TERMINOS BASICOS DE ESTADISTICA

1. Instituto Universitario Politécnico
“Santiago Mariño”
TERMINOS BASICOS
Participante:
Daniel José Tovar Vásquez C.I 15.182.391
Caracas, Junio 2016

2. Cualquier característica de una persona, medio ambiente o situación
experimental que pueda variar de persona a persona, de un medio ambiente
a otro o de una situación experimental a otra. Así el peso, el CI y el sexo son
variables, ya que toman valores diferentes al observar distintos individuos.
Es una característica de la población que se esta analizando en un estudio
estadístico.
Una variable es una propiedad con respecto a la cual los individuos de una
muestra difieren de algún modo verificable.
Ejemplo:
La longitud, el peso, la altura.

3. Variable Independiente:
Es aquella característica o propiedad que se supone ser la causa del fenómeno
estudiado. En investigación experimental se llama así, a la variable que el
investigador manipula.
Variable Dependiente:
Es la propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la
manipulación de la variable independiente, es el factor que es observado y
medido para determinar el efecto de la variable independiente.
Variable Interviniente:
Es aquella característica o propiedad que de una manera u otra afectan el
resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes y
dependientes.

4. Variable Moderadora:
Representa un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y
se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la
variable independiente primaria y las variables dependientes.
Variables Cualitativas:
Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un fenómeno.
Sabino (1989: 80) señala que sobre este tipo de variable no puede
construirse una serie numérica definida.
Variable Cuantitativa: Son aquellas variables en las que características o
propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir,
admiten una escala numérica de medición.
En función de la facilidad de su medición, pueden ser simples o complejas:-
Unidimensionales (peso)- Multidimensionales (calidad acústica)-
Dicotómicas (con dos valores, como sexo, si la persona es o no fumadora,
etc.)

5. • Conjunto de sujetos que poseen una característica
común observable. El investigador debe definir la
población en estudio, la cual puede ser tan pequeña
como se quiera.
Ejemplo: La población en una empresa puede estar definida
por la producción de tornillos en un día determinado; por el
personal de guardia en un turno de trabajo, por las ordenes
de pedido de un articulo producido , por los productos
defectuosos en una producción. Etc.

6.  Es un conjunto de sujetos tomados de una población.
Ya que la muestra es parte de una población, se debe de
tener cuidado que sea representativo de la población, es
decir que las características esencial de la población
estén reflejadas en la muestra
 Ejemplo: Una muestra puede ser, los tornillos con un tipo
de rosca, el personal que estaba de guardia en la
entrada, los artículos de una cierta utilidad, los que
tienen un tipo definido de defecto.

7. Es una medida descriptiva de la población total de todas las
observaciones de interés para el observador. Su razón de
ser es el resumir en un número un aspecto relevante de la
distribución que pueda dar una idea de la misma o
compararla en ese aspecto con otras.
Por ejemplo: la proporción real de demócratas inscritos
entre todos los ciudadanos venezolanos de edad para
votar.

8. Son valores calculados de los datos de una muestra
y estiman a los parámetros de una
población.
Ejemplo
El promedio muestral de producción de una pieza
determinada.

9. Las escalas de medición son utilizadas para diferenciar elementos en un proceso.
Se clasifican en nominal, ordinal, intervalo y de razón. En diversos estudios, la escala a
utilizar, depende de la naturaleza del elemento o del interés del investigador.
La Escala Nominal
Se utiliza cuando un objeto o evento se diferencia de otro solamente por la
nominación con que se conoce. Se pueden utilizar numerales, letras o cualquier otra
nominación sin que ello represente orden o continuidad; solo se pretende clasificar.

10. Carrera
Número asignada a
la categoría
Educación 1
Administración 2
Ejemplo de Escala Nominal
Podemos estar interesados en clasificar los estudiantes de la UNESR Núcleo
Palo Verde de acuerdos a la carrera que cursan.
Escala Ordinal:
En caso de que puedan detectarse diversos grados de un atributo o propiedad
de un objeto, la medida ordinal es la indicada, puesto que entonces puede
recurrirse a la propiedad de "orden" de los números asignándolo a los objetos en
estudio de modo que, si la cifra asignada al objeto A es mayor que la de B, puede
inferirse que A posee un mayor grado de atributo que B.
Ejemplo:
Al asignar un número a los pacientes de una consulta médica, según el orden
de llegada, estamos llevando una escala ordinal, es decir que al primero en llegar
ordinal, es decir que al primeo en llegar le asignamos el nº 1, al siguiente el nº 2 y
así sucesivamente, de esta forma, cada número representará una categoría en
general.

