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TérminosBásicosen
Estadísticas
Realizado por:
Rebecca Capote C.I. 19.531.349
Variable
Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.
Tipos de variables:
1.- Variables cualitativas: Se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números.
Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal:
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden.
Ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.
Ejemplos:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente. Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º,
2º, 3º, ...
2.- Variable cuantitativa: Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden
realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores
específicos.
Ejemplo:
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números.
Ejemplos:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75. En la práctica medimos la altura con dos
decimales, pero también se podría dar con tres decimales.
PoblaciónyMuestra
Población
Representa todas las unidades de la investigación que se estudia de acuerdo a la naturaleza del
problema, es decir, la suma total de las unidades que se van a estudiar, las cuales deben poseer
características comunes dando origen a la investigación. Arias (1999), señala que “es el conjunto
de elementos con características comunes que son objetos de análisis y para los cuales serán
validas las conclusiones de la investigación”. (p.98). Para el desarrollo de esta investigación, se
necesitó realizar un estudio de la población de la institución, para poder saber como aplicar la
propuesta y como afectaba y beneficiaba a cada integrante de la misma. Por consiguiente, la
población de la presente investigación estuvo integrada por un grupo de cinco (05) personas,
en efecto se dividen en 4 secretarias y un prefecto, quienes están ligadas directamente en la
problemática de estudio. (Ver Cuadro 5)
Cuadro 5.
Distribución de la Población
Muestra
Es una parte de la población, o sea, un número de individuos u objetos seleccionados
científicamente, cada uno de los cuales es un elemento del universo. Para Balestrini (1997), La
muestra “es obtenida con el fin de investigar, a partir del conocimiento de sus características
particulares, las propiedades de una población” (p.138). Para Hurtado (1998), consiste: “en las
poblaciones pequeñas o finitas no se selecciona muestra alguna para no afectar la validez de los
resultados”. (p.77).
En vista de que la población es pequeña se tomará toda para el estudio y esta se denomina muestreo
censal, López (1998), opina que “la muestra es censal es aquella porción que representa toda la
población”.
Prefecto 1
Secretarias 4
Total 5
ParámetrosEstadísticos
En estadística, un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse
del estudio de una variable estadística.1 El cálculo de este número estábien definido, usualmente
mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.2 3
Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la
estadística: crear un modelo de la realidad.4
El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser farragoso e
inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de
la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones
sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas tareas contribuyen
de modo esencial los parámetros estadísticos.
Por ejemplo, suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población la media aritmética de
las edades de sus miembros, esto es, la suma de todas ellas, dividida por el total de individuos
que componen tal población.
EscaladeMedición
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.
Son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de
medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las
variables. Estas escalas son: nominales, ordinales, intervalares o racionales. Según pasa de una
escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Las escalas de medición ofrecen información sobre
la clasificación de variables discretas o continuas, también más conocidas como escalas grandes o
pequeñas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada.
TIPOS DE ESCALAS DE MEDICIÓN
La escala de medida de una característica tiene consecuencias en la manera de presentación de la
información y el resumen. La escala de medición -grado de precisión de la medida de la
característica- también determina los métodos estadísticos que se usan para analizar los datos. Por
lo tanto, es importante definir las características por medir. Las escalas de medición más
frecuentes son las siguientes:
ESCALA NOMINAL
No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar las clases. Los datos
empleados con las escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los valores o de la
tabulación de número de casos en cada clase, según la variable que se está estudiando. El nivel
nominal permite mencionar similitudes y diferencias entre los casos particulares. Los datos
evaluados en una escala nominal se llaman también "observaciones cualitativas", debido a que
describen la calidad de una persona o cosa estudiada, u "observaciones categóricas" porque los
valores se agrupan en categorías. Por lo regular, los datos nominales o cualitativos se describen
en términos de porcentaje o proporciones. Para exhibir este tipo de información se usan con mayor
frecuencia tablas de contingencia y gráficas de barras.
ESCALA ORDINAL
Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras (característica que define
a las escalas nominales) sino que mantiene una especie de relación entre sí. También permite
asignar un lugar específico a cada objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la intensidad,
fuerza, etc.; presentes en el momento de la medición. Una característica importante de la escala
ordinal es el hecho de que, aunque hay orden entre las categorías, la diferencia entre dos
categorías adyacentes no es la misma en toda la extensión de la escala. Algunas escalas consisten
en calificaciones de múltiples factores que se agregan después para llegar a un índice general.
Debe mencionarse brevemente una clase espacial de escala ordinal llamada "escala de posición",
donde las observaciones se clasifican de mayor a menor (o viceversa). Al igual que en las escalas
nominales, se emplean a menudo porcentajes y proporciones en escalas ordinales.
ESCALA DE INTERVALO
Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia escala. Es decir, el uso de ésta
escala permite indicar exactamente la separación entre 2 puntos, lo cual, de acuerdo al principio
de isomorfismos, se traduce en la certeza de que los objetos así medidos están igualmente separados
a la distancia o magnitud expresada en la escala.
