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Ministerio Del Poder Popular Para La Educación Universitaria.
Instituto Universitario Politecnico “Santiago Mariño”
Escuela De Ingenieria De Sistemas
Sede Barcelona-edo. Anzoategui.
Estadística
17/ 05 /2015.
Alumno:
Jossie Morfe C.I 22.864.535
Profesor:
Pedro Beltrán.
Variable Estadística
Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o
cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos
distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no
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Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que
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Proporción
La proporción de un dato estadístico es el número de veces
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El dato con mayor proporción se conoce como moda (véase,
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En inferencia estadística existen intervalos de confianza para
la estimación de este parámetro.
Tasa
La tasa es un coeficiente que expresa la relación entre la
cantidad y la frecuencia de un fenómeno o un grupo de
fenómenos. Se utiliza para indicar la presencia de una
situación que no puede ser medida en forma directa.
Esta razón se utiliza en ámbitos variados, como la
demografía o la economía, donde se hace referencia a la
tasa de interés.
Algunos de los más usados son: tasa de natalidad, tasa
de mortalidad, tasa de crecimiento demográfico, tasa
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Parámetros estadísticos
Son datos que resumen el estudio realizado en la
población. Pueden ser de dos tipos:
Parámetros de centralización. Son datos que
representan de forma global a toda la población. Entre
ellos vamos a estudiar la media aritmética, la moda y la
mediana.
Parámetros de dispersión. Son datos que informan de
la concentración o dispersión de los datos respecto de los
parámetros de centralización. Por ejemplo el recorrido,
la varianza y la desviación típica.
Frecuencia
Se llama frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado
valor de la variable.
Se suelen representar con histogramas y con diagramas de Pareto.
Tipos de frecuencia
Fig.1 Ejemplo: variables de A en una muestra estadística de un conjunto B
de tamaño 50 (N).
En estadística se pueden distinguir hasta cuatro tipos de frecuencias
(véase fig.1), estas son:
Frecuencia absoluta Es el promedio de una suma predeterminada y
además consiste en saber cual es el número o símbolo de mayor
equivalencia. (ni) de una variable estadística Xi, es el número de veces
que este valor aparece en el estudio. A mayor tamaño de la muestra
aumentará el tamaño de la frecuencia absoluta; es decir, la suma total
de todas las frecuencias absolutas debe dar el total de la muestra
estudiada (N).
Frecuencia relativa (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y
el tamaño de la muestra (N). Es decir,
siendo el fi para todo el conjunto i. Se presenta en una tabla o nube de puntos
en una distribución de frecuencias (ver fig.1 y (fig.2).
Si multiplicamos la frecuencia relativa por 100 obtendremos el
porcentaje o tanto por ciento (pi) que presentan esta característica
respecto al total de N, es decir el 100% del conjunto.
Frecuencia absoluta acumulada (Ni), es el número de veces ni en la
muestra N con un valor igual o menor al de la variable. La última
frecuencia absoluta acumulada deberá ser igual a N.
Frecuencia relativa acumulada (Fi), es el cociente entre la frecuencia
absoluta acumulada y el número total de datos, N. Es decir,
Con la frecuencia relativa acumulada por 100 se obtiene el porcentaje
acumulado (Pi)), que al igual que Fi deberá de resultar al final el 100% de
N.
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se denomina ojiva. En ella el eje de las abscisas corresponde a los límites
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Escalas 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
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Escala Nominal •Usa nombres para establecer categorías• Puede usar números pero
estos son de carácter simbólico.
Escala Ordinal • También define categorías, pero establece una relación>o<que • Los
números asignados si indican jerarquía • No se puede establecer distancia entre dos
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numérica la distancia entre dos puntos •El cero no indica ausencia de variable y es
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Escala de Razón •Escala más fuerte •El cero indica ausencia de la variable• La
diferencia entre dos valores es de magnitud conocida.
Bibliografía
• www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html
•Variable independientees.wikipedia.org/wiki/Variable_estadística

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  • 2. Variable Estadística Variable cualitativa Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos: 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.
  • 3. Variable cualitativa ordinal o variable cuasi cuantitativa 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. Variable cuantitativa Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. 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. Variable continúa 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 independiente Una variable independiente es aquella cuyo valor no depende de otra variable. La variable independiente en una función se suele representar por x. La variable independiente se representa en el eje de abscisas. Variable dependiente Una variable dependiente 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. La variable y está en función de la variable x.
