Facultad de Ciencia, Educación y Humanidades

10 de Mayo de 2015Autor: Judith Vazquez Fuentes

José María Guajardo Espinoza, Dr.Haga clic aquí para escribir texto.

GLOSARIO

Instrumentación Estadística,Explicación Estadística e Integración Estadística

Universidad Autónoma de CoahuilaFacultad de Ciencia, Educación y Humanidades

ContenidoIntroducción.............................................................................................................................................................3

A...............................................................................................................................................................................4

B...............................................................................................................................................................................7

C...............................................................................................................................................................................8

D.............................................................................................................................................................................18

E..............................................................................................................................................................................22

F..............................................................................................................................................................................40

G.............................................................................................................................................................................44

H.............................................................................................................................................................................45

I..............................................................................................................................................................................46

J..............................................................................................................................................................................54

K.............................................................................................................................................................................55

L..............................................................................................................................................................................58

M............................................................................................................................................................................65

N.............................................................................................................................................................................70

Ñ.............................................................................................................................................................................74

O.............................................................................................................................................................................75

P.............................................................................................................................................................................76

Q.............................................................................................................................................................................83

R.............................................................................................................................................................................84

S..............................................................................................................................................................................90

T..............................................................................................................................................................................93

U.............................................................................................................................................................................96

V.............................................................................................................................................................................97

W............................................................................................................................................................................99

X...........................................................................................................................................................................100

Y............................................................................................................................................................................101

Z............................................................................................................................................................................102

Tablas Anexas.......................................................................................................................................................104

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Tabla 1 Porcentaje de Edad de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación........104

Tabla 2 Porcentaje de Genero de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación....105

Tabla 3 Porcentaje de Estado Civil de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación..........................................................................................................................................................................105

Tabla 4 Porcentaje de Oportunidad de Ingreso a la Facultad de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación...................................................................................................................................106

Tabla 5 Porcentaje de Lateralidad de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación..........................................................................................................................................................................107

Tabla 6 Tabulación Cruzada de Porcentaje de Genero y Estado Civil de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación..........................................................................................................107

Tabla 7 Tabulación Cruzada de Porcentaje de Genero y Lateralidad de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación..........................................................................................................108

Tabla 8 de Caracterización de Habilidades para Integrarse de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación de la U. A. de C..........................................................................................................109

Tabla 9 de Caracterización de Postura de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación de la U. A. de C................................................................................................................................111

Tabla 10 de Caracterización de Disposición de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación de la U. A. de C................................................................................................................................113

Tabla 11 de Caracterización de Aptitudes de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación de la U. A. de C................................................................................................................................115

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Introducción

En este documento se encuentra un compilado de algunos términos que suelen ser los más usuales en el estudio de la estadística. Dentro de las finalidades de este Glosario esta el difundir y fortalecer el conocimiento de estos términos, en él se pueden encontrar conceptos definidos de la manera más clara posible y ejemplificados de forma precisa.

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A

Academia

1   Institución pública formada por personas destacadas en las letras, las artes o las ciencias, que se dedica al estudio y aotros fines culturales o científicos.2   Local o edificio donde se reúnen los miembros de esta institución.3   Centro de enseñanza privado, en el que se imparten clases para preparar un examen o adquirir conocimientos, teóricoso prácticos, sobre alguna materia: academia de baile.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Análisis Paramétricos

La  estadística  que  se  usan  con  más frecuencia son las estadísticas paramétricas.  Estas  técnicas  permiten  confirmar  resultados  o valorar las inconsistencias de ellos.

¿Cuáles son los supuestos de las estadísticas paramétricas?

1. La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo tiene una distribución normal.

2. El nivel de la medición de la variable dependiente es por intervalo o razón.3. Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, éstas tienen una varianza homogénea, es decir:4. Las poblaciones en cuestión tienen una dispersión similar en sus distribuciones.

¿Cuáles son los métodos o pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas?

Coeficiente de Correlación de Pearson y la regresión lineal. Prueba “ t ” Prueba de contraste de la diferencia de proporciones Análisis de varianza unidireccional (ANOVA Oneway) Análisis de varianza factorial (ANOVA) Análisis de covarianza (ANCOVA)

Referencia(2015). Consultado el 04 Mayo 2015, en http://es.slideshare.net/rodolfodanny/analisis-parametricosynoparametricos

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Análisis No Paramétricos

Una  alternativa  en  la  solución  de  problemas  son los métodos  no  paramétricos  o  de  distribución  libre,  los cuales  no  existen  supuestos  tan  numerosos  ni  severos y son aplicables a cualquier variable, en particular a las de tipo nominal u ordinal así como a distribuciones diversas.

¿Cuáles son las presuposiciones de la estadística no paramétrica?

La  mayoría  de  estos  análisis  no  requieren  de  presupuestos  acerca  de  la  forma  de  la  distribución  poblacional. Aceptan distribuciones no normalesLas variables no necesariamente deben de estar medidas  en  un  nivel  por  intervalos  o  razón  ,  pueden  analizarse  datos nominales u ordinales.

Sí  se  quiere  análisis  no  paramétricos  a  datos  por  intervalos o razón, estos deben ser resumidos a categorías discretas. Las variables deben ser categóricas.

¿Cuáles son los métodos o pruebas estadísticas no paramétricas más utilizadas?

1. La Ji cuadrada o Chi cuadrada2. Los coeficientes de correlación e independencia  para tabulaciones cruzadas3. Los coeficientes de correlación para rangos  ordenados de Spearman y Kendall

Referencia(2015). Consultado el 04 Mayo 2015, en http://es.slideshare.net/rodolfodanny/analisis-parametricosynoparametricos

Analizar

1.Examinar detalladamente una cosa, separando o considerando por separado sus partes, para conocer sus características o cualidades, o su estado, y extraer conclusiones.

"analizar la sangre de un enfermo; analizar la situación económica del país; el examen consiste en analizar una serie de imágenes y hacer un breve resumen de las mismas"

2.Aplicar el psicoanálisis a una persona.

"al analizar a un paciente se debe prescindir de prejuicios sociales"

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sinónimos: psicoanalizar, sicoanalizar

Referencia (2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+analizar

Analogía

1.Relación de semejanza entre cosas distintas.

"lo dramático de la obra estriba en la analogía entre lo teatral y lo real"sinónimos: parecido, similitud

2.Procedimiento lingüístico mediante el cual se crean palabras o expresiones nuevas, o se transforman otras que ya existen, con el fin de acomodarlas a un determinado modelo, en especial morfológico.

"el niño dijo ‘he rompido’ por analogía con el modelo regular de participios de la segunda conjugación"

Referencia (2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+analogia

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B

Base de datos

Una base de datos o banco de datos es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. En este sentido; una biblioteca puede considerarse una base de datos compuesta en su mayoría por documentos y textos impresos en papel e indexados para su consulta. Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital (electrónico), y por ende se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.Existen programas denominados sistemas gestores de bases de datos, abreviado DBMS, que permiten almacenar y posteriormente acceder a los datos de forma rápida y estructurada. Las propiedades de estos DBMS, así como su utilización y administración, se estudian dentro del ámbito de la informática.

Las aplicaciones más usuales son para la gestión de empresas e instituciones públicas; También son ampliamente utilizadas en entornos científicos con el objeto de almacenar la información experimental.

Aunque las bases de datos pueden contener muchos tipos de datos, algunos de ellos se encuentran protegidos por las leyes de varios países. Por ejemplo en España, los datos personales se encuentran protegidos por la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal (LOPD) y en México por la Ley Federal de Transparencia y Acceso a la Información Pública Gubernamental.

Referencia (2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Base_de_datos

Bosquejo

1   Primer diseño de una obra de arte o proyecto, hecho de manera provisional, con los elementos esenciales y sindetalles: el pintor está preparando un bosquejo de su obra. esbozo.2   Exposición de una idea o plan de manera vaga y en sus líneas generales: el ministro hizo un breve bosquejo de lasnuevas medidas económicas. esbozo.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

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C

Caracterizar v. tr.

1   Distinguir o diferenciar un rasgo a una persona o cosa de las demás: el buen humorcaracteriza su novela.

2   Presentar o describir una cosa con sus rasgos característicos de manera que resulteinconfundible: esa película caracteriza muy bien los ambientes marginados.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Campo (informática)

En informática, un campo es un espacio de almacenamiento para un dato en particular. En las bases de datos, un campo es la mínima unidad de información a la que se puede acceder; un campo o un conjunto de ellos forman un registro, donde pueden existir campos en blanco, siendo éste un error del sistema operativo. En las hojas de cálculo los campos son llamados celdas.

Referencia (2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Campo_(inform%C3%A1tica)

Chi-cuadrada X2

Esta prueba puede utilizarse incluso con datos medibles en una escala nominal. La hipótesis nula de la prueba Chi-cuadrado postula una distribución de probabilidad totalmente especificada como el modelo matemático de la población que ha generado la muestra.

Para realizar este contraste se disponen los datos en una tabla de frecuencias. Para cada valor o intervalo de valores se indica la frecuencia absoluta observada o empírica (Oi). A continuación, y suponiendo que la hipótesis nula es cierta, se calculan para cada valor o intervalo de valores la frecuencia absoluta que cabría esperar o frecuencia esperada (Ei=n·pi, donde n es el tamaño de la muestra y pi la probabilidad del i-ésimo valor o intervalo de valores según la hipótesis nula). El estadístico de prueba se basa en las diferencias entre la Oi y Ei y se define como:

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Este estadístico tiene una distribución Chi-cuadrado con k-1 grados de libertad si n es suficientemente grande, es decir, si todas las frecuencias esperadas son mayores que 5. En la práctica se tolera un máximo del 20% de frecuencias inferiores a 5.

Si existe concordancia perfecta entre las frecuencias observadas y las esperadas el estadístico tomará un valor igual a 0; por el contrario, si existe una gran discrepancias entre estas frecuencias el estadístico tomará un valor grande y, en consecuencia, se rechazará la hipótesis nula. Así pues, la región crítica estará situada en el extremo superior de la distribución Chi-cuadrado con k-1 grados de libertad.

Referencia

(2015). Consultado el 02 Mayo 2015, en http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap5-2.htm

Clase

Una clase es un rango, grupo o intervalo de datos numéricos. Por ejemplo si hablamos de edad en un grupo de clase y tienes alumnos de 15 a 17 años, 18 a 20 años, 21 a 23 años esos grupos o rangos son las clases. 

3 Clases 15 - 17 18 - 20 21 - 23

En estadística se le llama clase a una categoría en la que se agrupan los datos

Referencia (2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en https://mx.answers.yahoo.com/question/index?

qid=20070131132541AAYwBjg

CD Coeficiente de dispersión

El coeficiente de variación es la relación entre la desviación típica de una muestra y su media.

El coeficiente de variación se suele expresar en porcentajes:

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El coeficiente de variación permite comparar las dispersiones de dos distribuciones distintas, siempre que sus  medias sean positivas.

Se calcula para cada una de las distribuciones y los valores que se obtienen se comparan entre sí.

La mayor dispersión corresponderá al valor del  coeficiente de variación mayor.

Ejercicio:  

Una distribución tiene x = 140 y σ = 28.28 y otra  x = 150 y σ = 24. ¿Cuál de las dos presenta mayor dispersión?

La primera distribución presenta mayor dispersión.

Referencia (2014). Consultado el 22 Noviembre 2014, en http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_17.html

CV Coeficiente de variación

En estadística, cuando se desea hacer referencia a la relación entre el tamaño de la media y la variabilidad de la variable, se utiliza el coeficiente de variación.

Su fórmula expresa la desviación estándar como porcentaje de la media aritmética, mostrando una mejor interpretación porcentual del grado de variabilidad que la desviación típica o estándar. Por otro lado presenta problemas ya que a diferencia de la desviación típica este coeficiente es variable ante cambios de origen. Por ello es importante que todos los valores sean positivos y su media dé, por tanto, un valor positivo. A mayor valor del coeficiente de variación mayor heterogeneidad de los valores de la variable; y a menor C.V., mayor homogeneidad en los valores de la variable. Suele representarse por medio de las siglas C.V.

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Exigimos que: 

Se calcula:

Donde   es la desviación típica. Se puede dar en tanto por ciento calculando:

El coeficiente de variación no posee unidades. El coeficiente de variación es típicamente menor que uno. Sin embargo, en ciertas distribuciones de

probabilidad puede ser 1 o mayor que 1.

Para su mejor interpretación se expresa como porcentaje.

Depende de la desviación típica, también llamada "desviación estándar", y en mayor medida de la media aritmética, dado que cuando ésta es 0 o muy próxima a este valor el C.V. pierde significado, ya que puede dar valores muy grandes, que no necesariamente implican dispersión de datos.

El coeficiente de variación es común en varios campos de la probabilidad aplicada, como teoría de renovación y teoría de colas. En estos campos la distribución exponencial es a menudo más importante que la distribución normal. La desviación típica de una distribución exponencial es igual a su media, por lo que su coeficiente de variación es 1. La distribuciones con un C.V. menor que uno, como la distribución de Erlang se consideran de "baja varianza", mientras que aquellas con un C.V. mayor que uno, como la distribución hiperexponencial se consideran de "alta varianza". Algunas fórmulas en estos campos se expresan usando el cuadrado del coeficiente de variación, abreviado como S.C.V. (por su siglas en inglés) Referencia (2014). Consultado el 03 Noviembre 2014, http://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_variaci%C3%B3n

Contrastación de hipótesis

Un contraste o test de hipótesis es una técnica de Inferencia Estadística que permite comprobar si la información que proporciona una muestra observada concuerda (o no) con la hipótesis estadística formulada sobre el modelo de probabilidad en estudio y, por tanto, se puede aceptar (o no) la hipótesis formulada.

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Una hipótesis estadística es cualquier conjetura sobre una o varias características de interés de un modelo de probabilidad.

Una hipótesis estadística puede ser:

Paramétrica: es una afirmación sobre los valores de los parámetros poblacionales desconocidos. Las hipótesis paramétricas se clasifican en

Simple: si la hipótesis asigna valores únicos a los parámetros (  = 1'5,   = 10,  X =  Y ,...).Compuesta: si la hipótesis asigna un rango de valores a los parámetros poblacionales desconocidos (  > 1'5, 5 <   < 10,  X <  Y ,...).

No Paramétrica: es una afirmación sobre alguna característica estadística de la población en estudio. Por ejemplo, las observaciones son independientes, la distribución de la variable en estudio es normal, la distribución es simétrica,...

La hipótesis que se contrasta se denomina hipótesis nula y, normalmente, se denota por H0. Si se rechaza la hipótesis nula es porque se asume como correcta una hipótesis complementaria que se denomina hipótesis alternativa y se denota por H1.

Referencia (2015). Consultado el 15 Abril 2015, http://www.udc.gal/dep/mate/estadistica2/sec1_3.html

Comparación

1. Acción de comparar (examinar dos o más cosas para establecer sus relaciones, diferencias o semejanzas)."el propósito resultó novedoso por comparación con la anterior insistencia en la prioridad absoluta de la inversión privada"

2. Expresión de las relaciones de semejanza existentes entre dos o más cosas."calificó nuestras reivindicaciones de exacerbadas y de comparaciones ridículas"

Referencia (2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-

8#q=significado+de+comparaci%C3%B3n

Comparar

1. Examinar [una o más cosas] con otra u otras para establecer sus relaciones, diferencias o semejanzas."comparar un vestido con otro; el consejo escolar comparará el mérito de los trabajos presentados"

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2. Establecer relaciones de semejanza entre dos o más cosas."en su artículo compara la situación actual con la vivida a raíz de la crisis del petróleo del 74"

Referencia (2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-

8#q=significado+de+comparar

Comparación Estadística

La estadística comparativa es aquella parte de la estadística que se propone comparar dos o más poblaciones. Existen algunas herramientas para hacer comparaciones.

Las más conocidas son las pruebas de hipótesis y el análisis de varianza, pero existen muchas otras más.

Referencia (2015). Consultado el 04 Mayo 2015, en https://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/8869/1/Clase04%20-%20Estadistica%20Comparativa.pdf

Ciencia

1.Rama del saber humano constituida por el conjunto de conocimientos objetivos y verificables sobre una materia determinada que son obtenidos mediante la observación y la experimentación, la explicación de sus principios y causas y la formulación y verificación de hipótesis y se caracteriza, además, por la utilización de una metodología adecuada para el objeto de estudio y la sistematización de los conocimientos.

"ciencia médica"

o ciencias exactas Ciencias que solo admiten principios, efectos y hechos demostrables, mediante leyes físicas y matemáticas.

"las matemáticas y la física son ciencias exactas"

o ciencias humanas Ciencias que estudian asuntos relacionados con manifestaciones consideradas propiamente humanas, como la cultura, el lenguaje o la organización social.

"la historia, la psicología y la filosofía son ciencias humanas"

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o ciencias naturales Ciencias que estudian asuntos relacionados con la naturaleza.

"la biología y la geología son ciencias naturales"

o ciencias ocultas Conjunto de conocimientos y prácticas relacionados con la magia, la alquimia, la astrología y materias semejantes, que no se basan en la experimentación científica.

sinónimos: esoterismo, ocultismo

o ciencias sociales Ciencias que estudian el comportamiento del hombre en la sociedad y sus formas de organización.

"la antropología y la sociología son ciencias sociales"

2.Nombre genérico de las distintas ramas del saber humano, en especial las que tienen el mundo natural o físico o la tecnología como materias de estudio.

"arte y ciencia; los avances de la ciencia"

3.Conocimientos de una persona adquiridos por el estudio y la aplicación de la inteligencia.

"hombre de ciencia; era un pozo de ciencia; demostró ser persona sensata y de mucha ciencia"

4.Habilidad, maestría y conjunto de conocimientos que se necesitan para realizar una cosa.

"la ciencia del ladrón"

5.Nombre femenino plural (ciencias) 

Conjunto de conocimientos relacionados con las matemáticas, la física, la química, la biología y la geología y otras materias que obedecen a leyes matemáticas y físicas.

6.A ciencia cierta 

Expresión que indica que una cosa se sabe o se conoce con toda certeza o con absoluta seguridad.

7.Ciencia ficción 

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Género literario o cinematográfico cuyos contenidos tratan de las posibles consecuencias de previsibles o hipotéticos logros e inventos científicos y técnicos.

8.col. irón.

Ciencia infusa 

Conjunto de conocimientos que se adquieren sin haberlos estudiado o aprendido.

9.gaya ciencia 

Arte de la poesía.

