Una población es el conjunto completo de individuos, animales u objetos con una característica o atributo común observable y medible. Una variable es una característica de interés que es susceptible de medición y que puede variar, mientras que una constante es un valor fijo que no varía con el tiempo. Las variables se pueden clasificar según su naturaleza, escala de medición e interrelación.

1. GENERALIDADES SOBRE LA
NOCION DE VARIABLE

2. Generalidades sobre la noción deGeneralidades sobre la noción de
variablevariable
 Cualquier evento o fenómeno SEM debeCualquier evento o fenómeno SEM debe
primero cuantificarse y luego medirse.primero cuantificarse y luego medirse.
 ““No se puede medir lo que no se conoce”No se puede medir lo que no se conoce”
 ““La medición puede llevarse a cabo cuandoLa medición puede llevarse a cabo cuando
hemos asignado un numero a unhemos asignado un numero a un
acontecimiento o característica de interés”acontecimiento o característica de interés”

3. Algunas:
DEFINICIONESDEFINICIONES

4. Población y muestraPoblación y muestra
 Una población está determinada por susUna población está determinada por sus
características definitorias. Por lo tanto, elcaracterísticas definitorias. Por lo tanto, el
conjunto de elementos que posea estaconjunto de elementos que posea esta
característica se denominacaracterística se denomina poblaciónpoblación oo universouniverso..
 Población es la totalidad del fenómeno aPoblación es la totalidad del fenómeno a
estudiarestudiar, donde las unidades de población, donde las unidades de población
poseen una característica común, la que seposeen una característica común, la que se
estudia y da origen a los datos de laestudia y da origen a los datos de la
investigación.investigación.

5. Una población es el conjunto de todas los
elementos que concuerdan con una serie
determinada de especificaciones.
Un censo, por ejemplo, es el recuento de todos los
elementos de una población.
a)Población finita
b)Población infinita

6. PoblaciónPoblación y muestray muestra
 Cuando seleccionamos algunos elementos conCuando seleccionamos algunos elementos con
la intención de averiguar algo sobre unala intención de averiguar algo sobre una
población determinada, nos referimos a estepoblación determinada, nos referimos a este
grupo de elementos comogrupo de elementos como muestra.muestra.
 La muestra descansa en el principio de que lasLa muestra descansa en el principio de que las
partes representan al todo y, por tal, refleja laspartes representan al todo y, por tal, refleja las
características que definen la población de lacaracterísticas que definen la población de la
que fue extraída, lo cual nos indica que esque fue extraída, lo cual nos indica que es
representativa.representativa.

7. Cuando no es posible medir cada uno de los individuos de una
población, se toma una muestra representativa de la misma.

9. Población: se denomina población al conjunto de todos los
individuos que se desea estudiar. Estos pueden ser : personas,
animales, artículos etc.
Cada uno de los elementos de la población se llaman
individuos o unidades estadísticas.
Ej. la población es el total de niños (2500), entre 1 y 6 años
que habitan el municipio.
Muestra: Es una parte de la población que se selecciona para
realizar el estudio. Una muestra debe ser representativa, es
decir, deba reflejar las características esenciales de la
población que se desea estudiar.
Ej. la muestra está constituida por 500 niños.

10. MUESTR
A
P O B L A C I O
N

11. POBLACION.- Es el conjunto completo de individuos, animales u objetos
con una característica o atributo común observable y medible.
MUESTRA.- Es un subconjunto obtenido de la población de estudio. Una
vez que se ha decidido escoger una muestra, se deben tener presente dos
cosas:
1.La determinación del mínimo tamaño muestral requerido.
2. El procedimiento de selección de la muestra (también conocido como
diseño muestral o tipo de estudio).
TIPOS DE MUESTRA
La muestra puede ser
REPRESENTATIVA NO
REPRESENTATIVA
La REPRESENTATIVIDAD de una muestra esta dada por:
a) Su tamaño
b) por el tipo de muestreo

12. CRITERIOS DE SELECCIÓN.- Todas aquellas características que deben
poseer las unidades de observación para ser consideradas como parte de la
población de estudio.
Incluye dos apartados que se pueden describir por separado:
a)Criterios de inclusión
b)Criterios de exclusión
GRUPO DE ESTUDIO.- esta terminología ha sido utilizada ampliamente
con el advenimiento de los estudios de tipo experimental (grupo de sujetos
de experimentación)

13. CALCULO DE LA MUESTRA
POBLACI
ON
10,000
POBLACI
ON DE
ESTUDIO
6450
MUESTR
A
625
CRITERIOS DE
SELECCION
FORMULA DEL TAMAÑO
MUESTRAL.
TIPO DE MUESTREO
LUGAR DE DONDE
PROCEDEN LAS
UNIDADES DE ESTUDIO
GRUPO DE ESTUDIO
REPRESENTATIVA

15. POSIBILIDADES DE FORMULAS
Variable resultado
V. CUALITATIVA V. CUANTITATIVA
MUESTR
A
MUESTRA MUESTRA MUESTR
A
MUESTRAMUESTRA
Estimar una
proporción
Estimar dos
proporciones
Estimar una
media
Comparar dos
medias
Conoce la
población
de estudio
Conoce la
población
De estudio
SI
NO SI
NOENTONCES: ELIJA SU FORMULA

17. TAMAÑO MUESTRAL.- Para la mayoria de los estudios, el mínimo tamaño
muestral se estima a través de la aplicación de FORMULAS.
Existe una formula para cada tipo de estudio en particular.
TIPOS DE MUESTREO
A)Probabilístico (Se usa un procedimiento para escoger la muestra al azar)
B)No probabilístico ( el investigador selecciona la muestra sin procedimiento)
TIPOS DE MUESTREO
PROBABILISTICO NO
PROBABILISTICO
Aleatorio simple Conveniencia
Sistemático Incidental
Estratificado Voluntarios
Conglomerados

18. DefinicionesDefiniciones
 Medición:Medición:
 Es el procedimiento que atribuye valoresEs el procedimiento que atribuye valores
cualitativos o cuantitativos acualitativos o cuantitativos a
características de objetos, personas ocaracterísticas de objetos, personas o
hechos.hechos.
 La medición es un proceso clave tanto enLa medición es un proceso clave tanto en
la investigación, como en la practicala investigación, como en la practica
clínica.clínica.

