Este documento describe conceptos estadísticos fundamentales como variables, población y muestra, escalas de medición, parámetros estadísticos y razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables cuantitativas y cualitativas, variables independientes y dependientes. Explica qué son la población y la muestra en un estudio estadístico. Además, describe diferentes escalas de medición y tipos de parámetros estadísticos como medidas de tendencia central y dispersión. Finalmente, distingue entre razón, proporción, tasa
Este documento define y explica varios conceptos estadísticos fundamentales como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, medidas de tendencia central, dispersión y posición, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción y tasa. Explica que una variable es cualquier cantidad que puede medirse o contarse, y que pueden ser cuantitativas o categóricas. También define población, muestra, parámetros estadísticos y sus diferentes tipos, y proporciona ejemplos para ilustrar los conceptos.
Este documento define y explica diferentes tipos de variables estadísticas, incluyendo variables cualitativas, cuantitativas, aleatorias discretas y continuas. También describe la diferencia entre población y muestra, parámetros estadísticos, y escalas de medición. Finalmente, define razón, proporción, tasa y frecuencia y proporciona ejemplos de cada uno.
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.
Este documento resume los conceptos clave detrás del análisis de varianza (ANOVA) y las pruebas estadísticas F y t. Explica cómo ANOVA compara tres o más medias poblacionales para determinar si son iguales, mientras que las pruebas F y t se usan para comparar varianzas poblacionales y pares de medias, respectivamente. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estos métodos y realizar inferencias estadísticas.
Este documento define y explica conceptos estadísticos básicos como variables, poblaciones, muestras, parámetros, escalas de medición, sumatorias, razones, tasas, proporciones y frecuencias. Describe dos tipos de variables (cualitativas y cuantitativas), y cómo se pueden clasificar las variables cualitativas. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, y los diferentes tipos de escalas de medición.
Este documento presenta definiciones y tipos de variables estadísticas. Explica que una variable es una propiedad que puede fluctuar y adoptar diferentes valores. Luego describe variables cualitativas, cuantitativas, aleatorias discretas y continuas. También define población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición y conceptos como razón, proporción y tasa.
5 Planteamiento de Hipotesis en mas de 2 Poblaciones (ji cuadrada)Ana
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos sobre la distribución Ji-cuadrada y su aplicación en pruebas de hipótesis. Explica los supuestos, fórmulas y ejemplos de uso de la prueba Ji-cuadrada para comparar frecuencias observadas con las esperadas y determinar si son estadísticamente iguales. Adicionalmente, incluye ejercicios resueltos para reforzar el concepto.
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Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
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Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Este documento resume los conceptos clave detrás del análisis de varianza (ANOVA) y las pruebas estadísticas F y t. Explica cómo ANOVA compara tres o más medias poblacionales para determinar si son iguales, mientras que las pruebas F y t se usan para comparar varianzas poblacionales y pares de medias, respectivamente. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estos métodos y realizar inferencias estadísticas.
Este documento define y explica conceptos estadísticos básicos como variables, poblaciones, muestras, parámetros, escalas de medición, sumatorias, razones, tasas, proporciones y frecuencias. Describe dos tipos de variables (cualitativas y cuantitativas), y cómo se pueden clasificar las variables cualitativas. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, y los diferentes tipos de escalas de medición.
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Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos sobre la distribución Ji-cuadrada y su aplicación en pruebas de hipótesis. Explica los supuestos, fórmulas y ejemplos de uso de la prueba Ji-cuadrada para comparar frecuencias observadas con las esperadas y determinar si son estadísticamente iguales. Adicionalmente, incluye ejercicios resueltos para reforzar el concepto.
Este documento describe cómo realizar una prueba t de varianzas combinadas para determinar si existen diferencias significativas entre las medias de dos poblaciones con varianzas iguales. Explica el estadístico de prueba t, los grados de libertad, y cómo usar los valores críticos y el p-value para decidir si rechazar o no la hipótesis nula de que las medias son iguales. También proporciona un ejemplo numérico para ilustrar el procedimiento.
