El documento define conceptos estadísticos como variable, población, muestra y escalas de medición. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa y dependeiente o independiente. Define población como el conjunto total de datos y muestra como una porción de la población. Describe las escalas nominal, ordinal, de intervalos y de razón para medir variables.
Bibliografía Definición de variable - Qué es, Significado y Concepto http://definicion.de/variable/#ixzz3HwA8MQze Iztiar Navarrete. 3° Pedagogia + Ed. Primaria Patricia Olmedo Ariza. 3° Pedagogia •Calot, Gérard (1985). Curso de estadística descriptiva. trad. Francisco José Cano Sevilla (4ª edición). Parainfo. ISBN 8428305633. •Fernández Fernández, Santiago; Córdoba, Alejandro; Cordero Sánchez, José María (2002). Estadística Descriptiva (2ª edición). ESIC Editorial. ISBN 8473563069. •Huff, Darrel; Geis, Irvin (1993). How to lie with Statistics. W W Norton & Co Inc. ISBN 0393310728
Bibliografía Definición de variable - Qué es, Significado y Concepto http://definicion.de/variable/#ixzz3HwA8MQze Iztiar Navarrete. 3° Pedagogia + Ed. Primaria Patricia Olmedo Ariza. 3° Pedagogia •Calot, Gérard (1985). Curso de estadística descriptiva. trad. Francisco José Cano Sevilla (4ª edición). Parainfo. ISBN 8428305633. •Fernández Fernández, Santiago; Córdoba, Alejandro; Cordero Sánchez, José María (2002). Estadística Descriptiva (2ª edición). ESIC Editorial. ISBN 8473563069. •Huff, Darrel; Geis, Irvin (1993). How to lie with Statistics. W W Norton & Co Inc. ISBN 0393310728
La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
Contenido de la Presentación:
o Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
o Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
o Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
o Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
o Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
o Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
Contenido de la Presentación:
o Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
o Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
o Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
o Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
o Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
o Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado de la estadistica con la investigación científica.
Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad.
Criterios de la primera y segunda derivadaYoverOlivares
Criterios de la primera derivada.
Criterios de la segunda derivada.
Función creciente y decreciente.
Puntos máximos y mínimos.
Puntos de inflexión.
3 Ejemplos para graficar funciones utilizando los criterios de la primera y segunda derivada.
Convocatoria de becas de Caja Ingenieros 2024 para cursar el Máster oficial de Ingeniería de Telecomunicacion o el Máster oficial de Ingeniería Informática de la UOC
1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación
I.U.P. Santiago Mariño
Profesor:
Pedro Beltrán
Bachiller:
Camacho Anifre
C.I: 21.280.736
Octubre, 2015
2. Definición, Tiposy Ejemplode Variable.
o Todos aquellos factores, eventos o sucesos, susceptibles de cambio, ya
de sea de origen personal, social o físico, que pueda adoptar más de un
valor en un continuo, se le denomina variable.
Por ejemplo:
La edad, es una variable cuantitativa continua, ya que puede
adoptar más de un valor en un gradiente preestablecido; otro ejemplo,
sería el género, variable dicotómica (es decir puede adoptar dos únicos
valores) de naturaleza cualitativa. Por tanto, es la naturaleza de la
variable la que nos determina la forma de estudio.
Ejemplo:
En un enfoque "clínico", por ejemplo, si se desea estudiar
el comportamiento de las infecciones hospitalarias de un establecimiento, la
unidad de análisis podría corresponder al evento "infección hospitalaria" o a
"paciente con infección intrahospitalaria". Es evidente que la cifra en ambos
casos puede ser diferente: un "paciente" con infección intrahospitalaria puede
tener más de un "evento" de infección intrahospitalaria.
Esquema de unidades de análisis y Variables conejemplo.
3. Tipos de las variables
o Variable dependiente:
Hacen referencia a las características de la realidad que se ven
determinadas o que dependen del valor que asuman otros fenómenos o
variables independientes.
o Variable independiente:
Los cambios en los valores de este tipo de variables determinan
cambios en los valores de otra (variable dependiente)
o Variables intervinientes:
Este tipo de variables determina las relaciones entre dos o más
variables. Los resultados de las variables de estudio pueden verse
afectadas por los valores o la interposición de otras variables
controladas o no en el proceso de estudio. Estas variables nos permiten
determinar los indicadores de variabilidad.