19. DefinicionesDefiniciones
 ParámetroParámetro.. Son las medidas o datos queSon las medidas o datos que
se obtienen sobre la población.se obtienen sobre la población.
 EstadísticoEstadístico. Los datos o medidas que seLos datos o medidas que se
obtienen sobre una muestra y por lo tantoobtienen sobre una muestra y por lo tanto
una estimación de los parámetros.una estimación de los parámetros.

20. LOS NUMEROS ESTAN EN TODO
El torrente sanguíneo tiene 120 000 Km. de longitud
El cuerpo humano tiene 60 billones de células.
1200 000 de eritrocitos mueren cada segundo, luego de haber
vivido 120 días.
A lo largo de la vida del ser humano se produce media
tonelada de eritrocitos.
En toda la vida del eritrocito hace 75 000 viajes de ida y vuelta
al corazón.
La cifra normal de leucocitos es de 6 000 a 8 000 por milímetro
cúbico de sangre, y pueden elevarse hasta 100 000 o mas en
casos de leucemia.
JD Ratcliff Sel Feb 93 pg 94-98

21. ¿A que le asignamos números?¿A que le asignamos números?
 A las propiedades no constantes de los sujetos uA las propiedades no constantes de los sujetos u
objetos que se estudian.objetos que se estudian.
Ejemplos:Ejemplos:
Medir la edad.Medir la edad.
Medir la profesión.Medir la profesión.
Medir el peso, la estatura.Medir el peso, la estatura.
““Las mediciones arrojan valores pero el nivel deLas mediciones arrojan valores pero el nivel de
medición es diferente”medición es diferente”

22. VariableVariable
 Acontecimiento oAcontecimiento o característica observable ycaracterística observable y
mediblemedible que puede tener diferentes valores yque puede tener diferentes valores y
que representa los diferentes conceptos deque representa los diferentes conceptos de
estudio en la investigación.estudio en la investigación.
 Es unaEs una propiedad no constantepropiedad no constante, que cambia o, que cambia o
que puede cambiar en un individuo o entreque puede cambiar en un individuo o entre
varios individuos dentro de un grupo o entrevarios individuos dentro de un grupo o entre
varios grupos (epidemiológica)varios grupos (epidemiológica)

23. Evento
Periodo
de
tiempo
Medición
Resultado
Variación
Si
No Constante
Variable
Medición
Variable: característica de interés que es
susceptible de medición y que puede variar
Constante: Es aquella magnitud cuyo valor
No varia con el tiempo. Es un valor fijo
Generalidades sobre la noción de variable

24. EVENTO DE INTERES:EVENTO DE INTERES: MEDICION DEL CRECIMIENTO Y MEDICION DEL CRECIMIENTO Y
DESARROLLODESARROLLO
VARIABLES A MEDIR:VARIABLES A MEDIR: EDADEDAD
PESO PESO
TALLATALLA
SELECCIÓN DE ESCALA DE MEDICIONSELECCIÓN DE ESCALA DE MEDICION MESES CUMPLIDOSMESES CUMPLIDOS
GRAMOSGRAMOS
CENTIMETROSCENTIMETROS
COMPARAR LOS ATRIBUTOS:COMPARAR LOS ATRIBUTOS: I MES DE EDADI MES DE EDAD
60 CENTIMETROS DE TALLA60 CENTIMETROS DE TALLA
4500 GRS.4500 GRS.
EMITIR UN JUICIO DE VALOR EMITIR UN JUICIO DE VALOR
(magnitudes encontradas)(magnitudes encontradas)
SIN DESNUTRICIONSIN DESNUTRICION
SOBRENUTRICIONSOBRENUTRICION
DESNUTRICIONDESNUTRICION
TALLA NORMALTALLA NORMAL
TALLA BAJATALLA BAJA

25. ¿Qué diagnosticamos?¿Qué diagnosticamos? Que medimos paraQue medimos para
hacer el diagnostico?hacer el diagnostico?
DiabetesDiabetes
ObesidadObesidad
HipertensiónHipertensión
TaquicardiaTaquicardia
TabaquismoTabaquismo
ColesterolemiaColesterolemia

26. VARIABLES
CRITERIOS PARA SU CLASIFICACION
1. NATURALEZA DE LA VARIABLE
2. ESCALA DE MEDICION
3. INTERRELACION O CAUSALIDAD

27. 1. Naturaleza1. Naturaleza
 1.1.1.1. CualitativaCualitativa
1.1.1. Nominal dicotómica1.1.1. Nominal dicotómica
1.2.2. Ordinal politómica1.2.2. Ordinal politómica
 1.2.1.2. CuantitativaCuantitativa
1.2.1. variable discreta1.2.1. variable discreta
1.2.2. Variable continua1.2.2. Variable continua

28. 2. Escala de medición2. Escala de medición
 2.1. Nominal2.1. Nominal
 2.2. Ordinal2.2. Ordinal
 2.3. Intervalo2.3. Intervalo
 2.4. Razón2.4. Razón

