Este documento define y proporciona ejemplos de varios términos básicos en estadística, incluyendo variables, población y muestra, parámetros estadísticos y escalas de medición. Explica que una variable es cualquier característica cuantitativa o cualitativa de los individuos en una población y describe diferentes tipos de variables. Además, define población como el conjunto total de individuos con características comunes y muestra como un subconjunto representativo de la población. Finalmente, introduce conceptos como parámetros estad

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION
I.U.P “SANTIAGO MARIÑO”
Ingeniería civil -42
Participante:
Héctor Hernández
CI 24,897,726
CARACAS Marzo 2016
Términos básicos en la estadística

2. Definición, Tipos y Ejemplo de Variable
Una variable estadística es cada una de
las características o cualidades que poseen los
individuos de una población
Tipos de variable estadísticas
Variable cualitativa nominal:
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades
no numéricas que no admiten un criterio de orden.
Ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero,
casado, separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa
Las variables cualitativas: se refieren a características o
cualidades que no pueden ser medidas con números.
Podemos distinguir dos tipos
Variable cualitativa ordinal o variable
cuasicuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no
numéricas, en las que existe un orden.
Ejemplos:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable,
sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º,
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.

3. Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos
entre dos números.
Ejemplos:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar
con tres decimales.
Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número,
por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella.
Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores
aislados, es decir no admite valores intermedios entre
dos valores específicos.
Ejemplo:
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.

4. Definición y Ejemplo de Población y Muestra
Población y muestra
Las estadísticas de por sí no tienen sentido si no se consideran o se
relacionan dentro del contexto con que se trabajan. Por lo tanto es necesario
entender los conceptos de población y de muestra para lograr comprender
mejor su significado en la investigación educativa o social que se lleva a cabo.
POBLACIÓN - es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen
algunas características comunes observables en un lugar y en un momento
determinado. Cuando se vaya a llevar a cabo alguna investigación debe de
tenerse en cuenta algunas características esenciales al seleccionarse la
población bajo estudio.
Entre éstas tenemos:
Homogeneidad - que todos los miembros de la población tengan las mismas
características según las variables que se vayan a considerar en el estudio o
investigación.
Tiempo - se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de
interés. Determinar si el estudio es del momento presente o si se va a estudiar a
una población de cinco años atrás o si se van a entrevistar personas de
diferentes generaciones.
Espacio - se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio
no puede ser muy abarcador y por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a
un área o comunidad en específico.
Cantidad - se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es
sumamente importante porque ello determina o afecta al tamaño de la muestra
que se vaya a seleccionar, además que la falta de recursos y tiempo también
nos limita la extensión de la población que se vaya a investigar.

5. MUESTRA - la muestra es un subconjunto fielmente representativo de
la población.
Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione
dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio
de la población.
ALEATORIA - cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual
oportunidad de ser incluido.
ESTRATIFICADA - cuando se subdivide en estratos o subgrupos
según las variables o características que se pretenden investigar. Cada
estrato debe corresponder proporcionalmente a la población.
SISTEMÁTICA - cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar
la muestra. Ejemplo: se entrevistará una familia por cada diez que se
detecten.
El muestreo es indispensable para el investigador ya que es imposible
entrevistar a todos los miembros de una población debido a problemas
de tiempo, recursos y esfuerzo. Al seleccionar una muestra lo que se
hace es estudiar una parte o un subconjunto de la población, pero que
la misma sea lo suficientemente representativa de ésta para que luego
pueda generalizarse con seguridad de ellas a la población.
El tamaño de la muestra depende de la precisión con que el
investigador desea llevar a cabo su estudio, pero por regla general se
debe usar una muestra tan grande como sea posible de acuerdo a los
recursos que haya disponibles. Entre más grande la muestra mayor
posibilidad de ser más representativa de la población.
En la investigación experimental, por su naturaleza y por la necesidad
de tener control sobre las variables, se recomienda muestras pequeñas
que suelen ser de por lo menos 30 sujetos.
En la investigación descriptiva se emplean muestras grandes y algunas
veces se recomienda seleccionar de un 10 a un 20 por ciento de la
población accesible.
Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos
Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a
partir de los datos de una distribución estadística.
Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la
información dada por una tabla o por una gráfica.
Tipos de parámetros estadísticos
Hay tres tipos parámetros estadísticos:
*De centralización.
*De posición
*De dispersión.
Medidas de centralización
Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.
La medidas de centralización son:
Media aritmética
La media es el valor promedio de la distribución.
Mediana
La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad
superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de
datos en dos partes iguales.
Moda
La moda es el valor que más se repite en una distribución.

