.
La descripción de una muestra, y los
resultados obtenidos sobre ella, puede
ser del tipo mostrado en el siguiente
ejemplo:
Dimensión de la
población:
222.222 habitantes
Probabilidad del
evento:
Hombre o Mujer 50%
Nivel de confianza: 90%
Desviación tolerada: 5%
Resultado 196
Tamaño de la
muestra:
270
La interpretación de esos datos sería la
siguiente:
La población a investigar tiene 222.222
habitantes y queremos saber cuántos son
hombres o mujeres.
Estimamos en un 50% para cada sexo y para el
propósito del estudio es suficiente un 90% de
seguridad con un nivel entre 90 - 5 y 90 + 5.
Generamos una tabla de 280 números al azar
entre 1 y 222.222 y en un censo numerado
comprobamos el género para los seleccionados

6. Parámetro estadístico
En estadística, un parámetro es un número
que resume la gran cantidad de datos que
pueden derivarse del estudio de una
variable estadística.1 El cálculo de este
número está bien definido, usualmente
mediante una fórmula aritmética obtenida a
partir de datos de la población.
Los parámetros estadísticos son una
consecuencia inevitable del propósito
esencial de la estadística: crear un modelo
de la realidad

7. Escalas de medicion
CONCEPTO
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: nominales,
ordinales, intercalares o racionales. Según
pasa de una escala a otra el atributo o la
cualidad aumenta. Las escalas de medición
ofrecen información sobre la clasificación
de variables discretas o continuas. Toda vez
que dicha clasificación determina la
selección de la gráfica adecuada.

8. Tiposde escala
ESCALA NOMINAL.-
No poseen propiedades cuantitativas y sirven
únicamente para identificar las clases. Los datos
empleados con las escalas nominales constan
generalmente de la frecuencia de los valores o de la
tabulación de número de casos en cada clase, según
la variable que se está estudiando. El nivel nominal
permite mencionar similitudes y diferencias entre los
casos particulares
ESCALA ORDINAL.-
Las clases en las escalas ordinales no solo se
diferencian unas de otras (característica que define a
las escalas nominales) sino que mantiene una especie
de relación entre sí. También permite asignar un lugar
específico a cada objeto de un mismo conjunto, de
acuerdo con la intensidad, fuerza, etc.; presentes en el
momento de la medición. Una característica
importante de la escala ordinal es el hecho de que,
aunque hay orden entre las categorías, la diferencia
entre dos categorías adyacentes no es la misma en
toda la extensión de la escala. Algunas escalas
consisten en calificaciones de múltiples factores que
se agregan después para llegar a un índice general.
ESCALA DE INTERVALO.-
Refleja distancias equivalentes entre los
objetos y en la propia escala. Es decir, el uso
de ésta escala permite indicar exactamente la
separación entre 2 puntos, lo cual, de acuerdo
al principio de isomorfismos, se traduce en la
certeza de que los objetos así medidos están
igualmente separados a la distancia o
magnitud expresada en la escala.
ESCALA DE RAZÓN.-
Constituye el nivel óptimo de medición, posee
un cero verdadero como origen, también
denominada escala de proporciones. La
existencia de un cero, natural y absoluto,
significa la posibilidad de que el objeto
estudiado carezca de propiedad medida,
además de permitir todas las operaciones
aritméticas y el uso de números representada
cantidades reales de la propiedad medida.
Con esto notamos que esta escala no puede
ser usada en los fenómenos psicológicos, pues
no se puede hablar de cero inteligencia o cero
aprendizaje, etc.

9. Tiposde escala

10. Sumatoriarazon
RAZÓN:
La Razón 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.
Ejemplos:
En el año 2002, según el Centro Nacional de Epidemiología
se declararon los siguientes casos de legionelosis:
1. Legionelosis adquirida en la comunidad/legionelosis nosocomiales= 372/29= 12,8. Por cada caso de
legionelosis nosocomial hay 12,8 casos comunitarios.
2. Defunciones por legionelosis adquirida en la comunidad/defunciones por legionelosis nosocomiales= 9/5=
1,8. Por cada defunción por legionelosis nosocomial hay 1,8 defunciones por legionelosis adquirida en la
comunidad.
Comunitario Nosocomial Total
Casos Defuncion
es
Ca
sos
Defuncio
nes
Casos Defunci
ones
372 9 29 5 401 14

11. Proporcion
PROPORCIÓN:
La proporción es una razón en la cual los elementos del numerador están incluidos en el denominador. Se utiliza
como estimación de la probabilidad de un evento. El rango es de 0 a 1, o de 0 a 100%.
Ejemplos (tomando los datos de la tabla de arriba):
1. Casos de legionelosis comunitarias en relación al total del año 2002= 372/401= 0,93* 100= 93%. El 93% de las
legionelosis declaradas en España en 2002 fueron adquiridas en la comunidad.
2. Defunciones por legionelosis comunitarias en relación al total de las defunciones por legionelosis del año
2002= 9/14= 0,64* 100= 64%. El 64% de las defunciones por legionelosis declaradas en España en 2002 fueron por
legionella adquirida en la comunidad.

12. Tasa
TASA:
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.
Según el Instituto Nacional de Estadística, en el año 2002 se encontraba censada en España una población de
41.837.894 personas.
Ejemplos (ver datos de la tabla):
1. Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5 (*100.000)= 0,96 personas
padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000 habitantes.
2. Tasa de mortalidad por legionelosis en España en 2002= 14/41.837.894= 3,3*10-7 (*100.000)= 0,033 personas
fallecieron por legionelosis en España en 2002 por cada 100.000 habitantes.