29. 3. Interrelación
3.1 Independiente
3.2 dependiente

30. Clasificación de variablesClasificación de variables
 Cualitativa DiscretaCualitativa Discreta
 1. Naturaleza Cuantitativa Continua1. Naturaleza Cuantitativa Continua
 2. Escala de medición Nominal2. Escala de medición Nominal
OrdinalOrdinal
IntervaloIntervalo
RazónRazón
 3. Interrelación Independiente3. Interrelación Independiente
 DependienteDependiente

31. 1. Naturaleza de la variable1. Naturaleza de la variable
 1.11.1.. Cualitativa.-Cualitativa.- Ocupa una posición dentro de unOcupa una posición dentro de un
conjunto de situaciones (atributos, clases o categorías).conjunto de situaciones (atributos, clases o categorías).
 Su interés se centra sobre suSu interés se centra sobre su propiedad nopropiedad no numérica.numérica.
 Genero (dicotómica)Genero (dicotómica)
 OcupaciónOcupación
 Color de ojos (politómica)Color de ojos (politómica)
 ReligiónReligión
 EscolaridadEscolaridad
 Estado civilEstado civil

32. Naturaleza de la variableNaturaleza de la variable
 1.21.2 Cuantitativa.-Cuantitativa.- Su propiedad puede serSu propiedad puede ser
expresada en términos numéricos.expresada en términos numéricos.
 Ocupa una posición que oscila dentro de unOcupa una posición que oscila dentro de un
grupo de valores numéricos.grupo de valores numéricos.
 EdadEdad
 Numero de hijosNumero de hijos
 Presión arterialPresión arterial
 EstaturaEstatura
 Cifras de glucosa en sangreCifras de glucosa en sangre

33. 1. Naturaleza de la variable1. Naturaleza de la variable
 1.2. Variable1.2. Variable cuantitativacuantitativa
 1.2.1. Variable de tipo1.2.1. Variable de tipo discretodiscreto.- esta.- esta
representada por valores enteros.representada por valores enteros.
 1.2.2.Variable de tipo1.2.2.Variable de tipo continuocontinuo.- Esta.- Esta
representada por valores fraccionarios.representada por valores fraccionarios.

34. 2. Escala de medición2. Escala de medición
 2.1. Nivel2.1. Nivel nominalnominal (Categórica).- esta caracterizado por(Categórica).- esta caracterizado por
categorías de eventos mutuamente excluyentes ycategorías de eventos mutuamente excluyentes y
colectivamente exhaustivos:colectivamente exhaustivos:
 Se refiere a las categorías en las cuales se puedenSe refiere a las categorías en las cuales se pueden
agrupar las observaciones.agrupar las observaciones.
 Grupos sanguíneosGrupos sanguíneos
 Categoría ACategoría A
 Categoría BCategoría B
 Categoría ABCategoría AB
 Categoría OCategoría O

35. 2. Escala de medición2. Escala de medición
 2.2. Nivel2.2. Nivel ordinal.-ordinal.- Se caracteriza por unaSe caracteriza por una
relación de orden dentro de las categorías, enrelación de orden dentro de las categorías, en
orden ascendente o descendente o por grados:orden ascendente o descendente o por grados:
 Estado de gravedad de una enfermedadEstado de gravedad de una enfermedad
 Enfermedad leveEnfermedad leve
 Enfermedad moderadaEnfermedad moderada
 Enfermedad graveEnfermedad grave

36. 2. Escala de medición2. Escala de medición
 NivelNivel intervalo.-intervalo.- En este nivel existe unEn este nivel existe un
orden numérico, un limite inferior y otroorden numérico, un limite inferior y otro
superior, preciso para cada categoría en lasuperior, preciso para cada categoría en la
cual se encuentra subdividida la variable:cual se encuentra subdividida la variable:
 20-2420-24
 25-2925-29
 30-3430-34
 35-3935-39

37. 2. Escala de medición2. Escala de medición
 2.4. Nivel2.4. Nivel racional.-racional.- Igualmente la base de laIgualmente la base de la
clasificación es por orden numérico con unclasificación es por orden numérico con un
limite inferior y un limite superior, incluye unlimite inferior y un limite superior, incluye un
punto de origen que es el cero.punto de origen que es el cero.
 Cantidad de cigarrillo fumados por estudiantesCantidad de cigarrillo fumados por estudiantes
mujeres de enfermería:mujeres de enfermería:
 00
 1-91-9
 10-1910-19

38. 3. Interrelación3. Interrelación
 Antecedente ConsecuenteAntecedente Consecuente
 Causa EfectoCausa Efecto
 IndependienteIndependiente DependienteDependiente
 Factor de riesgo DañoFactor de riesgo Daño
 Factor protector PrevenciónFactor protector Prevención

39. Variable independienteVariable independiente
 Es la variable que sirve de base paraEs la variable que sirve de base para
producir el valor de la variableproducir el valor de la variable
dependiente ( puede modificar lasdependiente ( puede modificar las
características de la variable dependiente)características de la variable dependiente)
 Variable dependienteVariable dependiente
 La variable cuyo valor se ve influenciadoLa variable cuyo valor se ve influenciado
por la variable independientepor la variable independiente

40. EjemplosEjemplos
 Infección del virus del papiloma humanoInfección del virus del papiloma humano
 Habito de fumar cigarrillosHabito de fumar cigarrillos
 Cáncer cervico uterinoCáncer cervico uterino
 Administración de acido fólico a mujeresAdministración de acido fólico a mujeres
gestantes.gestantes.
 Cáncer pulmonarCáncer pulmonar
 Recién nacidos sin defectos del tuboRecién nacidos sin defectos del tubo
neuralneural