ESCALA DE RAZÓN
Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero como origen, también denominada
escala de proporciones. La existencia de un cero, natural y absoluto, significa la posibilidad de
que el objeto estudiado carezca de propiedad medida, además de permitir todas las operaciones
aritméticas y el uso de números representada cantidades reales de la propiedad medida.
Con esto notamos que esta escala no puede ser usada en los fenómenos psicológicos, pues no se puede
hablar de cero inteligencia o cero aprendizaje, etc.
Sumatoria,Razón,Proporción,Tasayfrecuencia
En la medición de sucesos de interés sanitarios la medida más básica para expresar la frecuencia
de una enfermedad es el número de personas que la padecen. Sin embargo, dicha medida por sí sola
carece de utilidad para determinar la importancia de un problema de salud determinado, pues debe
referirse siempre al tamaño de la población de donde provienen los casos y al periodo de tiempo
en el cual estos fueron identificados. Para este propósito, suele trabajarse con diferentes tipos
de fracciones que permiten medir la frecuencia de una enfermedad y que posteriormente nos
permiten comparar los resultados de dos o más grupos de individuos.
Para explicar estos conceptos de forma práctica se utilizarán datos sobre tuberculosis (TBC) en
el Principado de Asturias obtenidos del Informe Epidemiológico del Principado de Asturias, 2005.
RAZÓN
Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A menudo las cantidades
se miden en las mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e infinito.
Ejemplos
Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005:
Razón= 135/53= 2,55
Cociente entre los casos de TBC ocurridos en individuos con edades superiores a 55 y el grupo de
individuos con edades inferiores a 55 :
Razón=95/93=1,02
PROPORCIÓN
Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. Una proporción no es más que
la expresión de la probabilidad de que un suceso ocurra.
El rango está comprendido entre 0 y 1 o bien en términos porcentuales de 0% a 100%, y no tiene
dimensión.
Ejemplos
Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de casos en el año 2005.
135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones.
Cociente entre el número de casos ocurrido en individuos con más de 65 años y el total de casos en
el año 2005.
77/188=0,41 El 41% de los casos se han detectado en personas mayores de 65 años.
TASA
La tasa es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo. Es una medida
que relaciona el cambio de una magnitud por unidad de cambio en otra magnitud (por regla general,
tiempo). La utilización de las tasas es esencial para comparar experiencias entre poblaciones en
diferentes tiempos, diferentes lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre
0 e infinito y su medida es tiempo-¹.
Ejemplos
Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005 y la población estimada de
varones en el año 2005:
135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000 habitantes varones en 1
año (2005).
Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población estimada en el año 2005:
8/1076635=0,000007 La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000 habitantes en 1 año.
Bibliografía
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  • 2. Variable Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población. Tipos de variables: 1.- Variables cualitativas: Se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos: Variable cualitativa nominal: Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
  • 3. Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Ejemplos: La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente. Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... 2.- Variable cuantitativa: Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos: Variable discreta Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
  • 4. Variable continua Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Ejemplos: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75. En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales. PoblaciónyMuestra Población Representa todas las unidades de la investigación que se estudia de acuerdo a la naturaleza del problema, es decir, la suma total de las unidades que se van a estudiar, las cuales deben poseer características comunes dando origen a la investigación. Arias (1999), señala que “es el conjunto de elementos con características comunes que son objetos de análisis y para los cuales serán validas las conclusiones de la investigación”. (p.98). Para el desarrollo de esta investigación, se necesitó realizar un estudio de la población de la institución, para poder saber como aplicar la propuesta y como afectaba y beneficiaba a cada integrante de la misma. Por consiguiente, la población de la presente investigación estuvo integrada por un grupo de cinco (05) personas,
  • 5. en efecto se dividen en 4 secretarias y un prefecto, quienes están ligadas directamente en la problemática de estudio. (Ver Cuadro 5) Cuadro 5. Distribución de la Población Muestra Es una parte de la población, o sea, un número de individuos u objetos seleccionados científicamente, cada uno de los cuales es un elemento del universo. Para Balestrini (1997), La muestra “es obtenida con el fin de investigar, a partir del conocimiento de sus características particulares, las propiedades de una población” (p.138). Para Hurtado (1998), consiste: “en las poblaciones pequeñas o finitas no se selecciona muestra alguna para no afectar la validez de los resultados”. (p.77). En vista de que la población es pequeña se tomará toda para el estudio y esta se denomina muestreo censal, López (1998), opina que “la muestra es censal es aquella porción que representa toda la población”. Prefecto 1 Secretarias 4 Total 5
  • 6. ParámetrosEstadísticos En estadística, un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística.1 El cálculo de este número estábien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.2 3 Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad.4 El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parámetros estadísticos. Por ejemplo, suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población la media aritmética de las edades de sus miembros, esto es, la suma de todas ellas, dividida por el total de individuos que componen tal población.
  • 7.
