Bibliografía Definición de variable - Qué es, Significado y Concepto http://definicion.de/variable/#ixzz3HwA8MQze Iztiar Navarrete. 3° Pedagogia + Ed. Primaria Patricia Olmedo Ariza. 3° Pedagogia •Calot, Gérard (1985). Curso de estadística descriptiva. trad. Francisco José Cano Sevilla (4ª edición). Parainfo. ISBN 8428305633. •Fernández Fernández, Santiago; Córdoba, Alejandro; Cordero Sánchez, José María (2002). Estadística Descriptiva (2ª edición). ESIC Editorial. ISBN 8473563069. •Huff, Darrel; Geis, Irvin (1993). How to lie with Statistics. W W Norton & Co Inc. ISBN 0393310728

2. Contenido de la Presentación:
• Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
• Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
• Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
• Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de
Medición.
• Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón,
Proporción, Tasa y Frecuencia.
• Indique a través de un ejemplo general, cada uno
de estos conceptos.

3. Una variable estadística 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.
Tipos y Ejemplo de Variable:
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.

4. Variable cualitativa ordinal o variable cuasi
• cuantitativa:
La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una
escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre
mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado, fuerte.
• Variable cualitativa nominal:
En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de
orden, como por ejemplo los colores.

5. • Variables cuantitativas:
Son las variables que toman como argumentos cantidades numéricas,
son variables matemáticas. Las variables cuantitativas además pueden
ser:
Variable discreta:
Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala
de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones
indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que
la variable pueda asumir. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).
Variable continua:
Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo
especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o
la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el salario. Solamente se está
limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que
exista un valor entre dos variables.
según la influencia que asignemos a unas variables sobre otras, podrán
ser:

7. Variables dependientes:
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. Son las variables de respuesta que se observan en el estudio
y que podrían estar influidas por los valores de las variables
independientes.
Hayman (1974: 69) la define como propiedad o característica que se
trata de cambiar mediante la manipulación de la variable
independiente.
La variable dependiente es el factor que es observado y medido para
determinar el efecto de la variable independiente.

8. Variables intervinientes:
Son aquellas características o propiedades que, de una manera u otra,
afectan el resultado que se espera y están vinculadas con las variables
independientes y dependientes.
Y es muy similar a la variable moderadora aunque no son iguales solo
son muy similares a la forma de relacionarlas.
Variables moderadoras:
Según Tuckman: 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.

9. Población:
Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de
personas u objetos que presentan características comunes.
"Una localidad es un conjunto de todos los elementos que estamos
estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin
& Rubin (1996).
Muestra:
"Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y
las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán
referirse a la población en referencia", Cadenas (1974).

10. Población:
Población de libros de una biblioteca.
Muestra:
Población de libros en la sección de historia

11. 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.

13. Escala 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.

14. 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.
Igualdad/Desigualdad

15. 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. Ejemplo:
A____B___________C_______________________________D__E______
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. Ejemplo
_A____B____C____D

16. Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y
Frecuencia:
Sumatoria de razón:
He bajado datos de obesidad de la base de datos INE base,
de población 18 y mas años por sexo, edad e índice de masa corporal.
Los datos están expresados en porcentaje.
En éste cociente el numerador no forma parte de denominador (en su
totalidad). El rango de valores que puede tomar va de 0 a Infinito.
Veamos la relación (hombres / mujeres) de 25 a 44 años, con un
IMC >=30 -> Obesidad

17. Podemos interpretar que por cada mujer de 25 a 44 años que padece
obesidad en el año 2006, hay 1,319 hombres del mismo rango de edad
con el mismo problema de salud en dicho periodo.
Proporción:
En este cociente el numerador esta incluido en el denominador. El
rango o valor puede variar de 0 a 1, y suele expresarse como un
porcentaje.
Proporción de mujeres de 25 a 44 años obesas en 2006 es de:

18. TASA:
Este concepto es similar al de proporción, con la diferencia de
que las tasas llevan incorporado el concepto del tiempo en el
denominador.
Así el numerador incluye el número de casos de obesidad en un
determinado momento, y el denominador la población media en
ese periodo de tiempo. Su cálculo nos indica la “velocidad” con la
que se produce el cambio de una situación clínica a otra.

19. Frecuencia:
Para el término en física , véase frecuencia.
Cada variable estadística X puede tomar distintos valores. En una
muestra (x1, x2,...,xN) se denomina frecuencia del valor X = x a la
cantidad de veces que se repite el valor x de la variable en la muestra.
Se suelen representar con histogramas y diagramas de paralelo
Tipos de frecuencia:
Frecuencia absoluta: de un valor de la variable estadística X es el
número de veces que aparece ese valor en el estudio. Se suele denotar
por Fi la frecuencia absoluta del valor X = xi de la variable X. Dada una
muestra de N elementos, la suma 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.
Si multiplicamos la frecuencia relativa por 100 obtendremos
el porcentaje o tanto por ciento (pi)

20. Ejemplo de frecuencias:
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).