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.

1. Republica Bolivariana de Venezuela.
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior.
I.U.P Santiago Mariño.
Sede Barcelona.
Profesor:
Pedro Beltrán
Bachiller:
Poleth A. Yaguaratty
C.I: 25675371
Sección: IV
Barcelona, Mayo del 2015

2. Variable Tipos y Ejemplos
Una variable 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 para la investigación 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.
Tipos de Variables
• Variable Cuantitativa
• Variable Cualitativa

3.  Variable Cuantitativa: Una variable cuantitativa es la que se expresa
mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con
ella.
 Variable Cualitativa: Las variables cualitativas se refieren a características
o cualidades que no pueden ser medidas con números.
Ejemplo de Variables
Variable Cualitativa
La Belleza
El Estado civil de alguien

4. Color de Piel
Variable Cuantitativa
La Calificación de un Examen
El Peso
La Edad

5. Población Muestra y Ejemplos
Población: En estadística, también llamada
universo, es el conjunto de elementos de
referencia sobre el que se realizan las
observaciones.
Muestra: En estadística, una muestra es un
subconjunto de casos o individuos de
una población estadística.

6. Parámetros Estadísticos y Ejemplos
En estadística, 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.
Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito
esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad.
El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede
ser farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen
que permita tener una idea global de la población, compararla con otras,
comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos
desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas tareas
contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos.

7. Ejemplo de Parámetros Estadísticos
Suele ofrecerse como resumen
de la juventud de una
población la media aritmética
de las edades de sus
miembros, esto es, la suma de
todas ellas, dividida por el
total de individuos que
componen tal población.

8. Escalas de Medición y Ejemplos
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, intercalares 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,
también más conocidas como escalas grandes o pequeñas. Toda vez
que dicha clasificación determina la selección de
la gráfica adecuada.

9. Tipos de Escalas Estadísticas
• 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.
• 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, lo cual,
de acuerdo al principio de isomorfismos, se traduce en la certeza de que los objetos así medidos
están igualmente separados a la distancia o magnitud expresada en la escala.
• Escala de Razón: Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero como
origen, también denominada escala de proporciones.

10. Como se sabe si un instrumento de Medición
es confiable y valido
 En la práctica es casi imposible que una medición sea perfecta.
Generalmente se tiene un grado de error. Desde luego, se trata de que
este error sea el mínimo posible. Es por esto que la medición de cualquier
fenómeno se conceptualiza con la siguiente formula básica:
X = t + e
 Donde "X" representa los valores observados (resultados disponibles), "t"
son los valores verdaderos y "e" es el grado de error en la medición. Si no
hay error de medición ("e" es igual a cero), el valor observado y el
verdadero son equivalentes. Esto puede verse claramente así:
X = t + 0
X = t

11. Sumatoria
Sumatoria
A menudo resulta difícil trabajar con todos los
elementos de una determinada sucesión,
considerándolos como sumandos.
Para facilitar este trabajo se ha convenido
representar la adición de los términos en forma
abreviada, mediante el signo , acompañado de la
fórmula o término general que define a la sucesión y
del rango de valores que tomará la variable
considerada en esa fórmula.
Ejemplo

12. Razón
Ejemplos:
• 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.
• Razón casos de legionelosis en Andalucía/casos
de legionelosis en Asturias: 83/34= 2,44. Por
cada caso de legionelosis declarado en Asturias
hay 2,44 casos declarados en Andalucía.
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.
En el año 2005 se declararon 83
casos de legionelosis en
Andalucía, 11 en Canarias y 34 en
Asturias.

13. Proporción
Ejemplo
• 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.
• Casos de legionelosis en Canarias en relación
al total de casos en España: 11/1295=
0,0085. El 0,85% de los casos de legionelosis
en España se declararon en Canarias.
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%).
En el año 2005 se declararon 1295
casos de legionelosis en España.

14. Tasa
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.
En el año 2005 se encontraban censados en Andalucía 7.849.799 personas, y en
España 44.108.530
Ejemplo
• 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.
• La tasa de legionelosis en España en el año 2005: 1295/44.108.530 = 2,94*10-5. 2,94 personas por
cada 100.000 habitantes, padecieron legionelosis en España.

15. Frecuencia
Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de
la variable.
Tipos de Frecuencia
• Frecuencia absoluta: Es el promedio de una suma predeterminada y además consiste en saber cual es
el número o símbolo de mayor equivalencia. (ni) de una variable estadística Xi, es el número de veces
que este valor aparece en el estudio. A mayor tamaño de la muestra aumentará el tamaño de la
frecuencia absoluta; es decir, la suma total de todas las frecuencias absolutas debe dar el total de la
muestra estudiada.
• Frecuencia Relativa: Es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra.
• Frecuencia absoluta acumulada: Es el numero de veces en la muestra.
• Frecuencia relativa acumulada: Es el consiente entre la frecuente absoluta acumulada y el total de la
muestra.
•Frecuencia relativa (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra (N). Es decir,

16. Ejemplo Generalizado
 Variable Cuantitativa: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0,
1, 3.
 Variable Cualitativa: Color de ojos( Marrón, negro, grises, azueles y
verde.
 Población y Muestra: Población mexicana en general; muestra,
población de mujeres mexicanas, menores de 35 años.
 Parámetros estadísticos: Son todas aquellas medidas que describen
numéricamente la característica de una población.

17. Ejemplo Generalizado
Sumatoria
Proporción
Tasa

18. Bibliografía
Webgrafia:
 www.ditutor.com
 http://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estad%C3%ADstica
 http://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico
 http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html
 http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Gaspar_Garcia_3/razon.html
 http://www.monografias.com/trabajos13/sumato/sumato.shtml
 http://www.ditutor.com/estadistica/sumatoria.html