República Bolivariana de Venezuela.Inscrito en el Ministerio del Poder Popular para la Educación.

Instituto Universitario Politécnico ‘‘Santiago Mariño’’.Barcelona – Anzoátegui.

Estadística I.

TÉRMINOS BÁSICOS ENESTADÍSTICA.

Instructor: Bachiller:Ramón Aray. Mayerling Barrios C.I. V-26.449.379

Barcelona, 10 de junio de 2016.

Variable

Una variable estadística es cada

una de las características o cualidades que

poseen los individuos de una

población.

Una variable estadística es una

propiedad que puede fluctuar y cuya

variación es susceptible de adoptar diferentes

valores, los cuales pueden medirse u

observarse.

Variable Cuantitativa: Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:

Variable discreta: Una variable discreta es aquella que solo puede tomar un número finito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica.

Ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.

Variable continua: Una variable continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica.

Ejemplo: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

Tipos de variables

Variable Cualitativa: Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:

Variable cualitativa nominal: Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden.

Ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.

Variable cualitativa ordinal o variable cuasi cuantitativa: Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.

Ejemplo: La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.

POBLACIÓN Y MUESTRAEs el conjunto total de

individuos, objetos o eventos que tienen las mismas

características y sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones.

Es una parte de la población, la cual se selecciona con el

propósito de obtener información. Debe ser

‘‘representativo’’

100% selección 30%

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.

012345

Serie 1 Serie 2 Serie 3

Hay 3 tipos de parámetros estadísticos.

De centralización.

De posición.

De dispersión.

De centralización: Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.

Media aritmética: La media es el valor promedio de la distribución.

Mediana: La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales.

Moda: La moda es el valor que más se repite en una distribución.

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.

Cuartiles: Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.

Deciles: Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.

Percentiles: Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales.

A25%

B25%

C25%

425%

110%

210%

310%

410%

510%

610%

710%

810%

910%

1010%

De dispersión: Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución.

Rango o recorrido: El rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística.

Desviación media: La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.

Varianza: La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.

Desviación típica: La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.

ESCALAS DE MEDICIÓN.

Las 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.

Tipos Conceptos EjemplosNominal No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente

para identificar las clases. Sexo, raza, estado civil, diagnostico clínico.

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.

Dureza minerales, prestigio social de profesiones, ubicación ideológica.

Intervalo Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia escala.

Calendario, temperatura, inteligencia.

Razón Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero como origen, también denominada escala de proporciones.

Longitud, masa, tiempo.

RazónSe emplea para representar la

suma de muchos o infinitos sumandos

Sumatoria

Es aquel valor que indica la relación cuantitativa existente entre dos

cantidades. -Número de individuos que

no poseen dicha característica

-Número de individuos que poseen cierta característica

20 + 2 + 9 +31

ProporciónEs el cociente del número de

veces que se presenta un valor o característica con respecto al

total de la muestra de la variable en estudio.

Ejemplo: En un estudio médico sobre el Alzheimer se examinaron 280 mujeres y 220 hombres, entonces se puede notar que:

Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56

= 56% Proporción (hombres) = 220/500 =

0,44 = 44%

Ejemplo: En un hospital existen mil pacientes y un

total de cincuenta médicos, por lo cual se tiene una

razón de 1000/50=20, en otras palabras en el

hospital por cada médico existen 20 pacientes

Tasa

Frecuencia

Es la rapidez de cambio de un fenómeno, se obtiene mediante el cociente del numero de veces que ocurre la situación investigada en un lugar y lapso de tiempo determinado, entre la población en estudio, multiplicada por una potencia de 10, su rango es de cero a infinito positivo.

 La frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es el número de veces n que dicho evento se repite durante un experimento o muestra estadística.

Tipos: Frecuencia absoluta de un valor de la variable

estadística X, es el número de veces que aparece ese valor en el estudio.

Frecuencia relativa:  es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra.

Frecuencia absoluta acumulada: se refiere al total de las frecuencias absolutas para todos los eventos iguales o anteriores que un cierto valor, en una lista ordenada de eventos.

Frecuencia relativa acumulada: es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada y el total de la muestra.

• Estudiamos los valores sociales de una población de 2500 habitantes aproximadamente, entendemos que seria de gran dificultad poder analizar los valores sociales de todos ellos, por lo tanto, la estadística nos dota de elementos como la variable; de este grupo de personas podemos seleccionar una variable en común a examinar, luego se toma una muestra representativa de la población. Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población.

• Los expertos en estadísticas recogen datos de una muestra. Utilizan esta información para hacer referencias sobre la población que esta representada por la muestra. Una población es un todo, solo basta una muestra para llevar a cabo toda la investigación ya que una muestra es una fracción o segmento de ese todo.

BIBLIOGRAFÍAhttp://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_7.htmlhttp://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.htmlhttp://

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www.monografias.com/trabajos89/estadistica-clasificacion/estadistica-clasificacion.shtml#escaladema

https://es.wikipedia.org/wiki/Frecuencia_estad%C3%ADstica