Este documento presenta información sobre la prueba t de Student para una y dos muestras. Explica los supuestos de cada caso y provee ejemplos prácticos de su aplicación en SPSS. En particular, analiza un ejemplo donde se evalúa la efectividad de un taller de ética mediante prueba t de Student para dos muestras relacionadas y otro donde se compara el aprendizaje de fracciones entre dos métodos de enseñanza usando prueba t de Student para dos muestras independientes.
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas para comparar grupos, incluyendo diagrama de cajas, prueba t de Student, análisis de varianza de un factor y prueba t para muestras relacionadas. Explica cómo estas pruebas permiten contrastar hipótesis sobre las diferencias entre medias de grupos y los supuestos de normalidad y homocedasticidad requeridos. También menciona cómo SPSS puede usarse para realizar estas pruebas y evaluar los supuestos.
Términos Básicos de la Estadística; Variables: tipos y ejemplo, Población y muestra, ejemplos, Proporción, tasa, frecuencia, razón, Parámetros estadísticos y escala de medición, definiciones y ejemplos.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, parámetros, escalas de medición, proporciones, razones y tasas. Define variables cuantitativas y cualitativas, discretas y continuas, así como variables nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Explica la diferencia entre población finita e infinita y ofrece ejemplos de cálculo de proporciones, razones y tasas usando datos sobre tuberculosis.
Planteamiento de hipotesis en mas de dos poblaciones (ji cuadrada)guest8a3c19
Este documento presenta información sobre la distribución Ji-cuadrada y cómo se puede usar para probar hipótesis estadísticas en más de dos poblaciones. Explica la fórmula para calcular Ji-cuadrada, los supuestos y restricciones de la prueba, y provee ejemplos y ejercicios resueltos.
El documento define conceptos estadísticos fundamentales como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición y proporciones, razones y tasas. Explica que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, dependientes o independientes. Define población como el conjunto total de individuos y muestra como un subconjunto representativo. Describe parámetros de centralización, posición y dispersión. Distingue entre escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Por último, explica el cálculo de proporcion
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica observable que puede variar, y que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. También describe los diferentes tipos de variables y escalas de medición, y cómo se calculan conceptos como la razón, proporción y tasa.
El documento define diferentes tipos de datos y variables, y describe muestras probabilísticas y no probabilísticas. Define población como el conjunto total de elementos a estudiar, y muestra como un subconjunto de la población. Explica que una muestra probabilística se selecciona matemáticamente para que cada unidad tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada, mientras que en una muestra no probabilística no se aplican las reglas de probabilidad.
Este documento resume los temas cubiertos en la segunda parte del curso de Estadística II impartido por la Ec. Miriam Guajala en el segundo bimestre de 2007. Incluye una introducción a la prueba t de Student para una muestra, pruebas de homogeneidad, análisis de varianza, prueba Ji cuadrado y distribución binomial. Explica cómo seleccionar las pruebas estadísticas adecuadas y el proceso de evaluación de hipótesis y toma de decisiones.
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas como el análisis Ji-cuadrada y el análisis de varianza. Explica la prueba de independencia para determinar si dos variables son independientes utilizando una tabla de contingencia. También cubre la prueba de bondad de ajuste para determinar si los datos se ajustan a una distribución específica y el análisis de varianza para probar hipótesis sobre medias y varianzas de poblaciones.
Este documento define y explica conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables dependientes, independientes, cualitativas y aleatorias. Explica la diferencia entre población y muestra y los tipos de parámetros estadísticos. También describe las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón y cómo se aplican conceptos como razón, proporción, tasa y frecuencia.
