El documento presenta información sobre un estudiante de bachillerato llamado Cristian López. El profesor Ramón Aray enseña una clase de estadística en el Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño, ubicado en la ciudad de Barcelona, estado Anzoátegui, Venezuela. Se incluye una breve bibliografía sobre estadística.

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA.
MINISTERIO DEL PODER PARA LA EDUCACION.
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO.
SANTIAGO MARIÑO.
SEDE BARCELONA.
ESTADO ANZOATEGUI.
Bachiller:
Cristian López
C.I: 25.250.660
Profesor:
Ramón Aray.

2. Ciencia que trata de la recopilación,
presentación, análisis e interpretación
de datos numéricos(estadísticas)con el
fin de realizar una toma de decisiones
más efectiva.

3. Tipos de estadística
 Estadística Descriptiva:
 Estadística Inferencial
o Inductiva

4. Es una característica observable que varia entre
los diferentes individuos de una población. La
información que disponemos de cada individuo es
resumida en variables, representan y sintetizan
conceptualmente las propiedades o características
de las unidades de análisis, a las cuales se les
pueden adjudicar distintos valores numéricos.

5. Cuantitativas: Son las que toman
como argumento cantidades
numéricas, son variables
matemáticas.
Cualitativas: Indican distintas cualidades,
características o modalidades. Sus valores no
se pueden asociar directamente a un numero
(No se pueden hacer operaciones algebraicas
con ellos).

6.  Nominales: Si sus valores
no se pueden ordenar.
• Sexo.
• Grupo Sanguíneo.
• Religión.
• Nacionalidad.
• Fumar(Si/No).
Cualitativas:
 Ordinales: Si sus valores
se pueden ordenar
• Mejoría a un tratamiento,
Grado de Satisfacción,
Intensidad del dolor.

7. Cuantitativas
 Discretas: Si toman valores
numéricos.
 Numero de hijos
 Numero de Cigarrillos.
 Números de cumpleaños.
 Continuas: Si entre dos valores,
son posibles infinitos valores
intermedios.
 Altura.
 Edad.
 Ingreso Familiar
 Dosis de medicamento
administrado.

8. Es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones ( obtener inferencias).
- Normalmente es demasiado para poder abarcarlo
Es un subconjunto de la población en la que tenemos acceso y sobre el que realmente hacemos las
observaciones (mediciones).
- Debería ser «representativo»
- Esta formado por miembros «seleccionados» de la población (individuos, unidades experimentales)
- Población
- Muestra

9. Ejemplo de población y muestra.
.
Población mexicana en general; muestra, población de mujeres mexicanas,
menores de 35 años.
Personas hospitalizadas en el año 2014; muestra, personas hospitalizadas por
accidente en 2014.
Población de ganado vacuno en una granja; muestra, fracción de vacas que pesan
más de 700 kilos.

10. Es una cantidad numérica calculadora sobre una población.
 La atura media de los individuos de un país
 La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números
(parámetros).
Parámetro:
Es una cantidad numérica calculada sobre la muestra que resume su información sobre algún
aspecto. Se usa para aproximar un parámetro.
- La altura media de los que estamos en este aula.
 Somos una muestra representativa de la población.
- Si un estadístico se usa para aproximar un parámetro también se le suele llamar
estimador.
Estadístico:

11. Ejemplo de parámetro estadístico.
.
El parámetro estadístico resume toda la información que hay en la población en
unos pocos números (parámetros).
Si quieres saber que característica predomina mas en tu grupo, color de pelo, color
de ojos, color de piel, complexión, evalúas a cada elemento y obtendrás una
observación de cada parámetro, y por tanto tendrás 50 observaciones de cada
parámetro.
Ejemplo:
La altura media de los sujetos.