Referencia (2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/search?

q=SIGNIFICADO+DE+EPOCHE&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&oq=SIGNIFICADO+DE+

EPOCHE&aqs=chrome..69i57.7111j0j7&sourceid=chrome&es_sm=93&ie=UTF-

8#q=SIGNIFICADO%20DE%20CIENCIa

Concluir

1.Hacer que una cosa llegue a su fin, o hacer la última parte de esta cosa.

"ya ha concluido su tesis; a pesar de las adversidades climáticas, el explorador logró concluir su recorrido; para concluir, repasaremos los mejores goles de la jornada"

sinónimos: acabar, finalizar, terminar

2.verbo intransitivo

Llegar [una cosa] a su fin.

"la película concluye con la muerte de los protagonistas; el plazo de presentación de solicitudes concluye el último día del mes"

sinónimos: acabar, finalizar, terminar

Referencia

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(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+concluir

Conocer

1.Tener en la mente información sobre algo.

"todos mis amigos conocen mi pasión por las motos"

2.Tener información o conocimiento profundos y con experiencia directa sobre algo.

"conocer el funcionamiento de una máquina; conocer la pintura del Renacimiento; hay que trabajar la voz y hay que conocer la voz, hay que saber cómo funciona"

Referencia (2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/search?q=1.+Tener+en+la+mente+informaci%C3%B3n+sobre+algo.+%22todos+mis+amigos+conocen+mi+pasi%C3%B3n+por+las+motos%22&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&oq=1.+Tener+en+la+mente+informaci%C3%B3n+sobre+algo.+%22todos+mis+amigos+conocen+mi+pasi%C3%B3n+por+las+motos%22&aqs=chrome..69i57.1464j0j7&sourceid=chrome&es_sm=93&ie=UTF-8#q=significado+de+conocer

Controlar

1.Dirigir o dominar a una persona o una cosa.

"el puerto controlaba parte del comercio de la ciudad; mercaderes burgaleses y genoveses controlaban las exportaciones de lana; controlamos bien el partido en el primer tiempo"

2.Examinar con atención algo para hacer una determinada comprobación.

"controlar la emisión de gases de una fábrica; una computadora central controla la climatización y la iluminación de cada espacio"

Referencia (2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+controlar

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Croquis

s. m. Dibujo rápido, hecho a ojo sin precisión ni detalles, en el que se representan las líneas principales o mássignificativas y las cotas de un espacio o un objeto.OBS Plural invariable.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

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D

Dato:

1.Información concreta sobre hechos, elementos, etc., que permite estudiarlos, analizarlos o conocerlos.

"los datos del censo; el análisis aportó datos de gran interés respecto a la génesis de esta fobia; cada ficha contiene los datos comerciales, fiscales y estadísticos de cada proveedor; estos datos configuran una densidad de población débil, aunque ello no descarta que haya núcleos muy poblados y muchas regiones vacías"2.

INFORM

Cifra, letra o palabra que se suministra a la computadora como entrada y la máquina almacena en un determinado formato."al introducir palabras o números en una hoja de cálculo, la computadora los procesa y los almacena como datos en código binario"Referencia (2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+dato

Decil

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

Referencia (2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www.ditutor.com/estadistica/estadistica_descriptiva.html

Deducción

1.Acción de extraer un juicio a partir de hechos, proposiciones o principios, sean generales o particulares.

2.Forma de razonamiento que consiste en partir de un principio general conocido para llegar a un

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principio particular desconocido."la deducción era para Descartes un modo de conocimiento"Referencia (2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+deduccion

Desviación Estándar

La desviación típica o desviación estándar (denotada con el símbolo σ o s, dependiendo de la procedencia del conjunto de datos) es una medida de dispersión para variables de razón (variables cuantitativas o cantidades racionales) y de intervalo. Se define como la raíz cuadrada de la varianza de la variable.

Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer también la desviación que presentan los datos en su distribución respecto de la media aritmética de dicha distribución, con objeto de tener una visión de los mismos más acorde con la realidad al momento de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones.

Referencia

(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_t%C3%ADpica

Diagrama

Diagrama (del latín, diagramma; y este del griego διάγραμμα, «diseño») es un dibujo geométrico, muy utilizado en ciencia, en educación y en comunicación; con el que se obtiene la representación gráfica de una proposición, de la resolución de un problema, de las relaciones entre las diferentes partes o elementos de un conjunto o sistema, o de la regularidad en la variación de un fenómeno que permite establecer algún tipo de ley.1

Hay diagramas que representan datos numéricos tabulados en algún tipo de esquema de información, otros que aportan sobre todo una ilustración visual, utilizando distintos recursos, como el diagrama de flujo (que suele utilizar flechas), el mapa mental, el mapa conceptual o el cuadro sinóptico, etc.

(2015). Consultado el 4 Mayo 2015, en http://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama

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Dibujo s. m.

1   Técnica de dibujar: no se me da bien la asignatura de dibujo.

2   Representación gráfica hecha fundamentalmente por medio del trazo de líneas sobre una superficie con lápiz, tinta,carboncillo y, menos frecuentemente, con pincel: el dibujo admite también el sombreado y, en ocasiones, puedecolorearse posteriormente.

3   En una pintura, delineación de las figuras y su ordenación general, consideradas con independencia del colorido.

4   Forma que resulta de combinarse las líneas, figuras y otros elementos que adornan una cosa: esa corbata no tiene undibujo muy bonito, porque los colores no armonizan entre sí.

dibujos animados Película en la que los personajes son figuras dibujadas que se mueven gracias a técnicas deanimación.Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Distribución GAMMA

En estadística la distribución gamma es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros   y   cuya función de densidad para valores   es

Aquí   es el número e y   es la función gamma. Para valores   la función gamma es   (el factorialde  ). En este caso - por ejemplo para describir un proceso de Poisson - se llaman la distribución Erlang con un parámetro  .

El valor esperado y la varianza de una variable aleatoria X de distribución gamma son

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E

Epifenómeno

Etimológicamente, fenómeno que se da "por encima" o "después" (epi) de otro al que consideramos principal, y al que se asocia sin que pueda afirmarse que forme parte esencial de él o que tenga influencia sobre él. En este sentido, se puede considerar que el epifenómeno, o bien simplemente "acompaña" al fenómeno principal, o bien "emerge" de alguna manera de él.

El término se utiliza sobre todo en psicología para explicar la relación entre la actividad cerebral y la actividad del alma o de la mente, a las que tradicionalmente se había atribuido la conciencia. Según algunas escuelas, la actividad cerebral sería el fenómeno principal, observable empíricamente, mientras que el alma o la mente (y la conciencia a ellas asociada) serían un epifenómeno de la actividad cerebral, es decir, un fenómeno derivado o dependiente de los procesos psíquicos, que se pueden explicar considerando exclusivamente la actividad cerebral. 

Hay distintas interpretaciones, no obstante, sobre la relación mente-cerebro en este contexto, incluyendo, por ejemplo, las de quienes niegan la existencia de la mente, las de quienes identifican la mente con el cerebro, y las de quienes admiten la dependencia de la mente respecto al cerebro, pero no su reducción a él.

Referencia (2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://www.webdianoia.com/glosario/display.php?action=view&id=388&from=action=search%7Cby=E

E poché

La e poché o epojé es un concepto fundamental en la filosofía escéptica. Viene a ser el instrumento clave para alcanzar dos cosas, la primera y más esencial para el escepticismo es la ataraxia o imperturbabilidad, la segunda es la empatía, lo que permite introducirse y comprender pensamientos y lógicas ajenas.E poché es un término griego que estrictamente significa "suspensión". En el sentido filosófico escéptico significa "suspensión de juicio" y en un sentido más práctico -y aplicado por los propios escépticos como Carnéades o Sexto Empírico, cada uno a su manera- significa "suspensión de juicio definitivo".

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La epoché también es utilizada por la fenomenología contemporánea, en ella se mantiene su sentido de "suspensión" pero aquí se utiliza más exactamente para una "suspensión del conocimiento" un "poner entre paréntesis" de manera momentánea el curso del propio pensamiento y abordar desde un estado mental de "imparcialidad" el estudio de las cosas.Referencia

(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Epoj%C3%A9

Error estándar de Kurtosis (curtosis)Error estándar de curtosis. La razón de la curtosis sobre su error estándar puede utilizarse como prueba de normalidad (es decir, se puede rechazar la normalidad si la razón es menor que -2 o mayor que +2). Un valor grande y positivo para la curtosis indica que las colas son más largas que las de una distribución normal; por el contrario, un valor extremo y negativo indica que las colas son más cortas (llegando a tener forma de caja como en la distribución uniforme).Referencia

(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www-01.ibm.com/support/knowledgecenter/SSLVMB_22.0.0/com.ibm.spss.statistics.help/spss/base/idh_summ_stat.htm?lang=es

Error estándar de la mediaLa desviación estándar (SD) representa la variación en los valores de una variable, mientras que el error estándar de la media (Estándar Error of the Mean, SEM) representa la dispersión que tendría la media de una muestra de valores si se continuaran tomando muestras. Por lo tanto, el SEM proporciona una idea de la precisión de la media y el SD nos da una idea de la variabilidad de las observaciones individuales. Estos dos parámetros están relacionados:

SEM = SD/√n

Dónde:SEM = Error estándar de la mediaSD = Desviación estándarn = tamaño de la muestra

Algunos consideran que deberían presentar el SEM con las medias debido a que creen que es importante indicar cuan precisa es la estimación de la media. Cuando se comparan dos medias suele argumentarse que al presentar el SEM se tiene una idea de si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias. Todo muy bien pero, esto es lo que no va por el camino correcto:

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Para la estadística descriptiva de los sujetos, se debe presentar el SD para dar al lector una idea de la dispersión entre lo sujetos. Presentar el SEM con la media es absurdo.

Cuando se comparan medias grupales, la presentación del SD proporciona una idea de la magnitud de las diferencias entre las medias, debido a que se puede observar cuán grande es la diferencia en relación con el SD. En otras palabras, se puede observar cuán grande es el tamaño del efecto.

Es importante visualizar el SD cuando hay varios grupos experimentales, debido a que si el SD difiere en gran medida, se podría utilizar una transformación logarítmica o por rangos antes de computar los intervalos de confianza o los valores p. Si el número de sujeto difiere entre los grupos, el SEM no proporciona una impresión visual directa de si hay diferencias en el SD.

Si pensamos que es importante indicar la significancia estadística, entonces se deben reportar los valores de p o los límites de confianza de los resultados estadísticos. Esto es mucho más preciso que reportar los valores del SEM. Además ¿Alguien sabe cuánto de los SEM deben superponerse o no superponerse para estipular que una diferencia es significativa? Asimismo ¿Alguien sabe si la magnitud de la superposición o no superposición depende del tamaño relativo de la muestra?

Más importante aún, cuando se tienen valores medios para puntajes pre y post en un experimento con medidas repetidas, el SEM de estas medias NO proporciona una impresión de la significancia estadística del cambio – un punto sutil que desafía a muchos estadísticos. Por lo tanto, si el SEM no muestra significancia estadística en los experimentos ¿Cuál es el punto de presentarlos?

La Figura que se muestra a continuación ilustra por qué el SEM no expresa significancia estadística. La figura muestra datos imaginarios para un experimento que tiene como objetivo incrementar la altura de salto. El cambio en la altura de salto es significativo (p = 0.03) cuando la medición de la altura de salto tiene una alta confiabilidad, pero no es significativa (p = 0.2) cuando la confiabilidad es baja. Sin embargo, el SEM es el mismo en ambos casos.

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El SEM de los cambios pre-post tratamiento en un grupo experimental y un grupo control “podrían” indicar significancia estadística. Pero si se muestran los valores de cambio, debería mostrar los intervalos de confianza para el cambio y NO el SEM. Se deberían también mostrar los SD para los valores de cambio en el grupo experimental y el grupo control, debido a que un substancial incremento en el SD de los valores de cambio en el grupo experimental y el grupo control indica las respuestas individuales al tratamiento. El SEM de los valores de cambio podría indicar la posibilidad de una respuesta individual solo si el tamaño de la muestra en ambos grupos es igual.

Por lo tanto, cuando observe un SEM en una publicación, sonría y mentalmente convierta estos valores en SD para observar cuan grandes son las diferencias entre los grupos. Por ejemplo, si la muestra consiste de 25 sujetos, aumente el valor del SEM por un factor de 5 (la raíz cuadrada de 25) y convierta estos valores en SD.

En definitiva: “Nunca muestre el SEM, nunca”

Referencia

(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://g-se.com/es/evaluacion-deportiva/blog/medida-desviacion-estandar-o-error-estandar-de-la-media

Error estándar del Sesgo

El error sistemático, o sesgo, es la diferencia entre un valor observado y el verdadero valor debido a todas las causas menos la variabilidad del muestreo (Mausner y Bahn, 1ª. ed., pág. 139.) El error

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sistemático puede surgir de innumerables fuentes, incluyendo factores involucrados en la selección o reclutamiento de la población de estudio y los factores involucrados en la definición y medición de las variables de estudio. Lo inverso del sesgo es la validez, también un atributo deseable.

Estos términos – “error sistemático”, “sesgo”, “validez” – son utilizados en varias disciplinas y en distintos contextos, con significado similar pero no idéntico. En estadística, “sesgo” se refiere a la diferencia entre el valor promedio de un estimador, calculado con múltiples muestras al azar, y el verdadero valor del parámetro que busca estimar. En psicometría, “validez” se refiere habitualmente al grado en que el instrumento de medición mide el constructo que se supone que mide. La distinción entre error sistemático y aleatorio se encuentra en muchas disciplinas, pero como veremos estos dos tipos de error no están totalmente separados. Volveremos al tema de terminología más adelante, en la sección sobre “Conceptos y terminología”.

Referencia

(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www.epidemiolog.net/es/endesarrollo/FuentesDeError.pdf

Esbozo s. m.

1   Primer diseño o proyecto de una obra artística, hecho de manera provisional, con los elementos esenciales y sin darningún detalle. Boceto, bosquejo.2   Explicación de una idea o plan de manera vaga y en sus líneas generales: el nuevo director hizo un esbozo de losplanes de futuro de la empresa. Bosquejo.3   Insinuación de un gesto, especialmente de una sonrisa.Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Escala

Escala (cartografía)

Mapa topográfico con escala de reducción 1:250.000, lo que significa que cada centímetro en el mapa son 2,5 kilómetros en la realidad.

La escala es la relación matemática que existe entre las dimensiones reales y las del dibujo que representa la realidad sobre un plano o un mapa. Es la relación de proporción que existe entre las medidas de un mapa con las originales.

Referencia (2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Escala_(cartograf%C3%ADa)

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Escala de medición

El nivel de medida de una variable en matemáticas y estadísticas, también llamado escala de medición, 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. Según la teoría de las escalas de medida, varias operaciones matemáticas diferentes son posibles dependiendo del nivel en el cual la variable se mide.

MEDIDA NOMINAL

El nivel nominal de medición, de la palabra latina común (nombre) describe variables de naturaleza categórica que difieren en cualidad más que en cantidad (Salkind, 1998: 113). Ante las observaciones que se realizan de la realidad, es posible asignar cada una de ellas exclusivamente a una categoría o grupo. Cada grupo o categoría se denomina con un nombre o número de forma arbitraria, es decir, que se etiqueta en función de los deseos o conveniencia del investigador. Este nivel de medición es exclusivamente cualitativo y sus variables son por lo tanto cualitativas.

Por ejemplo, los sujetos que son del curso de A de 2º de eso y los de B generan dos grupos. Cada sujeto se asigna a un grupo, y las variables son de tipo cualitativo (de cualidad) y no cuantitativo puesto que indica donde está cada sujeto y no "cuanto es de un curso y no de otro". En este ejemplo los números 2 y 3 pueden sustituir las letras A y B, de forma que 2 y 3 son simples etiquetas que no ofrecen una valoración numérica sino que actúan como nominativos.

En esta escala hay que tener en cuenta dos condiciones:

No es posible que un mismo valor o sujeto esté en dos grupos a la vez. No se puede ser de 2º y 3º a la vez. Por lo tanto este nivel exige que las categorías sean mutuamente excluyentes entre sí.

Los números no tienen valor más que como nombres o etiquetas de los grupos.

En este tipo de medidas, se asignan nombres o etiquetas a los objetos. La asignación se lleva a cabo evaluando, de acuerdo con un procedimiento, la similaridad de la instancia a ser medida con cada conjunto de ejemplares nominados o definiciones de categorías. El nombre de la mayoría de los ejemplares nominados o definiciones es el “valor” asignado a la medida nominal de la instancia dada. Si dos instancias tienen el mismo nombre asociado a ellas, entonces pertenecen a la misma categoría, y ese es el único significado que las medidas nominales tienen. Y eso lo hace ser así debido a CO2.

Esta escala comprende variables categóricas que se identifican por atributos o cualidades. Las variables de este tipo nombran e identifican distintas categorías sin seguir un orden. El concepto nominal sugiere su uso que es etiquetar o nombrar. El uso de un número es para identificar. Un número no tiene mayor valor que otro. Un ejemplo son los números de las camisetas de los jugadores de un equipo de béisbol. El número mayor no significa que tiene el mayor atributo que el número menor, es aleatorio o de capricho personal a quien otorga el número. También encontramos escala de altura, escala de

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perspectiva, escala de anchura, escala de profundidad Para el procesamiento de datos, los nombres pueden ser remplazados por números, pero en ese caso el valor numérico de los números dados es irrelevante. El único tipo de comparaciones que se pueden hacer con este tipo de variables es el de igualdad o diferencia. Las comparaciones “mayor que”o “menor que” no existen entre nombres, así como tampoco operaciones tales como la adición, la substracción, etc.

Ejemplos de medidas nominales son algunas de estas variables: estado marital, género, raza, credo religioso, afiliación política, lugar de nacimiento, el número de seguro social, el sexo, los números de teléfono, entre otros.

La única medida de tendencia central que se puede hacer es la moda. La dispersión estadística se puede hacer con tasa de variación, índice de variación cualitativa, o mediante entropía de información. No existe la desviación estándar.

MEDIDA ORDINAL

El nivel ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que se pueden ordenar los valores. En este caso las variables no sólo se asignan a grupos sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que, menor que o igual que, entre los elementos.

Por ejemplo, se puede ordenar al conjunto de alumnos del módulo de diversificación curricular en función de la calificación obtenida en el último examen.

Las variables de este tipo además de nombrar se considera el asignar un orden a los datos. Esto implica que un número de mayor cantidad tiene un más alto grado de atributo medido en comparación con un número menor, pero las diferencias entre rangos pueden no ser iguales.

Las operaciones matemáticas posibles son: contabilizar los elementos, igualdad y desigualdad, además de ser mayor o menor que.

