El documento explica conceptos fundamentales de estadística, incluyendo definiciones y ejemplos de variables, poblaciones, muestras y parámetros estadísticos. Además, se describen diferentes escalas de medición y tipos de variables, como cualitativas y cuantitativas. Se incluyen ejemplos prácticos para ilustrar sumatorias, razones, proporciones, tasas y frecuencias, así como su aplicación en estudios estadísticos.

2. Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción,
Tasa y Frecuencia.
Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos
conceptos.

3. Definición Variable
Es una característica que al ser medida en diferentes individuos es
susceptible de adoptar diferentes valores.
Tipos
Variables cualitativas
Son las variables que 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.
Variable cualitativa ordinal: 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, grave.
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
El grado de satisfacción de algo: Mucho, poco, nada. Bueno, regular,
malo

4. Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no
pueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo:
los colores o el lugar de residencia.
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado,
separado, divorciado y viudo.
Profesión, Maestro, Doctor, Ingeniero, entre otras.
Variables cuantitativas Son las variables que se expresan
mediante cantidades numéricas. Las variables cuantitativas además
pueden ser:
Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o
interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas
separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los
distintos valores específicos que la variable pueda asumir. 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, ...), que solamente está limitado por la
precisión del aparato medidor, en teoría permiten que siempre exista
un valor entre dos variables.

5. Población: La población es un conjunto de individuos de la misma
clase, limitada por el estudio. Según Tamayo y Tamayo, (1997), ¨La
población se define como la totalidad del fenómeno a estudiar donde
las unidades de población posee una característica común la cual se
estudia y da origen a los datos de la investigación¨(P.114)
Muestra: La muestra es la que puede determinar la problemática ya
que les capaz de generar los datos con los cuales se identifican las
fallas dentro del proceso. Según Tamayo, T. Y Tamayo, M (1997),
afirma que la muestra ¨ es el grupo de individuos que se toma de la
población, para estudiar un fenómeno estadístico¨ (p.38)
Ejemplos: Veamos lo en un ejemplo para que quede más claro.
Imagina que quieres 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.

6. Parámetros estadísticos. Son datos que resumen el estudio
realizado en la población.
Ejemplo:
Suele ofrecerse como resumen de la juventud de una
población la media aritmética de las edades de sus miembros,
esto es, la suma de todas ellas, dividida por el total de
individuos que componen tal población.

7. Escala 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.
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.
Escala ordinal:
Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de
otras, sino que mantiene una especie de relación entre sí.
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.

8. Escala Razon:
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.
Escala de medicion, sumatoria razon, proporcion, tasa y
frecuencia
Sumatoria Razón
Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el
denominador. A menudo las cantidades se miden en las
mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0
e infinito. Sumatoria de Razón Ejemplo Cociente entre el
número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005:
Razón= 135/53= 2,55 Cociente entre los casos de TBC
ocurridos en individuos con edades superiores a 55 y el grupo
de individuos con edades inferiores a 55 : Razón=95/93=1,02

9. Proporcion:
Es un cociente en el que el numerador está incluido en el
denominador. Una proporción no es más que la expresión de la
probabilidad de que un suceso ocurra. El rango esta comprendido
entre 0 y 1 o bien en términos porcentuales de 0% a 100%, y no tiene
dimensión. Proporción Ejemplo Cociente entre el número de casos
ocurridos en varones y el total de casos en el año 2005. 135/188=0,72
El 72% de los casos han ocurrido en varones. Cociente entre el
número de casos ocurrido en individuos con más de 65 años y el total
de casos en el año 2005. 77/188=0,41 El 41% de los casos se han
detectado en personas mayores de 65 años.
Tasa:
La tasa es una forma especial de proporción o de razón que tiene en
cuenta el tiempo. Es una medida que relaciona el cambio de una
magnitud por unidad de cambio en otra magnitud (por regla general,
tiempo). La utilización de las tasas es esencial para comparar
experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos, diferentes
lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0 e
infinito y su medida es tiempo.

10. Ejemplo: Cociente entre el número de casos de TBC en varones
durante el años 2005 y la población estimada de varones en el año
2005: 135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por
cada 100.000 habitantes varones en 1 año (2005). Cociente entre los
casos de defunción por TBC y la población estimada en el año 2005:
8/1076635=0,000007 La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000
habitantes en 1 año.
Frecuencia
Es una magnitud que mide el número de repeticiones por unidad de
tiempo de cualquier fenómeno o suceso periódico.
Frecuencia Ejemplo Supongamos que las calificaciones de un alumno
de secundaria fueran las siguientes: 18, 13, 12, 14, 11, 08, 12, 15, 05,
20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 13. Entonces: La frecuencia absoluta de
11 es 3, pues 11 aparece 3 veces. La frecuencia relativa de 11 es
0.17, porque corresponde a la división 3/18 ( 3 de las veces que
aparece de las 18 notas que aparecen en total).

11. Bibliografia:
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. •Rius Díaz,
Francisca (1997). Bioestadística. Métodos y aplicaciones (2ª edición).
Universidad de Málaga. ISBN 84-7496-653-1. •Velasco Sotomayor,
Gabriel; Wisniewski, Piotr Marian (2001). Probabilidad y estadística
para ingeniería y ciencias. Cengage Learning Editores. pp. 185–197.
ISBN 970686136X. •Técnicos de Administración Del Ministerio de
Economía Y Hacienda (instituto Nacional de Estadística). Grupos III Y
IV. Temario Específico Y Test Ebook. MAD-Edu forma. 2006. ISBN
9788466552509. Escala de medición Ing. Byron González