41. Clasificación de las variablesClasificación de las variables
 Cualitativas Nominal CategóricasCualitativas Nominal Categóricas
OrdinalOrdinal
Cuantitativas Intervalo NuméricasCuantitativas Intervalo Numéricas
RazónRazón

42. VARIABLEVARIABLE N (%)N (%) VARIABLEVARIABLE N (%)N (%)
SEXOSEXO
MUJERMUJER
HOMBRESHOMBRES
82%82%
18%18%
GPO EDADGPO EDAD
>= 21>= 21
<= 20<= 20
54%54%
46%46%
ACCESO UNIVERSIDADACCESO UNIVERSIDAD
SELECTIVOSELECTIVO
OTRASOTRAS
84%84%
16%16%
GRUPO CURSOGRUPO CURSO
GRUPO AGRUPO A
GRUPO BGRUPO B
48%48%
52%52%
RESIDENCIA CARRERARESIDENCIA CARRERA
VIVIENDA ESTUDIANTESVIVIENDA ESTUDIANTES
VIVIENDA FAMILIARVIVIENDA FAMILIAR
49%49%
51%51%
REGION DE ORIGENREGION DE ORIGEN
ESTADOESTADO
OTROSOTROS
5959
4141
OTRAS OBLIGACIONESOTRAS OBLIGACIONES
SISI
NONO
58%58%
42%42%
ASIGNATURAS PENDIENTESASIGNATURAS PENDIENTES
SISI
NONO
32%32%
68%68%
TRATO DIGNOTRATO DIGNO
SISI
NONO
29.3%29.3%
70.7%70.7%
AUTOPERCEPCION DE LA SALUDAUTOPERCEPCION DE LA SALUD
MB o BMB o B
M o RM o R
87%87%
13%13%
DIFICULTAS DE LADIFICULTAS DE LA
ASIGNATURAASIGNATURA
NORMAL o POCANORMAL o POCA
MUCHAMUCHA
61%61%
39%39%
SINTOMAS DIGESTIVOSSINTOMAS DIGESTIVOS
SISI
NONO
74%74%
26%26%
SINTOMAS NERVIOSOSSINTOMAS NERVIOSOS
SISI
NONO
82%82%
18%18%
CONSUMO DE EXCITANTESCONSUMO DE EXCITANTES
SISI
NONO
37%37%
63%63%

43. Ejercicio grupal:
VariableVariable TipoTipo
Estado civilEstado civil
Peso corporalPeso corporal
Numero de embarazosNumero de embarazos
SexoSexo
BAAR (+, ++, +++)BAAR (+, ++, +++)
Diagnostico de hepatitis (+ -)Diagnostico de hepatitis (+ -)
Consumo de tabaco (0, 1-9, 10-19)Consumo de tabaco (0, 1-9, 10-19)
Numero de consultas prenatalesNumero de consultas prenatales
EscolaridadEscolaridad
Ocupación del padreOcupación del padre
Hemoglobina en sangre en laHemoglobina en sangre en la
primera consulta prenatalprimera consulta prenatal

44. VariableVariable TipoTipo
Artritis:Artritis:
Clase 1= actividad normalClase 1= actividad normal
Clase 2= Incapacidad leveClase 2= Incapacidad leve
Clase 3= Incapacidad moderadaClase 3= Incapacidad moderada
Clase 4= Incapacidad en silla deClase 4= Incapacidad en silla de
ruedasruedas
Infartos por mes atendidos enInfartos por mes atendidos en
hospital Generalhospital General
Acido úrico sanguíneoAcido úrico sanguíneo
Insuficiencia cardiaca derechaInsuficiencia cardiaca derecha
Soplo cardiaco I,II,III,IVSoplo cardiaco I,II,III,IV
Piezas dentales con cariesPiezas dentales con caries
Caries I,II,III gradosCaries I,II,III grados
Apgar del RNApgar del RN
Agudeza visualAgudeza visual

45. ¿Para que sirve la estadística?¿Para que sirve la estadística?
Ciencia que se ocupa en general de fenómenos observables.
Conjunto de métodos ligados a la toma, organización,
recopilación, presentación y análisis de datos, tanto para la
deducción de conclusiones como para tomar decisiones
razonables de acuerdo con tales análisis.
Se divide en dos áreas:
•Estadística descriptiva:
•Estadística inductiva o inferencial:

46. ¿Para que sirve la estadística?¿Para que sirve la estadística?
 Estadística descriptiva:Estadística descriptiva: Trata de describir lasTrata de describir las
variables aleatorias en las "muestras".variables aleatorias en las "muestras".
 Estadística inductiva o inferencial:Estadística inductiva o inferencial: Trata de laTrata de la
generalización hacia lasgeneralización hacia las poblacionespoblaciones de losde los
resultados obtenidos en lasresultados obtenidos en las muestrasmuestras y de lasy de las
condiciones bajo las cuales estas conclusionescondiciones bajo las cuales estas conclusiones
son válidas.son válidas.

