Variable

1. VARIABLES
ESCALAS DE MEDICIÓN
I. U. P. SANTIAGO MARIÑO.
ING. DE MANTENIMIENTO MECÁNICO.
ELB. POR: GABRIELA RAMOS.

2. VARIABLES
Una variable estadística es cada una de las
características o cualidades que poseen los individuos
de una población.

3. VARIABLES
Peso Tensión Arterial
Análisis De Laboratorio

4. TIPOS DE VARIABLES
Existen diferentes tipos de variables:
• Cualitativa Normal: Son el tipo de variable que expresan distintas
cualidades, características o modalidad.
Hay dos tipos de variables Cualitativas:
Variable
Cualitativas
ó Normal.
Politómic
as
Dicotómic
as

5. VARIABLE CUALITATIVA DICOTÓPICA Y
POLITÓPICA
1. Dicotópica: cuando solo pueden tomar dos Valores posibles.
Como Si y No, Hombre y Mujer.
2. Politópicas: cuando pueden adquirir tres o más Valores.
Variable Categórica
Lavado de Manos: SI - NO Dicotópica
Médicos según Servicios: UCI, Medicina,
Cirugía, Consulta Externa.
Politópica
Medidas de Aislamiento: lavado de
Manos, uso de guantes, uso de
mascarilla.
Politópica
Satisfacción Laboral: SI - NO Dicotópica

6. • Cuntitativa o numérica: Son las variables que toman como argumento
cantidades numéricas.
Las variables Cuantitativas además pueden ser:
Variables
Cuantitativas ó
Numéricas.
Discreta.
Continua.
• Variable Discreta: Es la variable que ptesenta separaciones o
interrupciones en la escalas de Valores que puede tomar. Ejemplo: el
número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).

7. • Variable Continua: Es la variable que puede adquirir cualquier
Valor dentro de un intetvalo especificado de Valores. Por
ejemplo la Mada (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,… ) O la Altura (1,64 m,
1,65 m,… ) o el salaries.
Variable Cuantitativas Naturaleza de la variable
Número de eventos adversos: 3,
5, 2
Discreta
Peso de 50 pacientes continua
Números de Camas para
hospitalización: 15, 20, 32………
Discreta
Perímetro cefálico de 100 recien
nacÍdos
Continua

8. ESCALAS DE MEDICIÓN
El proceso de asignar un valor numérico a una variable se llama
medición. Las Escalas de medición sirven para ofrecernos
información sobre las clasificaciones que podemos hacer con
respecto a las variables (discreta o continuas).
Cuando se mide una variable el resultado puede aparecer en uno
de cuatro diversos tipos de escalas de medición:
Nomina
l
Ordinal
Intetval
o
Razón

9. ESCALA NOMINAL
Utiliza los números para identificar que un dato pertenece a un
grupo o una categoría. Es aquello escala que no presenta un
orden o dimensión particular, son observaciones que pueden
clasificarse o contarse.

10. ESCALA ORDINAL
En esta escala los números representan una clasificacion (mayor que o menos
que), sin que represente una unidad de medida, quedando implicito que un
número de mayor Cantidad tiene más also grado de atributo medido en
comparacion de un número menor.
EJEMPLO:

11. ESCALA DE INTETVALO
Se tienen una escala intetvalar, cuando los Valores asignados a
las unidades estadisticas no sólo permiten ordenarlas, sinó que
además, las diferencias iguales entre éstos indican diferencias
iguales en las cuantías de las propiedades a medir.

12. ESCALA DE RAZÓN
Similar a la escala de intetvalo, pero tiene un cero absoluto y por
ello los múltiplos de los valores de la escala serán significativos,
el nivel de votos en una eleccion seria un buen ejemplo de esta
escala.