El documento describe las diferencias entre pruebas paramétricas y no paramétricas. Las pruebas paramétricas hacen suposiciones sobre los parámetros de la población y distribución normal de los datos, mientras que las pruebas no paramétricas no hacen estas suposiciones. Algunas de las pruebas estadísticas más utilizadas mencionadas incluyen la prueba t, ANOVA, correlación de Pearson, y prueba de Ji cuadrada.
Este documento define y clasifica las variables estadísticas. Explica que una variable es un símbolo que identifica elementos dentro de un grupo que pueden variar. Las clasifica por su grado de abstracción, posición en la investigación y naturaleza. También define conceptos como población, muestra, medición, parámetros estadísticos como promedio, razón, proporción y tasa.
Este documento presenta una introducción a conceptos estadísticos básicos como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, proporciones, razones, tasas y frecuencias. Define variables cualitativas y cuantitativas, discretas y continuas, y describe la diferencia entre población y muestra. Además, cubre conceptos como parámetros, escalas nominales, ordinales e intervalares, y cómo calcular proporciones, razones y tasas.
Este documento describe los conceptos básicos de la prueba de hipótesis. Explica cómo se pueden inferir parámetros poblacionales, relaciones entre variables y predicción de resultados a partir de una muestra seleccionada de una población. También cubre temas como estimación puntual, estimación por intervalos, nivel de significancia, hipótesis nula e hipótesis alterna.
La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee.
La estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas.
Elaboración configuración de graficos esatdisticos.infotamiNombre Apellidos
Este documento describe los diferentes tipos de gráficos disponibles en Excel, incluyendo gráficos de columnas, líneas, circulares, barras, área, dispersión, cotizaciones, superficie, anillos, burbujas y radiales. Explica cada tipo de gráfico y cuando se debe usar cada uno. También incluye ilustraciones de ejemplos para cada tipo de gráfico.
La encuesta realizada por alumnas de 3o "A" del Colegio Belén tuvo como objetivo determinar el nivel de conocimiento de sus compañeras sobre la problemática del dengue. Los resultados mostraron que las alumnas tenían un conocimiento básico sobre las medidas preventivas, pero un porcentaje importante desconocía los síntomas y clasificación de la enfermedad.
Este documento describe cómo realizar una prueba t de varianzas combinadas para determinar si existen diferencias significativas entre las medias de dos poblaciones con varianzas iguales. Explica el estadístico de prueba t, los grados de libertad, y cómo usar los valores críticos y el p-value para decidir si rechazar o no la hipótesis nula de que las medias son iguales. También proporciona un ejemplo numérico para ilustrar el procedimiento.
Este documento presenta información sobre la prueba t de Student para una y dos muestras. Explica los supuestos de cada caso y provee ejemplos prácticos de su aplicación en SPSS. En particular, analiza un ejemplo donde se evalúa la efectividad de un taller de ética mediante prueba t de Student para dos muestras relacionadas y otro donde se compara el aprendizaje de fracciones entre dos métodos de enseñanza usando prueba t de Student para dos muestras independientes.
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas para comparar grupos, incluyendo diagrama de cajas, prueba t de Student, análisis de varianza de un factor y prueba t para muestras relacionadas. Explica cómo estas pruebas permiten contrastar hipótesis sobre las diferencias entre medias de grupos y los supuestos de normalidad y homocedasticidad requeridos. También menciona cómo SPSS puede usarse para realizar estas pruebas y evaluar los supuestos.
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Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, parámetros, escalas de medición, proporciones, razones y tasas. Define variables cuantitativas y cualitativas, discretas y continuas, así como variables nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Explica la diferencia entre población finita e infinita y ofrece ejemplos de cálculo de proporciones, razones y tasas usando datos sobre tuberculosis.
Planteamiento de hipotesis en mas de dos poblaciones (ji cuadrada)guest8a3c19
Este documento presenta información sobre la distribución Ji-cuadrada y cómo se puede usar para probar hipótesis estadísticas en más de dos poblaciones. Explica la fórmula para calcular Ji-cuadrada, los supuestos y restricciones de la prueba, y provee ejemplos y ejercicios resueltos.
