Este documento presenta la información sobre un curso de Estadística I dictado por la profesora Ylder Heli Vargas Alva en la Universidad Católica de Trujillo. Se definen conceptos básicos como población, muestra, variable, dato y estadística. También se explican los tipos de estadística, variables, escalas de medición y conceptos inferenciales. El documento proporciona las reglas de la clase y los objetivos de aprendizaje.
Este documento proporciona una introducción general a la estadística y la aleatoriedad en la investigación cuantitativa. Explica que la estadística estudia características de poblaciones mediante el análisis de datos de muestras. Se dividen las áreas de la estadística en diseño, descriptiva e inferencial. También describe conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadístico, variables, datos numéricos y categorizados, y métodos para tabular, graficar y analizar datos como medidas
Este documento introduce conceptos básicos de estadística como población, muestra, variables, parámetros, estadísticos y métodos. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial y cómo se aplican en la investigación científica. También define términos clave y ofrece ejemplos para ilustrar los conceptos.
El documento introduce los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es la ciencia de recolectar, describir, organizar y analizar datos para transformarlos en información útil para la toma de decisiones. Luego describe que la estadística descriptiva se utiliza para resumir y presentar datos de manera de facilitar su interpretación, mientras que la estadística inferencial permite hacer inferencias sobre una población basadas en una muestra. Finalmente, define conceptos clave como variable, dato, población y muestra
Este documento presenta una introducción a la estadística, definiendo sus objetivos, métodos y conceptos fundamentales. Explica que la estadística proporciona herramientas para recolectar, procesar y analizar datos, y se divide en estadística descriptiva e inferencial. También define conceptos clave como unidad de análisis, población, muestra, parámetro, estadígrafo y variable, y describe los métodos estadísticos descriptivos y de muestreo.
Statistics in research by dr. sudhir sahuSudhir INDIA
This document discusses key concepts in statistics including types of data, variables, and descriptive and inferential statistics. It defines statistics as the science of organizing, presenting, analyzing, and interpreting numerical data to assist in making more effective decisions. There are two main types of data - quantitative and qualitative. Variables can be discrete, continuous, nominal, ordinal, interval, or ratio. Descriptive statistics are used to summarize and present data, while inferential statistics are used to make predictions or generalizations about populations based on samples. Common descriptive and inferential statistical techniques are explained.
Este documento define conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato, parámetro, estadística y distingue entre estadística descriptiva e inferencial. También explica las diferentes escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y clasifica las variables en cualitativas y cuantitativas discretas y continuas.
Este documento define y explica tres medidas de tendencia central: la media, la mediana y la moda. La media es la suma de todos los valores dividida por el número total de datos. La mediana es el valor central de los datos ordenados de menor a mayor. La moda es el valor que se repite con más frecuencia. El documento incluye ejemplos de cómo calcular estas medidas para datos agrupados y no agrupados.
El documento describe el método estadístico de investigación, el cual se basa en el razonamiento deductivo e inductivo. Explica que la investigación estadística sigue un ciclo deductivo-inductivo que incluye 4 etapas: 1) planteamiento del problema, 2) recolección de información, 3) organización y clasificación de datos, y 4) análisis e interpretación de resultados. Finalmente, detalla cada una de estas etapas, incluyendo los pasos para definir objetivos, formular hipótesis, recolectar datos de man
Este documento proporciona una introducción general a la estadística y la aleatoriedad en la investigación cuantitativa. Explica que la estadística estudia características de poblaciones mediante el análisis de datos de muestras. Se dividen las áreas de la estadística en diseño, descriptiva e inferencial. También describe conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadístico, variables, datos numéricos y categorizados, y métodos para tabular, graficar y analizar datos como medidas
Este documento introduce conceptos básicos de estadística como población, muestra, variables, parámetros, estadísticos y métodos. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial y cómo se aplican en la investigación científica. También define términos clave y ofrece ejemplos para ilustrar los conceptos.
El documento introduce los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es la ciencia de recolectar, describir, organizar y analizar datos para transformarlos en información útil para la toma de decisiones. Luego describe que la estadística descriptiva se utiliza para resumir y presentar datos de manera de facilitar su interpretación, mientras que la estadística inferencial permite hacer inferencias sobre una población basadas en una muestra. Finalmente, define conceptos clave como variable, dato, población y muestra
Este documento presenta una introducción a la estadística, definiendo sus objetivos, métodos y conceptos fundamentales. Explica que la estadística proporciona herramientas para recolectar, procesar y analizar datos, y se divide en estadística descriptiva e inferencial. También define conceptos clave como unidad de análisis, población, muestra, parámetro, estadígrafo y variable, y describe los métodos estadísticos descriptivos y de muestreo.
Statistics in research by dr. sudhir sahuSudhir INDIA
This document discusses key concepts in statistics including types of data, variables, and descriptive and inferential statistics. It defines statistics as the science of organizing, presenting, analyzing, and interpreting numerical data to assist in making more effective decisions. There are two main types of data - quantitative and qualitative. Variables can be discrete, continuous, nominal, ordinal, interval, or ratio. Descriptive statistics are used to summarize and present data, while inferential statistics are used to make predictions or generalizations about populations based on samples. Common descriptive and inferential statistical techniques are explained.
Este documento define conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato, parámetro, estadística y distingue entre estadística descriptiva e inferencial. También explica las diferentes escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y clasifica las variables en cualitativas y cuantitativas discretas y continuas.
