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.

1. Republica Bolivariana de Venezuela
I.U.P Santiago Mariño
Sede Barcelona
Ing. Barcelona
Alumna:
Elianny González
C.I: 25389265
Profesor:
Pedro Beltrán
Términos básicos de
estadística

2. • Existen muchas definiciones de Estadística, pero en síntesis la
podemos definir como la ciencia rama de la Matemática que se
ocupa de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar
información cuantitativa para obtener conclusiones válidas,
solucionar problemas, predecir fenómenos y ayudar a una toma de
decisiones más efectivas.
DEFINICION
• Estadística descriptiva (deductiva)
• Es la fase de descripción, organización, síntesis y análisis de la
información de interés pero sin llegar a conclusiones fuertes o
profundas sobre la misma; es más, una fase de recolección y
organización de información para su examen cuidadoso.
• Estadística Inferencial (Inductiva)
• Esta fase busca obtener conclusiones sólidas y más profundas que
una simple descripción de la información, basados en el trabajo con
muestras y su posterior generalización de resultados para la toma
de decisiones y conclusiones sólidas.
TIPOS

3. VARIABLE
Se define como una VARIABLE, a una característica observable o a un
aspecto discernible en un objeto de estudio, que puede adoptar
diferentes valores o expresarse en varias categorías, o a una
característica observable ligada, con una relación determinada, a
otros aspectos observables.
TIPOS DE VARIABLES
Variable cualitativa: Es aquella característica que no podemos expresar con
números y hay que expresarla con palabras. Por ejemplo, el lugar de
residencia.
Variable cuantitativa: Es cualquier característica que se puede expresar con
números. Por ejemplo, el número de hermanos o la estatura.
Dentro de esta variable podemos distinguir dos tipos:
Variable cuantitativa discreta. Es aquella variable que puede tomar
únicamente un número finito de valores. Por ejemplo, el número de hermanos.
Variable cuantitativa continua. Es aquella variable que puede tomar cualquier
valor dentro de un intervalo real. Por ejemplo, la estatura.

4. POBLACION
Como POBLACION, se define a un conjunto de medidas obtenidas al observar a
característica de interés en los elementos del colectivo, lo que indica que con u
mismo colectivo pueden, en general, estar asociadas varias poblaciones.
grupo de gente que es entrevistado al realizar estadísticas o
encuestas, (una muestra representativa de la totalidad o la
mayoría de la población).
Muestra de población
EJEMPLOS
1.- Población mexicana en general; muestra, población de mujeres mexic
menores de 35 años.
2.- Población de libros de una biblioteca; muestra, población de libros en
de historia.
3.- Población de niños en edad escolar; muestra, población de niños en p
de primaria.

5. PARAMETROS ESTADISTICOS
Los parámetros
estadísticos son
una consecuencia
inevitable del
propósito esencial
de la estadística:
crear un modelo de
la realidad
Parámetros de centralización. Son datos que
representan de forma global a toda la población.
Entre ellos vamos a estudiar 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. Por ejemplo el recorrido, la
desviación media, la varianza y la desviación
típica.
TIPOS DE PARAMTEROS

6. Medidas de posición:Se trata de
valores de la variable estadística
que se caracterizan por la
posición que ocupan dentro del
rango de valores posibles de esta.
Entre ellos se distinguen:
Las medidas de tendencia
central: medias, moda y mediana.
Las medidas de posición no
central: cuantiles (cuartiles,
deciles y percentiles).
Medidas de dispersión:Resumen la
heterogeneidad de los datos, lo
separados que estos están entre
sí.
Medidas de forma:Su valor informa
sobre el aspecto que tiene la
gráfica de la distribución. Entre
ellas están los coeficientes de
asimetría y los de curtosis.
MEDIDAS DE
PARAMETROS

7. El nivel de medida de una variable en matemáticas y
estadísticas, también llamado escala de medición, es
una clasificación acordada con el fin de describir la
naturaleza de la información contenida dentro de los
números asignados a los objetos y, por lo tanto, dentro
de una variable. Según la teoría de las escalas de
medida, varias operaciones matemáticas diferentes son
posibles dependiendo del nivel en el cual la variable se
mide.

8. Medida nominal
El nivel nominal de medición, de la palabra latina común (nombre) describe variables
de naturaleza categórica que difieren en cualidad más que en cantidad (Salkind, 1998:
113). Ante las observaciones que se realizan de la realidad, es posible asignar cada
una de ellas exclusivamente a una categoría o grupo.
Medida ordinal
El nivel ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que se
pueden ordenar los valores. En este caso las variables no sólo se asignan a grupos
sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que, menor que o igual
que, entre los elementos.

9. Medida de intervalo o intervalar
El nivel de intervalo procede del latín interval lun (espacio entre dos paredes). Este
nivel integra las variables que pueden establecer intervalos iguales entre sus
valores. Las variables del nivel de intervalos permiten determinar la diferencia entre
puntos a lo largo del mismo continuo. Las operaciones posibles son todas las de
escalas anteriores, más la suma y la resta.
Medida de razón o racional
El nivel de razón, cuya denominación procede del latín ratio (cálculo), integra aquellas
variables con intervalos iguales pueden situar un cero absoluto. Estas variables
nombran orden, presentan intervalos iguales y el cero significa ausencia de la
característica.

10. RAZON
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
PROPORCION
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.
Ejemplos
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.
77/188=0,41 El 41% de los casos se han detectado en personas mayores de 65 años.

11. TASA
La tasa es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo. 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.

12. FRECUENCIA
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
Ejemplos de frecuencias
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)

13. TIPOS DE FRECUECIAS
En estadística se pueden distinguir hasta cuatro tipos de frecuencias:
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 = frac{n_i}{N} = frac{n_i}{sum_i n_i}
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)
Frecuencia absoluta acumulada (Ni), es el número de veces ni en la muestra N.
Frecuencia relativa acumulada (Fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta
acumulada y el total de la muestra.
F_i = frac{N_i}{N}

14. Conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial - Monografias.com
Parámetro estadístico - Wikipedia, la enciclopedia libre
ejemplo de poblacion y muestra } - Buscar con Google
Nivel de medida - Wikipedia, la enciclopedia libre
Razón, proporción, tasa
Escalas de medicion en Estadistica
Tipos de escalas y variables estadísticas
Media y desviación típica
Probabilidad y Estadistica