El documento define conceptos estadísticos fundamentales como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición y proporciones, razones y tasas. Explica que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, dependientes o independientes. Define población como el conjunto total de individuos y muestra como un subconjunto representativo. Describe parámetros de centralización, posición y dispersión. Distingue entre escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Por último, explica el cálculo de proporcion
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica observable que puede variar, y que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. También describe los diferentes tipos de variables y escalas de medición, y cómo se calculan conceptos como la razón, proporción y tasa.
El documento define diferentes tipos de datos y variables, y describe muestras probabilísticas y no probabilísticas. Define población como el conjunto total de elementos a estudiar, y muestra como un subconjunto de la población. Explica que una muestra probabilística se selecciona matemáticamente para que cada unidad tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada, mientras que en una muestra no probabilística no se aplican las reglas de probabilidad.
Este documento resume los temas cubiertos en la segunda parte del curso de Estadística II impartido por la Ec. Miriam Guajala en el segundo bimestre de 2007. Incluye una introducción a la prueba t de Student para una muestra, pruebas de homogeneidad, análisis de varianza, prueba Ji cuadrado y distribución binomial. Explica cómo seleccionar las pruebas estadísticas adecuadas y el proceso de evaluación de hipótesis y toma de decisiones.
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas como el análisis Ji-cuadrada y el análisis de varianza. Explica la prueba de independencia para determinar si dos variables son independientes utilizando una tabla de contingencia. También cubre la prueba de bondad de ajuste para determinar si los datos se ajustan a una distribución específica y el análisis de varianza para probar hipótesis sobre medias y varianzas de poblaciones.
Este documento define y explica conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables dependientes, independientes, cualitativas y aleatorias. Explica la diferencia entre población y muestra y los tipos de parámetros estadísticos. También describe las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón y cómo se aplican conceptos como razón, proporción, tasa y frecuencia.
El documento describe las diferencias entre pruebas paramétricas y no paramétricas. Las pruebas paramétricas hacen suposiciones sobre los parámetros de la población y distribución normal de los datos, mientras que las pruebas no paramétricas no hacen estas suposiciones. Algunas de las pruebas estadísticas más utilizadas mencionadas incluyen la prueba t, ANOVA, correlación de Pearson, y prueba de Ji cuadrada.
Este documento define y clasifica las variables estadísticas. Explica que una variable es un símbolo que identifica elementos dentro de un grupo que pueden variar. Las clasifica por su grado de abstracción, posición en la investigación y naturaleza. También define conceptos como población, muestra, medición, parámetros estadísticos como promedio, razón, proporción y tasa.
Este documento presenta una introducción a conceptos estadísticos básicos como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, proporciones, razones, tasas y frecuencias. Define variables cualitativas y cuantitativas, discretas y continuas, y describe la diferencia entre población y muestra. Además, cubre conceptos como parámetros, escalas nominales, ordinales e intervalares, y cómo calcular proporciones, razones y tasas.
Este documento describe los conceptos básicos de la prueba de hipótesis. Explica cómo se pueden inferir parámetros poblacionales, relaciones entre variables y predicción de resultados a partir de una muestra seleccionada de una población. También cubre temas como estimación puntual, estimación por intervalos, nivel de significancia, hipótesis nula e hipótesis alterna.
La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee.
La estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas.
Elaboración configuración de graficos esatdisticos.infotamiNombre Apellidos
Este documento describe los diferentes tipos de gráficos disponibles en Excel, incluyendo gráficos de columnas, líneas, circulares, barras, área, dispersión, cotizaciones, superficie, anillos, burbujas y radiales. Explica cada tipo de gráfico y cuando se debe usar cada uno. También incluye ilustraciones de ejemplos para cada tipo de gráfico.