Este documento define y explica tres medidas de tendencia central: la media, la mediana y la moda. La media es la suma de todos los valores dividida por el número total de datos. La mediana es el valor central de los datos ordenados de menor a mayor. La moda es el valor que se repite con más frecuencia. El documento incluye ejemplos de cómo calcular estas medidas para datos agrupados y no agrupados.
El documento describe el método estadístico de investigación, el cual se basa en el razonamiento deductivo e inductivo. Explica que la investigación estadística sigue un ciclo deductivo-inductivo que incluye 4 etapas: 1) planteamiento del problema, 2) recolección de información, 3) organización y clasificación de datos, y 4) análisis e interpretación de resultados. Finalmente, detalla cada una de estas etapas, incluyendo los pasos para definir objetivos, formular hipótesis, recolectar datos de man
Este documento resume los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es una ciencia aplicada de las matemáticas que permite el estudio de fenómenos mediante la descripción y análisis de datos para ayudar en la toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de variables estadísticas, parámetros, valores estadísticos y sus usos en el ámbito educativo y en el proceso de investigación.
El documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística descriptiva se dedica a recolectar, organizar, analizar y representar conjuntos de datos para describir las características de un conjunto. Luego, menciona algunas medidas descriptivas comunes como la media, mediana y moda, así como medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar. Finalmente, lista conceptos estadísticos básicos que deberían conocerse.
Bioestadistica - Distribuciones de frecuenciasDavid Poleo
Este documento describe los conceptos básicos de las distribuciones de frecuencias y cómo organizar y resumir grandes cantidades de datos numéricos. Explica cómo crear tablas y gráficos de distribución de frecuencias para variables cualitativas y cuantitativas, incluyendo cómo calcular frecuencias absolutas, relativas y acumuladas, y cómo agrupar datos cuantitativos en intervalos de clases con límites y puntos medios. El objetivo es presentar la información de manera estructurada para facilitar su aná
Este documento presenta una introducción a la estadística inferencial. Explica conceptos clave como distribución muestral, distribución muestral de la media, prueba Z, prueba t de Student para muestras simples e independientes, y condiciones para usar la prueba t. También resume el uso de la estadística inferencial en psicología para describir, predecir y explicar la conducta humana de manera objetiva basada en datos.
Este documento presenta información sobre estadística descriptiva. En la primera sección se definen conceptos básicos como población, muestra, variable, datos y estadístico. Luego se explican métodos para tabular y graficar datos cualitativos y cuantitativos, incluyendo medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión como rango, desviación estándar y varianza. Finalmente, se introducen criterios de homogeneidad para analizar datos.
Este documento describe conceptos clave relacionados con el cálculo del tamaño de la muestra, incluyendo parámetros, estadísticos, error muestral, nivel de confianza y varianza poblacional. Explica fórmulas para estimar el tamaño de la muestra para estimar la media de la población y comparar dos proporciones o dos medias. También incluye ejemplos numéricos de cómo aplicar estas fórmulas para diseñar estudios clínicos.
Este documento presenta conceptos estadísticos básicos como población, muestra, parámetro, estadístico, unidad estadística, variables, escalas de medición y técnicas de muestreo. Explica que la estadística descriptiva se utiliza para resumir y describir datos mediante tablas y gráficos sin realizar inferencias. También define conceptos clave como población, muestra, variables cualitativas y cuantitativas, y escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Finalmente, resume
1) El documento describe el proceso de investigación cuantitativa, comenzando por definir la unidad de análisis sobre la cual se recolectarán los datos. 2) Explica que es necesario delimitar la población de estudio y elegir un método de muestreo probabilístico o no probabilístico. 3) Señala que se debe precisar el tamaño de la muestra requerida y aplicar el procedimiento de selección para obtener la muestra.
Este documento describe los diferentes tipos de hipótesis y muestreo utilizados en investigación. Explica que las hipótesis son proposiciones tentativas sobre la relación entre variables y pueden ser de investigación, nulas, alternativas o estadísticas. También describe diferentes métodos de muestreo como aleatorio simple, estratificado, por conglomerados y sistemático. Finalmente, resume los pasos para probar una hipótesis estadística.
Tema 1.1 introudcción a la estadísticaanthonymaule
El documento introduce conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva resume datos sin inferir conclusiones más allá de la muestra, mientras que la inferencial permite inferir sobre una población a partir de una muestra. También define conceptos clave como población, muestra, parámetro y estadístico.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística inferencial. Explica que la estadística inferencial permite deducir cómo se distribuye una población a partir de una muestra representativa. Define conceptos como población, muestra aleatoria, parámetro, estadístico y provee ejemplos para ilustrarlos. El documento introduce los conceptos fundamentales necesarios para comprender la estadística inferencial.
Este documento presenta una introducción al curso de estadística. Explica que la estadística es importante para la toma de decisiones en los negocios y otras áreas. Se define la estadística y se clasifica en descriptiva e inferencial. También presenta conceptos estadísticos básicos como población, muestra, variable y etapas de una investigación estadística.
This document provides an introduction to statistics. It discusses why statistics is important and required for many programs. Reasons include the prevalence of numerical data in daily life, the use of statistical techniques to make decisions that affect people, and the need to understand how data is used to make informed decisions. The document also defines key statistical concepts such as population, parameter, sample, statistic, descriptive statistics, inferential statistics, variables, and different types of variables.
El documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de estadística, incluyendo las definiciones de estadística descriptiva e inferencial, población y muestra, y tipos de variables. Explica que la estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar y analizar datos para la toma de decisiones, y que se utiliza en diversos campos como economía, educación y ciencias sociales.