En esta clasificación, los números asignados a los objetos representan el orden o rango de las entidades medidas. Los números se denominan ordinales, las variables se denominan ordinales o variables de rango. Se pueden hacer comparaciones como “mayor que”, “menor que”, además de las comparaciones de igualdad o diferencia. Las operaciones aritméticas como la sustracción a la adición no tienen sentido en este tipo de variables.

Ejemplos de variables ordinales son: la dureza de los minerales, los resultados de una carrera de caballos, actitudes como preferencias, conservatismo o prejuicio, el nivel socioeconómico, orden de llegada de los corredores, entre otros. Las medidas de tendencia central de una variable ordinal pueden representarse por su moda o su mediana. La mediana proporciona más información.

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Medida de intervalo o intervalar

El nivel de intervalo procede del latín interval lun (espacio entre dos paredes). Este nivel integra las variables que pueden establecer intervalos iguales entre sus valores. Las variables del nivel de intervalos permiten determinar la diferencia entre puntos a lo largo del mismo continuo. Las operaciones posibles son todas las de escalas anteriores, más la suma y la resta.

En este tipo de medida, los números asignados a los objetos tienen todas las características de las medidas ordinales, y además las diferencias entre medidas representan intervalos equivalentes. Esto es, las diferencias entre una par arbitrario de medidas puede compararse de manera significativa. Estas variables nombran, ordenan y presentan igualdad de magnitud. Por lo tanto, operaciones tales como la adición, la sustracción tienen significado. En estas variables el punto cero de la escala es arbitrario y no significa ausencia de valor. Se pueden usar valores negativos. Las razones entre valores no tienen sentido pues dependen de la posición del cero, no puede decirse que una temperatura es el doble que la otra, pues usando grados centígrados dará un resultado y usando grados Fahrenheit dará otro. Las medidas de tendencia central pueden representarse mediante la moda, la mediana al promedio aritmético. El promedio proporciona más información.

Las variables medidas al nivel de intervalo se llaman variables de intervalo o variables de escala.

Ejemplos de este tipo de variables son la fecha, la temperatura, las puntuaciones de una prueba, la escala de actitudes, las puntuaciones de IQ, conjuntos de años, entre otros.

Medida de razón o racional

El nivel de razón, cuya denominación procede del latín ratio (cálculo), integra aquellas variables con intervalos iguales pueden situar un cero absoluto. Estas variables nombran orden, presentan intervalos iguales y el cero significa ausencia de la característica. El cero absoluto supone identificar una posición de ausencia total del rasgo o fenómeno. Tiene características importantes:

El valor cero no es arbitrario (no responde a las conveniencias de los investigadores). Un ejemplo claro es la temperatura. La existencia de un cero en la escala Celsius no supone la ausencia de temperatura, puesto que el cero grados centígrados está situado por arbitrio de los creadores de la escala. Por el contrario, la escala Kelvin sí tiene un cero absoluto, precisamente allí donde las moléculas cesan su actividad y no se produce por lo tanto roce entre los componentes moleculares. El cero absoluto de la escala Kelvin se sitúa a unos -273 grados centígrados.

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La presencia de un cero absoluto permite utilizar operaciones matemáticas más complejas a las otras escalas. Hasta ahora se podía asignar, establecer la igualdad (nominal), mayor o menor que (ordinal), sumar y restar (intervalo) a las que se añade multiplicar, dividir, etc.

Los números asignados a los objetos tienen todas las características de las medidas de intervalo y además tienen razones significativas entre pares arbitrarios de números. Operaciones tales como la multiplicación y la división tienen significado.

La posición del cero no es arbitraria para este tipo de medida. Las variables para este nivel de medida se llaman variables racionales. La mayoría de las cantidades físicas, tales como la masa, longitud, energía, se miden en la escala racional, así como también la temperatura (en Kelvins) relativa al cero absoluto. Las medidas de tendencia central de una variable medida a nivel racional pueden representarse por la moda, la mediana, el promedio aritmético o su promedio geométrico. Lo mismo que con la escala de intervalos, el promedio aritmético proporciona la mayor información.

Por ejemplo; el ingreso; el cero representaría que no recibe ingreso en virtud de un trabajo, la velocidad; el cero significa ausencia de movimiento. Otros ejemplos de variables racionales son la edad, y otras medidas de tiempo. En otras palabras, la escala de razón comienza desde el cero y aumenta en números sucesivos iguales a cantidades del atributo que está siendo medido.

como también vemos las escalas de: -escala de altura -escala de anchura -escala de perspectiva -escala de profundidad

Referencia

(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Nivel_de_medida

Facultad de Ciencia, Educación y HumanidadesInstrumentación Estadística

Nombre:Escalas

Instrucciones.- Describir la Delimitación operacional de las siguientes escalas; identificar de qué tipo son de acuerdo a Steaven.Acciones.- Búsqueda, categorización y ubicación de acuerdo a un referente.

ESCALA DELIMITACIÓN TIPO1. Año Semántica: Anno

Conceptual: Día, mes y año de nacimiento y el día, mes oaño en que ocurrió y/o se registró el hecho vital.Operacional: ¿Qué edad tienes? ______Día, mes y año de nacimiento

Nominal

2. Calificación Semántica: El sufijo latino “cion” indica acción o efecto. De razón

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Conceptual: Grado de una escala establecida, expresado mediante una denominación o una puntuación, que se asigna a una persona para valorar el nivel de suficiencia o insuficiencia de los conocimientos o formación mostrados en un examen, un ejercicio o una prueba.Operacional: ¿Qué calificación obtuviste? ______F (0% -59%)D(60%-69%)C(70%-79%)B(80%-89%)A(90%-100%)

3. Ciclón Semántica: Del griego (kyklon=girara dar vueltas y (kyklos=círculo)Conceptual: Viento extremadamente fuerte producido por una depresión atmosférica pequeña y muy brusca que avanza en grandes círculos girando sobre sí mismo y que se origina en zonas tropicales.Operacional:¿Qué tipo de ciclón es?____________

Categoría 1. Corresponde a los huracanes que alcanzan vientos de 119 kilómetros a 153 kilómetros por hora y una marea de 4 a 5 pies. Los fenómenos que se encuentran dentro de esta clasificación poseen una presión barométrica central de 980 milibares y producen daños en las costas, pequeñas embarcaciones, viviendas pocos resistentes y árboles.

Categoría 2. Posee vientos de 154 a 177 kilómetros por hora, además de una marea de 6 a 8 pies sobre lo normal. Los huracanes que alcanzan este estimado, con una presión barométrica entre 965 y 979 milibares, pueden generar daños a la vegetación, inundaciones y las roturas de amarras en las embarcaciones.

Categoría 3. Tiene vientos de 178 a 209 kilómetros por hora y una marea de 9 a 12 pies. Los huracanes que están dentro de esta clasificación pueden causar daños estructurales a residencias, destruir viviendas de escasos recursos, daños a la vegetación y destrucción de anuncios y vallas. Suelen provocar inundaciones, bloqueo de las vías de comunicación y penetración del mar a la tierra.

Categoría 4. Tiene vientos de 178 a 209 kilómetros por hora y una marea de 9 a 12 pies. Los huracanes que están dentro de esta clasificación pueden causar daños estructurales a residencias, destruir viviendas de escasos recursos, daños a la vegetación y destrucción de anuncios y vallas. Suelen provocar inundaciones, bloqueo de las vías de comunicación y penetración del mar a la tierra.

Categoría 5. Esta categoría alcanza vientos mayores a 249 kilómetros por hora y una marea que supera los 18 pies. Los huracanes que se ubican en esta pueden causar daños irreparables a techos, residencias y estructuras industriales, el levantamiento de árboles, arbustos y pequeñas casas. En este caso las autoridades deben evacuar a los residentes en zonas de peligro, como ríos, arroyos y la costa, inmediatamente.

Nominal

4. Colegiatura Semántica: (Del lat. collegiāta, t. f. de -tus, perteneciente a un colegio).Conceptual: La colegialidad o colegiatura es un principio de funcionamiento de las magistraturas romanas ordinaras -todas excepto el Dictador-, por el cual debían ser desempeñadas por un número par de magistrados de iguales poderes, y que siempre debían ser como mínimo dos. Esto obligaba a los magistrados a actuar colegiadamente y de acuerdo, ya que uno podía vetar las decisiones del otro o de los otros. Así, existían dos censores, dos cónsules, de dos a catorce pretores, dos ediles curules, dos ediles, de dos a veinticuatro cuestores, y de dos a ocho tribunos de la plebe.Operacional:¿Cuánto pagas por los estudios?_______(cantidad)

Intervalo/Nominal

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Semanal, mensual, semestral y por año?5. Color Semántica: (Del lat. color, -ōris).

Conceptual: Sustancia que se usa para pintar o teñir.Operacional: Color de piel, cabello, ojos7 colores

Nominal

6. Consumo de agua

Semántica: Consumo(del latín: cosumere que significa gastar o destruir)/ Agua) (del latín aqua) Conceptual: Cantidad extraída de agua irreparablemente perdida en algún territorio durante su uso.Operacional: ¿Cuánto gasta en consumo diario en m3?___________m3

Intervalo

7. Consumo de electricidad

Semántica: Consumo(del latín: cosumere que significa gastar o destruir)/ (del griego ήλεκτρον élektron, cuyo significado es ‘ámbar’) Conceptual: El consumo de energía eléctrica mide la producción de las centrales eléctricas y de las plantas de cogeneración menos las pérdidas ocurridas en la transmisión, distribución y transformación y el consumo propio de las plantas de cogeneración.Operacional: ¿Cuánto gasta en consumo diario?___________ Potencia eléctrica en Vatios (W) Voltaje en voltios (V) Corriente eléctrica en amperios (A)

Ordinal

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8. Decibel Semántica: Deci-(diez) be-l(belio)Conceptual: Medida de sonoridad o sensación sonora que es igual a la décima parte de un bel.Operacional: De 0 a 85 decibeles.

De razón

9. Día Semántica: Latín diesConceptual: Tiempo que emplea la Tierra en dar una vuelta sobre sí misma, equivalente a 24 horas, y que se utiliza como unidad de tiempo; se cuenta normalmente desde las doce de la noche hasta veinticuatro horas después.Operacional: ¿Cuánto dura un día?______24 horas = 1,440 minutos = 86,400 segundos

Ordinal

10. Dioptría Semántica: día- δια- a través de/ op- ver (ver a través de).Conceptual: Unidad de medida que expresa el grado de defecto visual de un ojo en dioptría.Operacional: ¿Qué tipo de dioptría tienes?_______

Intervalo

Nivel de intensidad del sonido.

200 dBBomba atómica similar a Hiroshima y

Nagasaki

180 dBExplosión del Volcán Krakatoa (a 160

km de distancia). Cohete en despegue

140 dB Umbral del dolor. Auto de Fórmula 1

137.5 dB Récord Guiness de ruido en un estadio

130 dB Avión en despegue

120 dB Motor de avión en marcha

110 dB Concierto / acto cívico

100 dB Perforadora eléctrica

90 dB Tráfico / Pelea de dos personas

80 dB Tren

70 dB Aspiradora

50/60

dBAglomeración de gente / Lavaplatos

40 dB Conversación

20 dB Biblioteca

10 dB Respiración tranquila

0 dB Umbral de audición

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Astigmatismo leve: menos de 1 dioptría. Astigmatismo moderado: entre 1 y 2 dioptrías. Astigmatismo elevado entre 2 y 3 dioptrías. Astigmatismo extremo: mayor de 3 dioptrías. Lo cual también se refleja de la siguiente manera: Astigmatismo leve: < 1.00 dioptría Astigmatismo moderado: 1.00 a 2.00 dioptrías Astigmatismo severo: 2.00 a 3.00 dioptrías Astigmatismo severo: > 3.00 dioptrías Astigmatismo extremo: más de 3.00 dioptrías

11. Estatura Semántica: latín staturaConceptual: Altura de una persona desde los pies a la cabeza.Operacional: ¿Qué estatura tienes?________Metro- MDecímetro- Dm Centímetro- CmMilímetro- Mm

Intervalo

12. FPS (factor de protección solar)

Semántica: SPF (Por sus siglas en Inglés – Sun Protection Factor)Conceptual: Valor numérico que indica el tiempo que una persona puede estar expuesta al sol antes de sufrir quemaduras por RADIACIONOperacional: ¿Qué tipo de PS usas?_______

Nivel de radiación (UVI)

Piel Clara Piel Oscura

Exposición máxima sin protección

Índice protección indicado

Exposición máx. sin protección

Índice protección indicado

0-2 (bajo) 80 minutos 15 110 minutos 8

3-5 (moderado) 40 minutos 25 60 minutos 15

6-7 (alto) 25 minutos 30 35 minutos 25

8-10(muy alto) Verano

20 minutos 50+ 30 minutos 30

11+ (extremo) Verano

15 minutos 50+ 25 minutos 50+

Intervalo

13. Gasolina Semántica: Chaos-óleum(aceite)-inaConceptual: Líquido volátil, inflamable y de olor característico, que está constituido por una mezcla de hidrocarburos y se obtiene por destilación fraccionada del petróleo bruto; se emplea como combustible en los motores de combustión interna y como disolvente.Operacional: ¿Qué tipo de gasolina usas?La gasolina magna (verde) tiene un octanaje de 87 octanos (RON+MON)/2La gasolina Premium (roja) tiene un octanaje de 92 octanos (RON+MON)/2RON = Research Octane Number

Intervalar

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MON = Motor Octane Number14. Género Semántica: Latín genus-generis

Conceptual: Conjunto de personas o cosas que tienen características generales comunes.Operacional: Sexo_____Masculino o Femenino

Nominal

15. Hora Semántica: Del latín hora, y este del griego hóra (rato, división del día).Conceptual: Medida de tiempo que equivale a 60 minutos.Operacional: ¿Cuantas horas tiene un día?_______1 día = 24horas1 hora = 60 minutos1 minuto = 60 segundos

Ordinal

16. IQ|CI Semántica: Del alemán Intelligenz-Quotient, IQConceptual: Cociente Intelectual, Coeficiente Intelectual, sirve para medir la inteligencia.Operacional: Resultado de un examen;_______

164 o más – Genio o casi genio. 148-164 – Inteligencia muy superior 132-148 – Inteligencia superior 113-132 – Inteligencia superior a la media 84-113 – Inteligencia normal o promedio 68-84 – Estupidez 52-68 – Límite de deficiencia Menos de 52 – Definitiva mente floja

Ordinal

17. Lija (grano) Semántica: Latín lixaConceptual: Papel con partículas de vidrio o arena encoladas en una de sus caras y quesirve para pulir madera o metales.Operacional: ¿Tipo de lija que usas?__________

GRANO TIPO DE LIJAde 40 a 50 Muy gruesade 60 a 80 Gruesa

de100 a120 Mediade150 a 180 Fina

de 240 a 400 Muy fina

Nominal

18. Número de hijos

Semántica: Del latín numerare/ Del latín filius. La expresión hijo pródigo, por alusión a la parábola bíblica del mismo nombre.Conceptual: Es el número de hijos tenidos por la madre en sus embarazos.Operacional: ¿Cuántos hijos tienes?_______Número de hijos =NH nacidos-NH nacidos muertos- NH Fallecidos

De razón

19. Número de jugador (camiseta)

Semántica: Del latín numerare/ Protos=primero y agonistís=luchador o jugadorConceptual: Los números tienen una cierta función indicadora, pero no en todos los países es igual, sin contar que antes se jugaba con cinco delanteros y hoy hay equipos que hasta juegan regularmente solo con uno.

Operacional:

Nominal

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Defensa: El 2 y el 6 son marcadores centrales derecho e izquierdo respectivamente (defensas de contención creo que le dicen en otros países de habla hispana). El 4 y el 3 son marcadores laterales derecho e izquierdo respectivamente (defensas de proyección). Mediocampo: El 5 vendría a ser el volante de contención o volante defensivo (colabora con la marca y ayuda a la distribución del juego) el 11 por izquierda y el 8 por derecha. El 10 cumple una función extra que es asistir a los delanteros para que estos generen situaciones de peligro. Ataque: El 7 sería el pivote, un delantero que juega bordeando el área proyectándose por derecha o por izquierda, depende de cómo se realice el ataque. El 9 puede tener funciones parecidas a las del 7 (al estilo Tévez) o ser simplementeUn delantero de área (al estilo Crepo) que está para marcar goles.

20. Número telefónico

Semántica: Del latín numerare/ De tele- (lejos) y -fono (voz).Conceptual: Un número de teléfono es una secuencia de dígitos utilizada para identificar una línea telefónica dentro de una Red Telefónica Conmutada (RTC). El número contiene la información necesaria para identificar el punto final de la llamada.Operacional: ¿Cuál es tu número de teléfono?________El número telefónico está compuesto por el código del país + la clave de larga distancia de la ciudad. Los 7 u 8 dígitos restantes se componen de la siguiente manera: sss - nnnn (para 7 dígitos) ssss - nnnn (para 8 dígitos) Donde los números con "n" van del 0000 al 9999, lo que representan 10,000 combinaciones (o números telefónicos). Estos son los números de una serie.Por ejemplo, a una central telefónica se le programa la serie 8342 (ssss). Esta serie tendrá 10,000 números telefónicos (nnnn) para dar servicio a las colonias aledañas a la central. De ahí que la central pondrá en servicio los números telefónicos del 8342-0000 al 8342-9999.

Nominal

21. Peso Semántica: Del latín pensum (peso de lana por hilar).Conceptual: Fuerza con que la Tierra atrae a un cuerpo, por acción de la gravedad.Operacional: ¿Cuál es tu peso?_____kgKilogramo-kg 1000gHectogramo-hg100gDecagramo-dag10gGramo -g1gDecigramo-dg0.1gCentigramo- cg0.01gMiligramo-mg0.001 g

Ordinal

22. Picor (caesaicina) [Unidades de la escala Scoville]

Semántica: Del latín pruritus, que significa picor, comezón y a veces sensación de quemazón.Conceptual: Medida del picor o pungencia en los chiles (también conocidos como guindillas, pimientos o ajíes). Estos frutos de plantas del géneroCapsicum contienen capsaicina, componente químico que estimula el receptor térmico en la piel, especialmente las membranas mucosas. El número de unidades Scoville (SHU, del inglés Scoville Heat Units) indica la cantidad presente de capsaicina. Muchas salsas picantes usan la escala Scoville para publicitarse en los centros comerciales.