La encuesta realizada por alumnas de 3o "A" del Colegio Belén tuvo como objetivo determinar el nivel de conocimiento de sus compañeras sobre la problemática del dengue. Los resultados mostraron que las alumnas tenían un conocimiento básico sobre las medidas preventivas, pero un porcentaje importante desconocía los síntomas y clasificación de la enfermedad.
Este documento describe cómo Microsoft Excel proporciona una herramienta llamada Estadística Descriptiva que permite generar resúmenes estadísticos de datos de forma rápida. La Estadística Descriptiva genera métricas como la media, error típico, mediana, moda, desviación estándar, varianza, curtosis, coeficiente de asimetría, rango, mínimo, máximo, suma y cuenta. Esto ahorra tiempo en comparación con generar estos cálculos individualmente.
Este documento presenta estadísticas y datos sobre el mercado de la construcción sostenible y los beneficios de los edificios verdes. Resalta que el mercado de la construcción verde está creciendo rápidamente, respaldando miles de puestos de trabajo y millones de dólares en la economía. También destaca que los edificios verdes usan menos energía, agua y materiales, lo que reduce los costos a largo plazo y aumenta la productividad y la salud de los ocupantes en comparación con los edificios convencionales
Este documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística se utiliza para recolectar, organizar e interpretar datos para obtener conclusiones y tomar decisiones informadas. Describe los tipos de estadística descriptiva e inferencial, y conceptos clave como población, muestra y variables. Además, explica métodos para presentar datos como tablas, gráficos de barras, diagramas circulares e histogramas.
Este documento describe las etapas del método estadístico, incluyendo la planificación del estudio, la recolección de información, la elaboración de datos numéricos y el análisis e interpretación. En la planificación del estudio, se define el problema, los objetivos y la hipótesis, y se busca información existente. La recolección de información debe hacerse según el plan, minimizando errores. Finalmente, los datos se clasifican y analizan estadísticamente.
Este documento describe los propósitos y técnicas de recolección de datos para investigaciones. Recolectar datos provee información para estudios, medir desempeño, tomar decisiones e investigar preguntas. Algunas técnicas incluyen encuestas usando cuestionarios, entrevistas con guías de preguntas, observación experimental y no experimental, y análisis documental usando fichas de registro. Al diseñar cuestionarios se deben considerar preguntas cerradas, abiertas y semi-abiertas, así como principios éticos como anonimato
Generación de datos estadísticos enlazados del Instituto Aragonés de EstadísticaOscar Corcho
En esta presentación mostramos el trabajo realizado para la generación y publicación de datos enlazados a partir de los datos de estadística local del Instituto Aragonés de Estadística
El documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial. Define población, muestra e individuo, y describe escalas de medición y variables cualitativas y cuantitativas. Explica medidas de tendencia central como media, mediana y moda, y medidas de dispersión como desviación típica y varianza. También cubre medidas de forma como asimetría y curtosis.
Este documento define y explica varios términos básicos en estadística como variables, población, muestra, parámetro, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una propiedad que puede variar y tomar diferentes valores. También describe los tipos de variables, cualitativas y cuantitativas, y los tipos de escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Definición y Ejemplo de: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
conceptos basicos de: Definición y Ejemplo de: Variable (tipos), Población y ...Mayra Madrid Castillo
Definición y Ejemplo de: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
conceptos basicos: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadíst...Mayra Madrid Castillo
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser independiente, dependiente, cuantitativa o cualitativa. Define una población como el conjunto total y una muestra como un subconjunto representativo sobre el que se realiza un estudio. Presenta fórmulas para calcular la razón, proporción, tasa y frecuencia a partir de los datos muestrales.
Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como variable, población, muestra y parámetros estadísticos. Explica los tipos de variables cualitativas y cuantitativas, así como las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y razón. También define y da ejemplos de sumatoria razón, proporción, tasa y frecuencia.
