Terminos básicos de estadistica

INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO SANTIAGO MARIÑO
DEPARTAMENTO DE ING. ELECTRICA
SEDE BARCELONA
Bachilleres:
Da Piedad, Marcos
C.I. 20.874.931
Profesor:
Carlos Hernández
“Términos Básicos en Estadística”

Fuente: Encuestas realizadas a los trabajadores y trabajadoras del Centro
Médico “San Mateo, C.A”, ubicado en la Av. Pedro María Freites, Urbanización
Camino Nuevo, Barcelona, Estado Anzoátegui. Febrero 2013.
ANALISIS DE LA DATA
Variable
Cualitativa
Se refiere a características
no medibles y atributos de
la variable.
Ejemplos:
Sexo: Femenino-Masculino
Color de ojos
Color de cabello
Continua
Cuando puede tomar infinitos
valores comprendidos entre
dos valores determinados.
Ej: Altura, peso, etc.
Discreta
Cuando solo pueden
tomar algunos valores
determinados.
Ej: N° de padres vivos
N° de hijos
Cuantitativa
Se refiere a las
características
medibles de la
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.

ANALISIS DE LA DATA
Población
• Es el estudio estadístico, ha de estar
referido a un conjunto o colección de
personas o cosas.
Muestra
• Es una parte de la población que se
selecciona para realizar el estudio. Una
muestra debe ser representativa ,es
decir, deba reflejar las características
esenciales de la población que se desea
estudiar.

ANALISIS DE LA DATA
Un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del
estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está bien definido,
usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.
Centralización
Mediana
Moda
Media
Posición Dispersión
Deciles
Percentiles
Cuartiles
Desviación Media
Varianza
Rango
Desviación Típica

ANALISIS DE LA DATA
Son consecuencia de la medición, puede llevarse según diferentes conjuntos de reglas. A
continuación se discutirán las principales, dentro de ellas tenemos:
 Escala Nominal: Es categórica, consiste en designar o nombrar las observaciones. Las
categorías son mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas. No es posible
ordenar las categorías.
 Escala Ordinal: Es categórica. Cuando las observaciones no sólo difieran de categoría a
categoría, sino que además pueden clasificarse por grados de acuerdo con algún criterio
de orden. Ejemplos: Niveles de una enfermedad, rango académico, edad (menor igual a
18 años; mayor a 18 años y menor a 40 años; mayor igual a 40 años).
 Escala de Intervalo: Es cuantitativa. No sólo distingue orden entre categorías, sino que
también pueden discernirse diferencias iguales entre las observaciones. Se considera
unidad de medida, según un parámetro (escalas de grados en temperatura, metros, pie,
puntajes). Cero arbitrario, es decir, el valor cero no indica ausencia de la característica, en
otras palabras, la característica está presente y vale cero algunos ejemplos son la
temperatura, pruebas de coeficiente intelectual, académicas, altura sobre el nivel del
mar.
 Escala de Razón: Es cuantitativa. Cero absoluto, es decir, el valor cero representa
ausencia de la característica o atributo. Claros ejemplos de esta escala son la distancia,
altura, masa, peso, estatura, entre otros.

ANALISIS DE LA DATA
Sumatoria: Es frecuente el uso del operador sumatoria en Estadística. La suma de las
frecuencias absolutas se puede expresar como:
Razón: 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

ANALISIS DE LA DATA
Proporción: 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.

ANALISIS DE LA DATA
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.
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.

ANALISIS DE LA DATA
Frecuencia: es la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable. Se
suelen representar con histogramas y diagramas de Pareto.
Ejemplo:
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).

ANALISIS DE LA DATA
Una empresa dedicada a la fabricación de conservas de pescado, tiene planeado
introducir al mercado conservas de trucha. Para ello le encargó a una empresa
investigadora de mercado la realización de un estudio mediante la cual le
interesaba averiguar, entre otras cosas, la aceptación de del nuevo producto y el
precio que las personas estarían dispuestas a pagar. La encuesta fue realizada en
Lima y se entrevistaron a 250 personas . De los encuestados el 67% estarían
dispuestos a consumir el nuevo producto. Además se concluyó que el precio del
producto debería oscilar entre 1.50 y 2.50 soles.
Identifique:
• La Población y la muestra.
• Las variables de estudio y sus respectivos tipos
• Los estadísticos y su parámetro
• El tipo de estimación que se utilizó.

ANALISIS DE LA DATA
 Población: Habitantes de la ciudad de Lima.
 Muestra: 250 personas.
 Variables:
- Aceptación del producto(Si/No) Cualitativa – Nominal.
- Precio(Entre S/.1.5 y 2.5) Cuantitativa – Continua.
 Estadístico o Estadígrafo: 67% que estarían dispuestos a consumir (Valor
obtenido de la muestra)
 Parámetro: No se especifica
 Tipo de estimación: Estimación Puntual , se empleó el porcentaje.

ANALISIS DE LA DATA
Una empresa desea probar la eficacia de un nuevo comercial de TV transmitido en
la ciudad de Trujillo, como parte de la prueba, el comercial se pasa en el horario
que se trasmite el noticiero local. Dos días después se lleva a cabo un encuesta
telefónica. De ella se obtuvo lo siguiente:
• El 70% de los habitantes de la ciudad sintonizan la estación de Tv. Para ver el
noticiero local.
• El 15% de las personas que vieron el comercial lo recordó inmediatamente.
• El 5% de las personas que recordaron el comercial compró el producto.
Identifique:
Identifique:
• La Población y la muestra.
• Las variables de estudio y sus respectivos tipos
• Los estadísticos y su parámetro

ANALISIS DE LA DATA
 Población: Habitantes de la ciudad de Trujillo.
 Muestra: Un grupo de personas.
 Variables:
- Sintonía del noticiero (Si/No) Cualitativa – Nominal.
- Recuerdo del comercial Cualitativa – Nominal.
- Compraron el producto Cualitativa – Nominal.
 Estadístico o Estadígrafo: No precisa
 Parámetro: El 70% de los habitantes de la ciudad sintonizan la estación de Tv.
Para ver el noticiero local. …. (Valores obtenidos de la población ya que se
especifica conclusión sobre la ciudad)

ANALISIS DE LA DATA
 es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico.
 es.slideshare.net/erikacarolinacolinamorales/diapositiva-estadistica-nueva-
pptx
 http://www.rena.edu.ve/cuartaEtapa/metodologia/Tema6.html
 es.slideshare.net/MadelynSaidy/clase-poblacin-muestra-y-muestreo
 http://es.slideshare.net/JoanFernandoChipia/tipos-de-escalas-y-variables-
estadsticas
 http://es.slideshare.net/FranklinMartinez2/trminos-bsicos-en-estadstica

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