Intervalo

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Operacional: ¿Cuánta Capsaicina tiene un chile?________

Unidades Scoville Tipo de chile

15.000.000-16.000.000 Capsaicina pura

8.600.000–9.100.000Varios capsaicinoides, como homocapsaicina, homodihydrocapsaicina y nordihydrocapsaicina

2.000.000–5.300.000Nivel estándar del aerosol de pimienta en EE.UU., munición irritante del FN 303

1.300.000–2.000.000 Naga Viper, Trinidad Scorpion Butch T

855.000–1.041.427 Naga Jolokia

350.000–580.000 Habanero Savinas Roja

100.000–350.000 Chile habanero, Scotch Bonnet, Chile datil, Capsicum chinense

100.000–200.000 Rocoto, chile jamaicano picante, piripiri

50.000–100.000 Chile thai, chilemalagueta, chilechiltepín, Chile piquing

30.000–50.000Pimienta roja o de cayena, ají escabeche,11 chile tabasco, algunas tipos de chile chipotle

10.000–23.000 Chile serrano, algunos tipos de chile chipotle

5.000–8.000 Variedad de Nuevo México del chile Anaheim, chile húngaro de cera

2.500–5.000 Chile jalapeño, Pimiento de Padrón, Salsa Tabasco

1.500–2.500 Chile rocotillo

1.000–1.500 Chile poblano

500–1.000 Chile anaheim

100–500 Pimiento, pepperoncini

0 No picante, pimiento verde

23. Relación dólar/peso

Semántica: Del latín relatio. Conceptual: Valor del dólar con respecto al peso mexicano.Operacional: Tasa de cambio: Dólar americano a Peso mexicano1 USD = 13,18956 MXN

Nominal

24. Sabor Semántica: Del latín sapor /sabor (de boca)Conceptual: Cualidad de una sustancia que es percibida por el sentido del gusto.Operacional: ¿Qué tipo de sabor detectas en un limón?_______ Salado, agrio, dulce y acido

Ordinal

25. Sueldo Semántica: Del latín solidus (moneda sólida, consolidada). Nominal

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Conceptual: Dinero que, en concepto de paga, recibe regularmente una persona de la empresa o entidad para la que trabaja.Operacional: ¿Cuánto te pagan en tu trabajo?______SUELDO DIARIOPago Semanal (7 días): S.D. = Cantidad / 7Pago Quincenal (15 días): S.D. = Cantidad / 15Pago Mensual (30 días): S.D. = Cantidad / 30SUELDO POR HORA (C. P. H.)Jornada Diurna (8 hrs): CPH = S.D. / 8Jornada Nocturna (7 hrs) CPH = S.D. / 7Jornada Mixta (7.5 hrs) CPH = S.D. / 7

26. Talla de calzado

Semántica: Del latín talla ('taʎa) o taya / del latín calciata (camino empedrado).Conceptual: Medida de zapato, expresada en unas magnitudes convencionales que se tienen en cuenta para su fabricación y venta.Operacional: ¿Cuál es su talla de calzado?_____22 - 22.5 – 23 - 23.5 – 24 - 24.5 – 26 - 26.5 – 27 - 27.5 – 28 - 28.5 – 29 - 29.5

De razón

27. Talla de camisa|blusa

Semántica: Del latín talla ('taʎa) o taya / Del francés blouse.Conceptual: Medida de las prendas de vestir, expresada en unas magnitudes convencionales que se tienen en cuenta para su fabricación y venta.Operacional: ¿Cuál es su talla de camisa/blusa?_____XCH(35-36) CH(37-38) M(39-40) G(41-42) XG(43-44) XXG(45-46)

Ordinal

28. Talla de cinto

Semántica: Del latín talla ('taʎa) o taya /Del latín cinctus (acción de ceñir, cinturón, cintura).Conceptual: Medida de las prendas de vestir, expresada en unas magnitudes convencionales que se tienen en cuenta para su fabricación y venta.Operacional: ¿Cuál es su talla de cinto?_____CINTURA:33L-34L- 36L38L

Ordinal

29. Talla de sostén (brasier)

Semántica: Del latín talla ('taʎa) o taya / Del latín sustinere.Conceptual: Un sostén (también llamado brassier, brasier, bra, soutien, sujetador o corpiño) es un elemento de ropa interior femenina que consiste en dos copas que cubren total o parcialmente los senos. Comercialmente, se usan letras para designar el tamaño de las copas y números para la banda o espalda. Las copas pueden ir desde AA, A, B, C en adelante y se encuentra poca estandarización entre fabricantes y países en copas mayores a D. Las copas inglesas no son iguales a las europeas.Operacional: ¿Cuál es su talla de sostén?_____Medida del tórax (el número) La mayoría de las mujeres mide su tórax debajo de los senos para obtener la medida de la banda. Verifica dos veces esta medida colocando una cinta métrica de manera ajustada alrededor de la espalda, debajo de los brazos y en la parte superior de tu pecho por encima de los senos. Debido a que el tórax se ensancha y se contrae cuando respiras, tomar ambas medidas te ayudará a encontrar el ajuste más cómodo.MEDIDA DE COPA (la letra) Con el brasier puesto, coloca una cinta métrica alrededor de tu espalda y por la parte más voluminosa de tus senos. ¡No la ajustes demasiado! Para obtener tu talla de copa, resta tu medida de banda a esta medida.Si la diferencia es...1 pulgada, eres copa A

Mixta

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2 pulgadas, copa B3 pulgadas, copa C4 pulgadas, copa D5 pulgadas, copa DD6 pulgadas, copa DDDPor lo tanto, si tu medida de copa es de 39 pulgadas y la del tórax de 36 pulgadas, la diferencia de 3 pulgadas te convierte en 36C.

30. Tejido de algodón

Semántica: Latín texere=tejer (Del ár. hisp. alquṭún, y este del ár. clás. quṭn).Conceptual: El algodón se ha transformado en la primera fibra textil del mundo. Es una fibra textil natural como la lana, la seda y el lino. Esta fibra tiene varias propiedades que hacen que su uso esté tan extendido: absorbe la humedad y expulsa el calor corporal, se tiñe bien, no genera electricidad estática, es aislante y soporta altas temperaturas. Una de las ventajas principales del algodón se encuentra en su mantenimiento. Se puede lavar sin problema de 30 a 40 grados en la lavadora, se plancha fácilmente y admite el uso de lejía. La fibra de algodón se suele transformar en hilo para fabricar tejidos.Operacional: ¿Distancia entre cada fibra?_________Características de la cantidad de algodón en el tejido: más blando, más suave y más confortable. El algodón provee confort todo el año. Sus fibras entregan refrescante confort en el verano y una capa de aire cálido en el invierno.

Intervalo

31. Temperatura Semántica: Latín temperareConceptual: Grado o nivel térmico de un cuerpo o de la atmósfera.Operacional: ¿Qué grados tendremos el día de hoy?_____°°C Grado Celsius, ° F Grado Fahrenheit, °K Kelvin

Intervalo

Esquema s. m.

1   Conjunto de datos o informaciones sobre un asunto o materia que se ordenan y relacionan con líneas o signos gráficos: debes resumir cada lección en un esquema que recoja las ideas más significativas. cuadro.2   Representación gráfica o simbólica de una cosa en la que aparecen solamente sus líneas o características mássalientes: el arquitecto ha hecho un esquema de la futura casa que nos da una idea general de cómo será.Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Estadígrafos de variación y momento:

La dispersión se refiere a la variabilidad o amplitud en los dato.

Las medidas más importantes de dispersión son: la desviación media, la varianza y la desviación estándar. Se utilizan para poblaciones y muestras, así como para datos agrupados y no agrupados.

Referencia

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(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://es.slideshare.net/PaoAll18/estadgrafos-de-dispersin

Estadística:

Ciencia o estudio que reúne, clasifica, recuenta e utiliza unos conjuntos de datos para obtener, a partir de ellos, inferencias basadas en el cálculo de probabilidades o para poder llegar a conclusiones a partir de los datos numéricos extraídos.Referencia

(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Nivel_de_medida

https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+estadistica

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F

Fáctico, fáctica

1. formalFactual.

"proposición fáctica; orden fáctico"

2. formalQue está basado en los hechos o limitado a ellos, y no en lo teórico o imaginario.

"necesitaba pruebas fácticas que demostraran su teoría"

Referencia

(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en

https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+estadisticahttps://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+factico

Fenómeno s. m.

1   Manifestación de una actividad que se produce en la naturaleza: las lluvias, la nieve y el granizo son fenómenos atmosféricos.

2   Acontecimiento, suceso o cualidad que puede percibirse a través de los sentidos o a través del intelecto: fenómenos paranormales; el deporte es el fenómeno social más importante de nuestro tiempo.

— adj./s. com.

3   Se aplica a la persona que destaca por sus buenas cualidades: es un fenómeno tocando la guitarra; estas chicas son unasfenómenos.

— s. m.

4   Persona o animal deformes.

— adv.

5  fam. Muy bien: pasarlo fenómeno. Fenomenal, fetén.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

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Figura s. f.

1   Forma o aspecto exterior de un cuerpo: un objeto de figura cuadrada; practica algún deporte siempre que puede ymantiene una figura estupenda.2   Representación dibujada o gráfica de un cuerpo: dibujó la figura de un perro.3   Espacio geométrico delimitado por líneas o planos: la esfera es una figura del espacio, en tres dimensiones; el triánguloes una figura del plano, con dos dimensiones.4   Representación gráfica que ilustra en un texto cierto concepto que se cita en él: en la figura 4, puede observarse elcrecimiento de la natalidad en ese periodo de tiempo.5   Pieza del ajedrez y de otros juegos de mesa que tiene forma humana, animal o de cosa.6   Naipe de una baraja que representa a una persona: las figuras de la baraja española son el rey, el caballo y la sota.7   Cosa que simboliza o representa otra: la figura de la paz es una paloma blanca con una ramita de olivo en el pico.8   Signo musical que representa la duración de cada sonido: la corchea, la negra y la blanca son figuras.9   Alteración del sentido de una palabra, una frase o de la estructura del discurso que se realiza con una finalidadexpresiva o estética: se utilizan figuras en el lenguaje cotidiano, en los medios de comunicación, la literatura y cualquierotro medio de expresión lingüística.NOTA También figura retórica.10   Personaje de una obra de teatro y actor que lo representa: la figura de don Juan Tenorio.11   Persona que destaca por sus cualidades o por sus logros en una profesión, actividad o ámbito: las grandes figuras dela historia; asistieron numerosas figuras de la literatura y el arte en general; Pelé fue una figura del fútbol mundial.— s. com.12  fam. Persona que realiza muy bien algo o que destaca en una actividad: desde que se dedica a la danza está hecho unfigura.NOTA Frecuentemente usado de forma humorística.Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Fines

Consumación de una cosa

Fin último Objetivo para cuya consecución el que actúa emplea todos los medios y esfuerzos:

Su fin último esta semana es terminar el cuadro.

Referencia

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(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en http://que-significa.com/significado.php?termino=fines

Frecuencia

Nombre femenino1.Cualidad de frecuente."nos visitaba con frecuencia; con frecuencia oíamos, en noches de calma, sonidos extraños; con frecuencia, la artesanía era una actividad doméstica que se desempeñaba en el seno de las familias campesinas cuando las tareas agrícolas lo permitían"2.Número de veces que aparece, sucede o se realiza una cosa durante un período o un espacio determinados."la frecuencia cardíaca depende generalmente de estímulos nerviosos; la frecuencia de vuelos entre ambas ciudades se ha incrementado sensiblemente en los últimos años"Referencia

(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en https://www.google.com.mx/#q=significado+de+frecuencia

Frecuencia absoluta

Es el número de veces que aparece un valor, se representa con fi donde el subíndice representa cada uno de los valores.

La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, representado por N.

f1+f2+f3+…+fn=N

Equivalente a: ∑i=1nfi=NReferencia

(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en http://www.sangakoo.com/es/temas/frecuencia-absoluta-relativa-acumulada-y-tablas-estadisticas

Frecuencia absoluta acumulada

La frecuencia absoluta acumulada de un valor de la escala, es el número de veces que ha aparecido en La muestra un valor menor o igual que el dato de la escala en la variable.

Referencia (2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en file:///D:/Licenciatura/INSTRUMENTACI%C3%93N

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%20ESTAD%C3%8DSTICA/Frecuencias%20y%20Porcentajes/presentaci%C3%B3nAn%C3%A1lisis

%20de%20Frecuencias%20B.pdf

Frecuencia relativa

Es el resultado de dividir la frecuencia absoluta de un determinado valor entre el número total de datos, se representa por ni.

ni=fiN

Referencia

(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en http://www.sangakoo.com/es/temas/frecuencia-absoluta-relativa-acumulada-y-tablas-estadisticas

Frecuencia relativa (%) acumulada

Al igual que en el caso anterior la frecuencia relativa acumulada, es la suma de las frecuencias menores o Iguales a la frecuencia del dato de la escala en la variable.

Referencia(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en file:///D:/Licenciatura/INSTRUMENTACI%C3%93N

%20ESTAD%C3%8DSTICA/Frecuencias%20y%20Porcentajes/presentaci%C3%B3nAn%C3%A1lisis

%20de%20Frecuencias%20B.pdf

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G

Gráfica ('gɾafika) Sustantivo femenino

Esquema representativo de datos estadísticos o numéricos, por medio de símbolos que muestran la relación de losmismos la gráfica de un cálculo matemático

Copyright © 2013 K Dictionaries Ltd.

Generalización

Generalización es la base esencial de toda inferencia deductiva válida. El concepto de generalización tiene aplicación en muchas disciplinas, a veces teniendo un significado especializado según el contexto. El texto debe estar bien formulado para que este tenga a su vez más relación a lo que es la generalización.

Dados con conceptos relacionados, A y B, el concepto A es una generalización del concepto B si y sólo si:

• Cada instancia del concepto B es también una instancia del concepto A.• Existen instancias del concepto A que no son instancias del concepto B.En forma equivalente, A es una generalización de B si B es una especialización de A.

Por ejemplo, animal es una generalización de ave porque toda ave es un animal, y hay animales que no son aves (perros, por ejemplo).

Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Generalizaci%C3%B3n

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H

Hipótesis

1 .Suposición hecha a partir de unos datos que sirve de base para iniciar una investigación o una argumentación."al llevarse a cabo la reforma ha resultado indispensable contemplar también la hipótesis de que por falta de previsión no se llegue a un acuerdo"

2. Oración subordinada en las oraciones condicionales.

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+hipotesis

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I

Ilustración s. f.

1   Acción de ilustrar.2   Dibujo, fotografía o lámina que se coloca en una publicación o impreso para hacerlo más atractivo a la vista o explicar yampliar su contenido.3   Explicación de una idea o un concepto por medio de ejemplos, dibujos, gráficos u otra información complementaria.4   Movimiento intelectual que se desarrolló en Europa y América durante el s. XVIII y que defendía la razón, la cultura y laeducación como base del progreso social.NOTA Se escribe normalmente con mayúscula inicial.5   Periodo histórico durante el que se desarrolló este movimiento.NOTA Se escribe normalmente con mayúscula inicial.Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Imagen s. f.

1   Reproducción de la figura de una cosa o persona captada por el ojo, por un espejo o por un aparato óptico, de fotografía, de cine o de otro tipo, gracias a la luz: captamos la imagen de un objeto por la reflexión o refracción de los rayos de luzque de él dimanan.2   Representación mental, idea u opinión que se tiene de una cosa o persona real o irreal: tenía una imagen distinta de él.3   Representación material, en forma de estatua, pintura, fotografía, etc. de una cosa o persona.4   Escultura o pintura de una divinidad, un santo u otra figura religiosa: han restaurado la imagen de la Virgen.5   Aspecto físico de una persona: la modelo se ha hecho un cambio de imagen.6   Figura retórica que consiste en emplear una palabra o expresión para sugerir algo con lo que guarda una analogía osemejanza.7   En matemáticas, conjunto de los valores de una función que puede tomar la variable dependiente y.

ser la viva imagen

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I Parecerse mucho dos personas o cosas.

II Ser una persona o cosa la representación real exacta de una idea o estado de ánimo: el equipo ganadorcelebrando la victoria es la viva imagen del éxito.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Inducción

1.Forma de razonamiento que consiste en establecer una ley o conclusión general a partir de la observación de hechos o casos particulares.

"para los miembros del Círculo de Viena, las ciencias empíricas están basadas en la inducción"

2.Suposición o conclusión a la que se llega con esta forma de razonamiento.

"es una inducción absolutamente sin fundamento"

Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+induccion

Inferencia

Una inferencia es una evaluación que realiza la mente entre proposiciones. En lógica formal, son expresiones bien formadas de un lenguaje formal (EBF) que, al ser relacionadas, permiten trazar una línea lógica de condición o implicación lógica entre las diferentes EBF. De esta forma, parte de lo verdadero a lo falso: posible (como hipótesis) o conocida (como argumento) de alguna o algunas de ellas, puede deducirse la verdad o falsedad de alguna o algunas de las otras EBF.

Surge así lo que conocemos como postulado1 o transformada de una expresión original conforme a reglas previamente establecidas,2 que puede enmarcarse en uno o varios contextos referenciales diversos,3 obteniéndose en cada uno de ellos un significado como valor de verdad de equivalente.4 5 6

Es la operación lógica utilizada en los motores de inferencia de los sistemas expertos.

Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Inferencia

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Información

Nombre femenino

1.Acción de informar."cualquier país democrático tiene leyes que garantizan la libertad de información"2.Noticia o dato que informa acerca de algo."el gobierno israelí recibió información acerca de dos de sus siete soldados desaparecidos; el periódico dispone de corresponsales distribuidos por todos los países que recogen las informaciones y las transmiten con la mayor rapidez"

Referencia(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en https://www.google.com.mx/#q=significado+de+informacion

Informática:

Conjunto de conocimientos técnicos que se ocupan del tratamiento automático de la información por medio de computadoras.Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+informatica

Instrucciones

(Normas, órdenes, preceptos, reglas). Instrucciones se refiere, generalmente, a las normas de uso para manejar unaparato: libro o manual de instrucciones. También designa las órdenes que unapersona dicta a otra: seguir instrucciones, recibir instrucciones, etc.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Instrumento de medición

Las reglas son los instrumentos de medición más populares.

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Un instrumento de medición es un aparato que se usa para comparar magnitudes físicas mediante un proceso de medición. Como unidades de medida se utilizan objetos y sucesos previamente establecidos como estándares o patrones y de la medición resulta un número que es la relación entre el objeto de estudio y la unidad de referencia. Los instrumentos de medición son el medio por el que se hace esta lógica conversión.

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en

http://es.wikipedia.org/wiki/Instrumento_de_medici%C3%B3n

Íntegro, íntegra

1. [cosa] Que está completo o tiene todas sus partes."un texto íntegro; allí acudió el censo íntegro de la villa; todavía quedan espacios que conservan casi íntegras las riquezas medioambientales de la región"

2. [persona] Que posee entereza moral."juez íntegro"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+integra

Intervalo de clase

Es cada uno de los rangos de valores en que se ha decidido agrupar parcialmente los datos con el propósito de hacer un resumen de ellos.