13. POBLACIÓN Y MUESTRA
• La población: Una población está determinada por sus
características definitorias. Por lo tanto, el conjunto de elementos
que posea esta característica se denomina población o universo.
Población es la totalidad del fenómeno a estudiar, donde las
unidades de población poseen una característica común, la que se
estudia y da origen a los datos de la investigación.
Un censo, por ejemplo, es el recuento de todos los elementos de una
población.
• La Muestra: Una muestra es un conjunto de unidades, una porción del
total, que representa la conducta del universo en su conjunto. Una muestra,
en un sentido amplio, no es más que eso, una parte del todo que se llama
universo o población y que sirve para representarlo. Cuando un investigador
realiza en ciencias sociales un experimento, una encuesta o cualquier tipo

14. EJEMPLO DE POBLACIÓN Y MUESTRA

15. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS
Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de
los datos de una distribución estadística.
Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada
por una tabla o por una gráfica.
Tipos de parámetros estadísticos
Hay tres tipos parámetros estadísticos:
• De centralización.
• De posición
• De dispersión.

16. EJEMPLO DE PARÁMETROS ESTADÍSTICOS

17. SUMATORIA DE RAZÓN
Las razones pueden definirse como magnitudes que expresan la relación
aritmética existente entre dos eventos en una misma población, o un solo
evento en dos poblaciones. Una razón es un cociente cuyo numerador no está
contenido en el denominador. La dimensionalidad de la razón queda anulada
por cancelación algebraica, no tiene unidades. El rango de una razón es de 0
al infinito.
Ejemplo 1:
En una población:
a = 300 hombres
b = 200 mujeres

18. EJEMPLO DE SUMATORIA RAZÓN
Se presentan casos de mortalidad por enfermedad respiratoria en dos poblaciones. En este caso la
razón expresaría la relación cuantitativa que existe entre la tasa de mortalidad por enfermedad
respiratoria en la primera población y la tasa de mortalidad por enfermedad respiratoria en la
segunda población. La razón obtenida expresa la magnitud relativa con la que se presenta este
evento en cada población. Si la tasa de mortalidad por enfermedad respiratoria en la primera
ciudad es de 50 por 1000 y en la segunda es de 25 por 1000, la razón de tasas entre ambas ciudades
seria:
Donde RTM es la razón de tasas de mortalidad (en este caso, por enfermedad respiratoria) entre las
ciudades A y B. El resultado se expresa como una razón de 1:2, lo que significa que por cada caso en
la ciudad A hay dos casos en la ciudad B

19. SUMATORIA DE PROPORCIÓN
Las proporciones son medidas que expresan la frecuencia con la que ocurre
un evento en relación con la población total. Esta medida se calcula dividiendo
el número de eventos ocurridos entre la población en la que ocurrieron. Como
cada elemento de la población puede contribuir únicamente con un evento, es
lógico que al ser el numerador (el volumen de eventos) una parte del
denominador (la población en la que se presentaron los eventos), el primero
nunca será más grande que el segundo. Esta es la razón por la que el
resultado no puede ser mayor que la unidad y oscila siempre entre cero y uno.
Ejemplo: Si en un año se presentan 3 muertes en una población compuesta
por 100 personas, la proporción anual de muertes en esa población será:
A menudo, las proporciones se expresan en forma de porcentaje, y en tal caso
los resultados oscilan entre cero y cien.

20. SUMATORIA DE TASA
El concepto de tasa es similar al de una proporción, con la diferencia de que
las tasas llevan incorporado el concepto de tiempo. Las tasas expresan la
dinámica de un suceso en una población a lo largo del tiempo. Se puede
definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad o muerte)
por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo) en relación con el
tamaño de la población que se encuentra en riesgo de experimentar el suceso.
Ejemplos:
• La observación de 100 individuos en riesgo de padecer el evento durante un
año corresponde a 100 años – persona de seguimiento. De manera similar,
10 sujetos observados durante 10 años corresponden a 100 años – persona
de seguimiento.
• Si en una población la tasa de infarto al miocardio es 0,008 años-1, la
interpretación será que se producen ocho infartos por mil habitantes al año.