Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra y parámetros. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa. Una población es el conjunto total de individuos y una muestra representa una parte de la población. Los parámetros miden características centrales y de dispersión de los datos. También describe escalas de medición como nominal, ordinal e intervalar.

1. TALLERDEDISEÑO
VIII
TERMINOS
BASICOS
estadística
I.U.P SANTIAGO MARIÑO
SEDE BARCELONA
ESCUELA DE ING. ELECTRICA
JASSER
BERMUDEZ
BACHILLER

2. VARIABLE
Es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de
una población.
TIPOS DE VARIABLES
Variable cualitativa
Las variables cualitativas 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 o variable cuasi-cuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que
existe un orden.
Ejemplos:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.

3. Variable cuantitativa
Una 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 solo puede tomar un número finito de valores
entre dos valores cualesquiera de una característica.
Ejemplo:
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
• Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre
dos valores cualesquiera de una característica.
Ejemplos:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar con
tres decimales.
TIPOS DE VARIABLES

4. POBLACION
Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad
de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación.
TIPOS DE POBLACION
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, etc.
Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no pueden ser
contados. Ejemplo: Los números naturales.
Así también las poblaciones pueden ser clasificadas en Reales e Hipotéticas, las reales son aquellas
concretas, que ya existen. Ejemplo: Los aspirantes a un puesto de trabajo, los vendedores de una
empresa. Mientras que las hipotéticas, son las formas imaginables en que se podría presentar un
suceso. Ejemplo: Estimaciones de la población económicamente activa dentro de diez años.
En toda investigación lo ideal sería contar con observaciones o características de todos los
elementos de nuestro grupo de interés, pero en muchas ocasiones eso sería muy caro y/o muy
tardado o simplemente imposible, es por ello que se toman muestras.

5. MUESTRA
es una pieza de la población a estudiar que sirve para representarla.
Según Levin & Rubin (1996). Apuntan que "Una muestra es una colección
de algunos elementos de la población, pero no de todos".
Según Cadenas (1974). "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",
El estudio de muestras es más sencillo que el estudio de la población
completa; cuesta menos y lleva menos tiempo.
Una muestra representativa contiene las características relevantes de la
población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población.
Los expertos en estadística recogen datos de una muestra, utilizan esta
información para hacer referencias sobre la población que está
representada por la muestra. En consecuencia muestra y población son
conceptos relativos. Una población es un todo y una muestra es una
fracción o segmento de ese todo.

6. PARAMETRO
Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución
estadística.
Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una
gráfica.
Hay tres tipos parámetros estadísticos:
De centralización.
De posición
De dispersión.
TIPOS DE PARAMETROS
Medidas de centralización
Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.
La medidas de centralización son:
• Media aritmética
La media es el valor promedio de la distribución.
• Mediana
La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la
distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales.
• Moda
La moda es el valor que más se repite en una distribución.

7. TIPOS DE PARAMETROS
Medidas de posición
Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:
• Cuartiles
Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
Deciles
• Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
• Percentiles
Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales.
Medidas de dispersión
Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución.
Las medidas de dispersión son:
• Rango o recorrido
El rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística
• Desviación media
La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a
la media.
• Varianza
La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.
• Desviación típica
La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.

8. ESCALAS DE MEDICION
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, intervalares
o racionales. Según pasa de una escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Las
escalas de medición ofrecen información sobre la clasificación de variables discretas
o continuas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica
adecuada.
TIPOS DE ESCALAS
ESCALA NOMINAL
Consiste en clasificar objetos o fenómenos, según ciertas características, tipologías o
nombres, dándoles una denominación o símbolo, sin que implique ninguna relación de
orden, distancia o proporción entre los objetos o fenómenos.

9. TIPOS DE ESCALAS
ESCALA ORDINAL
Para las mismas personas también se pueden medir propiedades donde la clasificación
debe seguir un orden jerárquico. Se trata de la escala ordinal. Con ella se establecen
posiciones relativas de los objetos o fenómenos en estudio respecto a alguna característica
de interés, sin que se reflejen distancias entre ellos.
ESCALA DE INTERVALO
Representa un nivel de medición más preciso, matemáticamente hablando, que las anteriores. No sólo
se establece un orden en las posiciones relativas de los objetos o individuos, sino que se mide también
la distancia entre los intervalos o las diferentes categorías o clases. En este caso, la medición se ejecuta
en el sentido de una escala de intervalo; esto es, si la asignación de números a varias clases de objetos
es tan precisa que se sabe la magnitud de los intervalos (distancias) entre todos los objetos de la escala,
se ha obtenido una medida de intervalo.

10. TIPOS DE ESCALAS
ESCALA DE RAZON
Cuando una escala tiene todas las características de una escala de intervalo y además un punto cero real en su
origen, se llama escala de razón. Además de distinción, orden y distancia, ésta es una escala que permite
establecer en que proporción es mayor una categoría de una escala que otra. El cero absoluto o natural representa
la nulidad de lo que se estudia. Las operaciones y relaciones hechas con los valores numéricos en una escala de
razón son correspondientes a una escala isomórfica de la estructura de la aritmética.

11. PROPORCION, RAZON, TASA Y FRECUENCIA
Proporción (muestral): 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
Es importante aclarar que las proporciones, se relacionan con las frecuencias relativas simples; su rango, va desde cero
hasta uno (ambos inclusive), en otras palabras, el campo de existencia de las proporciones se encuentra en el intervalo
[0,1] y la sumatoria de las proporciones es igual a uno.
Razón (muestral): es la relación entre dos fenómenos independientes, el rango es de cero a infinito positivo. Por
ejemplo: en un Hospital existen mil pacientes y un total de cincuenta médicos, por lo cual se tiene una razón de
1000/50=20, en otras palabras en el Hospital por cada médico existen 20 pacientes.
Tasa: es la rapidez de cambio de un fenómeno, se obtiene mediante el cociente del número de veces que ocurre la
situación investigada en un lugar y lapso de tiempo determinado, entre la población en estudio, multiplicada por una
potencia de 10, su rango es de cero a infinito positivo. Entonces las tasas se hallan:
frecuencia: Se llama frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable. Se suelen
representar con histogramas y con diagramas de Pareto

12. EJEMPLOS

13. BIBLIOGRAFIA
http://contenidosdigitales.ulp.edu.ar/exe/matematica3/poblacin_muestra_
y_variables.html
http://brainly.lat/tarea/1691654
http://mestreacasa.gva.es/c/document_library/get_file?folderId=50001282
7493&name=DLFE-719392.pdf