Referencia(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en

http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2001065/html/un1/cont_116_16.html

Integrar

1.Ser [determinada cosa o persona] una parte o elemento de cierta cosa.

"cada una de las narraciones que integran la antología tiene un estilo peculiar; aún no sabemos qué jugadores integrarán el equipo titular"

sinónimos: componer, constituir, forma

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r

2.Hacer que una persona o una cosa se incorpore a algo para formar parte de ello.

"quieren integrar en sus actividades otros sectores sociales; el grupo de simpatizantes está discutiendo la necesidad de integrarse en el partido; los trabajadores industriales se integraron en los sindicatos"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+integrar

Interrogante

1.Que interroga o contiene interrogación.

"levantó los ojos, interrogante; del interior de la casa llegaba una voz de hombre en tono interrogante"

2.Nombre masculino

Signo de ortografía indicativo de un enunciado interrogativo; se representa como ¿al inicio y? al final.

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-

instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+interrogante

Instrumento:

Objeto fabricado, simple o formado por una combinación de piezas, que sirve para realizar un trabajo o actividad, especialmente el que se usa con las manos para realizar operaciones manuales técnicas o delicadas, o el que sirve para medir, controlar o registrar algo."instrumento quirúrgico; instrumento topográfico; el termómetro es un instrumento que permite medir la temperatura"Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado%20de%20instrumento

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Índice de masa corporal

«IMC» redirige aquí. Para otras acepciones, véase IMC (desambiguación).

Figura 1. Gráfico del índice de masa corporal (IMC).Blanco = Bajo peso (IMC <18,5)Amarillo = Rango normal (IMC = 18,5-24,99)Naranja = Sobrepeso (IMC = 25-29,99)Rojo = Obesidad (IMC ≥30)

El índice de masa corporal (IMC) es una medida de asociación entre el peso y la talla de un individuo ideada por el estadístico belga Adolphe Quetelet, por lo que también se conoce como índice de Quetelet.

Se calcula según la expresión matemática:

Donde el peso se expresa en kilogramos y el cuadrado de la estatura en metros cuadrados, siendo la unidad de medida del IMC en el sistema MKS:

El valor obtenido no es constante, sino que varía con la edad y el sexo (véanse las figuras 1 y 2). También depende de otros factores, como las proporciones de tejidos muscular y adiposo. En el caso de los adultos se ha utilizado como uno de los recursos para evaluar su estado nutricional, de acuerdo con los valores propuestos por la Organización Mundial de la Salud.1 2 3

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Figura 3. Cambios del IMC con la edad de los niños españoles. Se señalan los valores correspondientes a los percentiles más relevantes en la práctica clínica.

Clasificación de la OMS del estado nutricional de acuerdo con el IMC4

Clasificación IMC (kg/m²)

Valores principales Valores adicionales

Bajo peso <18,50 <18,50

     Delgadez severa <16,00 <16,00

     Delgadez moderada 16,00 - 16,99 16,00 - 16,99

     Delgadez leve 17,00 - 18,49 17,00 - 18,49

Normal 18,5 - 24,9918,5 - 22,99

23,00 - 24,99

Sobrepeso ≥25,00 ≥25,00

     Preobeso 25,00 - 29,99 25,00 - 27,49

27,50 - 29,99

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     Obesidad ≥30,00 ≥30,00

          Obesidad leve 30,00 - 34,9930,00 - 32,49

32,50 - 34,99

          Obesidad media 35,00 - 39,9935,00 - 37,49

37,50 - 39,99

          Obesidad mórbida≥40,00 ≥40,00

* En adultos (mayores de 18 años) estos valores son independientes de la edad, sea hombre o mujer.

Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/%C3%8Dndice_de_masa_corporal

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J

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K

Kolmogórov-Smirnov:

En estadística, la prueba de Kolmogórov-Smirnov (también prueba K-S) es una prueba no paramétrica que se utiliza para determinar la bondad de ajuste de dos distribuciones de probabilidad entre sí.

En el caso de que queramos verificar la normalidad de una distribución, la prueba de Lilliefors conlleva algunas mejoras con respecto a la de Kolmogórov-Smirnov; y, en general, el test de Shapiro–Wilk o la prueba de Anderson-Darling son alternativas más potentes.

Conviene tener en cuenta que la prueba Kolmogórov-Smirnov es más sensible a los valores cercanos a la mediana que a los extremos de la distribución. La prueba de Anderson-Darling proporciona igual sensibilidad con valores extremos.

Fn(x)=1n∑i=1n{10si yi≤x,alternativa.

Para dos colas el estadístico viene dado por

D+n=max(Fn(x)−F(x))

D−n=max(F(x)−Fn(x))

Donde F(x) es la distribución presentada como hipótesis.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Kolmog%C3%B3rov-Smirnov

KURTOSIS (CURTOSIS)

En teoría de la probabilidad y estadística, la curtosis es una medida de la forma. Así, las medidas de curtosis tratan de estudiar la proporción de la varianza que se explica por la combinación de datos extremos respecto a la media en contraposición con datos poco alejados de la misma. Una mayor curtosis implica una mayor concentración de datos muy cerca de la media de la distribución coexistiendo al mismo tiempo con una relativamente elevada frecuencia de datos muy alejados de la misma. Esto

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explica una forma de la distribución de frecuencias con colas muy elevadas y con un centro muy apuntado.

Un coeficiente de apuntamiento o de curtosis es el basado en el cuarto momento con respecto a la media y se define como:

Donde   es el 4º momento centrado o con respecto a la media y   es la desviación estándar.

No obstante, está más extendida la siguiente definición del coeficiente de curtosis:

Donde al final se ha sustraído 3 (que es la curtosis de la Normal) con objeto de generar un coeficiente que valga 0 para la Normal y tome a ésta como referencia de apuntamiento:

Tomando, pues, la distribución normal como referencia, una distribución puede ser:

más apuntada y con colas más anchas que la normal –leptocúrtica. menos apuntada y con colas menos anchas que la normal- platicúrtica. la distribución normal es mesocúrtica.

En la distribución normal se verifica que , donde   es el momento de orden 4 respecto a la media y   la desviación típica.

Así tendremos que:

Si la distribución es leptocúrtica   y  Si la distribución es platicúrtica   y  Si la distribución es mesocúrtica   y 

Otra forma de medir la curtosis se obtiene examinando la fórmula de la curtosis de la suma de variables aleatorias. Si Y es la suma de n variables aleatorias estadísticamente independientes, todas con igual

distribución X, entonces  , complicándose la fórmula si la curtosis se hubiese

definido como .

Referencia

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(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Curtosis

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L

Lectura:

1.Acción de leer.

"cómo abordar la lectura de un texto"2.

Obra o texto para leer."el profesor recomienda lecturas a sus alumnos"Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, enhttps://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+lectura

Lilliefors:

En estadística, la prueba Lilliefors, el nombre de Hubert Lilliefors, profesor de estadística en la Universidad George Washington, es una adaptación de la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Se utiliza para probar la hipótesis nula de que los datos provienen de una población distribuida normalmente, cuando la hipótesis nula no especifica qué distribución normal, es decir, no especifica el valor esperado y la varianza de la distribución.

La prueba

El ensayo procede de la siguiente manera: En primer lugar estimar la media de la población y la varianza de la población sobre la base de los datos.

A continuación, encontrar la discrepancia máxima entre la función de distribución empírica y la función de distribución acumulada de la distribución normal con la media estimada y la varianza estimada. Al igual que en la prueba de Kolmogorov-Smirnov, esta será la estadística de prueba.

Por último, evaluar si la discrepancia máxima es lo suficientemente grande como para ser estadísticamente significativa, por lo que requiere el rechazo de la hipótesis nula. Aquí es donde esta

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prueba se hace más complicado de lo que la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Dado que la hipótesis de CDF se ha movido más cerca de los datos de estimación basadas en dichos datos, la discrepancia máxima se ha hecho más pequeño de lo que habría sido si la hipótesis nula había señalado sólo una distribución normal. Así, la "nula distribución" de la estadística de prueba, es decir, su distribución de probabilidad suponiendo que la hipótesis nula es verdadera, es estocásticamente menor que la distribución de Kolmogorov-Smirnov. Esta es la distribución de Lilliefors. Hasta la fecha, las tablas de esta distribución se han calculado sólo mediante métodos de Monte Carlo.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://centrodeartigo.com/articulos-educativos/article_11176.html

Límites de confianza de la media:

LIMITES DE CONFIANZA: Son los límites del intervalo de confianza inferior (LIC) y superior (LSC),

se determinan sumando y restando a la media de la muestra X̄ un cierto número Z (dependiendo del

nivel o coeficiente de confianza) de errores estándar de la media σ X̄ .

INTERPRETACIÓN DEL INTERVALO DE CONFIANZA: Tener un 95% de confianza en que la media poblacional real y desconocida se encuentra entre los valores LIC y LSC.

NIVEL DE SIGNIFICANCIA = 1- INTERVALO DE CONFIANZA = ERROR TIPO 1 = ALFA

¿Cómo obtenemos un intervalo de confianza?

Estimación puntual + error de estimación

¿De dónde viene el error de estimación?

P(Z>= + Zexcel ) = alfa/2P(Z<= - Zexcel ) = alfa/2

Intervalo de confianza donde se encuentra el parámetro con un NC =1-a

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Desv. Estándar X multiplicador de nivel de confianza deseado Za/2

Por Ejemplo:

Si la media de la muestra es 100 y la desviación estándar es 10, el intervalo de confianza al 95% donde se encuentra la media para una distribución normal es:

100 + (10) X 1.96 => (80.4, 119.6) 1.96 = Z0.025

El 95% de Nivel de Confianza significa que sólo tenemos un 5% de oportunidad de obtener un punto fuera de ese intervalo.

Esto es el 5% total, o 2.5% mayor o menor. Si vamos a la tabla Z veremos que para un área de 0.025, corresponde a una Z de 1.960.

C. I. Multiplicador Z a /2

99 2.576

95 1.960

90 1.645

85 1.439

80 1.282

Para tamaños de muestra >30, o s conocida usar la distribución Normal

Para muestras de menor tamaño, o s desconocida usar la distribución t

El ancho del intervalo de confianza decrece con la raíz cuadrada del tamaño de la muestra.

Ejemplo:

Dadas las siguientes resistencias a la tensión: 28.7, 27.9, 29.2 y 26.5 psi

Estimar la media puntual

X media = 28.08 con S = 1.02

Estimar el intervalo de confianza para un nivel de confianza del 95% (t = 3.182 con n-1=3 grados de libertad)

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Xmedia±3.182*S/√n = 28.08±3.182*1.02/2=(26.46, 29.70)

Ejercicios con Z y t:

1. El peso promedio de una muestra de 50 bultos de productos Xmedia = 652.58 Kgs., con S = 217.43 Kgs. Determinar el intervalo de confianza al NC del 95% y al 99% donde se encuentra la media del proceso (poblacional). Alfa = 1 - NC

2. Un intervalo de confianza del 90% para estimar la ganancia promedio del peso de ratones de laboratorio oscila entre 0.93 y 1.73 onzas. ¿Cuál es el valor de Z?

3. 100 latas de 16 onzas de salsa de tomate tienen una media de Xmedia = 15.2 onzas con una S = 0.96 onzas. ¿A un nivel de confianza del 95%, las latas parecen estar llenas con 16 onzas?

4. Una muestra de 16 soluciones tienen un peso promedio de 16.6 onzas con S = 3.63. Se rechaza la solución si el peso promedio de todo el lote no excede las 18 onzas. ¿Cuál es la decisión a un 90% de nivel de confianza?

5. Las 20 cajas de producto pesaron 102 grs. Con S = 8.5 grs. ¿Cuál es el intervalo donde se encuentra la media y varianza del lote para un 90% de nivel de confianza? Grados libertad=20 -1 =19

6. Una muestra de 25 productos tienen un peso promedio de 23.87 grs. Con una S = 9.56. ¿Cuál es la estimación del intervalo de confianza para la media y varianza a un nivel de confianza del 95 y del 98% del peso de productos del lote completo?

7. Los pesos de 25 paquetes enviados a través de UPS tuvieron una media de 3.7 libras y una desviación estándar de 1.2 libras. Hallar el intervalo de confianza del 95% para estimar el peso promedio y la varianza de todos los paquetes. Los pesos de los paquetes se distribuyen normalmente.

Ejercicios con proporciones:

8. De 814 encuestados 562 contestaron en forma afirmativa. ¿Cuál es el intervalo de confianza para un 90% de nivel de confianza?

9. En una encuesta a 673 tiendas, 521 reportaron problemas de robo por los empleados ¿Se puede concluir con un 99% de nivel de confianza que el 78% se encuentra en el intervalo de confianza. ?

Uso de Minitab para Intervalos de confianza:

a. Para la media

Stat > Basic Statistics > 1-Sample Z, t

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Variable -- Indicar la columna de los datos o Summarized Data

En caso de requerirse dar el valor de Sigma = dato

En Options:

Indicar el Confidence level -- 90, 95 o 99%

OK

b. Para una proporción

Stat > Basic Statistics > 1-Proportion

Seleccionar Summarized Data

Number of trials = n tamaño de la muestra

Number of events = D éxitos encontrados en la muestra

En Options:

Indicar el Confidence Interval -- 90, 95 o 99%

Seleccionar Use test and interval based in normal distribution

FORMULAS PARA ESTIMAR LOS INTERVALOS DE CONFIANZA:

Descripción Intervalo de confianza

Estimación de μ con sigma conocida, muestra

grande n>30

μ= X̄±Zα /2 σ /√n

Estimación de μ con sigma desconocida, muestra

grande n>30, se toma la desv. Est. de la muestra S

μ= X̄±Zα /2 s /√n

Estimación de μ con muestras pequeñas, n < 30 y

sigma desconocida

μ= X̄±tα /2 s/√n

Estimación de la σ (n−1)s2

χ α2

, n−1

≤σ 2≤(n−1)s2

χ1− α

2, n−1

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Estimación de la proporción π sp=√ p (1− p)

n

π= p±Zα /2 s p

Tamaño de muestra

Para estimar n en base a un error máximo ( X̄−μ ) n=Zα /22σ2 /( X̄−μ )2

Para estimar n en base a un error máximo

Si se especifica un intervalo total de error, el error

( p−π )máximo es la mitad del intervalo

n=Zα /22 π (1−π )/( p−π )2

Utilizar π=0 .5que es peor caso

P. Reyes Septiembre 2007

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://docencia.izt.uam.mx/maa/Biometria%20I/material_adicional/INTERVALOS_CONFIANZA.doc.

Logística

1.Técnica militar que se ocupa del movimiento de los ejércitos, de su transporte y de su mantenimiento.

"la reunión que mantendrán hoy el ministro y su homólogo egipcio versará sobre las cuestiones de logística, apoyo y avituallamiento de las corbetas"2.

Conjunto de los medios necesarios para llevar a cabo un fin determinado de un proceso complicado."el responsable de la infraestructura y logística del grupo terrorista logró escapar dos veces del cerco policial"Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+logistica

Longitud o ancho del intervalo de Clase .

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Es la diferencia entre el extremo mayor y el extremo menor del intervalo.

Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2001065/html/un1/cont_116_16.html

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M

Matemática:

Ciencia que estudia las propiedades de entes abstractos, como números, figuras geométricas, etc. Así como las relaciones que se establecen entre ellos. OBS Generalmente en plural con el mismo significado que en singular.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Matemáticas:

OBS Generalmente en plural con el mismo significado que en singular.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Metodología de la Ciencia:

Podemos Comenzar diciendo que no hay ciencia sin método científico, y que ambos van unidos indisolublemente.Es sabio decir que el comienzo histórico de la ciencia y de la aparición por ende de una forma de abordar la realidad metódicamente, es indeterminable en el tiempo. Partimos de la tesis de que allí donde el hombre comienza a operar (conciente o inconscientemente) con la idea elaborada de la causalidad, en lo concreto de la práctica, es precisamente donde se da la ciencia y su primer método. La metodización comienza allí donde a través de la observación se llega en la práctica a la concepción de que, dados ciertos fenómenos o circunstancias, se producen en sucesión temporal otros que aparecen como condicionados por los que le anteceden. En términos más precisos, donde se descubre (o se establece) la relación de que unos fenómenos son “causa” y otros “efecto”. Esta primera intuición de la “categoría” de causalidad, alcanzada de una manera empírica, a veces esporádica e inconsciente, en el sentido de no estar teorizada sino sencillamente realizada, es el primer “Método Científico”. Este primer “Método”, punto de partida de la ciencia, carece, en este estudio, de un objeto en particular al cual se le aplique. Es un método general que se presume que explique los efectos más diversos y capaz de relacionar objetos y fenómenos muchas veces muy lejanos unos de otros.

Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://html.rincondelvago.com/metodologia-cientifica.html

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Máximo

 Se trata del valor mayor de una variable numérica.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www-01.ibm.com/support/knowledgecenter/SSLVMB_22.0.0/com.ibm.spss.statistics.help/spss/base/idh_summ_stat.htm?lang=es

Media armónica

La media armónica', denominada H, de una cantidad finita de números es igual al recíproco, o inverso, de la media aritmética de los recíprocos de dichos valores y es recomendada para promediar velocidades.

Así, dados n números x1, x2, ... , xn la media armónica será igual a:

H=n∑ni=11xi=n(1x1+⋯+1xn)

La media armónica resulta poco influida por la existencia de determinados valores mucho más grandes que el conjunto de los otros, siendo en cambio sensible a valores mucho más pequeños que el conjunto.

La media armónica no está definida en el caso de que exista algún valor nulo.

Referencia

(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Media_arm%C3%B3nica

Media geométrica

En matemáticas y estadística, la media geométrica de una cantidad arbitraria de números (por decir n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los números, es recomendada para datos de progresión geométrica, para promediar razones, interés compuesto y números índices.

Por ejemplo, la media geométrica de 2 y 18 es

Otro ejemplo, la media de 1, 3 y 9 sería

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Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Media_geom%C3%A9trica

Media (promedio)

En matemáticas y estadística una media o promedio es una medida de tendencia central que según la Real Academia Española   (2001 ) «[…] resulta al efectuar una serie determinada de operaciones con un conjunto de números y que, en determinadas condiciones, puede representar por sí solo a todo el conjunto». Existen distintos tipos de medias, tales como la media geométrica, la media ponderada y la media armónica aunque en el lenguaje común, el término se refiere generalmente a la media aritmética.Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Media_(matem%C3%A1ticas)

Mediana

Para otros usos de este término, véase mediana.

