Términos básicos estadistica

1. Términos Básicos
Estadística
República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Materia: Estadística
Escuela 42
Tutor/a: Autor/a:
María Romano Jennifer Castro
C.I. 26.022.175

2. Variable Cuantitativa
• Es cualquier característica que se pueden medir y que podemos expresar con
números, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella.
Las variables cuantitativas además pueden
ser:
Variables Discretas: Caracteres
medibles, las cuales producen respuestas
numéricas, pero en números enteros.
Genialmente producto de un conteo, no
pueden tener valores intermedios en un
rango, solo pueden tomar un numero finito
de valores enteros.
Variables Continuas: Propiedades no
medibles, puede adoptar cualquier valor
numérico intermedio en un rango,
generalmente producto de una medición,
pueden tomar cualquier valor real
(infinitivos) dentro de un intervalo.
Ejemplos:
• Números de Hermanos: pueden ser
1,2,3… pero nunca podrá ser 5,45.
• Numero de Goles marcados por un
equipo de futbol en la liga.
• Velocidad de un vehículo: puede
ser 20; 54,3; 100,58… km/h
• Temperaturas registradas en un
hospital cada hora.

3. Variables cualitativas
No se pueden medir numéricamente, son el tipo de variables que como su nombre lo
indica expresan distintas cualidades, características o modalidades. 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 solo
pueden tomar dos valores posibles. Como, si y no, hombre y mujer, o se politómicas
cuando pueden adquirir tres o mas valores.
Entre las variables cualitativas podemos distinguir:
Variable Ordinal: Presenta modalidades no
numéricas, puede tener distintos valores en los
que existe un orden siguiendo una escala
establecida, aunque no es necesario que el
intervalo entre mediciones sea uniforme.
Variable nominal: Presenta
modalidades no numéricas, los
valores no pueden ser sometidos a
un criterio de orden.
Ejemplos:
• Medalla de una prueba deportiva: oro, plata,
bronce.
• Calidad de un producto: bueno, malo,
regular.
• Estado civil: soltero, casado, separado,
divorciado o viudo.
• Físico de un individuo: hermoso, bonito,
feo u horrible.

4. Población
Es el Conjunto total de elementos o de individuos, objetos o eventos que poseen
características similares y en el que estamos interesados en obtener conclusiones.
En general se clasifica por:
• Poblaciones finitas: Constan de un numero determinado de elementos susceptibles a ser
contado (que se pueda contar y que tenga un fin).
• Poblaciones Infinitas: Tienen un numero indeterminado de elementos, los cuales no
pueden ser contados(lo indeterminado y no tiene fin).
Un ejemplo de población, imaginemos que queremos estudiar que tan efectiva es una
vacuna contra una cierta enfermedad, entonces nos interesa estudiar a las personas que
estén enfermas de dicha enfermedad, es decir las personas enfermas serian nuestra la
población.
Un ejemplo de poblaciones finitas serian la cantidad de personas en una
ciudad, cantidades de aves en un lugar, la cantidad de niños que hay en una
escuela. etc.
Un ejemplo de poblaciones infinitas seria el conteo de las estrellas, granos
de arena o de una población de hormigas.

5. Muestra
Es una porción representativa de una determinada poblacion que es seleccionada para ser
estudiada, ya que la poblacion es demasiado grande para ser estudiada en su totalidad.
Un ejemplo de muestra, es que si se quiere saber que cantidad de personas usan
algún producto, la ciudad es la población y la muestra seria las mujeres menores a 35
años.
• Muestra aleatoria simple: Este método es muy simple y se caracteriza por la extracción de
los individuos de una lista de forma azarosa.
La muestra se clasifica por:
• Muestra sistemática: En este caso, el primer individuo se extrae al azar y a partir de este se
elije, a intervalos constantes, el resto.
• Muestra aleatoria estratificada: para realizar esta muestra se debe dividir a la población en
grupos de acuerdo a un carácter específico y luego, cada uno de estos grupos es muestreado
aleatoriamente, obteniendo así una parte que sea proporcional a la muestra.
• Muestra aleatoria por conglomerados: aquí, la población es dividida en grupos que posean
características similares entre ellos. Luego de realizar esto, algunos grupos son analizados
completamente dejando de lado al resto.
• Muestra mixta: en este caso se utilizan al menos dos de los métodos mencionados
anteriormente. Esto ocurre cuando la población a estudiar es sumamente compleja, por lo que
la aplicación de un solo método resultaría difícil o resultaría ineficiente.

