Este documento describe conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, frecuencia y proporción. Explica que la estadística utiliza datos numéricos para obtener inferencias basadas en probabilidades y que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, independientes o dependientes. También define conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos y provide ejemplos para ilustrarlos.

1. Republica Bolivariana de Venezuela.
Ministerio del Poder Popular para la Educación.
I.U.P ‘‘Santiago Mariño’’.
Extensión – Caracas.
Integrante:
Danny Carballo.
C.I.: 25.847.335
Ing. Electrónica #44ª.

2. La estadística.
Ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos
para obtener, a partir de ellos, inferencias
basadas en el cálculo de probabilidades.

3. Las variables.
Es una propiedad que puede fluctuar y cuya
variación es susceptible de adoptar diferentes
valores, los cuales pueden medirse u observarse.
Las variables adquieren valor cuando se
relacionan con otras variables, es decir, si
forman parte de una hipótesis o de una teoría.
En este caso se las denomina constructos o
construcciones hipotéticas.

4. Tipos de variables.
Variables cualitativas.
Son el tipo de variables que como su nombre lo indica 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. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar
dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más
valores. Dentro de ellas podemos distinguir:
• Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa: presenta modalidades no
numéricas, en las que existe un orden.
• Variable cualitativa nominal: presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio
de orden
Variables cuantitativas
Son las variables que toman como argumento cantidades numéricas, son variables matemáticas. Las variables
cuantitativas además pueden ser:
• Variable discreta: es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores
intermedios entre dos valores específicos.
• Variable continua: es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números.

5. Según la influencia.
• Variables independientes: es aquella cuyo valor no depende de
otra variable. Es aquella característica o propiedad que se supone
es la causa del fenómeno estudiado.
• Variables dependientes: es aquella cuyos valores dependen de
los que tomen otra variable. La variable dependiente en una
función se suele representar por y. La variable dependiente se
representa en el eje ordenadas. Son las variables de respuesta que
se observan en el estudio y que podrían estar influidas por los
valores de las variables independientes.
• Variables moderadoras: representan un tipo especial de variable
independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de
determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y
las variables dependientes.

6. Ejemplos de variables.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa:
• Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
Variable cualitativa nominal:
• El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero,
casado, separado, divorciado y viudo.
Variable discreta:
• El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable continua:
• En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero
también se podría dar con tres decimales.

7. Variables independientes:
• Método de enseñanza de lectura que un profesor utiliza para
mejorar la comprensión lectora de sus alumnos.
Variables dependientes:
• Los niños que hacen tres años de educación preescolar,
aprenden a leer mas rápido en primer grado.
Variables moderadoras:
• Los Ejemplos de variables moderadoras además de secundarias
son independientes.
• Se eligen para especificar si la relación existente entre la
independiente y dependiente es afectada.
• Son las que expresan diferentes modalidades, características y
cualidades.
• Cada una de las modalidades es presentada como categoría o
atributo y con la medición se clasifican los tributos.

8. Población.
Es la colección de datos que corresponde a las características
de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un
proceso de investigación.
Tipos
Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado
de elementos, susceptible a ser contado.
Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado
de elementos, los cuales no pueden ser contados.

9. Ejemplo de población.
Población:
• Los miembros del Colegio de Ingenieros
del Estado Cojedes.
Población finita:
• Los empleados de una fábrica, elementos de
un lote de producción, etc.
Población infinita:
• Los números naturales.

10. Muestra.
Es una parte representativa de la población que es
seleccionada para ser estudiada, ya que la población es
demasiado grande para ser estudiada en su totalidad
Ejemplo
El estudio realizado a 50 miembros del
Colegio de Ingenieros del Estado Cojedes.

11. Parámetros estadísticos.
Son una consecuencia inevitable del propósito esencial
de la estadística: crear un modelo de la realidad
Ejemplo.
• Si estas observando un grupo de personas, digamos 50 personas, debes
caracterizar tu grupo. ¿Cómo? haciendo observaciones de cada elemento,
para esto, hay parámetros numéricos y parámetros binarios .
• ¿Quieres saber que promedio de estatura tiene tu grupo ? Debes medir a las
50 personas, y obtener por tanto 50 observaciones (parámetro numérico,
estatura, cm o m).
• Con esos datos puedes calcular los parámetros de tendencia central: el
promedio (media), la mediana y la moda

12. Escalas de medición.
Son consecuencia de la medición, puede
llevarse según diferentes conjuntos de reglas.
Tipos
• Escala nominal.
• Escala ordinal.
• Escala de intervalo.
• Escala de razón.
Ejemplo.
Ejemplos de medidas nominales son algunas de estas
variables: estado marital, genero, raza, credo religioso,
afiliación política, lugar de nacimiento, el numero de
seguro social, el sexo, los números de teléfono, entre
otros.

13. Sumatoria razón.
• 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.
Ejemplo.
Cociente entre el número de casos
ocurridos en varones y el total de casos
en el año 2005.

14. Proporción.
• 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.
Ejemplo.
Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total
de casos en el año 2005. El 78% 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. El 41% de los
casos se han detectado en personas mayores de 65 años.

15. 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. 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.
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: 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: La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000 habitantes
en 1 año.

16. Frecuencia.
Es el número de veces ni que dicho evento se repite durante un experimento
o muestra estadística
Tipos.
• Frecuencia absoluta.
• Frecuencia relativa.
• Frecuencia absoluta acumulada.
• Frecuencia relativa acumulada.
Ejemplos.
Supongamos que las calificaciones de un estudiante 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).
La frecuencia absoluta acumulada para el valor 11 es 7, porque hay 7 valores menores o
iguales a 11.
La frecuencia relativa acumulada para el valor 11 es 0.38, porque corresponde a la división
7/18 (frecuencia absoluta acumulada dividida entre el número total de muestras).

17. Bibliografía.
• http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html
• http://estadisticaparaadministracion.blogspot.com/2011/10/poblacion-y-muestra-
parametro-y.html
• https://es.wikipedia.org/wiki/Frecuencia_estad%C3%ADstica
• http://www.enciclopediadetareas.net/2012/04/escalas-de-medicion.html
• http://es.slideshare.net/JoanFernandoChipia/tipos-de-escalas-y-variables-estadsticas
• http://www.ugr.es/~ugr_unt/Material%20M%F3dulo%201/variables.pdf
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• http://metodologiaeninvestigacion.blogspot.com/2010/07/variables.html
• http://www.ditutor.com/estadistica/variables_tipos.html
• https://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica
• http://www.ditutor.com/estadistica/variable_continua.html
• https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica