Este documento define conceptos estadísticos básicos como variable, población, muestra, parámetros, escalas de medición, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que una población es el conjunto total de individuos mientras una muestra es un subconjunto. También describe cómo calcular el promedio, la razón y la proporción para analizar datos estadísticos.

1. RICARDO SOLORZANO
INFORMATICA (78)
VARIABLE: cada uno de los rasgos o característica de los elementos de una población y que varían de un individuo
a otro (salario, color de ojos, sexo, número de hijos). Ejemplo: De los 40 alumnos, las variables son: su edad,
estatura, su peso, su sexo, etc.
TIPOS DE VARIABLES
Las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas. Generalmente se utiliza el término “modalidad” cuando
hablamos de caracteres cualitativos y el término “valor” cuando estudiamos caracteres cuantitativos. Una variable
no es sino el conjunto de las distintas modalidades o valores que toma un carácter.
VARIABLES CUALITATIVAS (O CATEGÓRICAS): aquellas que no aparecen en forma numérica, sino como
categorías o atributos (sexo, profesión, color de ojos). Las variables cualitativas sólo pueden ser nominales u
ordinales.
VARIABLES CUANTITATIVAS: las que pueden expresarse numéricamente (temperatura, salario, número de goles
en un partido). Se pueden cuantificar los resultados experimentales por medio de instrumentos adoptando
unidades de medida para valorar los diferentes resultados. Variables cuantitativas según el tipo de valores que
pueda tomar pueden ser discretas o continuas. Variables discretas: son el resultado de contar y sólo toman
valores enteros (número de hijos); Variables continúas: son el resultado de medir, y pueden contener decimales
(temperatura, peso, altura). Se pueden subdividir a voluntad. Pueden tomar, entonces, cualquier valor de un
determinado intervalo.
Por ejemplo, el consumo es una variable que está relacionada al ingreso; si el ingreso aumenta, el consumo
de un bien también aumentará.
POBLACIÓN: Es el conjunto de individuos de la misma especie que comparten un espacio determinado. Ejemplos:
La población de osos que viven en un determinado bosque, los alumnos de un determinado salón, la población de
peces que habitan en 100 m2 de océano, la población de perros que habitan las calles de un lugar.
MUESTRA: Es el individuo elegido para estudiar las características de la ´población en general. Ejemplo: En el
salón # 5 de la escuela Politécnica, hay 40 alumnos, de esos 40 tomaremos a uno que será el que representara a los
40...
A continuación veamos en un ejemplo para que quede más claro. Imagina que quieres estudiar lo que van
a votar los jóvenes de 18 años de toda Venezuela en las próximas elecciones. Obviamente no vas a poder
preguntarles a todos los jóvenes lo que van a votar, así que decides llamar a 100.000 números de jóvenes
de 18 años al azar.
Población: TODOS los jóvenes de 18 años de Venezuela
Muestra: Los 100.000 jóvenes a los que vas a preguntar.
Unidad estadística: Cualquier joven de 18 años que pueda votar en las siguientes elecciones
Variable: El partido al que votará, lo que tú vas a preguntar.
Datos estadísticos: Los números que podrás relacionar entre sí cuando termine tu estudio. De los 100.000
jóvenes, 25.000 votaran al partido A, 10.000 al partido B, 10.000 al partido C y el resto al partido D (por ejemplo).
Esos serán tus datos estadísticos.

2. PARÁMETROS ESTADISTICOS:
Son cualquiera característica que se pueda medir y cuya medición se lleve a cabo sobre todos los elementos que
integran una población determinada, los mismos suelen representarse con letras griegas. El valor de un parámetro
poblacional es un valor fijo en un momento dado. Ejemplo: La media Aritmética = m (miu), La desviación Típica =
s, (Sigma) etc.
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: nominales, ordinales, intercalares o racionales.
SUMATORIA se emplea para representar la suma de muchos o infinitos sumandos.
N Población n Muestra; Ambas fórmulas son idénticas, con la única diferencia que en el primer caso trabajamos
con la población entera y en el segundo con una muestra.
Ejemplo: Durante cada hora de trabajo de un día una cooperativa produce las siguientes cantidades de artículos de
limpieza: 14, 19, 20, 15, 12, 18, 16, 10. ¿Cuál es el número medio de unidades producidas?
μ=
훴푥
푁
+
14+19+20+15+12+18+16+10
8
=
124
8
= 15,50 El numero medio de producción es de 15,5 artículos de limpieza
RAZÓN: La razón (R) es el valor que indica la relación cuantitativa existente entre dos cantidades, por ejemplo:
En una ciudad existen 54.000 empleados y 36.000 desempleados, la razón de empleado a desempleado se expresa
así: R=
(퐴)
(푎)
=
54 .000
9 .000
= 9
PROPORCIÓN: es el cociente del número de veces que se presenta un valor o característica con respecto al total de
la muestra de la variable en estudio. Por 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
TASA
Las tasas se refieren a la frecuencia relativa con que se producen ciertos acontecimientos en relación a
la población media existente durante el tiempo en que se han registrado tales acontecimientos.
Las tasas más comunes son:
Tasas de mortalidad: riesgo de morir.
Tasas de morbilidad: riesgo de contraer determinada enfermedad.
Tasas de natalidad: miden el crecimiento de las poblaciones.
Tasas de letalidad: miden la gravedad de las enfermedades.
FRECUENCIA: Es el número de veces que se repite un resultado. Ejemplo: De los 40 alumnos estudiados, salió: 8
son altos, 12, son bajitos, 8 son pelirrojos, 8 usan anteojos. Aquí ya varia el tipo de frecuencia que necesites ya que
hay varios: absoluta, relativa, acumulada absoluta y acumulada relativa.