  • 8. EscaladeMedición 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. Son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las variables. Estas escalas son: nominales, ordinales, intervalares o racionales. Según pasa de una escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Las escalas de medición ofrecen información sobre la clasificación de variables discretas o continuas, también más conocidas como escalas grandes o pequeñas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada. TIPOS DE ESCALAS DE MEDICIÓN La escala de medida de una característica tiene consecuencias en la manera de presentación de la información y el resumen. La escala de medición -grado de precisión de la medida de la característica- también determina los métodos estadísticos que se usan para analizar los datos. Por lo tanto, es importante definir las características por medir. Las escalas de medición más frecuentes son las siguientes:
  • 9. ESCALA NOMINAL No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar las clases. Los datos empleados con las escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los valores o de la tabulación de número de casos en cada clase, según la variable que se está estudiando. El nivel nominal permite mencionar similitudes y diferencias entre los casos particulares. Los datos evaluados en una escala nominal se llaman también "observaciones cualitativas", debido a que describen la calidad de una persona o cosa estudiada, u "observaciones categóricas" porque los valores se agrupan en categorías. Por lo regular, los datos nominales o cualitativos se describen en términos de porcentaje o proporciones. Para exhibir este tipo de información se usan con mayor frecuencia tablas de contingencia y gráficas de barras. ESCALA ORDINAL Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras (característica que define a las escalas nominales) sino que mantiene una especie de relación entre sí. También permite asignar un lugar específico a cada objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la intensidad, fuerza, etc.; presentes en el momento de la medición. Una característica importante de la escala ordinal es el hecho de que, aunque hay orden entre las categorías, la diferencia entre dos categorías adyacentes no es la misma en toda la extensión de la escala. Algunas escalas consisten en calificaciones de múltiples factores que se agregan después para llegar a un índice general.
  • 10. Debe mencionarse brevemente una clase espacial de escala ordinal llamada "escala de posición", donde las observaciones se clasifican de mayor a menor (o viceversa). Al igual que en las escalas nominales, se emplean a menudo porcentajes y proporciones en escalas ordinales. ESCALA DE INTERVALO Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia escala. Es decir, el uso de ésta escala permite indicar exactamente la separación entre 2 puntos, lo cual, de acuerdo al principio de isomorfismos, se traduce en la certeza de que los objetos así medidos están igualmente separados a la distancia o magnitud expresada en la escala. ESCALA DE RAZÓN Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero como origen, también denominada escala de proporciones. La existencia de un cero, natural y absoluto, significa la posibilidad de que el objeto estudiado carezca de propiedad medida, además de permitir todas las operaciones aritméticas y el uso de números representada cantidades reales de la propiedad medida. Con esto notamos que esta escala no puede ser usada en los fenómenos psicológicos, pues no se puede hablar de cero inteligencia o cero aprendizaje, etc.
  • 11. Sumatoria,Razón,Proporción,Tasayfrecuencia En la medición de sucesos de interés sanitarios la medida más básica para expresar la frecuencia de una enfermedad es el número de personas que la padecen. Sin embargo, dicha medida por sí sola carece de utilidad para determinar la importancia de un problema de salud determinado, pues debe referirse siempre al tamaño de la población de donde provienen los casos y al periodo de tiempo en el cual estos fueron identificados. Para este propósito, suele trabajarse con diferentes tipos de fracciones que permiten medir la frecuencia de una enfermedad y que posteriormente nos permiten comparar los resultados de dos o más grupos de individuos.
  • 12. Para explicar estos conceptos de forma práctica se utilizarán datos sobre tuberculosis (TBC) en el Principado de Asturias obtenidos del Informe Epidemiológico del Principado de Asturias, 2005. RAZÓN Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A menudo las cantidades se miden en las mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e infinito. Ejemplos Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005: Razón= 135/53= 2,55 Cociente entre los casos de TBC ocurridos en individuos con edades superiores a 55 y el grupo de individuos con edades inferiores a 55 : Razón=95/93=1,02 PROPORCIÓN Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. Una proporción no es más que la expresión de la probabilidad de que un suceso ocurra.
  • 13. El rango está comprendido entre 0 y 1 o bien en términos porcentuales de 0% a 100%, y no tiene dimensión. Ejemplos Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de casos en el año 2005. 135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones. Cociente entre el número de casos ocurrido en individuos con más de 65 años y el total de casos en el año 2005. 77/188=0,41 El 41% de los casos se han detectado en personas mayores de 65 años. TASA La tasa es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo. Es una medida que relaciona el cambio de una magnitud por unidad de cambio en otra magnitud (por regla general, tiempo). La utilización de las tasas es esencial para comparar experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos, diferentes lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0 e infinito y su medida es tiempo-¹.
  • 14. Ejemplos Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005 y la población estimada de varones en el año 2005: 135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000 habitantes varones en 1 año (2005). Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población estimada en el año 2005: 8/1076635=0,000007 La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000 habitantes en 1 año.