Investigación unidad de análisis variablesRaúl Arue
Este documento describe conceptos fundamentales relacionados con la investigación social como unidad de análisis, variables, niveles de medición y tipos de definiciones. Explica que los datos se expresan en proposiciones que admiten verdad o falsedad y son el resultado de una medición. Además, define las unidades de análisis, variables y sus requisitos, y los diferentes niveles de medición de variables cualitativas y cuantitativas. Por último, diferencia definiciones reales, nominales y operacionales.
Este documento trata sobre estimación estadística. Explica que la estimación es usar medidas de una muestra para predecir valores de parámetros de la población. Discuten dos tipos de estimación: por punto, que calcula un único valor, y por intervalo, que calcula un rango de valores con un cierto nivel de confianza. Proporcionan fórmulas para estimar la media poblacional, la desviación estándar poblacional y la proporción poblacional. También incluyen ejemplos para ilustrar cómo aplicar estas fó
The document provides an overview of chi-square tests, including chi-square tests for goodness of fit and tests of independence. It explains that chi-square tests are used with categorical or classified data rather than numerical data. For a chi-square test of goodness of fit, the null hypothesis specifies the expected proportions in different categories. Observed and expected frequencies are calculated and compared using the chi-square statistic. A chi-square test of independence examines whether two categorical variables are related by comparing observed and expected joint frequencies.
El documento proporciona una introducción a las pruebas estadísticas no paramétricas. Explica que estas pruebas no asumen una distribución normal de los datos ni igualdad de varianzas, a diferencia de las pruebas paramétricas. Luego describe algunas pruebas no paramétricas comunes como la prueba de Chi cuadrado, U de Mann-Whitney, Wilcoxon y Kruskal-Wallis; e indica cómo seleccionar la prueba apropiada dependiendo del tipo y número de muestras. Finalmente, incluye ej
Fundamentos de estadística descriptiva aprendicesAndres Salazar
Este documento introduce conceptos básicos de estadística descriptiva como población, muestra, límites inferior y superior, amplitud, frecuencia, histograma, media aritmética, moda y mediana. Aplica estos conceptos a un caso de estudio sobre los pesos de 50 estudiantes tomados de una población de 80 estudiantes.
Universidad técnica de manabì estadistica (2)rubhendesiderio
Este documento define la estadística y sus características, y describe sus áreas de estudio y clasificaciones. La estadística estudia datos recolectados de muestras representativas para explicar fenómenos. Se divide en estadística descriptiva, que resume datos, y estadística inferencial, que permite inferir conclusiones sobre una población. Las variables estadísticas miden propiedades que fluctúan y toman diferentes valores.
Este documento trata sobre la estadística, incluyendo su propósito, orígenes, clases, elementos de recolección de información, importancia, probabilidad, teorías de probabilidad, exponentes, técnicas de análisis estadístico y disciplinas especializadas. Explora conceptos como estadística descriptiva e inferencial, cuadros estadísticos, entrevistas, encuestas y observación como métodos de recolección de datos, e identifica áreas como la industria, bancos y universidades donde se aplica la estad
Este documento resume los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es una ciencia aplicada de las matemáticas que permite el estudio de fenómenos mediante la descripción y análisis de datos para ayudar en la toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de variables estadísticas, parámetros, valores estadísticos y sus usos en el ámbito educativo y en el proceso de investigación.
El documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística descriptiva se dedica a recolectar, organizar, analizar y representar conjuntos de datos para describir las características de un conjunto. Luego, menciona algunas medidas descriptivas comunes como la media, mediana y moda, así como medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar. Finalmente, lista conceptos estadísticos básicos que deberían conocerse.
Bioestadistica - Distribuciones de frecuenciasDavid Poleo
Este documento describe los conceptos básicos de las distribuciones de frecuencias y cómo organizar y resumir grandes cantidades de datos numéricos. Explica cómo crear tablas y gráficos de distribución de frecuencias para variables cualitativas y cuantitativas, incluyendo cómo calcular frecuencias absolutas, relativas y acumuladas, y cómo agrupar datos cuantitativos en intervalos de clases con límites y puntos medios. El objetivo es presentar la información de manera estructurada para facilitar su aná
Este documento presenta una introducción a la estadística inferencial. Explica conceptos clave como distribución muestral, distribución muestral de la media, prueba Z, prueba t de Student para muestras simples e independientes, y condiciones para usar la prueba t. También resume el uso de la estadística inferencial en psicología para describir, predecir y explicar la conducta humana de manera objetiva basada en datos.
Este documento presenta información sobre estadística descriptiva. En la primera sección se definen conceptos básicos como población, muestra, variable, datos y estadístico. Luego se explican métodos para tabular y graficar datos cualitativos y cuantitativos, incluyendo medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión como rango, desviación estándar y varianza. Finalmente, se introducen criterios de homogeneidad para analizar datos.
Este documento describe conceptos clave relacionados con el cálculo del tamaño de la muestra, incluyendo parámetros, estadísticos, error muestral, nivel de confianza y varianza poblacional. Explica fórmulas para estimar el tamaño de la muestra para estimar la media de la población y comparar dos proporciones o dos medias. También incluye ejemplos numéricos de cómo aplicar estas fórmulas para diseñar estudios clínicos.
Este documento presenta conceptos estadísticos básicos como población, muestra, parámetro, estadístico, unidad estadística, variables, escalas de medición y técnicas de muestreo. Explica que la estadística descriptiva se utiliza para resumir y describir datos mediante tablas y gráficos sin realizar inferencias. También define conceptos clave como población, muestra, variables cualitativas y cuantitativas, y escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Finalmente, resume
1) El documento describe el proceso de investigación cuantitativa, comenzando por definir la unidad de análisis sobre la cual se recolectarán los datos. 2) Explica que es necesario delimitar la población de estudio y elegir un método de muestreo probabilístico o no probabilístico. 3) Señala que se debe precisar el tamaño de la muestra requerida y aplicar el procedimiento de selección para obtener la muestra.