Este documento presenta definiciones y ejemplos de varios términos básicos en estadística como variable, población, muestra, parámetros estadísticos, escala de medición, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa u cuantitativa y nombrar ejemplos de cada tipo. También define conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos y diferentes escalas de medición usadas en estadística.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, poblaciones, muestras, parámetros, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define una variable como una característica de los individuos de una población. Explica los tipos de variables cualitativas y cuantitativas. Además, define población, muestra, parámetros estadísticos y las cuatro escalas de medición. Por último, da ejemplos de razón, proporción, tasa y frecuencia.
El documento define conceptos básicos de estadística como población, muestra, variables, parámetros estadísticos y tipos de frecuencias. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial, y que la descriptiva se encarga de describir y resumir datos mientras la inferencial busca obtener conclusiones más profundas. También define variables cualitativas y cuantitativas, y distingue entre parámetros de posición, dispersión y forma.
El documento explica las diferentes variables y conceptos estadísticos como variables cualitativas, cuantitativas, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición (nominal, ordinal, intervalo, razón), proporción, tasa, frecuencia y provee ejemplos para ilustrar cada concepto. También incluye una bibliografía al final.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como la definición de estadística, estadística descriptiva e inferencial, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, medidas de posición y dispersión, niveles de medida, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica cada concepto de manera concisa con ejemplos para facilitar la comprensión de los fundamentos de la estadística.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define cada uno de estos conceptos y proporciona ejemplos ilustrativos. El documento fue escrito para un curso de Estadística I impartido en la Universidad Politécnica "Santiago Mariño" y contiene una bibliografía al final.
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. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:
• 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.
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 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.
El documento define diferentes tipos de variables estadísticas (cualitativas y cuantitativas), conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, y describe métodos para medir tendencia central, posición y dispersión de datos como cuartiles, deciles y percentiles. También explica conceptos como razón, proporción, tasa y frecuencia, ilustrando cada uno con ejemplos sobre datos de tuberculosis.
Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, parámetros, escalas de medición y proporciones. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y una población es el conjunto total sobre el que se recolectan datos mientras una muestra es un subconjunto. También define parámetros como medidas de tendencia central y posición, y escalas de medición como nominal, ordinal e intervalos. Finalmente, explica cómo calcular proporciones, tasas y frecuencias.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, tipos de variables, escalas de medición, parámetros estadísticos, frecuencias y tasas. Explica que una variable es cualquier característica cuantificable de un individuo, y que pueden ser cualitativas o cuantitativas. Además, describe los tipos de población y muestra, así como los métodos para seleccionar una muestra representativa.
Este documento describe diferentes tipos de variables estadísticas, incluyendo cualitativas, cuantitativas, discretas y continuas. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, proporciones, razones, tasas y frecuencias.
Este documento define y explica conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, razón, proporción y tasa. Describe variables cualitativas y cuantitativas, así como variables dependientes, independientes y neutras. También explica conceptos como población, muestra, parámetros, y diferentes tipos de escalas de medición.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables cualitativas y cuantitativas, población y muestra, y describe escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. También explica cómo calcular razón, proporción, tasa y frecuencia absoluta y relativa.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
En la ciudad de Pasto, estamos revolucionando el acceso a microcréditos y la formalización de microempresarios informales con nuestra aplicación CrediAvanza. Nuestro objetivo es empoderar a los emprendedores locales proporcionándoles una plataforma integral que facilite el acceso a servicios financieros y asesoría profesional.
Ofrecemos herramientas y metodologías para que las personas con ideas de negocio desarrollen un prototipo que pueda ser probado en un entorno real.
Cada miembro puede crear su perfil de acuerdo a sus intereses, habilidades y así montar sus proyectos de ideas de negocio, para recibir mentorías .
1. ESCALAS DE MEDICION
PARAMETROS ESTADISTICOS
POBLACION Y MUESTRA
VARIABLES
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
“SANTIAGO MARIÑO”
EXTENSIÓN BARCELONA
SUMATORIA RAZON, PROPORCION, TASA Y FRECUENCIA
Autor: Martínez José Alejandro
BIBLIOGRAFIA
2. Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es
susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u
observarse. Las variables adquieren valor cuando se relacionan con otras
variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría. En este
caso se les denomina constructos o construcciones hipotéticas.