12. Es una clasificación acordada con el fin de describir la naturaleza de la información
contenida dentro de los números asignados a los objetos y, por lo tanto, dentro de
una variable.
Las escalas de medición pueden ser nominales, ordinales, intervalos o de razón, se
definen a partir de su nivel de medición.
•Las Escalas, nominales y ordinales se representan a través de variables
cualitativas.
•Las escalas intervalos y de razón se representan por las variables cuantitativas.

13.  ESCALA NOMINAL
Es una escala que clasifica unidades en dos o más categorías que se
excluyen mutuamente, estableciéndose equivalencias o diferencias, no
establece ningún tipo de orden para las respuestas.
Ejemplos :
•Sexo (masculino, femenino)
•Estado civil (soltero, casado, viudo, divorciado, unión libre).
 ESCALA ORDINAL
Cuando las unidades o valores son clasificados y ordenados según su
magnitud (menor que o mayor que) se está en presencia de una escala
ordinal.
EJEMPLOS:
•Nivel de Acuerdo con la Bibliografía del curso (Muy de Acuerdo,
Acuerdo, Poco de Acuerdo, en Desacuerdo, Muy en desacuerdo).
•Nivel Socio-Económico(Alto, Medio, Bajo)

14.  ESCALA DE INTERVALOS
Son escalas de medida que clasifican y ordenan las unidades
presuponiendo la existencia de intervalos iguales para que la
distancia entre cualquiera de los pares de unidades sea conocida y
pueda ser objeto de comparación.
Ejemplos:
• Tiempo de permanencia en la clase(menos de 1 hora,
1 hora, 2horas, 3 horas.
•La edad.
•La cantidad de horas diarias de trabajo del Jefe de Hogar.
•Distancia entre su lugar de residencia y la Facultad.
 ESCALA DE RAZON
Cuando una medición tiene todas las características de una medida
de intervalo ( de una escala interval), y además se le puede asignar
un punto de origen verdadero de valor 0 (cero).
EJEMPLO:
•Número de años de la Escolaridad( puede ser0, 1, 3, 8 ....,etc.)
•Ingreso mensual por actividad principal(0, $1.000, $ 1.500, $
3.500........)

15. RAZÓN:
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:
1. Legionelosis adquirida en la comunidad/legionelosis nosocomiales= 372/29= 12,8. Por cada caso de
legionelosis nosocomial hay 12,8 casos comunitarios.
2. Defunciones por legionelosis adquirida en la comunidad/defunciones por legionelosis nosocomiales=
9/5= 1,8. Por cada defunción por legionelosis nosocomial hay 1,8 defunciones por legionelosis
adquirida en la comunidad.
Comunitario Nosocomial Total
Casos Defuncion
es
Casos Defuncione
s
Casos Defunciones
372 9 29 5 401 14

16. 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.

17. TASA:
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.
Ejemplos (ver datos de la tabla):
1. Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5 (*100.000)= 0,96 personas
padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000 habitantes.
2. Tasa de mortalidad por legionelosis en España en 2002= 14/41.837.894= 3,3*10-7 (*100.000)= 0,033
personas fallecieron por legionelosis en España en 2002 por cada 100.000 habitantes.

18. Frecuencia
Se llama Frecuencia a la cantidad de veces que se repite un
determinado valor de la variable, se suelen representar con
histogramas y con diagramas de Pareto.

19. Ejemplo General
Estudio de un diseño de aguas negras en la población de Chuparín.
Para realizar este estudio se tomo como muestra un
porcentaje de la población que habita actualmente
obteniendo como resultado una estadística la cual nos
indica la cantidad de habitantes que requieren de los
colectores para satisfacer la necesidad de carencia
que tienen actualmente. Ya que se han venido
presentando enfermedades en el sector por falta de
los mismos.

20. Bibliografía.
http://www.mat.uda.cl/hsalinas/cursos/2010/eyp2/clase1.pdf
http://www.fder.edu.uy/contenido/rrii/contenido/curricular/e
stadistica/rrii-estadistica-2011-clases-08-11-15-18-m.pdf