48. *Grupos de salario actual
Genero -25 25-50 50-75 75 Total
Hobres 19 174 48 17 258
Mujeres 124 86 6 0 216
Total 143 260 54 17 474
* Miles de pesos

49. Síndrome de Burnout en docentes de la Universidad….
Objetivo: Analizar las diferencias en demandas y en estrés laboral según
la categoría profesional del cuerpo docente de la universidad.
La población docente se conforma por 630 maestros y la muestra
seleccionada fue de 142 docentes e investigadores, las categorías
incluidas fueron PTC, PTP, ATC y ATP.
Resultados: La categoría mas afectada fue la de ATC.
Las variables con significancia estadística fueron:
a)agotamiento emocional
b)Ansiedad y depresión en la realización del trabajo diario.
No existió diferencia significativa en las variables:
a)Conflicto de rol
b)Eficacia Profesional
c)Satisfacción laboral

50. Descripción de variablesDescripción de variables
Tabulación de datosTabulación de datos
Variables cuantitativasVariables cuantitativas
Distribución de frecuencias:
Fa, Fr, FaA, FrA
Distribución de frecuencias:
Fa, Fr, FaA, FrA
Variables cualitativasVariables cualitativas
Estadísticos:
Razón, proporción, porcentaje
Estadísticos:
Razón, proporción, porcentaje
Clases o intervalosClases o intervalos
Formula de Sturges:
Rango, No. intervalos, Amplitud,
Limites de clase
Formula de Sturges:
Rango, No. intervalos, Amplitud,
Limites de clase
Estadísticos:
MTC, dispersión
Estadísticos:
MTC, dispersión

51. MEDIDAS DESCRIPTIVAS
VARIABLES CUALITATIVAS
 Razones, Proporciones, y tasas
 Tablas y graficas de series de frecuencias
 Tablas de contingencia
 Asociación entre variables cualitativas
VARIABLES CUANTITATIVAS
 Media, Mediana y moda
 Varianza y desviación estándar
 Correlación y regresión
 Distribución normal

52. Epidemiología descriptivaEpidemiología descriptiva
Para describir la frecuencia con que ocurren los
eventos se usan indicadores, que son el cociente de
dos variables:
•Razón
•Proporción y/o porcentaje
•Tasa
* Numerador / Denominador o N/D

53. RazónRazón
 Es la relación entre dos grupos conEs la relación entre dos grupos con
características cualitativas diferentes.características cualitativas diferentes.
 Mide la relación de un evento con otro.Mide la relación de un evento con otro.
 Los valores de N y D pueden serLos valores de N y D pueden ser
completamente independientes,completamente independientes,
 N no esta incluido en DN no esta incluido en D
 Razón = N / D = fp / fp = 6991 / 3361 = 2.0Razón = N / D = fp / fp = 6991 / 3361 = 2.0

54. ProporcionesProporciones
 Es una razón en la cual N esta incluida en DEs una razón en la cual N esta incluida en D
 Mide la frecuencia del evento en relaciónMide la frecuencia del evento en relación
con un todo.con un todo.
 Permite comparar dos o mas seriesPermite comparar dos o mas series
 Proporción = N/D = fp/ft = 6991 h /10352Proporción = N/D = fp/ft = 6991 h /10352

55. PorcentajePorcentaje
 Porcentaje = proporción x 100Porcentaje = proporción x 100
 Fp / ft (100)Fp / ft (100)

56. Razón y proporciónRazón y proporción
 Razón.-Razón.- El numerador no esta comprendido enEl numerador no esta comprendido en
el denominador.el denominador.
 Proporción.-Proporción.- El numerador esta comprendido enEl numerador esta comprendido en
el denominadorel denominador
 La razón y la proporciónLa razón y la proporción tienen en comúntienen en común la relación dela relación de
dos números a y b, el uno como numerador (N) y el otrodos números a y b, el uno como numerador (N) y el otro
como denominador (D)como denominador (D)
 Si fp no esta contenida en ft = RAZONSi fp no esta contenida en ft = RAZON
 Si fp esta contenida en ft = PROPORCIONSi fp esta contenida en ft = PROPORCION

57. GeneroGenero TipoTipo
frecuencifrecuenci
aa
No.No.
casoscasos
SímboloSímbolo
HombresHombres fpfp 69916991 aa
MujeresMujeres fpfp 33613361 bb
AmAmbosbos ftft 1035210352 aa ++ bb

58. Sujetos afectados por IAM atendidos en Hospital General de
Ciudad Juárez, Chih.; durante el segundo semestre del 2013.
IAM porIAM por
mesmes
FrecuenciaFrecuencia ProporciónProporción porcentajeporcentaje
JULJUL 1212 0.15780.1578 15.7815.78
AGOAGO 1515 0.19730.1973 19.7319.73
SEPSEP 1414 0.18420.1842 18.4218.42
OCTOCT 88 0.10520.1052 10.5210.52
NOVNOV 1212 0.15780.1578 15.7815.78
DICDIC 1515 0.19730.1973 19.7319.73
TOTALTOTAL 7676 100100 100100

59. Descripción de una variable cualitativaDescripción de una variable cualitativa
 Estado civil de las maestras de la escuelaEstado civil de las maestras de la escuela
de enfermería:de enfermería:
 CCDCCCCUVCVVCCVVVVSSDCCCCDCCCCUVCVVCCVVVVSSDCC
 ¿Como ve Usted los datos?¿Como ve Usted los datos?

60. Tabla de frecuencias: Variable cualitativaTabla de frecuencias: Variable cualitativa
Estado civilEstado civil FrecuenciaFrecuencia Frecuencia relativa (fr)Frecuencia relativa (fr) Frecuencia relativaFrecuencia relativa
acumulada (fra)acumulada (fra)
CasadasCasadas 1111 0.480.48 0.480.48
DivorciadaDivorciada 22 0.090.09 0.570.57
ViudasViudas 11 0.040.04 0.610.61
U. L.U. L. 77 0.300.30 0.910.91
SolterasSolteras 22 0.090.09 1.001.00
TOTAL 23 1.00

61. Estado civil de las maestras de la
Escuela de Enfermeria
48%
9%4%
30%
9% Casadas
Divorciadas
Viudas
U.L.
Solteras

62. 0
10
20
30
40
50
%
categorias
Estado civil de maestras de la escuela de
Enfermeria de la UACJ
Casadas
Divorciadas
U.L.
Viudas
Solteras

