Este documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de variables, población y muestra, parámetros, escalas de medición, sumatorias, razones, proporciones, tasas y frecuencias. Explica que una variable es cualquier característica cuantitativa o cualitativa de un objeto de estudio y que pueden ser independientes o dependientes. También define conceptos clave como población, muestra, parámetro, diferentes escalas de medición y cómo representar sumatorias, razones

1. TERMINOS BASICOS
DE LA
ESTADISTICA
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN
I.U.P´´SANTIAGO MARIÑO´´
BARCELONA- EDO. ANZOÁTEGUI
Bachiller:
Julio Caguana
C.I: 26.434.472
Profesor:
Pedro Beltrán

2. Es el conjunto de valores que puede tomar cierta característica de la población sobre la que se realiza el
estudio estadístico. Estas variables pueden ser: la edad, el peso, las notas de un examen, etc.
 Se pueden clasificar por diferentes criterios. Según su medición existen dos tipos de variables:
(o categórica): son las
variables que pueden tomar
como valores cualidades o
categorías.
Ejemplos: Sexo (hombre,
mujer)
Salud (buena, regular, mala)
 CUALITATIVA
•(o numérica): variables
que toman valores
numéricos.
Ejemplos: Número de
casas (1, 2,…)
•Edad (12,5; 24,3; 35;…)
 CUANTITATIVA
Fuente: http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/variables-estadisticas/

3. •(o numérica): variables
que toman valores
numéricos.
Ejemplos: Número de
casas (1, 2,…)
•Edad (12,5; 24,3; 35;…)
 CUANTITATIVA
Fuente: http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/variables-estadisticas/
Las variables cualitativas se pueden clasificar según sigan
un orden determinado o no

4. •(o numérica): variables
que toman valores
numéricos.
Ejemplos: Número de
casas (1, 2,…)
•Edad (12,5; 24,3; 35;…)
 CUANTITATIVA
Fuente: http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/variables-estadisticas/
Las variables cuantitativas se clasifican según el número de valores que puede
tomar la variable

5. Fuente: http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/variables-estadisticas/
Las variables se pueden clasificar también según si son independientes o
dependientes:
Variable
independiente:
Es una variable que su
valor no depende de
otra variable. La variable
independiente suele
representarse en las
gráficas en el eje de
abscisas (x)
Variable dependiente:
Es una variable cuyos
valores dependen de los
valores que tome otra
variable. Se representa en
el eje de ordenadas y

6.  CUALITATIVA
•(o numérica): variables
que toman valores
numéricos.
Ejemplos: Número de
casas (1, 2,…)
•Edad (12,5; 24,3; 35;…)
 CUANTITATIVA
Fuente: http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/variables-estadisticas/
Ejemplos
Ejemplos
El investigador utiliza estas
variables en el estudio
estadístico con el fin de con
el de encontrar alguna
causalidad de ciertas
variables sobre las variables
objetivo del estudio
Se realiza un estudio
estadístico sobre la relación de
los pacientes que tienen asma
respecto a ciertas variables
también estudiadas.
Suponemos que existe una
variable binaria en el estudio
que indica si los individuos son
o no fumadores. El investigador
puede suponer que el tabaco
influye en los pacientes
generando el asma. Utilizaría la
variable “fumador” como
independiente queriendo
explicar la variable
dependiente “asma”
En un estudio estadístico
realizado en un instituto
se intenta hacer ver a los
alumnos que estudiar día
a día influye
positivamente en las
notas que saca el alumno.
Se considera como
variable independiente (o
explicativa) la variable
que marca si un alumno
estudia o no al día y como
dependiente las notas
obtenidas por los alumnos

7. 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
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” Allen
Webster
Fuente: http://estadisticaparaadministracion.blogspot.com/2011/10/poblacion-y-muestra-parametro-y.html

8. En estadística, un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una
variable estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de
datos de la población.
Por 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.
Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%Adstico

10. ESCALA NOMINAL
Son variables numéricas cuyos valores
representan una categoría o identifican un grupo
de pertenencia. Este tipo de variables sólo nos
permite establecer relaciones de
igualdad/desigualdad entre los elementos de la
variable. La asignación de los valores se realiza en
forma aleatoria por lo que NO cuenta con un
orden lógico.
Las escalas de medición sirven
para ofrecernos información
sobre las clasificaciones que
podemos hacer con respecto a
las variables (discretas o
continuas). Cuando se mide una
variable el resultado puede
aparecer en uno de cuatro
diversos tipos de escalas de
medición; nominal, ordinal,
intervalo y razón
Fuente: https://es.wikiversity.org/wiki/Medición_en_estadística
http://www.spssfree.com/curso-de-spss/analisis-descriptivo/escalas-de-medida.html