Este documento describe los diferentes tipos de hipótesis y muestreo utilizados en investigación. Explica que las hipótesis son proposiciones tentativas sobre la relación entre variables y pueden ser de investigación, nulas, alternativas o estadísticas. También describe diferentes métodos de muestreo como aleatorio simple, estratificado, por conglomerados y sistemático. Finalmente, resume los pasos para probar una hipótesis estadística.
Tema 1.1 introudcción a la estadísticaanthonymaule
El documento introduce conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva resume datos sin inferir conclusiones más allá de la muestra, mientras que la inferencial permite inferir sobre una población a partir de una muestra. También define conceptos clave como población, muestra, parámetro y estadístico.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística inferencial. Explica que la estadística inferencial permite deducir cómo se distribuye una población a partir de una muestra representativa. Define conceptos como población, muestra aleatoria, parámetro, estadístico y provee ejemplos para ilustrarlos. El documento introduce los conceptos fundamentales necesarios para comprender la estadística inferencial.
Este documento presenta una introducción al curso de estadística. Explica que la estadística es importante para la toma de decisiones en los negocios y otras áreas. Se define la estadística y se clasifica en descriptiva e inferencial. También presenta conceptos estadísticos básicos como población, muestra, variable y etapas de una investigación estadística.
This document provides an introduction to statistics. It discusses why statistics is important and required for many programs. Reasons include the prevalence of numerical data in daily life, the use of statistical techniques to make decisions that affect people, and the need to understand how data is used to make informed decisions. The document also defines key statistical concepts such as population, parameter, sample, statistic, descriptive statistics, inferential statistics, variables, and different types of variables.
El documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de estadística, incluyendo las definiciones de estadística descriptiva e inferencial, población y muestra, y tipos de variables. Explica que la estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar y analizar datos para la toma de decisiones, y que se utiliza en diversos campos como economía, educación y ciencias sociales.
Investigación unidad de análisis variablesRaúl Arue
Este documento describe conceptos fundamentales relacionados con la investigación social como unidad de análisis, variables, niveles de medición y tipos de definiciones. Explica que los datos se expresan en proposiciones que admiten verdad o falsedad y son el resultado de una medición. Además, define las unidades de análisis, variables y sus requisitos, y los diferentes niveles de medición de variables cualitativas y cuantitativas. Por último, diferencia definiciones reales, nominales y operacionales.
Este documento trata sobre estimación estadística. Explica que la estimación es usar medidas de una muestra para predecir valores de parámetros de la población. Discuten dos tipos de estimación: por punto, que calcula un único valor, y por intervalo, que calcula un rango de valores con un cierto nivel de confianza. Proporcionan fórmulas para estimar la media poblacional, la desviación estándar poblacional y la proporción poblacional. También incluyen ejemplos para ilustrar cómo aplicar estas fó
The document provides an overview of chi-square tests, including chi-square tests for goodness of fit and tests of independence. It explains that chi-square tests are used with categorical or classified data rather than numerical data. For a chi-square test of goodness of fit, the null hypothesis specifies the expected proportions in different categories. Observed and expected frequencies are calculated and compared using the chi-square statistic. A chi-square test of independence examines whether two categorical variables are related by comparing observed and expected joint frequencies.
El documento proporciona una introducción a las pruebas estadísticas no paramétricas. Explica que estas pruebas no asumen una distribución normal de los datos ni igualdad de varianzas, a diferencia de las pruebas paramétricas. Luego describe algunas pruebas no paramétricas comunes como la prueba de Chi cuadrado, U de Mann-Whitney, Wilcoxon y Kruskal-Wallis; e indica cómo seleccionar la prueba apropiada dependiendo del tipo y número de muestras. Finalmente, incluye ej
Fundamentos de estadística descriptiva aprendicesAndres Salazar
Este documento introduce conceptos básicos de estadística descriptiva como población, muestra, límites inferior y superior, amplitud, frecuencia, histograma, media aritmética, moda y mediana. Aplica estos conceptos a un caso de estudio sobre los pesos de 50 estudiantes tomados de una población de 80 estudiantes.
Universidad técnica de manabì estadistica (2)rubhendesiderio
Este documento define la estadística y sus características, y describe sus áreas de estudio y clasificaciones. La estadística estudia datos recolectados de muestras representativas para explicar fenómenos. Se divide en estadística descriptiva, que resume datos, y estadística inferencial, que permite inferir conclusiones sobre una población. Las variables estadísticas miden propiedades que fluctúan y toman diferentes valores.
Este documento trata sobre la estadística, incluyendo su propósito, orígenes, clases, elementos de recolección de información, importancia, probabilidad, teorías de probabilidad, exponentes, técnicas de análisis estadístico y disciplinas especializadas. Explora conceptos como estadística descriptiva e inferencial, cuadros estadísticos, entrevistas, encuestas y observación como métodos de recolección de datos, e identifica áreas como la industria, bancos y universidades donde se aplica la estad
Este documento presenta información general sobre estadística, incluyendo tipos de variables, niveles de medición, medidas de dispersión, muestreo y tipos de muestreo. Explica que la estadística se utiliza para el turismo para planificar el desarrollo basado en datos pasados y presentes. También describe los pasos para realizar un muestreo, como definir el objetivo e hipótesis, y probar un cuestionario piloto antes del cuestionario definitivo.
Este documento presenta una introducción a la estadística. Define estadística como la ciencia que se encarga de recopilar, ordenar y presentar información de una muestra para inferir sobre una población. Distingue entre estadística descriptiva, que organiza la información de la muestra, y estadística inferencial, que hace inferencias sobre la población. Explica conceptos fundamentales como población, muestra, parámetro, estadígrafo y variable.
El documento define la estadística y sus características, limitaciones y fines. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial. La descriptiva resume los datos mientras que la inferencial permite generalizar conclusiones de una muestra a una población. También describe las variables estadísticas y sus clasificaciones.
Este documento introduce los conceptos básicos de la estadística. Define la estadística como el conjunto de técnicas para recopilar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos con el fin de obtener conclusiones y tomar decisiones. Explica que la estadística es importante en campos como la enfermería, la farmacia y el laboratorio clínico para tomar decisiones basadas en datos. Finalmente, introduce conceptos clave como población, muestra, variable y las escalas de medición.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA SALUD PUBLICA 22.pdfedgar carpio
Este documento trata sobre conceptos preliminares de estadística. Explica que la estadística se originó para ayudar a los gobernantes romanos a recopilar datos sobre la población y los recursos del estado. Más tarde, en el siglo 18, la estadística comenzó a usarse para referirse a la recopilación, análisis e interpretación de datos numéricos de manera más moderna. Desde entonces, la estadística ha evolucionado como una disciplina científica que se aplica a una amplia g
ESTADISTICA DESCRIPTIVA SALUD PUBLICA 22.pdfedgar carpio
Este documento discute la etimología y evolución del término "estadística". La palabra proviene del latín "statisticum collegium" y originalmente se refería a la recopilación de datos por parte de los gobernantes romanos sobre la población y recursos del estado. En el siglo XVIII, el término comenzó a usarse en su significado moderno para referirse a la recopilación y análisis de datos numéricos. Desde entonces, la estadística se ha desarrollado como una disciplina cientí
a. ESTADISTICA DESCRIPTIVA SALUD PUBLICA 22.pdfedgar carpio
Este documento discute la etimología y evolución del término "estadística", así como sus usos principales en campos como la investigación científica, negocios, gobierno, educación, investigación de mercados y salud pública. También describe brevemente los tipos de análisis estadístico univariado, bivariado y multivariado.
Este documento describe los conceptos básicos de la estadística, incluyendo sus ramas principales (estadística descriptiva e inferencial), sus aplicaciones en diversos campos como la política, economía y medicina, y términos clave como hipótesis, variable, datos, población, muestra, y tipos de frecuencias.
Este documento presenta una introducción a la estadística, incluyendo sus definiciones, ramas principales (estadística descriptiva e inferencial), y aplicaciones en diversos campos como la política, economía, medicina y educación. También define conceptos clave como hipótesis, variable, datos, población, muestra, y tipos de frecuencias.
Este documento presenta información sobre estadística inferencial y su aplicación al turismo. Explica que las estadísticas son importantes para el turismo para planificar su desarrollo basado en datos pasados y presentes. También describe conceptos estadísticos como variables, niveles de medición, medidas de dispersión, y tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple.
1. El documento presenta información sobre la introducción a la estadística, incluyendo definiciones, usos, elementos y clasificación de variables.
2. Se define la estadística como la ciencia que recoge, organiza, presenta y analiza datos para facilitar la toma de decisiones, y se mencionan algunos usos comunes como organismos oficiales, marketing y control de calidad.
3. Los elementos clave de la estadística discutidos son la población, muestra, parámetro y estadístico. También se clasific
Este documento presenta conceptos básicos de métodos estadísticos como población, muestra, hipótesis, variable y datos. Explica que la población se refiere al conjunto completo de elementos que se estudian, mientras que la muestra es un subconjunto representativo de la población. También define las hipótesis nula y alternativa, y los diferentes tipos de variables y datos que se pueden analizar estadísticamente. Finalmente, introduce los niveles de medición, en particular el nivel nominal.
Este documento describe la estadística y sus aplicaciones. Explica que la estadística se encarga de obtener y analizar datos para hacer inferencias o predicciones basadas en probabilidad. Se divide en estadística descriptiva, que expresa los datos de forma sencilla, y estadística inferencial, que crea modelos basados en la aleatoriedad de los datos. Luego detalla cómo se aplica la estadística en educación, contaduría, administración, gerontología, deporte, economía y otros campos.
Este documento resume los conceptos básicos de la estadística, incluyendo las ramas de la estadística descriptiva e inferencial, variables, hipótesis, población y muestra. También describe cómo se aplica la estadística en diferentes campos como la educación, contaduría, administración, gerontología, deportes y economía. La estadística proporciona herramientas para recopilar, analizar y sacar conclusiones de los datos en una variedad de disciplinas.
Este documento presenta un resumen de la estadística inferencial. La estadística inferencial estudia cómo obtener conclusiones generales sobre una población a partir de una muestra. Incluye aspectos como la toma de muestras y el grado de fiabilidad de los resultados. El documento también discute conceptos clave como población, datos, probabilidad, variables e hipótesis.
Este documento presenta una introducción a los fundamentos de la estadística. Explica que la estadística se ocupa de recolectar, analizar y hacer inferencias sobre datos con variabilidad. Define la estadística descriptiva como aquella que describe datos, mientras la estadística inferencial generaliza resultados de muestras a poblaciones. Finalmente, introduce conceptos básicos como población, muestra, parámetro, estadístico y variable.
