El documento habla sobre conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros, medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define cada uno de estos términos y proporciona ejemplos para ilustrarlos.

1. Pedro Guacare
C.I: 24.716.305

2. Cualquier característica de una persona, medio ambiente o situación
experimental que pueda variar de persona a persona, de un medio ambiente
a otro o de una situación experimental a otra. Así el peso, el CI y el sexo son
variables, ya que toman valores diferentes al observar distintos individuos.
Ejemplo: Una encuesta realizada en la Empresa Los Horizontes tiene como
objetivo recopilar información de sus empleados para conocer su estatus
socioeconómico tales como: sexo, edad, ci, estado civil, tiene hijos, dirección,
nacionalidad, ingresos económicos, posee casa propia o vive arrendado.
Todas estas son características de un cuestionario.

3. • Variable cualitativa: 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.
Variable cualitativa ordinal : Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un
orden.
Ejemplos: Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... Medallas de una prueba deportiva: oro, plata,
bronce.
• 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.
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.

4. Es la colección de datos que corresponde a las características de la
totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de
investigación.
Poblaciones Finitas: Constan de
un número determinado de
elementos, susceptible a ser
contado. Ejemplo: Los
empleados de una fábrica,
elementos de un lote de
producción, entre otros.
Poblaciones Infinitas: Tienen
un número indeterminado de
elementos, los cuales no
pueden ser contados. Ejemplo:
Los números naturales.

5. Es una representación significativa de las características de
una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente
no superior al 5%) estudiamos las características de un
conjunto poblacional mucho menor que la población global.
"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".
Ejemplo: Supongamos que se realiza un control de calidad en una fábrica que
produce dvds en el transcurso de un día. Esta empresa produce un millón de
dvds diarios por lo que sería imposible para los controladores examinarlos
todos. Por ello, se elige una muestra de cien elementos para realizar dicho
control.

6. Es una medida descriptiva de la población
total de todas las observaciones de interés
para el observador.
La razón de ser de los parámetros
estadísticos, es el resumir en un número un
aspecto relevante de la distribución que
pueda dar una idea de la misma o compararla
en ese aspecto con otras.
Ejemplo: La proporción real de demócratas inscritos entre todos los ciudadanos
norteamericanos de edad para votar.

7. Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de
un elemento en observación. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal,
ordinal, de intervalo y de razón. Las variables de las escalas nominal y ordinal
se denominan también categóricas, por otra parte las variables de escala de
intervalo o de razón se denominan variables numéricas. Con los valores de las
variables categóricas no tiene sentido o no se puede efectuar operaciones
aritméticas. Con las variables numéricas sí.

8. • La escala nominal: Sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la
menos informativa de las escalas de medición.
Ejemplos: Nacionalidad, uso de anteojos, número de camiseta en un equipo de fútbol, número de
Cédula Nacional de Identidad. A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están
siendo usados para identificar a los individuos medidos.
• La escala ordinal: Además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden
entre los elementos medidos.
Ejemplos: Preferencia a productos de consumo, etapa de desarrollo de un ser vivo, clasificación de
películas por una comisión especializada, madurez de una fruta al momento de comprarla.
• La escala de intervalo: Además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga
sentido calcular diferencias entre las mediciones.
Ejemplos: Temperatura de una persona, ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia
(Kilómetro 85 Ruta 5), sobrepeso respecto de un patrón de comparación, nivel de aceite en el motor de
un automóvil medido con una vara graduada.
• La escala de razón: Permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un
cociente.
Ejemplos: Altura de personas, cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día,
velocidad de un auto en la carretera, número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un
partido.

9. Se emplea para representar la suma de muchos o infinitos sumandos. Si se
quiere expresar la suma de los cinco primeros números naturales se puede
hacer de esta forma: 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.
Ejemplo: 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

10. 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: En un estudio médico sobre el Alzheimer se examinaron 280 mujeres y 220
hombres, entonces se puede notar que: Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56
Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44 Ejemplo: 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

11. 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.
Ejemplo: En un año académico tenemos 85 alumnos y aprueban 65 la tasa sería
de 65/85 = 0.7647 , es decir un 76.47% de aprobados al año.

12. Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la
variable. Se suelen representar con histogramas y diagramas de Pareto.
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, f i = ni / N = ni / Σ i ni .
Ejemplo: Supongamos que las calificaciones de un alumno 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).

14. http://www.escolares.net/matematicas/frecuencia-estadistica/
http://www.ditutor.com/estadistica/sumatoria.html
http://es.wikiversity.org/wiki/Medici%C3%B3n_en_estad%C3%ADstica
http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml
http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/estadistica.html