Presentacion de Estadistica Carmen Crespo

1. República Bolivariana de Venezuela.
Ministerio de Educación y Deportes.
IUP “Santiago Mariño”
Ingeniería Industrial
Profesor: Pedro Beltran Alumna :
Carmen crespo C.I.: 19717809
Sección: IV
Barcelona 02 de Noviembre 2014

2. *Variable: es la ciencia que trata de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar,
resumir, hallar regularidades y analizar datos, así como de realizar inferencias a partir de ellos,
con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su
•
caso formular predicciones.
Tipos:
Variable cualitativa: Es aquella que expresa un atributo o característica, ejemplo: Rubio,
moreno, etc.
Variable cuantitativa: Es aquella que podemos expresar numéricamente: edad, peso, etc. Esta a
su vez la podemos subdividir en:
Variable discreta, aquella que entre dos valores próximos puede tomar a lo sumo un número
finito de valores. Ejemplos: el número de TSE de una familia, el de obreros de una fabrica, el de
alumnos de la universidad, etc.
Variable continua la que puede tomar los infinitos valores de un intervalo. En muchas ocasiones
la diferencia es más teórica que práctica, ya que los aparatos de medida dificultan que puedan
existir todos los valores del intervalo. Ejemplos, peso, estatura, distancias, etc.
*Población: Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de
individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación.
Ejemplo:
La población Mundial de Seres humanos que representa el total de habitantes que existe en la
tierra

3. *Muestra: es el subconjunto de la población que es estudiado y a partir de la cual se sacan
conclusiones sobre las características de la población. La muestra debe ser representativa, en el
sentido de que las conclusiones obtenidas deben servir para el total de la población.
Ejemplo: El industrial que desea saber si en alambre que produce tiene la resistencia necesaria a
la tensión deseada, toma solamente una muestra de su producción, debido a que el alambre que
se destruye con la prueba y de otra manera tendría que destruir toda la existencia.
*Parámetro Estadísticos: Son las medidas o características descriptivas inherentes a las
poblaciones.
Los salarios promedio de todos los empleados de una empresa, puede ser un ejemplo de
parámetro.
*Escalas de Medición: Es el proceso de asignar un valor numérico a una variable se llama
medición. Las escalas de medición sirven para ofrecernos información sobre las clasificaciones
que podemos hacer con respecto a las variables (discretas o continuas).
Cuando se mide una variable el resultado puede aparecer en uno de cuatro diversos tipos de
escalas de medición; nominal, ordinal, intervalo y razón.
Conocer la escala a la que pertenece una medición es importante para determinar el método
adecuado para describir y analizar esos datos.

4. Tipos:
La escala nominal: sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la
menos informativa de las escalas de medición.
Los siguientes son ejemplos de variables con este tipo de escala:
Nacionalidad.
Uso de anteojos.
Número de camiseta en un equipo de fútbol.
Número de Cédula Nacional de Identidad.
A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están siendo usados para
identificar a los individuos medidos.
La escala ordinal: además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un
orden entre los elementos medidos.
Ejemplos de variables con escala ordinal:
Preferencia a productos de consumo.
Etapa de desarrollo de un ser vivo.
Clasificación de películas por una comisión especializada.
Madurez de una fruta al momento de comprarla.

6. La escala de intervalo: Además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga
sentido calcular diferencias entre las mediciones.
Los siguientes son ejemplos de variables con esta escala:
Temperatura de una persona.
Ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia (Kilómetro 85 Ruta 5).
Sobrepeso respecto de un patrón de comparación.
Nivel de aceite en el motor de un automóvil medido con una vara graduada.
La escala de Razón: permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante
un cuociente.
Algunos ejemplos de variables con la escala de razón son los siguientes:
Altura de personas.
Cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día.
Velocidad de un auto en la carretera.
Número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un partido.
.

7. *Sumatoria: es la relación entre dos fenómenos independientes, el rango es de cero a infinito
positivo. Por 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
En Estadística cuando se obtienen varios datos que lleven secuencia y además se decida
sumarlos a esta operación se le llama Sumatoria
*Razón: Es el cociente entre dos números, en el que ninguno o sólo algunos elementos del
numerador están incluidos en el denominador. El rango es de 0 a infinito.
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.
*Proporción: 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

8. 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 importante aclarar que las proporciones, se relacionan con las frecuencias relativas simples; su
rango, va desde cero hasta uno (ambos inclusive), en otras palabras, el campo de existencia de
las proporciones se encuentra en el intervalo [0,1] y la sumatoria de las proporciones es igual a
uno.
*Tasa: Es un tipo especial de razón o de proporción que incluye una medida de tiempo en el
denominador. Está asociado con la rapidez de cambio de un fenómeno por unidad de una variable
(tiempo, temperatura, presión). Los componentes de una tasa son el numerador, el denominador,
el tiempo específico en el que el hecho ocurre, y usualmente un multiplicador, potencia de 10, que
convierte una fracción o decimal en un número entero.
Ejemplo:
En una ciudad, a lo largo del ano 1991 , ocurrieron 345 defunciones por cáncer de próstata.
Dicha ciudad tenia una población total de 2' 453, 310 habitantes. De ellos, l' 210, 425 eran del sexo
masculino.

9. Se desea condensar la información de tal manera que los cálculos produzcan una medida de resumen que
permita imaginar o evocar la magnitud del riesgo que existe para los habitantes de tal ciudad de fallecer por
cáncer de próstata.
Procedimiento: de acuerdo a la definición de tasa debe dividirse el evento entre la población en la cual
dicho evento puede ocurrir. El resultado debe multiplicarse por un múltiplo del número 10.
tasa de defunciones por cáncer de próstata= 345 X 100,000 ~ 28.50 " 29
1,210,
*Frecuencia: Se refiere a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable.
Supongamos que las calificaciones de un alumno de secundaria fueran las siguientes:
18, 13, 12, 14, 11, 08, 12, 15, 05, 20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 13. Entonces:
La frecuencia absoluta de 11 es 3, pues 11 aparece 3 veces.
La frecuencia relativa de 11 es 0.17, porque corresponde a la división 3/18 ( 3 de las veces que
aparece de las 18 notas que aparecen en total).

10. Bibliografía
http://www.aprobar.info/Clases%20Particulares%20Universitarias/Clases%20Particualr
es%20Estadistica/1.html
http://www.tuveras.com/estadistica/estadistica01.htm
http://investigacionpediahr.files.wordpress.com/2011/01/escala_medicio_internet.pdf