Este documento presenta información sobre métodos estadísticos y su aplicación. Explica conceptos clave como población, muestra, variable, hipótesis y niveles de medición. También describe diferentes ramas de la estadística como descriptiva, inferencial y de regresión. Finalmente, destaca aplicaciones de la estadística en campos como economía, contaduría, política y deportes.
Este documento presenta información sobre métodos estadísticos y su aplicación. Explica conceptos clave como población, muestra, hipótesis y variables. También describe diferentes ramas de la estadística como estadística descriptiva e inferencial y sus usos en economía, contabilidad, política y deportes. Finalmente, analiza temas como distribución de frecuencias y niveles de medición.
Business Plan -rAIces - Agro Business Techjohnyamg20
Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
Durante el desarrollo embrionario, las células se multiplican y diferencian para formar tejidos y órganos especializados, bajo la regulación de señales internas y externas.
2. Universidad
Católica de
Trujillo
BENEDICTO XVI
Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
REGLAS DE CONVIVENCIA EN CLASE
EN VIBRACIÓN FUERA DEL AULA
PARTICIPACIÓN
EN CUALQUIER MOMENTO
NADIE ES DUEÑO DE LA
VERDAD
“Hay que vaciar la mente
para recibir nuevos
conocimientos”UN DESCANSO DE 15 MINUTOS
3. Universidad
Católica de
Trujillo
BENEDICTO XVI
Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
70%
asistencia a
clases
2 prácticas
calificadas
02
Exámenes
Parciales
Trabajo Final
Sustentación
del Trabajo
Final
CALIFICACIÓN DE LOS PARTICIPANTES
PROMEDIO MAYOR O
IGUAL A 10.5
MENOR A
10.5
4. Universidad
Católica de
Trujillo
BENEDICTO XVI
Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
¿Qué es la estadística?
Objetivos
Que deberían saber al terminar esta clase:
1. Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial.
2. Que es una población y que una muestra.
3. Que es una variable, el dato y los datos
4. Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a
un estadígrafo
5. Distinguir cuando una variable es cualitativa y cuando
cuantitativa.
6. Distinguir entre una variable discreta y continua.
5. Universidad
Católica de
Trujillo
BENEDICTO XVI
Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?
La estadística es una rama de las matemáticas y que
como ciencia nos proporciona un conjunto de
métodos, técnicas o procedimientos para:
… datos con el fin de transformarlos en
información, para la toma mas eficiente de
decisiones.
6. Universidad
Católica de
Trujillo
BENEDICTO XVI
Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
Ejemplo:
Se hizo una encuesta a 8,976 personas, de las cuales 8,707
respondieron que calman su dolor de cabeza tomando una aspirina. Si
la encuesta está bien hecha, este dato puede ser utilizado por los
médicos, quienes podrían afirmar que si un paciente sufre de dolor de
cabeza, tiene un 97 % de probabilidad de calmarla tomando una
aspirina.
7. Universidad
Católica de
Trujillo
BENEDICTO XVI
Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
¿Quienes usan la estadística?
Organismos oficiales.
Diarios y revistas.
Políticos.
Deportes.
Marketing.
Control de calidad.
Administradores.
Investigadores científicos.
Médicos
etc.
8. Universidad
Católica de
Trujillo
BENEDICTO XVI
Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
TIPOS DE ESTADÍSTICA
Estadística Descriptiva: Es la que utiliza diversos
procedimientos con el fin de recopilar, organizar,
presentar y resumir un conjunto de datos
(muestra).
Ejemplo 1: Los datos del Censo de población de 2012.
Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el último mes en el
municipio de Moche.
Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital
Regional de Trujillo el último año.
Estadística inferencial: Es la que utiliza diversos
métodos para generalizar o inferir algo acerca de
una “población” basados en resultados obtenidos
en base a una “muestra”.
9. Universidad
Católica de
Trujillo
BENEDICTO XVI
Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
CONCEPTOS BÁSICOS
Población:
Es un conjunto finito o infinito de elementos con características
comunes, observables en un lugar y en un momento determinado, para
los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. La
población queda delimitada por el problema y por los objetivos del
estudio.
POBLACIÓN FINITA: Cuando se conoce el tamaño de la población.
POBLACIÓN INFINITA: Cuando no se conoce el tamaño de la población.
Ejemplos:
Todos los libros de la biblioteca Nacional – FINITA
Todas las personas que toman aspirinas en el mundo- INFINITA
10. Universidad
Católica de
Trujillo
BENEDICTO XVI
Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
Definiciones Básicas
Cuando el tamaño de una población es muy grande, se trabaja con
una parte de ella llamada muestra.
Una muestra es un subconjunto de la población que se ha
seleccionado para el análisis. La muestra deberá ser representativa
de la población, para que podamos efectuar inferencias que tengan
sentido. Es decir, las características de la muestra se aproximan a las
de la población con un margen de error conocido.
Ejemplo: A una consultora le encargan hacer un estudio acerca de
cuál es la intención del voto de los ciudadanos de una ciudad en las
próximas elecciones. Como no es posible encuestar a todos los
ciudadanos, la consultora toma un grupo de 500 y sobre él analiza la
variable. Con los datos recopilados sobre esta muestra, se puede
hacer una proyección de los votos que obtendrá cada candidato.
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Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
Variable: Característica de interés sobre cada
elemento individual de una población o muestra.
Ejemplo:
la edad de los estudiantes de ingeniería
El color de cabello de los alumnos de la UCT
Puede tomar valores diferentes cuando se
observa a los individuos de una muestra o
población.
