1. ESTADÍSTICA:CONCEPTOS BÁSICOS
Carácter o variable
Es bien sabido que en el ámbito de las ciencias biológicas y sociales los individuos que estudiamos difieren
entre sí; es decir, existe una cierta variabilidad entre los diferentes individuos que componen una población o
universo.
El término carácter se define como «la propiedad o cualidad que presentan los elementos de una población que
se desea estudiar», o como «el aspecto del fenómeno que se desea estudiar».
Los caracteres se pueden clasificar según diferentes criterios. La clasificación más utilizada es la siguiente:
Caracteres cualitativos. Son «aquellos que no pueden medirse numéricamente: es decir, que no pueden
cuantificarse». Es más, aunque dichos caracteres puedan tomar valores numéricos, esto no proporciona ningún
tipo de información adicional. Los caracteres cualitativos también se denominan atributos, y los diferentes
valores que pueden tomar se conocen como modalidades o categorías. El atributo más simple posible es aquel
que sólo tiene dos modalidades: en este caso, se habla de carácter dicotómico. Ejemplos de atributos son: sexo
(varón, mujer); estudios (primarios, secundarios, universitarios); estado civil (soltero, casado, viudo, separado,
divorciado): profesión: diagnóstico clínico, etc.
En general estos caracteres o variables se dividen en nominales, éstas expresan una condición específica de
los sujetos de estudio, como su domicilio, nacionalidad, profesión etc.; y jerarquizadas, éstas denotan una
característica de tamaño u orden, por ejemplo: chico, mediano grande.
Caracteres cuantitativos. Son «aquellos que pueden medirse numéricamente: es decir, que pueden
cuantificarse». En este sentido, se dice que dichos caracteres pueden tornar valores numéricos con significado
matemático y que deben acompañarse de unas determinadas unidades de medida. Los caracteres cuantitativos
se denominan variables.
De todas maneras, el término «variable» se utiliza a menudo como sinónimo de carácter (cualitativo o
cuantitativo). Las variables o caracteres cuantitativos se clasifican a su vez en:
a) Discretas o discontinuas. Son aquellas cuyo valor sólo puede ser un número entero ya que entre dos de
cuyos valores consecutivos no podemos encontrar ningún otro valor. Un ejemplo de variable discreta es el
número de niños nacidos en un hospital, se cuentan niños completos ya que no se pueden contar fracciones de
niños.
b) Continúas. Son aquellas que pueden tomar tanto valores enteros como fraccionarios, los cuales al
graficarlos en una recta numérica pueden generar una línea continua, de ahí su nombre. La dificultad de no
observar todos los posibles valores de la recta de los números reales se debe a las limitaciones del instrumento
de medida. El nivel de glucemia es un ejemplo de variable cuantitativa continua, la dosis del fármaco o el tipo de
antibiótico administrado en una investigación relativa al tratamiento de las infecciones, etc.

2. A continuación se resume clasificación anterior:
Todas las variables anteriores también pueden ser de dos tipos:
Variables aleatorias: si su obtención se realiza al azar.
Variables no aleatorias: si su obtención no es al azar, más bien intencionada.
En el campo de la investigación se suelen examinar las relaciones entre dos o más variables al investigar un
asunto o problema, por lo cual se clasifican las variables como:
Variables independientes. Son las características controladas por el investigador y que se supone tendrán
efectos sobre otras variables.
Variables dependientes. Son las características o aspectos que se alteran por consecuencia del control que
ejerce el investigador sobre otras variables.
Conteo. Es el proceso mediante el cual se asignan números a los atributos o características de las personas,
objetos o eventos en forma arbitraria, es decir sin sujetarse a reglas o indicadores claramente establecidos.
Medición. Es el proceso mediante el cual se asignan números a los atributos o características de las personas,
objetos o eventos de acuerdo a unas reglas o indicadores claramente establecidos.Las diversas escalas de
medición son consecuencia de la medición puede llevarse a cabo según diferentes
Población
El término población se define como el conjunto de todos los elementos que cumplen ciertas propiedades, entre
las cuales se desea estudiar un determinado fenómeno. Es decir un grupo de elementos de interés estadístico.
Este término es sinónimo de universo. Las diferentes formas de clasificaruna población son:
1. Según el tamaño o la posibilidad de contar sus elementos:
a) Población finita. Cuando se conoce el número exacto de todos los elementos que componen el conjunto.
b) Población infinita. En el supuesto de que no se puedan conocer todos los elementos que componen el
conjunto.
2. Según la muestra escogida
Variables
Cuantitativas
(numéricas o
escaleres)
Discretas
(para contar)
Continuas
(para medir)
Cualitativas
(o categóricas)
Nominales
Jerarquizadas

3. a) Población objeto. Es aquella en la que se desea estudiar cierta información. Es sinónimo de población
objetivo o referencial, o simplemente población. A menudo es difícil manejar dicha población.
b)Población inferencial. Es aquella para la cual se hacen inferencias, no necesariamente válidas. Este término
es sinónimo de población muestreada o población origen de la muestra.
La diferencia entre la población objeto y la población inferencial radica en los «factores selectivos» que se
interponen entre ambas. En el supuesto de que no concurran tales factores, ambas poblaciones coincidirán.
Muestra
Si la población es un conjunto, la muestra es un subconjunto de éste. Si la población es el todo, la muestra es
una parte de ese todo. Con ello ya se expresa que el concepto muestra será «algo» de la población.
La muestra debe ser representativade la población y debe ser escogida aleatoriamente (al azar). Escoger
aleatoriamente los elementos que componen una muestra significa que dichos elementos y los restantes que no
la componen han tenido las mismas oportunidades de ser elegidos.
Individuo
Se identifica como individuo de una población o de una muestra a cada uno de los elementos que la componen
y de los cuales obtenemos cierta información susceptible de ser medida o contable del fenómeno que se desea
estudiar.En el momento de realizar el estudio, este concepto de individuo, que es genérico, se puede concretar
en diferentes términos: personas, animales, objetos, cosas, etc. Es decir que, el concepto de individuo es
sinónimo de «unidad básica o última» del muestreo.
Datos. Los datos son la materia prima de la estadística. Para este propósito se puede definir a los datos como
números con significación, que resultan de la toma de medidas, y aquellos que resultan del proceso de canteo.
Por ejemplo, cuando una enfermera pesa al paciente o le toma la temperatura, se obtiene la medida que
consiste en una cantidad, por ejemplo 150 libras o 100 grados Farenheit. Un tipo bastante diferente de números
se obtiene cuando el administrador de un hospital cuenta el número de pacientes, quizá 20, dados de alta en un
día. Cada uno de los tres números es un dato (datum) y los tres juntos son datos.