67. Asociación entre variables cualitativasAsociación entre variables cualitativas
Sexo y estado de saludSexo y estado de salud
100100 00
00 100100
hombres
Mujeres
Sanos Enfermos Total
Total 100 100 200
100
100
Ataque de la enfermedad es dependiente del sexo

68. Defunciones por accidentes ocurridas en X ciudad, en el primer semestre del
año 2014
MesMes FrecuenciaFrecuencia ProporciónProporción %%
EE 16.2716.27
FF 15.5015.50
MM 15.5015.50
AA 18.6018.60
MM 18.6018.60
JJ 15.5015.50
TOTALTOTAL 120120 100.00100.00
Obtener: la frecuencia absoluta y la frecuencia relativa

69. De la siguiente tabla que representa la agudeza visual de pacientes diabéticos y no
diabéticos que acuden a consulta externa a la Unidad de medicina familiar No. 67
del IMSS, encontrar:
a) Porcentaje de no diabéticos con alta agudeza visual
b) Porcentaje de diabéticos con alta agudeza visual
c) Porcentaje de no diabéticos con baja agudeza visual
d) Porcentaje de diabéticos con baja agudeza visual
Pacientes
No diabéticos diabéticos
Agudeza visual (f) (f)
Alta 93 46
Baja 90 127
Total 183 173
Interprete los resultados y determine ¿Quiénes tienen menor daño de la
agudeza visual?

70. Repaso: tipos de variablesRepaso: tipos de variables
 V. Cualitativas:V. Cualitativas: Característica que representa unaCaracterística que representa una
cualidad de los individuos poblacionales.cualidad de los individuos poblacionales.
 V. Cuantitativa:V. Cuantitativa: Característica que corresponde a unaCaracterística que corresponde a una
magnitud asociada a los individuos de la poblaciónmagnitud asociada a los individuos de la población

71. Escala de mediciónEscala de medición
 Escala nominal:Escala nominal: Nombres o clases que seNombres o clases que se
utilizan para organizar los datos enutilizan para organizar los datos en
categorías separadas y distintas.categorías separadas y distintas.
 Escala ordinal:Escala ordinal: Mediciones queMediciones que
jerarquizan los datos en categorías,jerarquizan los datos en categorías,
ordenadas en virtud de un determinadoordenadas en virtud de un determinado
criterio.criterio.

72. Escala de mediciónEscala de medición
 Escala de intervalos:Escala de intervalos: Mediciones respecto a unaMediciones respecto a una
escala numérica en la cual la diferencia entre valoresescala numérica en la cual la diferencia entre valores
tiene interpretación y la ubicación del cero estiene interpretación y la ubicación del cero es
arbitrario.arbitrario.
 Escala de razones:Escala de razones: Mediciones respecto de unaMediciones respecto de una
escala numérica en la cual tanto la diferencia comoescala numérica en la cual tanto la diferencia como
los cocientes tienen interpretación y la ubicación dellos cocientes tienen interpretación y la ubicación del
cero es absoluto.cero es absoluto.

73. RepasoRepaso
 Población:Población: Colección completa de todosColección completa de todos
los individuos de interés para ellos individuos de interés para el
investigador.investigador.
 Parámetro:Parámetro: Valor que caracteriza unValor que caracteriza un
aspecto de la población.aspecto de la población.
 Muestra:Muestra: Subconjunto de la población ySubconjunto de la población y
que es representativa de esta.que es representativa de esta.
 Estadístico:Estadístico: Medida descriptiva de laMedida descriptiva de la
muestra que se utiliza para estimar almuestra que se utiliza para estimar al
respectivo parámetro poblacionalrespectivo parámetro poblacional

74. PROCESAMIENTO DE DATOS

75. PROCESAMIENTO DE DATOS
Es la Técnica que consiste en la recolección
de los datos primarios, que son ordenados,
para obtener información útil, que luego
serán analizados por el usuario final, para
que pueda tomar las decisiones o realizar
las acciones que estime conveniente.

76. El procesamiento de datos es, en
general, "la recolección y manipulación
de elementos de datos para producir
información significativa."

77. DATOS
PROCESO
INFORMACION
TOMA DE DECISIONES

78. Frecuencia absoluta
Frecuencias Frecuencia relativa
Frecuencia Absoluta Acumulada
Frecuencia relativa acumulada

79. Distribución de frecuencias:Distribución de frecuencias:
Agrupamiento de los datos enAgrupamiento de los datos en
categorías que muestren el numerocategorías que muestren el numero
de observaciones en cada categoríade observaciones en cada categoría
mutuamente excluyente.mutuamente excluyente.
Frecuencia absoluta:Frecuencia absoluta: Numero deNumero de
datos contenidos en determinadodatos contenidos en determinado
intervalo.intervalo.

80. FrecuenciasFrecuencias
 Frecuencia relativa:Frecuencia relativa: representa larepresenta la
frecuencia absoluta de determinadofrecuencia absoluta de determinado
intervalo o categoría o clase con respectointervalo o categoría o clase con respecto
al total de datos proporcionados, incluyeal total de datos proporcionados, incluye
laslas proporcionesproporciones y losy los porcentajes.porcentajes.
 Frecuencia acumulada:Frecuencia acumulada: Suma acumulativaSuma acumulativa
de las frecuencias absolutas de cada unade las frecuencias absolutas de cada una
de las clases categorías o intervalosde las clases categorías o intervalos

81. FrecuenciasFrecuencias
 Frecuencia acumulada relativa:Frecuencia acumulada relativa: PorcentajePorcentaje
que expresa la frecuencia acumulada conque expresa la frecuencia acumulada con
respecto del total de datosrespecto del total de datos
proporcionados.proporcionados.

