Este documento define varios términos estadísticos fundamentales como variable, población, muestra, parámetros estadísticos y escalas de medición. Explica que una variable puede ser cualitativa u cuantitativa y los tipos de cada una. Define una población como un conjunto con características comunes y una muestra como una parte de ese conjunto. También describe conceptos como razón, proporción, tasa y frecuencia.

1. INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO
¨SANTIAGO MARIÑO¨
EXTENSIÓN-BARCELONA
Alumno:
Carlos parejo.
C.I: 21.068.444
Barcelona, Noviembre de 2014.

2. INTRODUCCIÓN
A continuación se presentan una serie de términos
de vital interés para entender el curso de
estadística de una manera adecuada.

3. Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya
variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los
cuales pueden medirse u observarse.
Tipos
VARIABLE.
Definición
Variables cualitativas
Son el tipo de variables que como su nombre lo indica
expresan distintas cualidades, características o modalidad
esta puede ser:
Variable cualitativa ordinal o variable cuasi cuantitativa:
La variable puede tomar distintos valores ordenados
siguiendo una escala establecida.
Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no
pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por
ejemplo los colores.

4. Variables cuantitativas
Son las variables que toman como argumento,
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 (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,...)

5. Definición
POBLACIÓN
Es el conjunto de cosas, personas, animales o situaciones que
tiene una o varias características o atributos comunes, por
ejemplo:, Los estudiantes de la Universidad,.
MUESTRA
Definición
Es una parte, generalmente pequeña, que se toma del
conjunto total para analizarla y hacer estudios que le permitan
al investigador inferir o estimar las características de un
problema.

7. Definición
PARÁMETROS ESTADÍSTICOS.
Es un número que resume la gran cantidad de datos que
pueden derivarse del estudio de una variable estadística.
Ejemplo

8. ESCALAS DE MEDICIÓN.
Definición
Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una
variable de un elemento en observación.
TIPOS
Escala ordinal, permite establecer un orden entre los elementos
medidos. Ejemplo: Preferencia a productos de consumo.
Escala de intervalo, además de todas las propiedades de la
escala ordinal, hace que tenga sentido calcular diferencias entre
las mediciones. Ejemplo: Temperatura de una persona.
Escala de razón permite, además de lo de las otras escalas,
comparar mediciones mediante un cociente.
Ejemplo: Altura de personas.

9. SUMATORIA RAZÓN
La 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.
PROPORCIÓN
La 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%.

10. TASA
La tasa es un tipo especial de razón o de proporción que
incluye una medida de tiempo en el denominador.
Ejemplo
FRECUENCIA
Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite
un determinado valor de la variable.
Ejemplo

11. Ejemplo : En 2004 se dieron 86 casos de Brucelosis en
Castilla-La Mancha, de los cuales 70 fueron en varones y
16 en mujeres.
La razón para el sexo varón
(también llamada índice de
masculinidad) es de 70/16=
4.37 (se dan 4.37 casos en
varones por cada caso en
mujeres).
La proporción de
varones es de
70/86=0.81 (81%).
La tasa de Brucelosis en 2004=
86/1.815.781*tiempo (1 año)= 4.7*año-1 por
100.000 habitantes, lo que supone que se
producirán 4.7 casos por cada 1000 habitantes en
el año estudiado.

12. CONCLUSIÓN
Es importante señalar que cada uno de los
términos definidos , son fundamentales para
poder entender los diferentes problemas que se
plantean dentro de la estadística.

13. BIBLIOGRAFÍA
Revisado 07/11/14 disponible en:
http://www.ucv.cl/web/estadistica/cb_esc_medic.htm
Revisado 07/11/14 disponible en:
http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica
Revisado 07/11/14 disponible en:
http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/
Trab_3/Gaspar_Garcia_3/razon.html
Revisado 07/11/14 disponible en:
http://sameens.dia.uned.es/Trabajos9/Trab_Publicos/Tra
b_3/Garcia_Torrecillas_3/04_razon_p_t.html