11. Fuente: http://www.spssfree.com/curso-de-spss/analisis-descriptivo/escalas-de-medida.html
ESCALA ORDINAL
Son variables numéricas cuyos
valores representan una categoría o
identifican un grupo de pertenencia
contando con un orden lógico. Este tipo
de variables nos permite establecer
relaciones de igualdad/desigualdad y a su
vez, podemos identificar si una categoría
es mayor o menor que otra

12. Fuente: http://www.uv.es/innomide/spss/escalas.wiki
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
ESCALA DE INTERVALO

13. Fuente: http://www.uv.es/innomide/spss/escalas.wiki
ESCALA DE RAZON
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

14. En estadística se requiere la suma de grandes masas de
datos y es pertinente tener una notación simplificada para
indicar la suma de estos datos. Así, si una variable se puede
denotar por X, entonces las observaciones sucesivas de
esta variable se escriben
En general, la i-ésima observación se escribe X ; i=1, ..., n.
La letra griega sigma mayúscula (S ) se emplea para indicar
la suma de estas n observaciones.
La notación se lee:
Suma de X sub-i (ó sigma sub-i) donde i asume todos los
valores de 1 hasta n, ó simplemente suma de X sub-i donde i
va de 1 a n.
La letra debajo del operador S se llama índice de la suma; en
la expresión
note que el índice de la suma es i.
 Las sumatorias se pueden representar bajo dos tipos de notaciones:
Notación suma abierta.- Esta notación va de una representación de
sumatoria a cada uno de los elementos que la componen, por ejemplo:
Notación suma pertinente.- Esta notación es al contrario de la
suma abierta, va de la representación de cada uno de los
elementos de una sumatoria a su representación matemática
resumida, por ejemplo:
Fuente: http://colposfesz.galeon.com/est501/suma/sumahtml/suma.htm

15. Fuente: http://colposfesz.galeon.com/est501/suma/sumahtml/suma.htm

16. Definición de razón:
Es el cociente entre dos números, en el que ninguno o sólo
algunos elementos del numerador están incluidos en el
denominador. El rango es de 0 a infinito.
En el año 2005 se declararon 83 casos de legionelosis en
Andalucía, 11 en Canarias y 34 en Asturias (datos del Instituto
Nacional de Estadística). Ejemplos de razón:
- Razón casos de legionelosis en Andalucía/casos de
legionelosis en Canarias: 83/11= 7,55. Por cada caso de
legionelosis declarado en Canarias hay 7,55 casos declarados
en Andalucía.
- Razón casos de legionelosis en Andalucía/casos de
legionelosis en Asturias: 83/34= 2,44. Por cada caso de
legionelosis declarado en Asturias hay 2,44 casos declarados
en Andalucía.
Definición de proporción:
Es una razón en la cual los elementos del numerador
están incluidos en el denominador. Se utiliza como
estimación de la probabilidad de un evento. El rango es
de 0 a 1 (o de 0 a 100%).
En el año 2005 se declararon 1295 casos de legionelosis
en España (datos del Instituto Nacional de Estadística).
Ejemplos de proporción:
- Casos de legionelosis en Andalucía en relación al total
de casos en España: 83/1295= 0,064. El 6,4% de los casos
de legionelosis en España se declararon en Andalucía.
- Casos de legionelosis en Canarias en relación al total de
casos en España: 11/1295= 0,0085. El 0,85% de los casos
de legionelosis en España se declararon en Canarias.
Fuente: http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Escribano_Duenas_3/razon.htm

17. Fuente: http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Escribano_Duenas_3/razon.htm
Definición de tasa: Es un tipo especial de razón o de proporción que incluye una medida de tiempo en el denominador.
 Está asociado con la rapidez de cambio de un fenómeno por unidad de una variable (tiempo, temperatura, presión).
 Los componentes de una tasa son el numerador, el denominador, el tiempo específico en el que el hecho ocurre, y
usualmente un multiplicador, potencia de 10, que convierte una fracción o decimal en un número entero. El rango es de
0 a infinito.

En el año 2005 se encontraban censados en Andalucía 7.849.799 personas, y en España 44.108.530 (datos del Instituto
Nacional de Estadística). Ejemplos de tasa:
- La tasa de legionelosis en Andalucía en el año 2005: 83/7.849.799= 1,06*10-5. 1,06 personas por cada 100.000
habitantes, padecieron legionelosis en Andalucía.
- La tasa de legionelosis en España en el año 2005: 1295/44.108.530 = 2,94*10-5. 2,94 personas por cada 100.000
habitantes, padecieron legionelosis en España.

18. En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es el número de veces ni que dicho evento se repite
durante un experimento o muestra estadística. Comúnmente, la distribución de la frecuencia suele visualizarse con el uso
de histogramas.
Se representa por fi.
La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total
de datos, que se representa por N.
Ejemplo
Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las
siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31,
30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.
En la primera columna de la tabla colocamos la variable
ordenada de menor a mayor, en la segunda hacemos el
recuento y en la tercera anotamos la frecuencia absoluta.
Fuente: http://www.ditutor.com/estadistica/frecuencia_estadistica.html