6. Parametros
Es un numero que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una
variable estadistica. Son las medidas o caracteristicas descriptivas inherentes de las poblaciones..
Sirven para sintetizar la informacion dada por una tabla o por una gráfica.
• Medidas de centralización: Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.
La medidas de centralización son:
-Media aritmética -Mediana -Moda
• Medidas de posición: Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo
número de individuos. Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados
de menor a mayor.
La medidas de posición son:
-Cuartiles -Deciles -Percentiles
• Medidas de dispersión: Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los
valores de la distribución.
Las medidas de dispersión son:
-Rango o recorrido -Desviación media -Varianza -Desviación típica
De las siguientes situaciones, la que expresa un parámetro es:
a) El puntaje promedio obtenido por las y los estudiantes en la PAES.
b) La edad promedio de las mujeres de una empresa que son solteras.
c) El porcentaje de aprobados en el examen de admisión.
d) La producción promedio de dulces de frutas.
Un parámetro intenta resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números
(parámetros) un ejemplo la altura media de los sujetos o también los salarios promedio de todos los empleados.
Los parámetros se clasifican por:

7. Estadístico
• Es una cantidad numérica calculara sobre una muestra que resume su información sobre
algún aspecto, las cuales pueden usarse como estimación del parámetro. Como ejemplo podría
tomarse los salarios promedio de una muestra de los empleados de la empresa.
Tipos de estadístico:
• Posición: Dividen conjunto de datos en grupos con la misma cantidad de individuos. Entre
ellas cabe a destacar, cuantiles, porcentiles, cuartiles, deciles…
• Centralización: Indican valores con respecto a los que los datos parecen agruparse, entre
ellos cabe destacar, media, mediana y moda.
• Dispersión: Indican la mayor o menor concentración de los datos con respecto a las medidas
de centralización. Entre ellos, desviación típica, coeficiente de variación, rango, varianza.
• Forma: Dan una idea de como se distribuye los datos. Entre ellos, asimetría, apuntamiento o
curtosis.

8. 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. 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. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la grafica adecuada.
Un claro ejemplo especificando los tipos de medición:
Cuando se tiene una variable y se desea establecer a qué escala pertenece es necesario determinar qué
propiedades tiene de las cuatro que enumero:
a) Puede decirse que un valor es igual o diferente del de otro valor de la variable.
b) Puede decirse que un valor es igual, mayor o menor que otro.
c) Puede decirse que la diferencia entre dos valores de la variable es igual, mayor o menos que la diferencia entre
los valores de otros dos pares de valores de la variable. O sea pueden efectuarse válidamente divisiones entre
intervalos.
d) Puede decirse que un valor es tantas veces mayor o menor que otro. O sea pueden dividirse con válidamente
valores de la variable.
• Si la variable solo cumple a) se llama NOMINAL. Son variables no numéricas. Ejemplos:
-Estado civil -Color de cabello
• Si cumple solo a) y b) es ORDINAL. Son variables no numéricas. Ejemplos:
-Grado militar -Nivel de escolaridad
• Si cumple solo a), b) y c) es DE INTERVALO. Son variables numéricas que no tienen un cero unícamente
determinado o el cero no está definido. En ese caso no puedo decir tal valor es por ejemplo el doble del otro ya
que depende del cero que use menos aún si el cero no está definido..
-Altura de montañas (el cero puede ser la base de la montaña o el nivel del mar).
-Temperatura en un cierto lugar (el cero es diferente para los grados centígrados, Faranheit y Kelvin).
• Si cumplen a), b), c) y d) se denominan de RAZÓN, ya que al tener un cero pueden dividirse y decir este valor
de la variable es tantas veces mayor o menor que tal otro y por supuesto son variables numéricas. Ejemplos:
-Edad de las personas. -Calificaciones de un examen.

9. Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia
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. Ejemplo:
• Cociente entre el número de casos en varones y mujeres en 2005: Razón= 135/53= 2,55
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. Ejemplo:
• 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.
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. Ejemplo:
• Cociente entre el número de casos 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).
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 siguiente:
• 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 de 3/18 (3 de las veces que aparece
de las 18 notas que aparece en total).

10. Diferencias entre la Estadística Descriptiva y la
Inferencial
Estadística Descriptiva: Es la rama de la estadística que se ocupa de la recolección, presentación, descripción,
análisis e interpretación de un conjunto de datos.
• Analiza, estudia y describe las características particulares de la totalidad de los individuos de un grupo.
• Tiene como finalidad obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para poder
interpretarla rápidamente.
• Tiene una función inductiva.
• Cuenta con dos formas de ordenar los datos: a) por medio de tablas de frecuencias, de valores numéricos, o de
clases; ascendentes, descendentes y; b) por medio de representaciones gráficas, utilizando los histográmas,
polígonos de frecuencias, entre otros.
• La ED utiliza como herramientas las Medidas de Tendencia Central que son de gran utilidad para encontrar los
indicadores mas representativos de un conjunto de datos. Las de uso mas común son la Media Aritmética, La
Media Ponderada, la Mediana Moda; la Mediana y la Moda.
• Las Medidas de Dispersión son las otras herramientas de la ED que se utilizan para poder describir una
distribución de frecuencias a partir de la variación de los valores obtenidos. Las medidas de dispersión mas
utilizadas son el Rango, la Varianza, la Covarianza y la Desviación Estándar.
Estadística Inferencial: Es la rama de la Estadística que nos permite deducir las propiedades del total de los
elementos de un conjunto a partir del estudio de una muestra significativa de este conjunto.
• La inferencia siempre es en términos aproximados y debe declararse el nivel de confianza de3 la inferencia.
• La EI trabaja con muestras, subconjuntos, y a partir de su estudio se busca deducir aspectos relevantes de toda
una población.
• La muestra debe ser representativa de la población, lo que significa que cualquier individuo de la población
estudiada debe tener la misma probabilidad de ser elegido.