Este documento define y explica conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, razón, proporción y tasa. Define una variable como algo que puede variar o cambiar, y distingue entre variables cualitativas y cuantitativas. También explica la diferencia entre población, muestra y parámetros, y describe las cuatro escalas de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

1. La variable deriva del término en
latín variabilis, variable es una
palabra que representa a aquello
que varía o que está sujeto a algún
tipo de cambio. Se trata de algo
que se caracteriza por
ser inestable, inconstante y muda
ble. En otras palabras, una
variable es un símbolo que
permite identificar a un elemento
no especificado dentro de un
determinado grupo.
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. En este caso se las
denomina constructos o construcciones hipotéticas.

2. 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 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

3. 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.

4. Variables independientes
Una variable independiente es aquella
cuyo valor no depende de otra variable. Es
aquella característica o propiedad que se
supone es la causa del fenómeno
estudiado. En investigación experimental
se llama así a la variable que el
investigador manipula.
Las variables independientes son las que
el investigador escoge para establecer
agrupaciones en el estudio, clasificando
intrínsecamente a los casos del mismo. Un
tipo especial son las variables de
control, que modifican al resto de las
variables independientes y que de no
tenerse en cuenta adecuadamente pueden
alterar los resultados por medio de
un sesgo.
La variable independiente se suele
representar en el eje de abscisas.
Variables dependientes
Una variable dependiente es aquella
cuyos valores dependen de los que
tomen otra variable. La variable
dependiente en una función que suele
representar por y. La variable
dependiente se representa en el eje
ordenadas. Son las variables de
respuesta que se observan en el estudio,
y que podrían estar influidas por los
valores de las variables independientes.
Hayman (1974 : 69) la define como
propiedad o característica que se trata
de cambiar mediante la manipulación
de la variable independiente.
La variable dependiente es el factor que
es observado y medido para determinar
el efecto de la variable independiente

5. Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de
individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación.
Para su estudio, en general se clasifican en Poblaciones Finitas y Poblaciones
Infinitas.
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.

6. “Es una parte
representativa de la
población que es
seleccionada para ser
estudiada, ya que la
población es demasiado
grande para ser
estudiada en su
totalidad” Allen
Webster.
La parte extraída de un conjunto que se
considera como una porción
representativa de él también recibe el
nombre de muestra: “El 86% de los
brasileños aprueban la gestión de Lula da
Silva, de acuerdo a la encuesta realizada a
una muestra de 10.000 personas de
diversas clases sociales”. La muestra
estadística es el subconjunto de los
individuos de una población estadística.
Estas muestras permiten inferir las
propiedades del total del conjunto

7. Un parámetro es un número que resume
la gran cantidad de datos que pueden
derivarse del estudio de una variable
estadística, como también se puede decir
que son medidas o características
descriptivas inherentes a las poblaciones.
Los salarios promedio de todos los
empleados de una empresa, puede ser un
ejemplo de parámetro

8. •Intervalo
•Razón
•Nominal
•Ordinal
Las escalas de medición sirven para
ofrecernos información sobre las
clasificaciones que podemos hacer con
respecto a las variables (discretas o
continuas). Cuando se mide una variable el
resultado puede aparecer en uno de cuatro
diversos tipos de escalas de medición

9. Escala nominal:
Utiliza los números para identificar que un dato pertenece a un grupo o a una
categoría. Es aquella escala que no presenta un orden o dimensión particular,
son observaciones que pueden clasificarse o contarse.
En el análisis de datos resulta más sencillo asignar a ciertos atributos
“etiquetas” numéricas en lugar de utilizar datos complejos. Por ello podemos
utilizar un “1” para designar a las mujeres y un “2” para designar a los hombres,
sin que ninguno de los números represente más o menos, solamente con el
objetivo de distinguir y organizar datos.
En esta escala cada persona u objeto debe pertenecer a una y solamente una de
las categorías que tienen y el conjunto de estas categorías debe ser exhaustivo;
es decir, tiene que contener a todos los casos posibles.
Escala ordinal:
En esta escala los números representan una clasificación (mayor que o menor
que), sin que represente una unidad de medida, quedando implícito que un
número de mayor cantidad tiene más alto grado de atributo medido en
comparación de un número menor. Se establece una gradación u orden natural
para las categorías, cada uno de los datos puede localizarse dentro de alguna de
las categorías disponibles.

10. Escala de intervalo:
En esta escala además del “mayor que” y el “menor que”
también se establece una unidad de medida que nos
permite precisar cuanto se es mayor o menor. La unidad
de medición es arbitraria, el cero es convencional y
pueden existir cantidades negativas; la medición de la
temperatura y del coeficiente intelectual son ejemplos de
este tipo de escala.
En esta escala se pueden hacer comparaciones por medio
de diferencias o de sumas, sin embargo no se admiten
comparaciones por medio de multiplicaciones, divisiones
o porcentajes pues carecen de sentido.
Escala de razón:
Similar a la escala de intervalo, pero tiene un cero
absoluto y por ello los múltiplos de los valores de la
escala serán significativos; el nivel de votos en una
elección sería un buen ejemplo de una escala de medición
de razón.

11. La 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
La 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%.

12. La 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.
La frecuencia es la cantidad de veces que se
repite un suceso en un rango de un espacio
muestral

14. ATENTAMENTE:
LUIS CARLOS VELASQUEZ MOLERO
C.I.25675340