Tipos de Variables.
1. Variable independiente: Son valores que no dependen de otros, están
en el eje x.
2. Variable dependiente: Su valor depende de otras variables, se
encuentran en el eje y.
VARIABLES
3. 3. Variable cuantitativa: Estas se representan por medio de un número y
se clasifican en dos:
Variable continua: Su valor lo adquiere de dos números existentes.
Ejemplo: El peso de 4 personas: 85.45, 65.23, 70.12, 50.34
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos el peso con dos decimales, pero también se
podría dar con tres decimales.
Variable discreta: Su valor lo obtiene fuera del valor de dos números
existentes. Ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1,
3.
4. Variable cualitativa: Son valores que no pueden ser determinados
numéricamente, se clasifican en dos:
Variable cuasi cuantitativa: son valores no numéricos que no
pueden ser ordenados. Ejemplo: Lugar en un concurso de
conocimientos: Primero, segundo, tercero.
4. Variable ordinal: Son valores numéricos que no pueden ser
ordenados. Como por ejemplo: El estado del agua, puede ser sólido,
líquido y gaseoso.
5. Variable aleatoria: Cada uno de los valores se asocian con un elemento
del espacio maestral E, un numero real. Se utilizan letras mayúsculas X,
Y, ... para designar variables aleatorias, y las respectivas minúsculas (x, y,
...) para designar valores concretos de las mismas.
Variable aleatoria discreta: Su valor siempre debe ser entero.
Ejemplo: El número de alumnos en una escuela.
Variable aleatoria continua: Es aquella que puede tomar todos los
valores posibles dentro de un cierto intervalo de la recta real.
Ejemplo: La altura de los alumnos de una clase, las horas de duración
de una pila.
Variable aleatoria binomial: Es una variable aleatoria discreta, sólo
puede tomar los valores 0, 1, 2, 3, ..., n suponiendo que se han
realizado n pruebas. Ejemplo: k = 6, al lanzar una moneda 10 veces y
obtener 6 caras.
6. POBLACION.
Representa todas las unidades de la investigación que se estudia de
acuerdo a la naturaleza del problema, es decir, la suma total de las unidades
que se van a estudiar, las cuales deben poseer características comunes
dando origen a la investigación. Arias (1999), señala que “es el conjunto de
elementos con características comunes que son objetos de análisis y para los
cuales serán válidas las conclusiones de la investigación”.
Ejemplo: Para el desarrollo de esta investigación, se necesitó realizar un
estudio de la población de la institución, para poder saber como aplicar la
propuesta y como afectaba y beneficiaba a cada integrante de la misma. Por
consiguiente, la población de la presente investigación estuvo integrada
por un grupo de cinco (05) personas, en efecto se dividen en (04) secretarias
y un (01) prefecto, quienes están ligadas directamente en la problemática de
estudio.
8. MUESTRA.
Es una parte de la población, o sea, un número de individuos u objetos
seleccionados científicamente, cada uno de los cuales es un elemento del
universo. Para Balestrini (1997), La muestra “es obtenida con el fin de
investigar, a partir del conocimiento de sus características particulares, las
propiedades de una población”. Para Hurtado (1998), consiste: “en las
poblaciones pequeñas o finitas no se selecciona muestra alguna para no
afectar la valides de los resultados”.
9. PARAMETROS ESTADISTICOS
Los 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 existe 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. Ejemplo. El recorrido,
la varianza y la desviación típica.
10. Parámetros de centralización.
1. Media aritmética: Se define la media aritmética como la suma de un
conjunto de datos dividida por el número total de datos. Se representa por
“X”.