82. SERIE ESTADISTICA
SIMPLE
AGRUPADA
FRECUENCIAS
CLASES
FRECUENCIAS
PROCESAMIENTO DE DATOS

83. PROCESAMIENTO DE DATOS
SERIE ESTADISTICA.- Conjunto de valores que
se obtienen al medir alguna característica en
un grupo de individuos que representan una
muestra de una población.

84. EjemploEjemplo de serie simplede serie simple
Registro del IMCRegistro del IMC
 18 18 17 17 1618 18 17 17 16 16 18 22 25 2716 18 22 25 27
 20 20 20 18 2020 20 20 18 20 17 20 22 26 3917 20 22 26 39
 24 22 24 22 2224 22 24 22 22 17 20 22 26 3017 20 22 26 30
 27 25 26 26 2627 25 26 26 26 18 20 24 26 3018 20 24 26 30
 30 30 27 30 3030 30 27 30 30 18 20 24 27 3018 20 24 27 30
Los valores se presentan de manera desorganizada, se deben
organizar.

85. Serie no agrupada en frecuenciasSerie no agrupada en frecuencias
ClaseClase fa fr fr(%) fra(%)fa fr fr(%) fra(%)
16 1 .04 4 416 1 .04 4 4
17 2 .08 8 1217 2 .08 8 12
18 3 .12 12 2418 3 .12 12 24
20 4 .16 16 4020 4 .16 16 40
22 3 .12 12 5222 3 .12 12 52
24 2 .08 8 6024 2 .08 8 60
25 1 .04 4 6425 1 .04 4 64
26 3 .12 12 7626 3 .12 12 76
27 2 .08 8 8427 2 .08 8 84
30 4 .16 16 10030 4 .16 16 100
N = 25 1.00 100N = 25 1.00 100

86. 16-1816-18 66 0.240.24 2424 24%24%
19-2119-21 44 0.160.16 1616 40%40%
22-2422-24 55 0.200.20 2020 60%60%
25-2725-27 66 0.240.24 2424 84%84%
28-3028-30 44 0.160.16 1616 100%100%
CLASE fa fr fr % fra %
Normal 18-24.9 Obesidad I 27-29.9
Sobrepeso 25-26.9 Obesidad II 30-39.9
Obesidad III >40
Serie agrupada de frecuencias

88. Zona
afectada
Fa Fr Fra
Tobillo 41 0.22 0.22
Rodilla 34 0.18 0.40
Cadera 30 0.16 0.56
Cráneo 28 0.16 0.71
Otras 53 0.28 100
TOTAL 186 100
Zonas corporales afectadas de pacientes
traumatológicos en urgencias

89. ¿Cómo se desarrolla una¿Cómo se desarrolla una
distribución de frecuencias?distribución de frecuencias?
 Básicamente se deben incluir los datos enBásicamente se deben incluir los datos en
una tabla que muestre:una tabla que muestre:
 laslas clases o categoríasclases o categorías yy
 elel numero de observacionesnumero de observaciones pertinentes apertinentes a
cada categoríacada categoría

90. Si registramos las muertes de DM mensualmente hastaSi registramos las muertes de DM mensualmente hasta
completar 50 defunciones podríamos obtener algo así:completar 50 defunciones podríamos obtener algo así:
(TABLA SIMPLE)(TABLA SIMPLE)
VariableVariable fafa faafaa FrFr frafra
11 1212 1212 0.240.24 0.240.24
22 1111 2323 0.220.22 0.460.46
33 99 3232 0.180.18 0.640.64
44 55 3737 0.100.10 0.740.74
55 55 4242 0.100.10 0.840.84
66 88 5050 0.160.16 1.001.00
TOTALTOTAL 5050 1.001.00

91. Construcción de clasesConstrucción de clases
1.1. Calcular el rango de los datosCalcular el rango de los datos
2.2. Fijar el numero de intervalos (clases)Fijar el numero de intervalos (clases)
3.3. Calcular la amplitud de los intervalosCalcular la amplitud de los intervalos
4.4. Fijar los limites de claseFijar los limites de clase
Regla de Sturges: val. máx. – val. min./1+3.332 (Log N)
Tamaño de clase: Rango/ No. clases

92. Distribución de frecuencias para una variable de intervalo
En una Colonia de la localidad se obtuvo una muestra aleatoria del peso
corporal de mujeres de la tercera edad para un estudio de determinación de la
densidad ósea, los datos son los siguientes:
6868 7272 5050 7070 6565 8383 7777 7878 8080 9393
7171 7474 6060 8484 7272 8484 7373 8181 8484 9292
7777 5757 7070 5959 8585 7474 7878 7979 9191 102102
8383 6767 6666 7575 7979 8282 9393 9090 101101 8080
7979 6969 7676 9494 7171 9797 9595 8383 8686 6969
Numero de clases: k = 1 + 3.322 (log frecuencia total) = 6
n = 50

93. 5050 6666 7070 7272 7676 7979 8181 8484 9090 9494
5757 6767 7070 7373 7777 7979 8282 8484 9191 9595
5959 6868 7171 7474 7777 7979 8383 8484 9292 9797
6060 6969 7171 7474 7878 8080 8383 8585 9393 101101
6565 6969 7272 7575 7878 8080 8383 8686 9393 102102
ORDENAMIENTO DE DATOS