En el ámbito de la estadística, la mediana representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Mediana_(estad%C3%ADstica)

Meta (Methá)

1.Lugar o punto en el que termina una carrera.

"el corredor levantó los brazos al llegar a la meta"

sinónimos: llegada

2.Fin al que se dirigen las acciones o deseos de una persona.

"me pregunto cuál es tu meta en la vida"

sinónimos: finalidad, objetiv

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o

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+meta

MÍNIMO:

Se trata del valor menor de una variable numérica.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en

http://www-01.ibm.com/support/knowledgecenter/SSLVMB_22.0.0/com.ibm.spss.statistics.help/spss/

base/idh_summ_stat.htm?lang=es

Moda

Para otros usos de este término, véase Moda (desambiguación).

En estadística, la moda es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos.

Hablaremos de una distribución bimodal de los datos adquiridos en una columna cuando encontremos dos modas, es decir, dos datos que tengan la misma frecuencia absoluta máxima. Una distribución trimodal de los datos es en la que encontramos tres modas. Si todas las variables tienen la misma frecuencia diremos que no hay moda.

El intervalo modal es el de mayor frecuencia absoluta. Cuando tratamos con datos agrupados antes de definir la moda, se ha de definir el intervalo modal.

La moda, cuando los datos están agrupados, es un punto que divide al intervalo modal en dos partes de la forma p y c-p, siendo c la amplitud del intervalo, que verifiquen que:

Siendo la frecuencia absoluta del intervalo modal las frecuencias absolutas de los intervalos anterior y posterior, respectivamente, al intervalo modal.

Referencia

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(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Mediana_(estad%C3%ADstica)

Mortandad

Gran cantidad de muertes causadas por una desgracia, ya sea una guerra, una epidemia o una catástrofe natural.

"en algunos países, una mala cosecha puede ser la causa de hambrunas y mortandades que diezman la población; entre los motivos de la denuncia figuran la mortandad de reses y aves protegidas que forman parte del ecosistema local"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/search?q=SIGNIFICADO+DE+SIGNALITICO&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&oq=significado+de+signalitico&aqs=chrome.0.69i59l2j0l2j69i60.8491j0j7&sourceid=chrome&es_sm=93&ie=UTF-8#q=significado+dE+MORTANDAD

Muestra

1. Parte o cantidad pequeña de una cosa que se considera representativa del total y que se toma o se separa de ella con ciertos métodos para someterla a estudio, análisis o experimentación."muestra de sangre; muestra de orina; muestras de tejido"

2. Conjunto de cosas, personas o datos elegidos al azar, que se consideran representativos del grupo al que pertenecen y que se toman para estudiar o determinar las características del grupo."para hacer ese estudio estadístico se utilizó una muestra de trescientos estudiantes"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+muestra

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N

N:

• N: Simboliza el número de elementos una distribución poblacional.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en https://mx.answers.yahoo.com/question/index?qid=20130816164243AAzjdlD

n:

• n: Simboliza el número de elementos en una distribución de la muestra. 

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en https://mx.answers.yahoo.com/question/index?qid=20130816164243AAzjdlD

N+ (Límite superior de la regularidad)

Límite superior de la regularidad de una variable; representa la suma de la desviación estándar y la media y al igual que la N- (Límite inferior de la regularidad), forman parte del análisis de medias.

Referencia

(2014). Consultado el 23 Noviembre 2014, en http://www.ehowenespanol.com/calcular-limites-superior-inferior-control-como_14946/

N-(Límite inferior de la regularidad)

Límite inferior de la regularidad de una variable; esta es la resta de la desviación estándar y la media y al igual que la N+ (Límite superior), forman parte del análisis de medias.

Referencia

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(2014). Consultado el 23 Noviembre 2014, en http://www.ehowenespanol.com/calcular-limites-superior-inferior-control-como_14946/

NORMALIDAD:

1.

En teoría de la probability , la baja normal (o gaussiana ) De Distribución Es Una muy comúnmente se Producen Distribución de probability continua -a Función Que indica la probability De Que CUALQUIER observation verdadera disminuiría Entre dos Límites reales o Números reales , Como la curva en sí Aproxima un cero A Cada Lado. hijo Distribuciones Normales Extremadamente Importantes en las Estadísticas y se utilizan una de menudo en las Naturales Y las Ciencias Sociales para CON Valores Reales de variables aleatorias Cuyas distribuciones se desconocen. [ 1 ] [ 2 ]

La Distribución normal, es inmensamente Útil DEBIDO a la teorema , Que Establece Que, en las Condiciones Suaves, LA medios de MUCHAS las variables aleatorias extraídas de forma independiente de La Misma Distribución SE DISTRIBUYE approximately normal, INDEPENDIENTEMENTE de la forma de la Distribución original de: Cantidades Físicas Que se Espera QUE SEA La Suma de MUCHOS Procesos Independientes (cuentos de Como los Errores de de Medición ) una Tienen el menudo Una Distribución Muy cerca de la normal. [ 3 ] Por otra instancia de parte, MUCHOS de los Resultados y Métodos (cuentos de Comopropagación de La incertidumbre y Cuadrados PARÁMETRO de fit) sí pueden derivar analíticamente en Forma Explicita Cuando Se distribuyen normalmente las Variables Relevantes.

La Distribución de Gauss es A Veces informalmente Llamado la curva de campana . Sin embargo, los muchas Otras distribuciones hijo en forma de campana (Como Cauchy 's,Estudiante 's, y logística ). Los Términos de Función Gaussiana y campana de Gauss Also hijo ambiguos DEBIDO una cola A Veces se refieren a Múltiplos de la Distribución normal que una No Puede interpretarse directly in Términos de Probabilidades.

En Una Distribución Es normal:

El PARÁMETRO  En Esta Es La definition multimedia o la Expectativa de la Distribución (y Also su mediana y Modo .) El PARÁMETRO  Es Su desviación Estándar ; su varianza es, del tanto he

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aquí Por  .Una variable de aleatoria con Una Distribución gaussiana Se Dice Que está Distribuida normalmente y se llama Una desviación normales .

Si   y  , La Distribución se llama Distribución normal, Estándar o la distribution unit normales Por denotada variables Una y aleatoria con la del que distribution Es Una desviación Estándar normales .

La Distribución normal, es La Única continua Distribución de Todos Cuyos cumulantes Más allá de la Primera dos (es Decir, existe gama de la media y la varianza ) hijo cero. Es También la Distribución continua con la entropía Máxima medios Una párrafo y la varianza dada . 

La Distribución Es Una subclase de las normales Distribuciones elípticas . La Distribución Es normal simétrica Alrededor de los medios de comunicación su, y no es cero en Toda La Línea real. Como Tal, No Puede Ser un modelo ADECUADO Para Las variables de Que Son inherentemente positivo o Fuertemente sesgada , Como El pesos de una persona o El Precio De Una cuota . Cuentos de variables pueden SER MEJOR descritos POR Otras distribuciones, Como la Distribución log-normal o de la Distribución de Pareto .

El valor de la Distribución normal, es Prácticamente cero Cuando El valor de x SE Encuentra Más De par un de Desviaciones de distancia de la media. Tanto lo Por, Puede que ningún mar modelo ONU CUANDO apropiado uno Espera Una Fracción Significativa de Valores atípicos - Valores Que se encuentran los muchas Desviaciones Estándar Lejos De La Media - y de Mínimos Cuadrados y Otras de inferencia estadística . Métodos Para qué hijo Optimas las Variables Distribuidas normalmente Suelen Convertirse en muy poco fiable Cuando Se APLICA unos cuentos de Datos En OEN Casos, Una Más de cola pesada Distribución se Debe Asumir y los apropiados Robustos Métodos Aplicados.

La Distribución gaussiana Pertenece a la familia de distribuciones Estables Que Son los atractores de Sumas de idénticamente Distribuidas (Independientes, iid ) distribuciones de si o no los medios de comunicación la O la varianza es finita. A Excepción de la gaussiana, Que Es Un caso Limite, Todas las distribuciones Estables Tienen colas Pesadas y varianza infinita.

Referencia(2014). Consultado el 22 Noviembre 2014, en http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution

2.

Normalidad de la distribución

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Conocidas la media y la desviación típica de una población es posible calcular la media y la desviación típica de la distribución de cualquier estadístico obtenido a partir de un número infinito de muestras sacadas de esa población.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://html.rincondelvago.com/estadistica_52.html

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Ñ

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O

Objetivo

1.

Que se basa en los hechos y la lógica.

"análisis objetivo de la realidad; opiniones objetivas; actitud objetiva; valorar algo de forma objetiva"

2.

[Persona] Que hace juicios de valor atendiendo a los hechos y la lógica, y no a los propios sentimientos o sensaciones.

"las implicaciones afectivas impiden que una madre sea objetiva con sus hijos"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+objetivo

Ómnibus K2

En las estadísticas , la prueba de D'Agostino K 2 es una de bondad de ajuste medida de salida de la normalidad , que es la prueba tiene por objeto establecer si la muestra dada proviene de una población normalmente distribuida. La prueba está basada en las transformaciones de la muestra curtosis y asimetría , y tiene poder sólo contra las alternativas que la distribución está sesgada y / o Kurtic.

Referencia(2014). Consultado el 20 Noviembre 2014, en http://en.wikipedia.org/wiki/D'Agostino's_K-squared_test

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P

Pensado, pensada

1. adjetivoQue implica o conlleva reflexión o meditación.

"un discurso muy pensado"

2. bien pensado [Persona] Que acostumbra a ver buena intención en lo que dicen o hacen los demás.

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+pensado

Percentil

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

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www.ditutor.com/estadistica/estadistica_descriptiva.html

Percentiles y Rangos

No siempre interesa conocer “el Valor central” de una distribución de frecuencias; a veces es necesario saber cuáles son los valores de la variable que “dividen” la distribución en cuartos (CUARTILES), décimos (DECILES) o quinto (QUINTILAS). Pero en el área de la salud, es frecuente que se necesite conocer valores que dividen la distribución en cien partes iguales en cuanto a frecuencia. Dichos valores reciben el nombre de PERCENTILES.

Ejemplos:

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Percentil 75 ( P75 ): es un valor de la variable que deja el 75% de las observaciones bajo él y al

restante 25% sobre él

Percentil 33 ( P33 ): supera a 1/3 de las observaciones y es superado por los 2/3 de ellas.

Percentil 50 ( P50 ): ¿A qué corresponde?

Aunque se pueden calcular en las mismas situaciones que la mediana, sólo son útiles para datos agrupados.

Se calculan igual que la mediana, pero reemplazando n/2 por np/100 donde n es el número de datos y p corresponde al número del percentil.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en https://biblioceop.files.wordpress.com/2011/02/estadigrafos.doc.

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Plano, -na adj.

1   Que es llano y liso: terreno plano.— s. m.2   Representación gráfica y a escala de un terreno, de una población o de la planta de un edificio: un plano de la ciudad.3   Espacio real o imaginario en el que se encuentran objetos que están a una misma distancia desde el punto de vista dela persona que los observa: la mesa y el florero están en el primer plano de la fotografía.4   Punto de vista desde el que se observa o se considera a una persona o un asunto: en el plano moral es una granpersona; eso puede verse desde diferentes planos.5   En geometría, superficie en la que puede haber una línea recta en cualquier posición.6   Fragmento de una película que se ha rodado desde un lugar determinado o con unas características determinadas: rodaron algunos planos en el desierto.primer — Fotograma o pequeño fragmento de una película que presenta con detalle a personas y objetos enfocadosdesde muy cerca.

de plano

I Se usa para indicar que alguien dice una cosa explicándola completamente y sin ocultar información: elsospechoso confesó de plano.

II Se usa para expresar que una cosa incide sobre otra verticalmente y la cubre por completo: el sol le daba deplano en los ojos.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Población

1. Conjunto de habitantes de un lugar."la población paraguaya; la población acude a las urnas para elegir presidente; los visigodos se establecieron como guarniciones militares, sin llegar a tener contacto con las poblaciones"

2. Conjunto de seres vivos de la misma especie que habitan en un lugar determinado."el organismo internacional estableció cuatro categorías de protección para las distintas especies animales, según el peligro que corran sus poblaciones"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+poblacion

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Porcentaje

El vocablo porcentaje tiene su origen en el inglés percentage, un término que se utiliza para escribir los números bajo la apariencia de una fracción de cien. El símbolo de este concepto es el %, el cual se denomina “por ciento” y se traduce como “de cada cien”. Por ejemplo: Diez por ciento es un porcentaje que se escribe como 10% y que se entiende como diez de cada cien. Si se dice que el 10% de un grupo de treinta personas tiene el pelo de color rojo, la frase supone que tres de esas personas son pelirrojas.Referencia(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en http://definicion.de/porcentaje/

Predecir

1. verbo transitivoAnunciar un hecho futuro por intuición, suposición, adivinación, etc.

"predecir el futuro; fuentes diplomáticas predicen la caída inminente del presidente; amenazadores santones callejeros predecían el fin del mundo; las teorías científicas predicen hechos nuevos hasta entonces desconocidos"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+predecir

Pregunta

1. Enunciado interrogativo que se emite con la intención de conocer algo u obtener alguna información.

"el juego consiste en responder a una serie de preguntas"

Sinónimos: interrogación

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+pregunta

Premisa

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1. Afirmación o idea que se da como cierta y que sirve de base a un razonamiento o una discusión.

"en todo juicio se debe partir de la premisa de que el acusado es inocente mientras no se demuestre lo contrario; la conferencia se convocó con la condición de que se respetara el alto el fuego, premisa que no se ha cumplido"

2. Cada una de las proposiciones de un silogismo de las que se infiere la conclusión.

"la conclusión tiene toda su verdad pura y simplemente del rigor lógico con que ella deriva de las premisas"

Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+premisa

Proponer

1. Exponer un proyecto o una idea [una persona] a otra para que esta lo acepte y dé su conformidad para realizarlo.

"cuando llegué a casa propuse a mis padres que comiéramos fuera; el profesor propuso a sus alumnos hacer una lista con los últimos libros que más les hubieran gustado de los leídos durante los últimos meses"

2.Presentar o recomendar a una persona para un determinado cargo o empleo.

"el técnico del equipo de fútbol afirmó ayer que en el caso de que la federación de su país le propusiera como seleccionador nacional tendría que aceptar el ofrecimiento"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+proponer

Probabilístico, probabilística

Que aplica o se basa en el cálculo de probabilidades."un modelo de análisis probabilístico; un análisis probabilístico del conflicto"Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/search?q=SIGNIFICADO+DE+SIGNALITICO&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&oq=significado+de+signal

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Prueba de Correlación de SPEARMAN

El coeficiente de correlación de Spearman es una prueba no paramétrica cuando se desea quiere medir la relación entre dos variables y no se cumple el supuesto de normalidad en la distribución de tales valores.

El coeficiente de correlación de Spearman de designa por rs.

PASOS PARA LLEVAR ACABO LA PRUEBA DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN:

Formulación de hipótesis:

a) Prueba unilateral derecha Ho: X e Y son mutuamente independientes. H1: Existe una tendencia a formar parejas entre los valores grandes de X e Y.

b) Prueba unilateral izquierda Ho: X e Y son mutuamente independientes. H1: Existe una tendencia de los valores grandes de X a formar parejas con los valores pequeños de Y.

c) Prueba bilateral Ho: X e Y son mutuamente independientes. H1: X e Y no son mutuamente independientes.

Las hipótesis unilaterales indicadas en los incisos b) y c) se utilizan, respectivamente, cuando el investigador desea saber si es posible concluir que las variables están directa o inversamente relacionadas. Las hipótesis especificadas en el inciso a) conducen a una prueba bilateral, y se utilizan cuando se desea descubrir cualquier desviación de la independencia.

Referencia(2015). Consultado el 04 Mayo 2015, en

http://files.uladech.edu.pe/docente/32765808/BIOESTADISTICA/SESION%2012/S12V1BIOE.pdf

Prueba T de Student

Prueba T de Student La prueba de t Student, es un método de análisis estadístico, que compara las medias de dos grupos diferentes. Es una prueba paramétrica, o sea que solo sirve para comparar variables numéricas de distribución normal. La prueba t Student, arroja el valor del estadístico t. Según

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sea el valor de t, corresponderá un valor de significación estadística determinado. En definitiva la prueba de t Student contrasta la H0 de que la media de la variable numérica “y”, no tiene diferencias para cada grupo de la variable categórica “x”.

Referencia(2015). Consultado el 16 Abril 2015, en

https://peligrosidad.milaulas.com/pluginfile.php/122/mod_resource/content/1/prueba%20de%20t%20student.pdf

Prueba W de Kendall

Prueba W de Kendall. En cierta forma es una normalización de la estadística de Friedman. Se interpreta como el coeficiente de concordancia, que es una medida de acuerdo entre los rangos. Cada caso es una base o rango, y cada variable se considera un artículo o persona a juzgar. Para cada variable se computa la suma de cada línea. Su valor final está comprendido entre 0 (ningún acuerdo) y 1 (acuerdo completo). Tiene las mismas indicaciones que la prueba de Friedman, aunque su uso en investigación ha sido, principalmente, para conocer la concordancia entre rangos, más que para probar que hay una diferencia entre las medianas.

Referencia(2015). Consultado el 16 Abril 2015, en

http://www.medigraphic.com/pdfs/pediat/sp-2003/sp032i.pdf

PUNTAJE Z

Un puntaje Z lo que hace es decirnos a cuántas unidades de desviación estándar del promedio está un puntaje determinado, o sea, no contamos en cantidad de puntos, sino en cantidades de desviaciones estándar. Para utilizar el puntaje Z requerimos que la distribución sea normal y Conocer el promedio y la desviación estándar de los puntajes.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www7.uc.cl/sw_educ/micssweb/html/pres5.htm

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Q

Quartil:

Los quartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www.ditutor.com/estadistica/estadistica_descriptiva.html

Quintil:

Un quintil es la quinta parte de una población estadística ordenada de menor a mayor en alguna característica de esta. Corresponde a dos deciles, o a veinte percentiles.

El término es bastante utilizado en economía para caracterizar la distribución del ingreso de una población humana.

El quintil de ingreso, se calcula ordenando la población (de una región, país, etc.) desde el individuo más pobre al más adinerado, para luego dividirla en 5 partes de igual número de individuos; con esto se obtienen 5 quintiles ordenados por sus ingresos, donde el primer quintil (o Q1, I quintil) representa la porción de la población más pobre; el segundo quintil (Q2, II quintil), el siguiente nivel y así sucesivamente hasta el quinto quintil(Q5, V quintil), representante de la población más rica.

Proviene del latín, quintus, que significa quinto.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Quintil_(unidad)

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R

r Pearson

El índice numérico más común usado para medir una correlación es el “coeficiente de Pearson”. El coeficiente de Pearson (también llamado coeficiente de correlación del producto-momento), se representa con el símbolo ‘r’ y proporciona una medida numérica de la correlación entre dos variables.