11. Escalas de intervalos iguales:
La escala de intervalos iguales, está caracterizada por una unidad de medida
común y constante que asigna un número igual al número de unidades
equivalentes a la de la magnitud que posea el elemento observado.
Ejemplo:
El lapso transcurrido entre 1998-1999 es igual al que transcurrió entre 2000-2001.
Escala de coeficientes o Razones:
El nivel de medida más elevado es el de cocientes o razones, y se diferencia de las
escalas de intervalos iguales únicamente por poseer un punto cero propio como
origen; es decir que el valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud
que estamos midiendo.
Ejemplo:
En una encuesta realizada en un barrio de esta localidad se observó que hay
familias que no tienen hijos, otras tienen 6 hijos que es exactamente el doble de
hijos que aquellas que tienen 3 hijos.

12. La sumatoria o sumatorio (llamada también notación
sigma) es una operación matemática que se emplea para
calcular la suma de muchos o infinitos sumandos.
La operación sumatoria se expresa con la letra griega
sigma mayúscula Σ, y se representa así:
Ejemplo:
Si se quiere expresar la suma de los cinco primeros números
naturales se puede hacer de esta forma:

13. Es la relación entre dos fenómenos independientes, el rango es de cero a
infinito positivo.
Ejemplo: en un Hospital existen mil pacientes y un total de cincuenta
médicos, por lo cual se tiene una razón de 1000/50=20, en otras palabras
en el Hospital por cada médico existen 20 pacientes.
La fórmula de razones (ri) es:
ri=xi
n
Es el cociente del número de veces que se presenta un valor o
característica con respecto al total de la muestra de la variable en
estudio.

14. Ejemplo:
En un estudio médico sobre el Alzheimer se examinaron 280 mujeres y 220
hombres, entonces se puede notar que:
Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56
Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44
Es la rapidez de cambio de un fenómeno, se obtiene mediante el
cociente del número de veces que ocurre la situación investigada
en un lugar y lapso de tiempo determinado, entre la población en
estudio, multiplicada por una potencia de 10, su rango es de cero
a infinito positivo.
Ejemplo: Entonces las tasas se hallan:
Frecuencia de determinado fenómeno en
un tiempo específico . 10^n
Población en estudio

15. Frecuencia ( fi ).
Representa el número de veces que un dato se repite.
Ejemplo
Supóngase que los empleados trabajaron 8, 11, 5, 7, 9 horas
respectivamente; esta serie representa la frecuencia de horas trabajadas.

16. LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA:
Es la rama de la estadística que se ocupa de la recolección, presentación,
descripción, análisis e interpretación de un conjunto de datos.
Analiza, estudia y describe las características particulares de la totalidad de los
individuos de un grupo.
Tiene como finalidad obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo
necesario para poder interpretarla rápidamente.
Tiene una función inductiva.
Cuenta con dos formas de ordenar los datos: a) por medio de tablas de frecuencias,
de valores numéricos, o de clases; ascendentes, descendentes y; b) por medio de
representaciones gráficas, utilizando los histográmas, polígonos de frecuencias,
gráficas de series de tiempos.

17. Cuenta con dos formas de ordenar los datos: a) por medio de tablas de
frecuencias, de valores numéricos, o de clases; ascendentes, descendentes
y; b) por medio de representaciones gráficas, utilizando los histográmas,
polígonos de frecuencias, gráficas de series de tiempos. Los sistemas
computacionales de Excel, Lotus Smart Suite, Minitab, SAS-Pe, Start
Graph, permiten realizar representaciones gráficas de diversos grupos de
datos.
La ED utiliza como herramientas las Medidas de Tendencia Central que son
de gran utilidad para encontrar los indicadores mas representativos de un
conjunto de datos. Las de uso mas común son la Media Aritmética, La
Media Ponderada, la Mediana Moda; la Mediana y la Moda.
Las Medidas de Dispersión son las otras herramientas de la ED que se
utilizan para poder describir una distribución de frecuencias a partir de la
variación de los valores obtenidos. Las medidas de dispersión mas
utilizadas son el Rango, la Varianza, la Covarianza y la Desviación
Estándar.

18. La EI es la rama de la Estadística que nos permite deducir las propiedades
del total de los elementos de un conjunto a partir del estudio de una muestra
significativa de este conjunto.
La inferencia siempre es en términos aproximados y debe declararse el nivel
de confianza de la inferencia.
La EI trabaja con muestras, subconjuntos, y a partir de su estudio se busca
deducir aspectos relevantes de toda una población.
La muestra debe ser representativa de la población, lo que significa que
cualquier individuo de la población estudiada debe tener la misma
probabilidad de ser elegido.
LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA

19. Camel, F. (2010). Estadística médica y planificación de la salud, Tomo
I. Mérida: Consejo de Publicaciones de la Universidad de Los Andes.
Mendelhall W. (1990). Estadística para la Administración. Grupo
Editorial Iberoamericano.
Mendenhall, W.; Scheffer, R.; Wackerly, D. (1986). Estadística
Matemática con Aplicaciones. Grupo Editorial Iberoamericano.
http://www.monografias.com/trabajos89/estadistica-
clasificacion/estadistica-clasificacion.shtml#ixzz4CLatU0B3