11. Parámetros de centralización.
2. Moda: Indica cual dato tiene la mayor frecuencia en un conjunto de datos,
es decir, cual se repite más. Se representa por “Mo”
12. Parámetros de centralización.
3. Mediana: Es el valor central de un conjunto de valores ordenados en forma
creciente o decreciente. Se representa por “Med”
13. Parámetros de dispersión.
1. Recorrido: Se define como la diferencia entre el mayor y el menor de los
valores de la variable. Se representa por R. Nos indica un intervalo en el
que están comprendido todos los datos. Ejemplo: Hallar el rango de la
siguiente serie de números: 4,5,7,9,10,12,15.
Solución: el rango será la diferencia entre los valores extremos. Es decir, 15-4
= 11.
2. Desviación media: Es la media aritmética de los valores absolutos de
las desviaciones respecto a la media. Por ejemplo, si la media de alturas
de todos los alumnos de un curso es 1,51 m y uno de ellos mide 1,63m, la
desviación media de su altura con respecto a la media es de +0.12 metros.
3. Varianza: Es la media aritmética del cuadrado de las
desviaciones respecto a la media.
4. Desviación típica: Es la raíz cuadrada de la varianza.
14. Ejemplo de varianza y desviación típica:
Varianza= 23.75
Desviación típica= 4.87
15. ESCALAS DE MEDICION
Los datos empleados con las escalas nominales
constan generalmente de la frecuencia de los
valores o de la tabulación de número de casos
en cada clase.
Permite asignar un lugar específico a cada
objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la
intensidad, fuerza, etc.; presentes en el
momento de la medición
Refleja distancias equivalentes entre los objetos
y en la propia escala. Es decir, permite indicar
exactamente la separación entre 2 puntos.
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.
ESCALA NOMINAL:
Constituye el nivel óptimo de medición, posee un
cero verdadero como origen, también
denominada escala de proporciones.
ESCALA ORDINAL:
ESCALA DE INTERVALO:
ESCALA DE RAZON:
16.
17. SUMATORIA RAZÓN, PROPORCIÓN, TASA Y FRECUENCIA
Razón: Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A
menudo las cantidades se miden en las mismas unidades, pero no es esencial. El rango
oscila entre 0 e infinito. Ejemplos: 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
Proporción: Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. 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: Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de
casos en el año 2005.
135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones.
Cociente entre el número de casos ocurrido en individuos con más de 65 años y el total de
casos en el año 2005.
18. 77/188=0,41 El 41% de los casos se han detectado en personas mayores de 65
años.
Tasa: 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-¹.
Ejemplos: Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005 y la
población estimada de varones en el año 2005:
135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000
habitantes varones en 1 año (2005).
Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población estimada en el año 2005:
8/1076635=0,000007 La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000 habitantes en
1 año.
Frecuencia: Es el número de veces que el valor de una variable se repite. Ejemplo:
Teniendo en cuenta que las notas de un estudiante universitario son 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.
19. Colaboradores de Ditutor. Parámetros estadísticos [en línea]. Ditutor, 2015 [fecha de consulta:
28 de octubre del 2015]. Disponible en
<http://www.ditutor.com/estadistica/parametros_estadisticos.html>
Colaboradores de Wikipedia. Frecuencia estadística [en línea]. Wikipedia, La enciclopedia
libre, 2015 [fecha de consulta: 29 de octubre del 2015]. Disponible en
<https://es.wikipedia.org/wiki/Frecuencia_estad%C3%Adstica>
Colaboradores de Ditutor. Tipos de variables [en línea]. Ditutor, 2015 [fecha de consulta: 28 de
octubre del 2015]. Disponible en
<http://www.ditutor.com/estadistica/variables_tipos.html>
CEER. Rango o recorrido [en línea]. Blogger. 2012 [fecha de consulta: 28 de octubre del
2015]. Disponible en
<http://calidadadministrativa-jessica.blogspot.com/2012/03/rango-o-recorrido.html>
BIBLIOGRAFIA