6. Medidas de posición
Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo
número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén
ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:
Cuartiles
Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
Decirles
Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
Percentiles
Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales.
Medidas de dispersión
Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los
valores de la distribución.
Las medidas de dispersión son:
Rango o recorrido
El rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una
distribución estadística.
Desviación media
La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de
las desviaciones respecto a la media.
Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
Escalas de medición
Uno de los principales problemas con los que se encuentra la Medición
Educativa es que trabajamos con variables que no podemos cuantificar de la
misma forma que en las ciencias naturales y por tanto no tenemos los
instrumentos necesarios para medir los aspectos educativos.
Las escalas de medida nos van a permitir realizar un tipo determinado de
operaciones con los números. Stevens propone a partir de su definición
clásica de asignar números a objetos o acontecimientos de acuerdo con
reglas, cuatro escalas nominales, ordinal, de intervalo y de razón, que
posteriormente aumenta a cinco con la escala de intervalo logarítmico. Sus
características son:
Escala Nominal.
Su fin es identificar sujetos/objetos dentro de una distribución, por lo que
únicamente podremos establecer las relaciones de igualdad/desigualdad entre
los sujetos/objetos de una distribución. Un ejemplo es el nombre de las
ciudades: solo podemos diferenciarlas entre sí de acuerdo con esta escala. El
número de los jugadores de fútbol o de baloncesto nos proporciona la misma
información: solo sirve para identificarlos y diferenciarlos del resto de
jugadores, no podemos establecer ningún tipo de orden o de gradación en
función de este número

7. Escala Ordinal.
Este tipo de escala está destinada a ordenar a los sujetos/objetos de una distribución en
función de alguna característica. Cabe señalar que la distancia entre sus unidades no es
uniforme. De esta forma, podemos decir que A está por encima que B, pero no que sea el
doble o que sea la mitad uno que otro. Un ejemplo es el orden de llegada en una carrera.
Además del atributo de igualdad/desigualdad, en esta escala podemos añadir el
ordenamiento de sus componentes.
A____B___________C____D__E______
Orden
Escala de Intervalo.
En esta escala la distancia entre las unidades de medida sí es uniforme, de forma que
podemos decir que D es el doble que A, por ejemplo. Por ello, permite realizar operaciones
matemáticas, como suma, resta, multiplicación o división. El cero es arbitrario, no indica la
ausencia de atributo. Como ejemplo puede servir la escala de tiempo que utilizamos: el cero
es arbitrario, puesto en el nacimiento de Cristo, o la escala para medir la temperatura en
grados centígrados, en la que el cero es también relativo
_A____B____C____D

8. Operaciones aritméticas; Cero relativo
Escala de Razón.
Similar a la de intervalo, con la única diferencia que el cero en esta escala sí indica la ausencia de
atributo, es cero absoluto. Como ejemplo podemos señalar la altura en centímetros, o el peso en
gramos. En ambos casos 4 es doble que 2 (2+2=4), o 4 es la mitad que 8, por ejemplo, debido a
que la distancia entre sus unidades de medida es uniforme.
Cero absoluto
Debido a la naturaleza de las variables que utilizamos en Educación es muy difícil encontrar
variables que tengan un cero absoluto, por ejemplo inteligencia, o rendimiento, por ello al grado
máximo que podemos llegar en la medida es habitualmente el de intervalo, aunque por lo
general nos quedamos siempre en las escalas ordinales, en las que podemos ordenar a los sujetos
en función de alguna variable determinada.

9. Tipo Características Ejemplo
Nominal Igualdad Nombre ciudades
Ordinal " Orden Llegada carrera
Intervalo " op.matemáticos, 0
relativo ºCentigrados
Razón " 0 absoluto altura

10. Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia
En la medición de sucesos de interés sanitarios la medida más básica para expresar la
frecuencia de una enfermedad es el número de personas que la padecen. Sin embargo, dicha
medida por sí sola carece de utilidad para determinar la importancia de un problema de salud
determinado, pues debe referirse siempre al tamaño de la población de donde provienen los
casos y al periodo de tiempo en el cual estos fueron identificados. Para este propósito, suele
trabajarse con diferentes tipos de fracciones que permiten medir la frecuencia de una
enfermedad y que posteriormente nos permiten comparar los resultados de dos o más grupos
de individuos.
Para explicar estos conceptos de forma práctica se utilizarán datos sobre tuberculosis (TBC) en
el Principado de Asturias obtenidos del Informe Epidemiológico del Principado de Asturias,
2005.

11. RAZON
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.
Ejemplos
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
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.
Ejemplos
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.

12. 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-¹.
Ejemplos
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.

13. Referencia Bibliográficas
www.vitutor.com
es.scribd.com
9.10:14
http://www.um.es/docencia/pguardio/documentos/Tec2.pdf
www.um.es
10.10:14
Parámetro estadístico - Wikipedia, la enciclopedia libre
es.wikipedia.org
11.10:11
Metodología de la Investigación: Población y muestra
metodologiaeninvestigacion.blogspot.com
12.10:11
Definición y Ejemplo de Población y Muestra. - Buscar con Google
www.google.co.ve
13.10:11
Población y muestra. Muestreo - Wikipedia
maralboran.org
14.10:11
PoblacióN Y Muestra
es.slideshare.net
15.10:07
Variable estadística - Vitutor
www.vitutor.com