DEFINICIONES BÁSICAS
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Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
Dato: Valor de la variable asociada a un elemento de la
población o muestra. Este valor puede ser un número,
una palabra o un símbolo.
Ejemplo:
La familia González tiene “4” miembros, sus ingresos
mensuales son de “$ 685”, “2” son de sexo femenino y
“2” masculino.
Juan Pérez, estudia ingeniería, tiene 23 años, y cabello
castaño.
Datos: conjunto de valores recolectados para la
variable de cada uno de los elementos que pertenecen
a la muestra.
Definiciones Básicas
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CONCEPTOS BÁSICOS
Unidad de análisis:
Es cada uno de los elementos de la población o la muestra, a
quienes se les observará la característica que interesa al
investigador. Son quienes proporcionan los datos.
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CONCEPTOS BÁSICOS
Muestreo:
Es un proceso que permite realizar la extracción de una muestra a partir
de una población. El método utilizado para seleccionar la muestra es de
suma importancia al juzgar la validez de las inferencias hechas a partir
de la muestra extraída de la población.
Parámetros:
Describen las principales propiedades de la población. Un parámetro es
un valor fijo que caracteriza a una población en particular. En general,
una parámetro es una cantidad desconocida y rara vez se puede
determinar exactamente su valor, por la dificultad práctica de observar
todas las unidades de una población.
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CONCEPTOS BÁSICOS
Estadígrafos (Estadístico):
Son medidas que se utilizan para describir alguna característica de la muestra.
Son valores calculados que se obtienen con los elementos incluidos en la
muestra.
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INFERENCIA ESTADISTICA
Procedimiento por medio del cual se elaboran
conclusiones probabilísticas con relación a una
población, valiéndose de la información proporcionada
por una muestra de esa población.
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ESQUEMA DE PROCEDIMIENTO DE LA
ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
RECOLECCION DE
LOS DATOS
MEDIANTE UNA
MUESTRA
CALCULO DE
ESTADIGRAFOS
Inferencia de
los parámetros
mediante
técnicas
estadísticas
apropiadas.
Población
o
universo
La estadística inferencial puede ser utilizada para dos procedimientos:
Para estimar parámetros
Probar hipótesis
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¿QUÉ SE ENTIENDE POR PARÁMETROS?
Son las estadísticas de la población o
universo, es una característica asociada a
una población.
Es un valor constante , fijo, único Ej.
% de hombres de una población.
● Los parámetros pueden ser inferidos
de los “estadígrafos”, de ahí el
nombre de “estadística inferencial”.
● La inferencia de los parámetros se
lleva a cabo mediante => técnicas
estadísticas apropiadas que se
explicarán mas adelante.
Ejemplos
Media
Proporción (p)
Varianza
Etc.
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¿QUÉ SE ENTIENDE POR ESTIMADORES?
Es un estadístico cuyo valor es un
posible valor para el parámetro en
estudio.
A partir de una población, es posible
obtener muchas muestras distintas
de tamaño n y cada una de estas
muestras arrojarán un valor diferente
para un determinado estadístico.
= > El estadístico es variable.
Ejemplos
- Media (X)
- Proporción (p)
- Varianza (S2)
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Definiciones Básicas
VARIABLES ESTADÍSTICAS
CUANTITATIVAS
Son medibles y se expresan por medio
de un número. Indican cantidad.
CUALITATIVAS
Son aquellas que indican cualidad,
atributo o categoría. No proporcionan
valores numéricos. Es decir no se
pueden medir y se expresan con
palabras.
Pueden ser: ORDINAL O NOMINAL
Ejemplos:
Sexo: Femenino – Masculino
Color de ojos
Color del cabello
DISCRETAS
Cuando solo pueden tomar
algunos valores determinados.
Ejemplos:
Nº de padres vivos
Nº de hermanos
CONTINUAS
Cuando pueden tomar infinitos
valores comprendidos entre dos
valores determinados.
Ejemplos:
Altura, peso, etc
TIPOS DE VARIABLES
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Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
Tipos de Variables(cont.)
• Cuantitativa o Numérica Cuantifica un
elemento de la población. Los valores que
puede asumir constituyen un espacio métrico,
por lo tanto las operaciones aritméticas, como
sumar y obtener promedios, son significativas.
• Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos,
Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..
Definiciones Básicas
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Las variables cuantitativas se pueden clasificar a su
vez en discretas o continuas.
Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir ciertos
valores y normalmente hay “huecos” entre ellos. Son
conteos normalmente.
Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3 ......)
Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...)
1-9
Definiciones Básicas
Tipos de Variables(cont.)
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Cuantitativas Continuas: puede asumir cualquier valor
dentro del rango de medición. Normalmente se miden
magnitudes como ser longitud, superficie, volumen,
peso, tiempo, dinero
Ejemplo 1: Peso al nacer.
Ejemplo 2: Salario de un empleado
Ejemplo 3: Tiempo de viaje en ómnibus entre Escobar y
Lujan.
1-9
Definiciones Básicas
Tipos de Variables(cont.)
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1-12
Definiciones Básicas
• Las variables cualitativas se miden en escala
nominal o ordinal.
• Nominal: los elementos solo pueden ser
clasificados en categorías pero no se da un
orden o jerarquía
• Ejemplo 1: Barrio de residencia de los alumnos .
• Ejemplo 2: Color de ojos
• Ejemplo 3: Simpatizante de un club de futbol
Escalas de Medición
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1-12
Definiciones Básicas
• Ordinal: los elementos son clasificados en
categorías que tienen un orden o jerarquía, la
diferencia entre valores no se pueden realizar o
no son significativas.