  • 5. Población Es el conjunto de todos los elementos que presentan una característica común determinada, observable y medible. Por ejemplo, si el elemento es una persona, se puede estudiar las características edad, peso, nacionalidad, sexo, etc. Los elementos que integran una población pueden corresponder a personas, objetos o grupos (por ejemplo, familias, fábricas, empresas, etc.). Las características de la población se resumen en valores llamados parámetros.
  • 6. Muestra La mayoría de los estudios estadísticos, se realizan no sobre la población, sino sobre un subconjunto o una parte de ella, llamado muestra, partiendo del supuesto de que este subconjunto presenta el mismo comportamiento y características que la población. En general el tamaño de la muestra es mucho menor al tamaño de la población. Los valores o índices que se concluyen de una muestra se llaman estadígrafos y estos mediante métodos inferenciales o probabilísticos, se aproximan a los parámetros poblacionales
  • 7. Proporción La proporción de un dato estadístico es el número de veces que se presenta ese dato respecto al total de datos. Se conoce también como frecuencia relativa y es uno de los parámetros de cálculo más sencillo. Tiene la ventaja de que puede calcularse para variables cualitativas. Por ejemplo, si se estudia el color de ojos de un grupo de 20 personas, donde 7 de ellas los tienen azules, la proporción de individuos con ojos azules es del 35% (= 7/20). El dato con mayor proporción se conoce como moda (véase, más arriba). En inferencia estadística existen intervalos de confianza para la estimación de este parámetro.
  • 8. Tasa La tasa es un coeficiente que expresa la relación entre la cantidad y la frecuencia de un fenómeno o un grupo de fenómenos. Se utiliza para indicar la presencia de una situación que no puede ser medida en forma directa. Esta razón se utiliza en ámbitos variados, como la demografía o la economía, donde se hace referencia a la tasa de interés. Algunos de los más usados son: tasa de natalidad, tasa de mortalidad, tasa de crecimiento demográfico, tasa de fertilidad o tasa de desempleo.
  • 9. Parámetros estadísticos Son datos que resumen el estudio realizado en la población. Pueden ser de dos tipos: Parámetros de centralización. Son datos que representan de forma global a toda la población. Entre ellos vamos a estudiar la media aritmética, la moda y la mediana. Parámetros de dispersión. Son datos que informan de la concentración o dispersión de los datos respecto de los parámetros de centralización. Por ejemplo el recorrido, la varianza y la desviación típica.
  • 10. Frecuencia Se llama frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable. Se suelen representar con histogramas y con diagramas de Pareto. Tipos de frecuencia Fig.1 Ejemplo: variables de A en una muestra estadística de un conjunto B de tamaño 50 (N).
  • 11. En estadística se pueden distinguir hasta cuatro tipos de frecuencias (véase fig.1), estas son: Frecuencia absoluta Es el promedio de una suma predeterminada y además consiste en saber cual es el número o símbolo de mayor equivalencia. (ni) de una variable estadística Xi, es el número de veces que este valor aparece en el estudio. A mayor tamaño de la muestra aumentará el tamaño de la frecuencia absoluta; es decir, la suma total de todas las frecuencias absolutas debe dar el total de la muestra estudiada (N). Frecuencia relativa (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra (N). Es decir, siendo el fi para todo el conjunto i. Se presenta en una tabla o nube de puntos en una distribución de frecuencias (ver fig.1 y (fig.2).
  • 12. Si multiplicamos la frecuencia relativa por 100 obtendremos el porcentaje o tanto por ciento (pi) que presentan esta característica respecto al total de N, es decir el 100% del conjunto. Frecuencia absoluta acumulada (Ni), es el número de veces ni en la muestra N con un valor igual o menor al de la variable. La última frecuencia absoluta acumulada deberá ser igual a N. Frecuencia relativa acumulada (Fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada y el número total de datos, N. Es decir, Con la frecuencia relativa acumulada por 100 se obtiene el porcentaje acumulado (Pi)), que al igual que Fi deberá de resultar al final el 100% de N. La representación gráfica de la distribución de frecuencias acumuladas se denomina ojiva. En ella el eje de las abscisas corresponde a los límites de clase y el de las ordenadas a los porcentajes acumulados.
  • 13. Escala de medición Escalas 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. Estas escalas son: Escala Nominal •Usa nombres para establecer categorías• Puede usar números pero estos son de carácter simbólico. Escala Ordinal • También define categorías, pero establece una relación>o<que • Los números asignados si indican jerarquía • No se puede establecer distancia entre dos puntos Escala de Intervalo• Reúne las características anteriores• Registra de manera numérica la distancia entre dos puntos •El cero no indica ausencia de variable y es arbitrario Escala de Razón •Escala más fuerte •El cero indica ausencia de la variable• La diferencia entre dos valores es de magnitud conocida.