Es útil reconocer la fórmula usada para calcular el coeficiente de Pearson (es posible que vea documentos en que se haga referencia a ella). Le entregamos la fórmula en una nota al pie de esta página. No deje que la fórmula lo intimide. No necesita comprender la fórmula para comprender el concepto de correlación. Aunque si hace un esfuerzo va a comprender la fórmula en poco tiempo y con claridad.

Recuerde que al describir la relación entre dos variables, necesitamos responder al menos cuatro preguntas:

(1) ¿Están relacionadas las variables entre sí? Si los cambios en el valor de una de las variables van acompañados de cambios en el valor de la otra, las variables parecen estar relacionadas.

(2) Si las variables parecen estar relacionadas, ¿qué tan fuerte es la relación entre las variables? En otras palabras, ¿están estrechamente o sólo levemente relacionadas?

(3) ¿La relación entre las variables es ‘positiva’ o ‘negativa’?

(4) ¿Cuál es la relación causal entre las variables?

El coeficiente de Pearson no entrega respuestas a tres de estas cuatro preguntas: (1) sobre la pregunta uno, nos indica si dos variables parecen estar correlacionadas o no; (2) con respecto a la pregunta dos, el coeficiente de Pearson indica la fuerza de la aparente relación; y (3) el coeficiente, por último, nos indica si la aparente relación es positiva o negativa. Como ya sabemos, el análisis de correlación no puede responder a la última pregunta.

El coeficiente de correlación de Pearson (r) se mide en una escala de 0 a 1, tanto en dirección positiva como negativa. Un valor de “0” indica que no hay relación lineal entre las variables. Un valor de “1” o “–1” indica, respectivamente, una correlación positiva perfecta o negativa perfecta entre dos variables. Normalmente, el valor de se ubicará en alguna parte entre 0 y 1 o entre 0 y –1.

En las ciencias sociales en general y en educación en particular, donde la mayoría de las variables son simultáneamente afectadas por una gran multitud factores, una correlación positiva de 0,7 o una

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correlación negativa de –0,7 se considera muy fuerte. (Por último, tenga en mente el coeficiente de Pearson mide sólo relaciones lineales entre variables, y no es útil para medir relaciones que no son lineales.)

Referencia

(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www.cca.org.mx/cca/cursos/estadistica/html/m14/coef_pearson.htm

Rango

Diferencia entre los valores mayor y menor de una variable numérica; el máximo menos el mínimo.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www-01.ibm.com/support/knowledgecenter/SSLVMB_22.0.0/com.ibm.spss.statistics.help/spss/base/idh_summ_stat.htm?lang=es

Rangos

El rango o recorrido estadístico es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un grupo de números aleatorios. Se le suele simbolizar con R.

Requisitos del rango: Ordenamos los números según su tamaño y Restamos el valor mínimo del valor máximo.

Ejemplo

Para la muestra (8, 7, 6, 9, 4, 5), el dato menor es 4 y el dato mayor es 9. Sus valores se encuentran en un rango de:

Medio rango o Rango medio

El medio rango o rango medio de un conjunto de valores numéricos es la media del mayor y menor valor, o la tercera parte del camino entre el dato de menor valor y el dato de mayor valor. En consecuencia, el medio rango es:

Ejemplo

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Para una muestra de valores (3, 3, 5, 6, 8), el dato de menor valor Min= 3 y el dato de mayor valor Max= 8. El medio rango resolviéndolo mediante la correspondiente fórmula sería:

Representación del medio rango: 

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Rango_estad.C3.ADstico

Rango Intercuartílico

En estadística descriptiva, se le llama rango intercuartílico o rango intercuartil, a la diferencia entre el tercer y el primer cuartil de una distribución. Es una medida de la dispersión estadística. A diferencia del rango, se trata de un estadístico robusto.

Se obtiene al evaluar:

Q3 - Q1

Dónde:

Q3 es cuartil tercero

Q1 es cuartil primero.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=definicion+de+Rango+intercuart%C3%ADlico

Reactivos de evaluación

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Definición y clasificación de reactivos. La definición que seleccionamos de la palabra “reactivo” es la siguiente: “Un reactivo es una pregunta a contestar, afirmación a valorar, problema a resolver, característica a cubrir o acción a realizar; están siempre contenidos en un instrumento de evaluación específico; tienen la intención de provocar o identificar la manifestación de algún comportamiento, respuesta o cualidad. Los reactivos seleccionan la información que es relevante para la evaluación.” “El reactivo requiere que el examinado seleccione o identifique la respuesta correcta entre un grupo de ellas y, además, sea breve y no necesita de una justificación. Este tipo de pruebas no exige la habilidad para estructurar la información a su manera. Pero permite medir conocimientos en diferentes niveles de pensamiento, memorizar, recordar, reconocer, comprender, relacionar, sintetizar, analizar y evaluar. En general son breves, explícitos y la calificación está claramente determinada, libre de incertidumbre o error”.

Referencia(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en https://cursos.aiu.edu/Evaluacion%20Educativa/pdf/Tema%204.pdf

Regla de tres

La regla de tres o regla de tres simple es una forma de resolver problemas de proporcionalidad entre tres o más valores conocidos y una incógnita. En ella se establece una relación de linealidad (proporcionalidad) entre los valores involucrados.

Regla de tres es la operación de hallar el cuarto término de una proporción conociendo los otros tres.

La regla de tres más conocida es la regla de tres simple directa, aunque también existe la regla de tres simple inversa y la regla de tres compuesta.

En la regla de tres simple, se establece la relación de proporcionalidad entre dos valores conocidos A y B, y conociendo un tercer valor X, calculamos un cuarto valor. Y,4

La relación de proporcionalidad puede ser directa o inversa, será directa cuando a un mayor valor de A habrá un mayor valor de B, y será inversa, cuando se dé que, a un mayor valor de A corresponda un menor valor de B, veamos cada uno de esos casos.

Referencia

(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Regla_de_tres

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Registro (base de datos)

En informática, o concretamente en el contexto de una base de datos relacional, un registro (también llamado fila o tupla) representa un objeto único de datos implícitamente estructurados en una tabla. En términos simples, una tabla de una base de datos puede imaginarse formada de filas y columnas o campos. Cada fila de una tabla representa un conjunto de datos relacionados, y todas las filas de la misma tabla tienen la misma estructura.

Un registro es un conjunto de campos que contienen los datos que pertenecen a una misma repetición de entidad. Se le asigna automáticamente un número consecutivo (número de registro) que en ocasiones es usado como índice aunque lo normal y práctico es asignarle a cada registro un campo clave para su búsqueda.

Referencia

(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Registro_(base_de_datos)

Relación

1. Trato amoroso o sexual que hay entre dos personas."relaciones sexuales; relaciones amorosas; relaciones formales; tiene relaciones con una chica del barrio; se puso en relaciones con un hombre mucho mayor que ella"

2. (relaciones) Personas con las que alguien mantiene un trato de amistad, laboral, social, etc.; especialmente, las que sirven para obtener algún favor personal.

"es muy importante en el mundo de los negocios tener buenas relaciones"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+relaciones

Relacionar

1. Establecer una relación o correspondencia entre cosas o personas."la película relaciona el suceso con la mafia internacional y el tráfico de drogas; una errónea creencia relaciona la hemorragia nasal con una subida de la tensión arterial"

2. Hacer una relación o lista escrita de personas o cosas.

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"famoso entre los botánicos es el "Dioscórides", libro que relaciona todas las plantas con sus características terapéuticas"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+relacionar

Representación s.f.

1   Signo, símbolo o imitación que hace pensar en una persona o cosa: ese cuadro es una representación muy estilizadade una batalla.2   Signo o imagen que sustituye a la realidad: se hizo una representación mental de cómo sería la sala.3   Ejecución e interpretación en público de una obra de teatro.4   Conjunto de personas que representan a una entidad: vino en representación del monarca.Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Resultado s. m.

1   Efecto de un hecho, operación o razonamiento: hice todas las gestiones posibles, pero no conseguí ningún resultado.

2   Solución de una operación matemática.

3   Información conseguida después de una operación o investigación: los resultados de los análisis fueron buenos.

4   Tanteo de una competición deportiva: les ofrecemos los resultados de los partidos jugados.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

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S

Shapiro-Wilk

En estadística, el Test de Shapiro–Wilk se usa para contrastar la normalidad de un conjunto de datos. Se plantea como hipótesis que una muestra x1, ..., xn proviene de una población normalmente distribuida. Fue publicado en 1965 porSamuel Shapiro y Martin Wilk.1 Se considera uno de los test más potentes para el contraste de normalidad, sobre todo para muestras pequeñas (n<30).

El estadístico del test es:

donde

x(i) (con el subíndice i entre paréntesis) es el número que ocupa la i-ésima posición en la muestra;  = (x1 + ... + xn) / n es la media muestral; las variables ai se calculan2

dónde

Siendo m1, ..., mn son los valores medios del estadístico ordenado, de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas, muestreadas de distribuciones normales. V es la matriz de covarianzas de ese estadístico de orden.

La hipótesis nula se rechazará si W es demasiado pequeño.3

Interpretación: Siendo la hipótesis nula que la población está distribuida normalmente, si el p-valor es menor a alfa (nivel de confianza) entonces la hipótesis nula es rechazada (se concluye que los datos no vienen de una distribución normal). Si el p-valor es mayor a alfa, no se rechaza la hipótesis y se concluye que los datos siguen una distribución normal.

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Sesgo

En estadística se llama sesgo de un estimador a la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima. Un estimador cuyo sesgo es nulo se llama insesgado o centrado.

En notación matemática, dada una muestra   y un estimador   del parámetro muestral  , el sesgo es:

El no tener sesgo es una propiedad deseable de los estimadores. Una propiedad relacionada con ésta es la de la consistencia: un estimador puede tener un sesgo pero el tamaño de éste converge a cero conforme crece el tamaño muestral.

Dada la importancia de la falta de sesgo, en ocasiones, en lugar de estimadores naturales se utilizan otros corregidos para eliminar el sesgo. Así ocurre, por ejemplo, con la varianza muestral.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Sesgo_estad%C3%ADstico

Signalíticos

Datos registrados de forma ordenada que informan, describen e identifican algo o a alguien para su reconocimiento y ubicación, por ejemplo:

Ficha signa señalética:

1. NOMBRE2. EDAD3. ESTATURA4. COLOR DEPIEL5. ETC.

Otro ejemplo:

1. LIBRO2. AUTOR3. EDITORIAL

2. Referencias(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en http://www.ejemplode.com/13-ciencia/2307-ejemplo_de_ficha_signalectica.html

http://diccionario.reverso.net/frances-definiciones/signal%C3%A9tica

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Suma:

Suma o total de todos los valores, a lo largo de todos los casos con valores no perdidos.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://www-01.ibm.com/support/knowledgecenter/SSLVMB_22.0.0/com.ibm.spss.statistics.help/spss/base/idh_summ_stat.htm?lang=es

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T

Tabulación cruzada (tabla cruzada o de doble entrada)

Las frecuencias de una variable con sus categorías, clases o grupos de una variables, se combinan con las categorías, clases o grupos de otra variable. Formando así un cruce de frecuencias, tanto absolutas como relativas.En esta organización de resultados de frecuencias, se obtienen frecuencias marginales y frecuencias cruzadas o de celda.Las frecuencias marginales son las frecuencias simples de cada categorías, clase o grupo de la variable en cuestión.Las frecuencias cruzadas o de celda son las diferentes frecuencias dada la dirección de su lectura, la cual puede ser por renglón o por columna o por totales.Referencia(2014). Consultado el 11 Septiembre 2014, en file:///D:/Licenciatura/INSTRUMENTACI%C3%93N%20ESTAD%C3%8DSTICA/Frecuencias%20y%20Porcentajes/presentaci%C3%B3nAn%C3%A1lisis%20de%20Frecuencias%20B.pdf

Tendencia Central

Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro de la distribución de datos se denomina medida o parámetro de tendencia central o de centralización. Cuando se hace referencia únicamente a la posición de estos parámetros dentro de la distribución, independientemente de que ésta esté más o menos centrada, se habla de estas medidas como medidas de posición.1 En este caso se incluyen también los cuantiles entre estas medidas.

Entre las medidas de tendencia central tenemos:

Media Media ponderada Media geométrica Media armónica Mediana

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Moda

Se debe tener en cuenta que existen variables cualitativas y variables cuantitativas, por lo que las medidas de posición o medidas de tendencia se usan de acuerdo al tipo de variable que se está observando, en este caso se observan variables cuantitativas.

Referencia(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_tendencia_central

Teoría

1.Conjunto de reglas, principios y conocimientos acerca de una ciencia, una doctrina o una actividad, prescindiendo de sus posibles aplicaciones prácticas.

"teoría de la música; teoría literaria; da clases de teoría política en la universidad"

sinónimos:

teorética

2.Conjunto organizado de ideas que explican un fenómeno, deducidas a partir de la observación, la experiencia o el razonamiento lógico.

"la teoría de la relatividad de Einstein; la teoría darwinista del evolucionismo; se han elaborado muchas teorías sobre el origen del universo; algunos científicos sostienen la teoría de que la vida llegó a la Tierra desde otros planetas, viajando en el interior de meteoritos"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/search?q=SIGNIFICADO+DE+EPOCHE&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&oq=SIGNIFICADO+DE+EPOCHE&aqs=chrome..69i57.7111j0j7&sourceid=chrome&es_sm=93&ie=UTF-8#q=SIGNIFICADO%20DE%20TEORIA

Teoría de la ciencia:

Una teoría científica es un conjunto de conceptos, incluyendo abstracciones de fenómenos observables y propiedades cuantificables, junto con reglas (leyes científicas) que expresan las relaciones entre las observaciones de dichos conceptos. Una teoría científica se construye para ajustarse a los datos empíricos disponibles sobre dichas observaciones, y se propone como un principio o conjunto de

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principios para explicar una clase de fenómenos.La teoría científica es la forma más rigurosa, confiable y completa de conocimiento posible. Esto es significativamente distinto al uso común y coloquial de la palabra "teoría", que se refiere a algo sin sustento o una suposición.

Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_cient%C3%ADfica

Tukey test (Prueba de Rangos de Tukey):

Prueba de rangos de Tukey, también conocida como la prueba de Tukey, el método de Tukey, prueba de significación honesta de Tukey, la prueba HSD de Tukey (diferencia honesta significativa), [1] o el método de Tukey-Kramer, es un solo paso  de comparación múltiple de procedimiento y prueba estadística. Se puede utilizar en los datos crudos o en conjunción con un ANOVA ( análisis post-hoc ) para encontrar medios que son significativamente diferentes unos de otros. El nombre de John Tukey , [2] que compara todos los pares posibles de los medios , y se basa en una distribución gama studentizado (q) (esta distribución es similar a la distribución de t de la t-test ). [3] El Tukey HSD pruebas no deben confundirse con las pruebas de diferencia Tukey Mean (también conocido como el de Bland Altman de prueba).

La prueba de Tukey compara los medios de cada tratamiento a los medios de cualquier otro tratamiento; es decir, se aplica simultáneamente al conjunto de todas las comparaciones por pares

e identifica cualquier diferencia entre dos medios que es mayor que la esperada error estándar . El coeficiente de confianza para el conjunto , cuando todos los tamaños de las muestras son iguales, es exactamente 1 - α. Para tamaños de muestra desiguales, el coeficiente de confianza es mayor que 1 - α. En otras palabras, el método de Tukey es conservador cuando hay tamaños de muestra desiguales.

(2015). Consultado el 4 Mayo 2015, en http://translate.google.com.mx/translate?hl=es&sl=en&u=http://en.wikipedia.org/wiki/Tukey%27s_range_test&prev=search

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U

Universo, universal

1. formal Universal.2. nombre masculinoConjunto de todo lo que tiene existencia física, en la Tierra y fuera de ella.

"los planetas y las estrellas forman parte del universo"

Referencia(2014). Consultado el 26 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&rlz=1C1AFAB_enMX497MX497&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+universo

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V

Varianza

En teoría de probabilidad, la varianza (que suele representarse como σ2) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.

Está medida en unidades distintas de las de la variable. Por ejemplo, si la variable mide una distancia en metros, la varianza se expresa en metros al cuadrado. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, es una medida de dispersión alternativa expresada en las mismas unidades de los datos de la variable objeto de estudio. La varianza tiene como valor mínimo 0.

Hay que tener en cuenta que la varianza puede verse muy influida por los valores atípicos y no se aconseja su uso cuando las distribuciones de las variables aleatorias tienen colas pesadas. En tales casos se recomienda el uso de otras medidas de dispersión más robustas.

Referencia

(2014). Consultado el 3 Noviembre 2014, en http://es.wikipedia.org/wiki/Varianza

Variable

1.Que varía o puede variar.

"algunos animales adoptan formas y colores variables cuando se ven amenazados"2.

Que está sujeto a cambios frecuentes o probables."un carácter variable; un clima variable"

sinónimos: inestableReferencia

(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en https://www.google.com.mx/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=significado+de+variable

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W

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X

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Y

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Z

Zetético, -ca 

adj.-s. FILOS. En la filosofía escéptica, díc. del filósofo que investiga la verdad sin llegar a conclusión alguna.

Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial, S.L.

Zetética

Zetética es una noción griega que significa búsqueda, inspección. En la historia de la filosofía, la zetética clásica se encuentra asociada a Platón y Aristóteles.

