1. PROCESAR LA INFORMACION RECOLECTADA DE ACUERDO A LOS MANUALES DE MANEJO DE INFORMACION

2. PROCESAMIENTO DE DATOS ESTADISTICOS

3. CONTENIDO Estadística descriptiva Tipos de variables Clasificación de las variables Variables discretas y continuas Individuo, población y muestra Distribución de frecuencia Tabla de frecuencia (absolutas y relativas)

4. Medidas de tendencia central Media (aritmética y geométrica) Mediana Moda Medidas de dispersión Rango Varianza Desviación típica Coeficiente de Pearson Histogramas estadísticos

11. por ejemplo: leve, moderado, grave.

12. Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden.

14. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).

15. Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores.

17. Variables dependientes Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influenciadas por los valores de las variables independientes. Hayman (1974 : 69) la define como propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la variable independiente.

18. Variable interviniente Son aquellas características o propiedades que de una manera u otra afectan el resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes y dependientes. Variable moderadora Según Tuckman: representan 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.

19. Variables discretas y continuas La variable que tiene resultados o valores que tienden a variar de observación en observación debido a los factores relacionados con el azar recibe le nombre de variable aleatoria. Las variables aleatorias pueden ser discretas y continuas Una variable discreta se considera así si los valores que asume se pueden contar. Una variable continua es aquella que pueden asumir cualquier valor dentro de un intervalo, por lo cual tiene un numero infinito de valores posibles.

20. INDIVIDUO: Se llama unidad estadística o individuo a cada uno de los elementos que componen la población estadística.. POBLACION : Llamamos población estadística, universo o colectivo al conjunto de referencia sobre el cual van a recaer las observaciones. MUESTRA: es un subconjunto de elementos de la población. Se suelen tomar muestras cuando es difícil o costosa la observación de todos los elementos de la población estadística.

21. Distribución de frecuencia Es como se denomina en estadística a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría.

22. TABLA DE FRECUENCIA

23. MEDIDAS DE 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. MEDIA ARITMETICA:(también llamada promedio o simplemente media) de un conjunto finito de números es igual a la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos

24. la media geométrica: de una cantidad arbitraria de números (digamos n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los números. Por ejemplo, la media geométrica de 2 y 18 es

25. MEDIANA:es el valor de la variable que deja el mismo número de datos antes y después que él, una vez ordenados estos. De acuerdo con esta definición el conjunto de datos menores o iguales que la mediana representarán el 50% de los datos. Moda:es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos.

26. Hablaremos de una distribución bimodal de los datos 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.

27. MEDIDAS DE DISPERSION también llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos

28. RANGO: se denomina rango estadístico (R) o recorrido estadístico al intervalo de menor tamaño que contiene a los datos; es calculable mediante la resta del valor mínimo al valor máximo; por ello,comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos. VARIANZA (σ2) de una variable aleatoria es una medida de su 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.

29. desviación típica (σ) es una medida de centralización o dispersión para variables de razón (ratio o cociente) y de intervalo, de gran utilidad en la estadística descriptiva. Se define como la raíz cuadrada de la varianza. Junto con este valor, la desviación típica es una medida (cuadrática) que informa de la media de distancias que tienen los datos respecto de su media aritmética, expresada en las mismas unidades que la variable coeficiente de correlación de Pearson es un índice que mide la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables. Definición El coeficiente de correlación entre dos variables aleatorias X e Y es el cociente

30. HISTOGRAMAS ESTADISTICOS histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. En el eje vertical se representan las frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos.

31. GRACIAS