94. Regla de SturgesRegla de Sturges
 Valor máximo-valor mínimoValor máximo-valor mínimo
 1 + 3.322 (log frecuencia total)1 + 3.322 (log frecuencia total)
 102 – 50 =102 – 50 = 5252
 1 + 3.322 (50)1 + 3.322 (50)
 1 + 3.322 (1.6)1 + 3.322 (1.6)
 1 + 5.3 =1 + 5.3 = 66
 52/652/6 == 8.6 =8.6 = 99
Numero de
intervalos
Amplitud de los
intervalos
Rango

95. Construcción de tabla de frecuenciasConstrucción de tabla de frecuencias
ClaseClase LimitesLimites Marca deMarca de
claseclase
FaFa Fr %Fr % Fa AFa A Fr A %Fr A %
A1A1 50-5950-59 54.554.5 33 0.060.06 33 0.060.06
A2A2 59-6859-68 63.563.5 55 0.100.10 88 0.160.16
A3A3 68-7768-77 72.572.5 1515 0.300.30 2323 0.460.46
A4A4 77-8677-86 81.581.5 1717 0.340.34 4040 0.800.80
A5A5 86-9586-95 90.590.5 77 0.140.14 4747 0.940.94
A6A6 95-10495-104 99.599.5 33 0.060.06 5050 1.001.00
N = 50

96. 8 12 15 32 61 42
6 10 25 45 65 44
9 7 26 24 70 48
7 7 30 18 52 35
7 38 39 12 55 36
6 8 15 30 39 52
7 9 18 32 42 55
7 10 24 35 44 61
7 12 25 36 45 65
7 12 26 38 48 70
Ejercicio en claseEjercicio en clase
Tiempo de espera en minutos para recibir consulta

97. Ejercicio en claseEjercicio en clase
 Los datos deben organizarse en una distribución deLos datos deben organizarse en una distribución de
frecuencias.frecuencias.
1.1. ¿Cuántas clases recomendaría?¿Cuántas clases recomendaría?
2.2. ¿Que intervalo de clase sugeriría?¿Que intervalo de clase sugeriría?
3.3. ¿Cuál es el limite inferior que es de recomendar para¿Cuál es el limite inferior que es de recomendar para
la primera clase?la primera clase?
4.4. Determine la distribución de frecuencias relativas yDetermine la distribución de frecuencias relativas y
relativas acumuladas.relativas acumuladas.
5.5. Comente sobre la forma de distribución deComente sobre la forma de distribución de
frecuenciasfrecuencias..

98. 6 8 15 30 39 52
7 9 18 32 42 55
7 10 24 35 44 61
7 12 25 36 45 65
7 12 26 38 48 70
Tiempo de espera en minutos para recibir
consulta (ordenamiento de datos).

99. 70-6 = 64 (Rango)
3.322*1.47 = 4.8
1+4.8 = 5.8 = 6 (Numero de intervalos)
64/6 = 11 (Amplitud de los intervalos)
Regla de Sturges

100. Clase limites
Marca de
clase FA Fr % Faa Fra %
A1 6 a 17 11.5 11 0.37 11 0.37
A2 17 a 28 22.5 4 0.13 15 0.50
A3 28 a 39 33.5 6 0.20 21 0.70
A4 39 a 50 44.5 4 0.13 25 0.83
A5 50 a 61 55.5 3 0.10 28 0.93
A6 61 a 72 66.5 2 0.07 30 1.00
30 1.00

101. Ejercicios en clase
Los siguientes datos corresponden a edades que se obtuvieron
de una encuesta realizada a mujeres atendidas de parto en un
hospital de la localidad y que participaron en un estudio
epidemiológico.
1515 3838 1414 1313 2929 2525
2020 1313 1616 3232 4444 3939
4545 4646 1919 2323 2424 1818
1919 2020 2121 1818 2525 3333
1313 1818 2222 2424 2727 2727

102.  Los datos deben organizarse en una
distribución de frecuencias.
1. ¿Cuántas clases recomendaría?
2. ¿Que intervalo de clase sugeriría?
3. ¿Cuál es el limite inferior que es de recomendar para la
primera clase?
4. Determine la distribución de frecuencias relativas y
relativas acumuladas.
5. Comente sobre la forma de distribución de
frecuencias.
Ejercicio en claseEjercicio en clase

103. Construcción de tablas de frecuenciaConstrucción de tablas de frecuencia
1515 3838 1414 1313 2929 2525
2020 1313 1616 3232 4444 3939
4545 4646 1919 2323 2424 1818
1919 2020 2121 1818 2525 3333
1313 1818 2222 2424 2727 2727

104. Regla de SturgesRegla de Sturges
 46-13 =46-13 = 3333
 3.322*1.47 = 4.83.322*1.47 = 4.8
 1+4.8 =1+4.8 = 5.8 = 65.8 = 6 (Numero de intervalos)(Numero de intervalos)
 33/6 =33/6 = 5.5 =5.5 = Amplitud de los intervalosAmplitud de los intervalos

105. Construcción de tablas de frecuenciaConstrucción de tablas de frecuencia
ClaseClase LimitesLimites Marca deMarca de
claseclase
FAFA Fr %Fr % Fr AFr A Fr A %Fr A %
A1A1 15-20.515-20.5 17.7517.75 1313 0.43330.4333 1313 0.43330.4333
A2A2 20.5-2620.5-26 23.2523.25 77 0.23330.2333 2020 0.66660.6666
A3A3 26-31.526-31.5 28.7528.75 33 0.10.1 2323 0.76660.7666
A4A4 31.5-3731.5-37 34.2534.25 22 0.06660.0666 2525 0.83320.8332
A5A5 37-42.537-42.5 39.7539.75 22 0.06660.0666 2727 0.89980.8998
A6A6 42.5-4842.5-48 45.2545.25 33 0.10.1 3030 0.99980.9998