• Ejemplo 1: Grado de satisfacción en el uso de un servicio
público .
• Ejemplo 2: Ocupación
Escalas de Medición
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Definiciones Básicas
• Las variables cuantitativas se miden en escala de
intervalo o razón.
• Intervalo: los elementos son clasificados en
categorías que tienen un orden o jerarquía, la
diferencia entre valores se pueden realizar y son
significativas. La diferencia entre dos valores
consecutivos es de tamaño constante y no existe
el 0 absoluto.
• Ejemplo: Temperatura en grados Celsius
Escalas de Medición
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Definiciones Básicas
• Las variables cuantitativas se miden en escala de
intervalo o razón.
• Razon: los elementos son clasificados en
categorías que tienen un orden o jerarquía, la
diferencia entre valores se pueden realizar y son
significativas. Existe el 0 absoluto, es decir la
ausencia de la variable medida.
• Ejemplo 1: Tiempo de vuelo.
• Ejemplo 2: Ingresos familiares
Escalas de Medición
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Parámetro: Valor numérico que resume todos los
datos de una población completa. Se utilizan
letras griegas para simbolizar un parámetro como
y .
Ejemplo: El promedio de la edad de los alumnos
universitarios o la proporción de alumnos de la
UCT cuyo lugar de origen es distinto de Moche.
Un parámetro es un valor que describe a toda la
población.
Definiciones Básicas
31. Universidad
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Estadígrafo o Estadística: Valor numérico
que resume los datos de una muestra. Es
cualquier medida descriptiva de la muestra y
sirve para estimar el parámetro de la
población. Se utilizan letras del alfabeto
español para simbolizarlas como ser x y s .
Ejemplo: La edad “promedio” registrada en una encuesta
de 150 consumidores de Coca Cola. El ingreso promedio
de los docentes universitario de la UCT es estadístico
cuando la UCT es una muestra de las Universidades
Peruanas.
Definiciones Básicas
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Estadística I Ms. Ylder Heli Vargas Alva.
Ejemplo 1: Una encuesta desarrollada por IBOPE, en marzo
2011, dice que el rating de radio Trujillo esta encabezado por
FM 96.1 MEGA con un 1.5% seguido por FM 95.9 ROCK &
POP con 1.18%
Ejemplo 2: De acuerdo con una encuesta desarrollada por
Prince & Cook sobre telefonía residencial en el 2011, el
gasto mensual promedio por cliente es de S/. 90.30. A nivel
nacional.
Ejemplo 3: El INEI informó que la Encuesta Permanente de
Hogares (EPH) del mes de mayo de 2011 reporto la tasa
mas alta de desempleo que ascendió al 64.3% a nivel
nacional
Definiciones Básicas
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LA INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA
Objetivo:
Obtener o estimar respuestas (con cierto grado de certeza) a
determinadas interrogantes materia de estudio, utilizando métodos
y procedimientos científicos.
Ejemplo:
Ganador de las elecciones municipales.
Etapas de La Investigación Estadística:
Planeamiento de la Investigación.
Recolección de los datos.
Organización y presentación de datos.
Análisis e interpretación de los resultados.
Generalización e Inferencia.
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LA INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA: ETAPAS
Planeamiento de la Investigación.
Se determina cuales son los objetivos de la investigación y los problemas que se
presentan. Debe definirse qué información se debe recopilar, cómo y cuándo
hacerlo.
Se debe escoger una muestra representativa
Recolección de los datos.
Se recogen los datos de acuerdo a los planes establecidos en la etapa anterior. El
éxito de la investigación depende de la calidad de la información recopilada.
Organización y presentación de datos.
En esta etapa se clasifica a la información según sus características y se determina
la mejor forma de presentarla mediante gráficos y cuadros.
Análisis e interpretación de los resultados.
Se hallan estimadores y valores estadísticos que permitan una mejor interpretación
de los mismos, según los criterios previamente establecidos.
Generalización e Inferencia.
Utilizando los métodos de Inferencia Estadística, las conclusiones de la investigación
son generalizadas a la población de donde se obtuvo la información.
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FUENTES DE DATOS ESTADÍSTICOS
• No todos los temas disponen de datos publicados. En
esos casos , la información deberá recolectarse y
analizarse desde la unidad de analisis. Esto se llama
“Fuente Primaria”.
• Una forma de recolectar datos es mediante las
encuestas. Hay dos posibilidades:
a) Encuestas Muestrales ( En Muestras)
b) Encuestas Censales (En poblaciones)
FUENTES PRIMARIAS
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FUENTES DE DATOS ESTADÍSTICOS
FUENTES SECUNDARIAS
• Los problemas que se estudian o se
investigan se adquieren de datos
empíricos ( de la realidad) publicados u
obtenidos.
• Se pueden encontrar datos (estadísticas)
relacionadas en artículos publicados,
tesis, revistas y periódicos.
MUESTREOSFuentes Secundarias
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DEFINICIONES
Datos no agrupados: Datos que no se han
organizado y menores a 30 elementos que se
trabajan como datos simples.
Datos agrupados: Datos iguales o mayores a
30 elementos que se organizan en tablas de
distribución de frecuencias.
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RECUERDE
Ningún método estadístico puede corregir los
defectos por una inadecuada selección del problema
que se investiga, o por una mala recolección de
datos. Una investigación que empieza mal, con
seguridad termina mal.
CON DATOS DE MALA CALIDAD NO SERA
POSIBLE DAR RESPUESTA ADECUADA A UN
PROBLEMA CIENTIFICO