Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, tipos de variables, frecuencias y tasas. Define una variable estadística como una propiedad que puede variar y tomar diferentes valores. Explica que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas y continúas o discretas. Además, define conceptos como población, muestra, parámetros, escalas de medición y tipos de frecuencias.
Bibliografía Definición de variable - Qué es, Significado y Concepto http://definicion.de/variable/#ixzz3HwA8MQze Iztiar Navarrete. 3° Pedagogia + Ed. Primaria Patricia Olmedo Ariza. 3° Pedagogia •Calot, Gérard (1985). Curso de estadística descriptiva. trad. Francisco José Cano Sevilla (4ª edición). Parainfo. ISBN 8428305633. •Fernández Fernández, Santiago; Córdoba, Alejandro; Cordero Sánchez, José María (2002). Estadística Descriptiva (2ª edición). ESIC Editorial. ISBN 8473563069. •Huff, Darrel; Geis, Irvin (1993). How to lie with Statistics. W W Norton & Co Inc. ISBN 0393310728
Terminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CVAndresmb9
Definición y Ejemplo de: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Contenido de la Presentación:
o Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
o Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
o Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
o Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
o Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
o Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
Conceptos Básicos Estadísticos, con ejemplo. Variable, población y muestra, escala de medición, parámetros estadísticos,sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia.
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.
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.
Bibliografía Definición de variable - Qué es, Significado y Concepto http://definicion.de/variable/#ixzz3HwA8MQze Iztiar Navarrete. 3° Pedagogia + Ed. Primaria Patricia Olmedo Ariza. 3° Pedagogia •Calot, Gérard (1985). Curso de estadística descriptiva. trad. Francisco José Cano Sevilla (4ª edición). Parainfo. ISBN 8428305633. •Fernández Fernández, Santiago; Córdoba, Alejandro; Cordero Sánchez, José María (2002). Estadística Descriptiva (2ª edición). ESIC Editorial. ISBN 8473563069. •Huff, Darrel; Geis, Irvin (1993). How to lie with Statistics. W W Norton & Co Inc. ISBN 0393310728
Terminos Basicos de la estadistica - Andres martinez seccion CVAndresmb9
Definición y Ejemplo de: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Contenido de la Presentación:
o Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
o Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
o Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
o Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
o Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
o Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
Conceptos Básicos Estadísticos, con ejemplo. Variable, población y muestra, escala de medición, parámetros estadísticos,sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia.
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.
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.
La presente investigación se refiere al tema de la Estadística, que se puede definir es la ciencia cuyo objetivo es reunir una información para facilitar al hombre el estudio de datos masivos de individuos, grupos, series de hechos, etc. y deducir de ello gracias al análisis de estos datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro.
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.
Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
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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.
Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
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.
La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
Reporte homicidio doloso descripción
Reporte que contiene información de las víctimas de homicidio doloso registradas en el municipio de Irapuato Guanajuato durante el periodo señalado, comprende información cualitativa y cuantitativa que hace referencia a las características principales de cada uno de los homicidios.
La información proviene tanto de medios de comunicación digitales e impresos como de los boletines que la propia Fiscalía del Estado de Guanajuato emite de manera diaria a los medios de comunicación quienes publican estas incidencias en sus distintos canales.
Podemos observar cantidad de personas fallecidas, lugar donde se registraron los eventos, colonia y calle así como un comparativo con el mismo periodo pero del año anterior.
Edades y género de las víctimas es parte de la información que incluye el reporte.
Ipsos, empresa de investigación de mercados y opinión pública, divulgó su informe N°29 “Claves Ipsos” correspondiente al mes de abril, que encuestó a 800 personas con el fin de identificar las principales opiniones y comportamientos de las y los ciudadanos respecto de temas de interés para el país. En esta edición se abordó la a Carabineros de Chile, su evaluación, legitimidad en su actuar y el asesinato de tres funcionarios en Cañete. Además, se consultó sobre el Ejército y la opinión respecto de la marcha en Putre.
1. Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio Del Poder Popular para la Educacion Superior
I.U.P. «Santiago Mariño»
Términos Básicos en Estadística
Profesor :
Ramón Aray
Bachiller:
Manuel Chivico
C.I.:25.428.384
2. Variable
• 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.
• Existen diferentes tipos de variables: -Cualitativa
Normal -Cualitativa Ordinal -Cuantitativa
Continua -Cuantitativa Discreta
3. Tipos de variable
• 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.
• 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. Población
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 Hipotética
5. Muestra
• “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.
6. Parametros
• Son las medidas o características descriptivas
inherentes a las poblaciones. Los salarios
promedio de todos los empleados de una
empresa, puede ser un ejemplo de parámetro.
• Estadístico o Estadígrafo: Son las medidas
descriptivas inherentes a una muestra, las cuales
pueden usarse como estimación del parámetro.
Como ejemplo podría tomarse los salarios
promedio de una muestra de los empleados de la
empresa.
7. Escalas de medición
• En general, se entiende por medición la
asignación de números a elementos u objetos
para representar o cuantificar una propiedad. El
problema básico está dado por la asignación un
numeral que represente la magnitud de la
característica que queremos medir y que dicho
números pueden analizarse por manipulaciones
de acuerdo a ciertas reglas. Por medio de la
medición, los atributos de nuestras percepciones
se transforman en entidades conocidas y
manejables llamadas "números".
8. Tipos deescalas de medición
• Hay cuatro tipos de mediciones o escalas de medición en estadística. Los
cuatro tipos de niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón) tienen
diferentes grados de uso en la investigación estadística.
• Las medidas de razón, en donde un valor cero y distancias entre
diferentes mediciones son definidas, dan la mayor flexibilidad en
métodos estadísticos que pueden ser usados para analizar los datos.
• Las medidas de intervalo tienen distancias interpretables entre
mediciones, pero un valor cero sin significado (como las mediciones de
coeficiente intelectual o temperatura en grados Celsius).
• Las medidas ordinales tienen imprecisas diferencias entre valores
consecutivos, pero un orden interpretable para sus valores.
• Las medidas nominales no tienen ningún rango interpretable entre sus
valores.
9. LA SUMATORIA
• se emplea para representar la suma de muchos o infinitos
sumandos.
10. Razon
• 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.
• Ejemplos:
• En el año 2002, según el Centro Nacional de Epidemiología se
declararon los siguientes casos de legionelosis:
Comumitario Nosocomial Total
Casos Defunciones Casos Defunciones Casos Defunciones
372 9 29 5 401 14
11. Proporción
• 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%.
• Ejemplos (tomando los datos de la tabla de arriba):
• 1. Casos de legionelosis comunitarias en relación al total del año
2002= 372/401= 0,93* 100= 93%. El 93% de las legionelosis
declaradas en España en 2002 fueron adquiridas en la comunidad.
• 2. Defunciones por legionelosis comunitarias en relación al total de
las defunciones por legionelosis del año 2002= 9/14= 0,64* 100=
64%. El 64% de las defunciones por legionelosis declaradas en
España en 2002 fueron por legionella adquirida en la comunidad.
12. Taza
• 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.
• Según el Instituto Nacional de Estadística, en el año
2002 se encontraba censada en España una población
de 41.837.894 personas.
13. Frecuencia
• 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
• Tipos de frecuencia
• Frecuencia absoluta de un valor de la variable estadística X, es el número de veces
que aparece ese valor en el estudio. Se suele denotar por Fi a la frecuencia
absoluta del valor X = xi de la variable X. Dada una muestra de N elementos, la
suma 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,
• Frecuencia absoluta acumulada: (Ni), se refiere al total de las frecuencias absolutas
para todos los eventos iguales o anteriores que un cierto valor, en una lista
ordenada de eventos.