Todo proceso de investigación queda determinado por el número
y naturaleza de las variables que incluyamos en un estudio, a mayor
número de variables introducidas y controladas, mayor será la
significación matemática de los resultados que arroje la investigación,
por ejemplo, si estudiamos las características socioeconómicas de una
zona, en la medida que introduzcamos y controlemos en nuestro estudio
más de una variable, mayor será el poder predictivo y explicativo de
nuestro objetivo de estudio, así si queremos explicar las características
socioeconómicas de una determinada zona debemos introducir en
nuestro estudio variables tales como, edad, nivel educativo, renta per
cápita, actividad productiva, etc.
Variables cualitativas son aquellas cuyos elementos de variación
tienen un carácter cualitativo. Ej. Estado civil (soltero/a, viudo/a)
Las variables cualitativas se refieren a características o
cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir
dos tipos:
4. Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no
numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado,
separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasi cuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en
las que existe un orden. Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
Variables cuantitativas
Son aquellas cuyas características pueden presentarse en diferentes
grados de intensidad y tienen carácter numérico o cualitativo. Ej. Nº De hijos
(0, 1,2,...)
Estas variables tienen 2 valores: continuos alas variables adoptan cualquier
valor dentro de un intervalo dado. Ej talla (1,80 cm-1,85 cm) o discretos alas
variables no adoptan valores intermedios entre 2 valores dados, adopta nº
entero.
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante
un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con
ella. Podemos distinguir dos tipos:
o
o Variable discreta
o
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es
decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.
Por ejemplo:
5. El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
o
o Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar valores
comprendidos entre dos números. Por ejemplo:
o La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
o En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero
también se podría dar con tres decimales.
Definición y EjemplodePoblación yMuestra.
Población:
Se llama población estadística a la colección de todas las posibles
mediciones que pueden hacerse de una característica en estudio. Observe que
una población va a estar constituidas por datos o valores.
Se habla de la población de estaturas, ingresos, opiniones etc.. a población
puede ser finita o infinita de acuerdo al número de datos o valores que lo
integran.
Muestra:
una muestra es una parte o porción de una población pueden seleccionarse
diferentes muestras.
Las variables deben ser descompuestas en dimensiones y estas a su vez
traducidas en indicadores que permitan la observación directa y la medición.
Se elabora sintetizando el fenómeno desde el punto de vista de la teoría
existente acerca del mismo, es una visión teórica del fenómeno.
Tablas de Estadísticas:
Cuando se realiza un estudio estadístico sobre una variable (por
ejemplo, altura de los niños de una clase, equipo de fútbol preferido por los
alumnos de un colegio, etc.) se comienza por obtener información (se mide a
los niños, se les pregunta, etc.).
6. Dato estadístico es cada una de las informaciones que se obtiene (por
ejemplo, Pedro mide 1,65 cm; Julián es aficionado del Barcelona, etc.).
Vemos que el dato estadístico puede ser numérico (por ejemplo,
estatura) o cualitativo (porejemplo, equipo de fútbolpreferido).
Los datos obtenidos en la observación hay que ordenarlos y recogerlos en una
tabla que se denomina tabla estadística.
El número de observaciones realizadas se denomina tamaño de la
muestra.
Frecuencia absoluta:
La de un dato es el número de veces que se da un resultado concreto. la
frecuencia relativa es el porcentaje que representa la frecuencia absoluta
respecto del total.
7. La suma de las frecuencias absolutas es igual al
número total de datos, que se representa por N.
Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la
letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o
sumatoria.
Ejemplo:
Durante el mes de julio, en una ciudad se han
registrado las siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30,
32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33,
29, 29.
En la primera columna de la tabla colocamos la
variable ordenada de menor a mayor y en la segunda
anotamos la frecuencia absoluta.
xi fi
8. 27 1
28 2
29 6
30 7
31 8
32 3
33 3
34 1
31
Frecuencia relativa:
Es el porcentaje que representa la frecuencia absoluta respecto del total
Frecuencia relativa acumulada
Es el cociente entre la frecuencia acumulada de un
determinado valor y el número total de datos.