Pero no hay que olvidar que es Sócrates quien, a tenor de los testimonios de Platón y Jenofonte, habría sido el primero en concebir la filosofía como zetética. En efecto: la cesura se produce cuando se concibe a la filosofía como la búsqueda del saber y no el saber mismo. Esa es la impronta que le da Sócrates a la filosofía: la ampliación progresiva del horizonte de la propia ignorancia.Con ello se da un giro copernicano que será aprovechado intensamente por Platón y Aristóteles. En el caso del primero, conviene recordar la distinción entre filosofía y filodoxia, entre amantes de la sabiduría y amantes de la opinión, y la construcción de una epistemología positiva que hace depender el tipo de conocimiento de la realidad a conocer (imágenes - conjetura, mundo empírico - creencia, ideas - conocimientos dialéctico y discursivo).Aristóteles, por su parte, establece el dispositivo de las 4 causas (material: de qué está hecho algo, eficiente: el agente de algo, formal: cierta disposición de la materia que hace que la distingamos con el lenguaje, y final: el télos, el fin que subyace a algo) y le confiere una significación histórico-filosófica que proyecta desde los primeros filósofos hasta el momento en que escribe.No hay que olvidar: 1) el mito de la caverna, que permite explicar alegóricamente la línea dividida en segmentos, su epistemología sustantiva; 2) la noción de arkhé (principio) que registra Aristóteles y doxógrafos posteriores y que indicaría el momento en que se desanda el camino de la reflexión racional; 3) en Platón, la distinción entre: a) lo particular, b) el universal y c) la idea; 4) en Aristóteles la distinción entre acto y potencia, y sustancia, esencia y accidente.La zetética moderna, en cambio, es el producto de la ruptura con la tradición dominante hasta entonces, el edificio intelectual del aristotelismo tomista. La causa de esta ruptura la encontramos en un complejo de hechos políticos, económicos, religiosos y sociales asociados a un clima espiritual en el conviven el paradigma científico de Galileo, el nuevo modelo de hombre (el individuo espiritual, que ha roto los ligámenes de la rígida sociedad medieval) y la pérdida de ingenuidad que prepara el camino al iluminismo.Corresponde a René Descartes el mérito de haber construido el dispositivo de la conciencia a partir de la cual se constituye lo real. La pretensión de certeza, de indubitabilidad, de determinar ideas claras y

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distintas, conduce al método, al modo de conocer. La zetética moderna es el resultado de un giro hacia los problemas del conocimiento: ¿cómo sé? ¿de qué modo conozco? ¿cómo conozco?

Referencia(2014). Consultado el 14 Agosto 2014, en http://iuris-archivo.espacioblog.com/post/2007/05/03/la-zetetica-filosofica

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Tablas Anexas

Tabla 1 Porcentaje de Edad de los alumnos de primer año de Licenciatura en

Ciencias de la Educación

Tabla 1 Porcentaje de Edad de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación f(x) f(x) Acumulado % Acumulado de %

17 11 11 23.40426 23.404318 7 18 14.89362 38.297919 12 30 25.53191 63.829820 9 39 19.14894 82.978721 2 41 4.25532 87.234022 3 44 6.38298 93.617032 1 45 2.12766 95.744739 1 46 2.12766 97.872351 1 47 2.12766 100.0000

Vacíos 0 47 0.00000 100.0000

LECTURA:

De acuerdo a la evidencia observada en la tabla de Porcentaje de Edad de los alumnos de primer año de la Licenciatura en Ciencias de la Educación, se observa que el 23.40% de los alumnos son menores de edad, lo cual corresponde a casi la cuarta parte del total de alumnos y los alumnos con edades entre los 18 y los 22 años corresponde al 70.20% del total de alumnos

INFERENCIA:

De acuerdo a lo observado en la tabla de Porcentaje de Edad de los alumnos del primer año de la Licenciatura en Ciencias de la Educación, existe una minoría de alumnos con edades atípicas a la edad escolar, ocupando el 6.4% del total de alumnos.

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Tabla 2 Porcentaje de Genero de los alumnos de primer año de Licenciatura

en Ciencias de la Educación

Tabla 2 Porcentaje de Genero de los alumnos del primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educaciónf(x) f(x) Acumulado % Acumulado de %

Femenino 38 38 80.85106 80.8511Masculino 9 47 19.14894 100.0000

Vacío 0 47 0.00000 100.0000

LECTURA:

De acuerdo a la evidencia observada en la tabla de Porcentaje de Genero de los alumnos del primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación, poco más del ochenta por ciento de los alumnos, corresponden al sexo Femenino y el resto conformado por casi el veinte por ciento de la población corresponde al sexo Masculino.

INFERENCIA:

De acuerdo a lo observado en la tabla de Porcentaje de Genero de los alumnos del primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación, se deduce que las mujeres mantienen su preferencia por estudiar está carrera.

Tabla 3 Porcentaje de Estado Civil de los alumnos de primer año de

Licenciatura en Ciencias de la Educación

Tabla 3 Porcentaje de Estado Civil de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educaciónf(x) f(x) Acumulado % Acumulado de %

Soltero (a) 43 43 91.48936 91.4894Casado (a) 3 46 6.38298 97.8723

Vacío 1 47 2.12766 100.0000

LECTURA:

De acuerdo a la evidencia observada en la tabla de Porcentaje de Estado Civil de los alumnos del primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación, más del noventa por ciento de los alumnos son solteros y solamente el 2.12% del total de la población, son casados.

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INFERENCIA:

De acuerdo a lo observado en la tabla de Porcentaje de Estado Civil de los alumnos del primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación, la mayoría de los estudiantes tiene como principal prioridad continuar sus estudios y por lo cual se deduce que continúan dependiendo económicamente de sus padres o familiares.

Tabla 4 Porcentaje de Oportunidad de Ingreso a la Facultad de los alumnos de

primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación

Tabla 4 Porcentaje de Oportunidad de Ingreso a la Facultad de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación

f(x) f(x) Acumulado % Acumulado de %Primera vuelta 37 37 78.72340 78.7234Segunda vuelta 2 39 4.25532 82.9787Tercera vuelta 4 43 8.51064 91.4894

Cambio de escuela 2 45 4.25532 95.7447Revalidación 1 46 2.12766 97.8723

Vacío 1 47 2.12766 100.0000

LECTURA:

De acuerdo a la evidencia observada en la tabla de Porcentaje de Oportunidad de Ingreso a la Facultad de Ciencias de la Educación, más de tres cuartas partes de los estudiantes fueron aceptados en la primera vuelta, los cuales ocupan el 78.72% del total de la población, el 12.7% ingresaron en la segunda y tercer vuelta y el resto 6.3% por cambio de escuela y revalidación.

INFERENCIA

De acuerdo a lo observado en la tabla de Porcentaje de Oportunidad de Ingreso a la facultad de Ciencias de la Educación, 6.3 por ciento de los alumnos no tenían como primera intención ingresar a dicha Facultad.

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Tabla 5 Porcentaje de Lateralidad de los alumnos de primer año de

Licenciatura en Ciencias de la Educación

Tabla 5 Porcentaje de Lateralidad de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación f(x) f(x) Acumulado % Acumulado de %

Derecho (a) 42 42 89.36170 89.3617Izquierdo (a) 4 46 8.51064 97.8723

Vacío 1 47 2.12766 100.0000

LECTURA:

De acuerdo a la evidencia observada en la tabla de Porcentaje de Lateralidad en los alumnos del primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación, los alumnos zurdos representan un 8.51% del total de la población, mientras que casi el 90 por ciento de los alumnos indicaron ser diestros.

INFERENCIA:

De acuerdo a la observación en la tabla de Porcentaje de Lateralidad en los alumnos del primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación, se infiere que la parte predominante de la población, es diestra.

Tabla 6 Tabulación Cruzada de Porcentaje de Genero y Estado Civil de los

alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación

Tabla 1 Tabulación Cruzada de Porcentaje de Genero y Estado Civil de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación

Genero Femenino Masculino TotalSoltero (a) Soltero (a) 34 9 43

Columna % 91.89% 100.00%Renglón % 79.07% 20.93%

Total % 73.91% 19.57% 93.48%Casado (a) Casado (a) 3 0 3

Columna % 8.11% 0.00%Renglón % 100.00% 0.00%

Total % 6.52% 0.00% 6.52%Total de Grupos 37 9 46

Total % 80.43% 19.57%

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LECTURA

De acuerdo a lo observado en la tabla 1, tabulación cruzada de Genero y Estado Civil de los alumnos del primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación, se lee que de acuerdo al Género de los alumnos, el 80.43% del total de la población son mujeres y el 19.57% de los alumnos son hombres.

De los cuales las mujeres que representan el 91.89% del total de mujeres, solamente 3 manifestaron estar casadas (8.11%).

En cuanto a los hombres que representan menos del 20% del total de alumnos, el 100% de ellos son solteros.

INFERENCIA

Con lo cual se infiere que los alumnos de Ciencias de la Educación de primer semestre, en su mayoría son mujeres, de las cuales en su mayoría son solteras quizás por su prioridad de seguir estudiando antes de formar una familia.

Tabla 7 Tabulación Cruzada de Porcentaje de Genero y Lateralidad de los

alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación

Tabla 2 Tabulación Cruzada de Porcentaje de Genero y Lateralidad de los alumnos de primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación

Genero Femenino Masculino Renglón %Diestro (a) Diestro (a) 34 3 37

Columna % 80.95% 75.00%Renglón % 91.89% 8.11%

Total % 73.91% 6.52% 80.43%Zurdo (a) Zurdo (a) 8 1 9

Columna % 19.05% 25.00%Renglón % 88.89% 11.11%

Total % 17.39% 2.17% 19.57%Total de Grupos 42 4 46

Total % 91.30% 8.70%

LECTURA

De acuerdo a lo observado en la tabla 1, tabulación cruzada de Genero y Lateralidad de los alumnos del primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación, se lee que de acuerdo al Género de los

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alumnos, el 91.30% del total de la población de mujeres son diestras y el 8.11% de los alumnos hombres son diestros.

De los cuales los zurdos que son mujeres representan el 88.89% del total de las mujeres, mientras que solamente 1 de los hombres manifestó ser zurdo.

Se encontró que 3 cuartas partes de los hombres son diestros y que una cuarta parte (25%) de los hombres son zurdos.

INFERENCIA

Con lo cual se infiere de que los alumnos de Ciencias de la Educación de primer semestre, con lateralidad zurda predominan las mujeres (17.39%) en comparación a los hombres que representan el 2.17% del total de los alumnos zurdos. Por lo cual se concluye que predomina el rasgo de Lateralidad diestro entre el total de alumnos con un 80.43%

Tabla 8 de Caracterización de Habilidades para Integrarse de los alumnos de

primer año de Licenciatura en Ciencias de la Educación de la U. A. de C.

Atributos

n Media Md S N+ N- Mín. Máx. Sg K CV Z

Actitud amistosa 44 87.98 90 13.87 101.85 74.10 40.00 100 -1.64 3.02 15.77 6.34

Actitud abierta 45 84.64 90 17.39 102.03 67.26 8.00 100 -2.60 8.54 20.54 4.87

Actitud artística 43 74.05 80 24.20 98.25 49.84 9.00 100 -1.20 0.77 32.69 3.06

Actitud creyente 44 71.05 89 29.38 100.42 41.67 0.00 100 -1.06 -0.09 41.35 2.42

Actitud científica 44 63.86 70 26.68 90.54 37.19 0.00 100 -0.93 0.21 41.77 2.39

Actitud antagónica

42 45.62 50 30.72 76.34 14.90 0.00 90 -0.23 -1.34 67.33 1.49

Actitud cerrada 45 24.93 20 25.74 50.67 -0.81 0.00 90 1.01 0.13 103.23 0.97

Análisis de Medias

X x 64.59

S 22.41

N+ 87.00

N- 42.18

CV 34.70%

Z 2.882

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De acuerdo a lo observado en la Tabla 1 que refiere la Caracterización de las Actitudes de los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C., se destaca dentro de las Actitudes su Actitud Amistosa, quedando dentro de la Tabla la Actitud Cerrada como la que tiene menor grado de consideración por parte de este grupo, de tal manera que dentro de las Actitudes más comunes se encuentran la Actitud abierta, la artística, la creyente, la científica y la antagónica.

En la caracterización, se observa heterogeneidad en las Actitudes de los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C., ya que dentro de las actitudes encontramos que en Actitud amistosa y Actitud abierta existe solamente 1 grupo de opinión, mientras que; en las Actitudes artística, creyente y científica se encuentran dos grupo de opinión, en Actitud antagónica tres grupos de opinión y en Actitud cerrada se presentan hasta cuatro grupos de opinión de acuerdo a lo observado en la Tabla 1 de Actitudes.

Las actitudes que se pueden utilizar como predictores en procesos estadísticos más adelante son: la amistosa y abierta, por lo que probablemente sea fácil para ellos llegar a buenos acuerdos en la toma de decisiones grupales.

Por lo anterior se infiere que los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C. probablemente tomen más fácilmente una Actitud amistosa con respecto a las demás personas, con la finalidad de integrarse al resto del grupo, en caso contrario a la Actitud cerrada la cual podría representar un impedimento en su desarrollo dentro del grupo.

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Tabla 9 de Caracterización de Postura de los alumnos de primer año de

Licenciatura en Ciencias de la Educación de la U. A. de C.

Atributos n Media Md S N+ N- Mín Máx Sg K CV Z

Actitud dedicada 43 88.00 90 15.80 103.80 72.20 9.00 100 -3.32 14.64 17.96 5.57

Actitud flexible 44 79.80 85 20.10 99.89 59.70 7.00 100 -1.64 3.23 25.18 3.97

Actitud generativa 41 78.15 85 20.07 98.21 58.08 8.00 100 -1.81 3.79 25.68 3.89

Actitud conciliadora 44 76.95 82 21.38 98.33 55.58 9.00 100 -1.47 2.00 27.78 3.60

Actitud paciente 42 76.83 83 22.68 99.52 54.15 0.00 100 -1.86 3.63 29.52 3.39

Actitud dogmática 43 49.49 50 28.31 77.80 21.18 0.00 100 -0.37 -0.89 57.21 1.75

Actitud cambiante 43 49.44 50 29.23 78.68 20.21 0.00 100 -0.22 -1.15 59.13 1.69

Análisis de Medias

X x 71.24

S 15.352

N+ 86.59

N- 55.89

CV 21.55%

Z 4.640

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De acuerdo a lo observado en la Tabla 2 que refiere la Caracterización de las Actitudes de los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C., se destaca dentro de las Actitudes su Actitud Dedicada, quedando dentro de la Tabla la Actitud Dogmática y la cambiante como las que tiene menor grado de consideración por parte de este grupo, de tal manera que dentro de las Actitudes más comunes se encuentran la Actitud flexible, la generativa, la conciliadora, y la paciente.

En la caracterización, se observa homogeneidad en las Actitudes de los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C., ya que dentro de las actitudes encontramos que en Actitud dedicada, Actitud flexible, Actitud generativa, Actitud conciliadora y paciente existe solamente 1 grupo de opinión, mientras que; en las Actitudes dogmática y cambiante se encuentran dos grupo de opinión de acuerdo a lo observado en la Tabla 1 de Actitudes.

Las actitudes que se pueden utilizar como predictores en procesos estadísticos más adelante son: la dedicada y flexible.

Por lo anterior se infiere que los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C. probablemente tomen más fácilmente una Actitud dedicada con respecto a sus tareas asignadas, con la finalidad tener un óptimo desempeño escolar y de esta manera evitando cualquier eventualidad que pudiera tener como consecuencia tener que presentar exámenes extraordinarios.

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Tabla 10 de Caracterización de Disposición de los alumnos de primer año de

Licenciatura en Ciencias de la Educación de la U. A. de C.

Atributos n Media Md S N+ N- Mín. Máx. Sg K CV Z

Potencial para organizar 41 85.37 90 17.09 102.46 68.27 7.00 100 -2.96 11.27 20.03 4.99

Potencial para comunicarme 41 84.12 90 17.75 101.88 66.37 8.00 100 -2.43 8.09 21.11 4.74

Potencial para actualizarme 41 82.88 90 20.61 103.49 62.27 8.00 100 -2.48 6.89 24.87 4.02

Potencial para trascender 41 82.54 88 17.98 100.51 64.56 8.00 100 -2.09 6.38 21.78 4.59

Potencial para observar 41 80.27 85 19.10 99.37 61.17 8.00 100 -1.88 4.67 23.80 4.20

Potencial para profundizar 41 79.56 80 16.30 95.86 63.26 7.00 100 -2.33 8.91 20.49 4.88

Potencial para memorizar 41 73.90 80 21.60 95.51 52.30 8.00 100 -1.53 2.44 29.23 3.42

Análisis de Medias

X x 81.23

S 3.8143

N+ 85.05

N- 77.42

CV 4.70%

Z 21.297

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De acuerdo a lo observado en la Tabla 3 que refiere la Caracterización de los Potenciales de los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C., se destaca dentro de los Potenciales su Potencial para Organizar, quedando dentro de la Tabla el Potencial para memorizar como el potencial con el que la mayor parte del grupo cuenta, de tal manera que dentro de los Potenciales más comunes se encuentran el Potencial para comunicarse, actualizarse, trascender, observar y profundizar.

En la caracterización, se observa homogeneidad en los Potenciales de los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C., ya que dentro de las actitudes encontramos que en todos los Potenciales existe solamente 1 grupo de opinión.

Por lo anterior se infiere que los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C. probablemente tengan un buen Potencial de Organización y con ello les será más fácil entregar en tiempo y forma las tareas o actividades asignadas.

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Tabla 11 de Caracterización de Aptitudes de los alumnos de primer año de

Licenciatura en Ciencias de la Educación de la U. A. de C.

Atributos n Media Md S N+ N- Mín. Máx. Sg K CV Z

Potencial para aprehender 39 86.74 90 15.60 102.34 71.14 9.00 100 -3.37 16.06 17.98 5.56

Potencial para ser dinámico 39 85.36 90 17.77 103.13 67.58 7.00 100 -2.81 9.99 20.82 4.80

Potencial para buscar información 41 83.83 90 18.26 102.09 65.57 8.00 100 -2.16 6.48 21.78 4.59

Potencial para activar 39 82.85 87 18.38 101.23 64.47 8.00 100 -2.24 6.76 22.19 4.51

Potencial para iniciar 39 81.74 85 20.14 101.88 61.60 8.00 100 -2.03 4.87 24.64 4.06

Potencial para procesar información

39 80.85 80 15.61 96.45 65.24 8.00 100 -2.94 12.18 19.30 5.18

Potencial para criticar 39 64.44 70 25.14 89.57 39.30 0.00 100 -1.06 0.65 39.01 2.56

Análisis de Medias

X x 80.83

S 7.5072

N+ 88.34

N- 73.32

CV 9.29%

Z 10.767

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De acuerdo a lo observado en la Tabla 4 que refiere la Caracterización de los Potenciales de los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C., se destaca que la gran mayoría de sus Potenciales son comunes entre ellos, entre los cuales podemos encontrar el Potencial para aprender, para ser dinámico, para buscar información, para activar, para iniciar y para procesar información; quedando dentro de la Tabla en la parte baja su Potencial para criticar.

En la caracterización, se observa homogeneidad en los Potenciales de los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C., ya que dentro de los Potenciales encontramos que en la mayor parte de los alumnos los Potenciales de aprender, de ser dinámico, de buscar información, de activar, de iniciar y de procesar información; encuentran solamente un grupo de opinión, mientras que en Potencial para criticar se encuentran dos grupos de opinión.

Por lo anterior se infiere que los alumnos de primer año de la carrera de Licenciado en Educación de la U. A. de C. probablemente tengan una buen Potencial para aprender.