Este documento presenta definiciones y ejemplos de varios conceptos estadísticos básicos como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, y definiciones de razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable estadística puede tomar valores diferentes y que hay variables cualitativas y cuantitativas. Define población como el conjunto total de individuos con características en común y muestra como un subconjunto representativo. Presenta ejemplos de cálculos de parámetros como pro
2. Variable estadística:
Una variable estadística 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.
Tipos de variables:
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.
Dentro de ellas podemos distinguir:
*Variable cualitativa ordinal o variable
casi 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,...).
3. Población y muestra
Las estadísticas de por sí no tienen sentido si no se consideran o se relacionan dentro del contexto con que se trabajan. Por lo
tanto es necesario entender los conceptos de población y de muestra para lograr comprender mejor su significado en la
investigación educativa o social que se lleva a cabo.
POBLACIÓN:
Es el conjunto total de
individuos, objetos o medidas
que poseen algunas
características comunes
observables en un lugar y en
un momento determinado.
Cuando se vaya a llevar a
cabo alguna investigación
debe de tenerse en cuenta
algunas características
esenciales al seleccionarse la
población bajo estudio.
Entre éstas tenemos:
*Homogeneidad - que todos los miembros de la población tengan las mismas características según
las variables que se vayan a considerar en el estudio o investigación.
*Tiempo - se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés. Determinar si
el estudio es del momento presente o si se va a estudiar a una población de cinco años atrás o si se
van a entrevistar personas de diferentes generaciones.
*Espacio - se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio no puede ser muy
abarcador y por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un área o comunidad en específico.
*Cantidad - se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es sumamente
importante porque ello determina o afecta al tamaño de la muestra que se vaya a seleccionar,
además que la falta de recursos y tiempo también nos limita la extensión de la población que se
vaya a investigar.
4. MUESTRA - la muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población.
Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera
sea el estudio de la población.
*ALEATORIA - cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual oportunidad de ser incluido.
*ESTRATIFICADA - cuando se subdivide en estratos o subgrupos según las variables o características que se pretenden
investigar. Cada estrato debe corresponder proporcionalmente a la población.
*SISTEMÁTICA - cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar la muestra. Ejemplo: se entrevistará una familia por
cada diez que se detecten.
Un ejemplo de población seria la totalidad de
personas en un país, la muestra serian todos
aquellos menores de 18 años, para reconocer
la cantidad real de menores de edad en el
país.
5. Parámetros Estadísticos:
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.
Tipos de parámetros
estadísticos
Hay tres tipos parámetros
estadísticos:
De centralización.
De posición
De dispersión.
Si estas observando un grupo de personas, digamos 50 personas, debes caracterizar tu
grupo haciendo observaciones de cada elemento para esto, hay parámetros numéricos y
parámetros binarios.
quieres saber que promedio de estatura tiene tu grupo debes medir a las 50 personas, y
obtener por tanto 50 observaciones (parámetro numérico, estatura, cm o m) con esos
datos puedes calcular los parámetros de tendencia central: el promedio (media), la
mediana y la moda lo mismo puedes hacer para otras características: peso, edad, etc.
6. Escalas de Medición
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, intervalares o racionales. Según pasa de una escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Claros ejemplos de esta
escala son la distancia, altura, masa, peso, estatura, entre otros.
ESCALA NOMINAL.
No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar las clases. 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, según la variable que se está
estudiando.
ESCALA ORDINAL.
Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras (característica que
define a las escalas nominales) sino que mantiene una especie de relación entre sí. También
permite asignar un lugar específico a cada objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la
intensidad, fuerza, etc.
ESCALA DE INTERVALO.
Refleja distancias equivalentes entre
los objetos y en la propia escala. Es
decir, el uso de ésta escala permite
indicar exactamente la separación
entre 2 puntos.
ESCALA DE RAZÓN.
Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero como origen, también
denominada escala de proporciones. La existencia de un cero, natural y absoluto,
significa la posibilidad de que el objeto estudiado carezca de propiedad medida,
además de permitir todas las operaciones aritméticas y el uso de números representada
cantidades reales de la propiedad medida.
7. Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Definición de 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. Ejemplo de razón:
Razón casos de legionelosis en Andalucía/casos de legionelosis en Canarias: 83/11= 7,55. Por cada caso de legionelosis
declarado en Canarias hay 7,55 casos declarados en Andalucía.
Definición de 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%). Ejemplo de proporción:
Casos de legionelosis en Andalucía en relación al total de casos en España: 83/1295= 0,064. El 6,4% de los casos de
legionelosis en España se declararon en Andalucía.
8. la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es el
número de veces ni que dicho evento se repite durante un
experimento o muestra estadística. Comúnmente, la
distribución de la frecuencia suele visualizarse con el uso de
histogramas. Supongamos que las calificaciones de un
estudiante 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).
*La frecuencia absoluta acumulada para el valor 11 es 7,
porque hay 7 valores menores o iguales a 11.
*La frecuencia relativa acumulada para el valor 11 es 0.38,
porque corresponde a la división 7/18 (frecuencia absoluta
acumulada dividida entre el número total de muestras).
Definición de tasa: Es un tipo especial de
razón o de proporción que incluye una
medida de tiempo en el denominador. Está
asociado con la rapidez de cambio de un
fenómeno por unidad de una variable
(tiempo, temperatura, presión). Los
componentes de una tasa son el
numerador, el denominador, el tiempo
específico en el que el hecho ocurre, y
usualmente un multiplicador, potencia de
10, que convierte una fracción o decimal
en un número entero. El rango es de 0 a
infinito. Ejemplos de tasa:
La tasa de legionelosis en Andalucía en el
año 2005: 83/7.849.799= 1,06*10-5. 1,06
personas por cada 100.000 habitantes,
padecieron legionelosis en Andalucía.
9. Supongamos que queremos averiguar cual es el numero estándar de hijos en las familias que residen en el estado
Anzoátegui. La población serian todas las familias del estado sin embargo al no poder encuestar en un área tan amplia se
limita a encuestar a las familias de la zona de Boyacá II esa seria la muestra.
La variable seria la cantidad de hijos que tiene cada familia y esta vendría dada como una variable cuantitativa discreta ya
que la cantidad varia de 1 a 4 hijos.
Suponiendo que ya san realizado las encuestas y se ha obtenido cierta información para los parámetros estadísticos que
indicaran en una tabla el peso, la altura y la edad de cada miembro de la familia ubicándolos en graficas.
Ya habiendo calculado los resultados se tiene que en 80 familias el numero de hijos es de 2, en 50 familias el numero de
hijos es de 1, en 30 familias el numero de hijos es de 3 y en familias el numero de hijos es de 4 o mas. Por lo que se concluye
que la frecuencia mas común, mayor o “moda” es de solo 2 hijos para las familias que residen en el área de Boyacá II del
estado Anzoátegui.