9. Se representa por Ni. Se puede expresar en tantos por
ciento.
Ejemplo:
Durante el mes de julio, en una ciudad se han
registrado las siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30,
32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33,
29, 29.
xi fi Fi Ni
27 1 1 0.032
28 2 3 0.097
29 6 9 0.290
30 7 16 0.0516
31 8 24 0.774
32 3 27 0.871
10. 33 3 30 0.968
34 1 31 1
31
ParámetrosEstadísticos
Parámetro
Es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume
los valores que esta toma en algún atributo intenta resumir la
información que hay en la población en unos pocos números
(parámetros). La altura media de los sujetos.
Estadístico
Es una cantidad numérica calculada sobre una muestra que resume
su información sobrealgún aspecto.
Si un estadístico se usa para aproximar un parámetro también se le
suele llamar (estimador).
Normalmente nos interesa conocer un parámetro, pero por la
dificultad que conlleva estudiar a TODA la población, calculamos un
estimador sobreuna muestra y confiamos en que se próximos.
Definición, Tiposy Ejemplode Escalasde Medición.
Medición:
Es el proceso por el cual se asignan números a objetos o características
según determinadas reglas.
11. Escala de medida
Es en un sentido general, un procedimiento mediante el cual se
relacionan de manera biunívoca un conjunto de modalidades (distintas) con un
conjunto de números (distintos).
Estos es, a cada modalidad le corresponde un sólo número, y a cada número le
correspondeuna sola modalidad.
Atendiendo a las relaciones que puedan verificarse empíricamente entre las
modalidades de los objetos o características pueden distinguirse cuatro tipo de
escalas de medida: nominal, ordinal, de intervalos y de razón.
Otro concepto relacionado con las escalas de medidas es el de transformación
admisible, el cual hace referencia al problema de la unicidad de la medida y
que puede plantearse de la siguiente forma: ¿son las representaciones
numéricas que hacemos de las modalidades las únicas posibles? NO.
Tipos de escalas de medición
Escala nominal:
Utiliza los números para identificar que un dato pertenece a un grupo o
a una categoría. Es aquella escala que no presenta un orden o dimensión
particular, sonobservaciones que pueden clasificarse o contarse.
En el análisis de datos resulta más sencillo asignar a ciertos atributos
“etiquetas” numéricas en lugar de utilizar datos complejos. Por ello podemos
utilizar un “1” para designar a las mujeres y un “2” para designar a los
hombres, sin que ninguno de los números represente más o menos, solamente
con el objetivo de distinguir y organizar datos.
En esta escala cada persona u objeto debe pertenecer a una y solamente una de
las categorías que tienen y el conjunto de estas categorías debe ser exhaustivo;
es decir, tiene que contener a todos los casos posibles.
Escala ordinal:
En esta escala los números representan una clasificación (mayor que o
menor que), sin que represente una unidad de medida, quedando implícito que
un número de mayor cantidad tiene más alto grado de atributo medido en
comparación de un número menor. Se establece una gradación u orden natural
12. para las categorías, cada uno de los datos puede localizarse dentro de alguna
de las categorías disponibles.
Escala de intervalo:
En esta escala además del “mayor que” y el “menor que” también se
establece una unidad de medida que nos permite precisar cuanto se es mayor o
menor. La unidad de medición es arbitraria, el cero es convencional y pueden
existir cantidades negativas; la medición de la temperatura y del coeficiente
intelectual son ejemplos de este tipo de escala.
En esta escala se pueden hacer comparaciones por medio de diferencias o de
sumas, sin embargo no se admiten comparaciones por medio de
multiplicaciones, divisiones o porcentajes pues carecen de sentido.
Escala de razón:
Similar a la escala de intervalo, pero tiene un cero absoluto y por ello los
múltiplos de los valores de la escala serán significativos; el nivel de votos en
una elección sería un buen ejemplo de una escala de medición de razón.