Este documento define y explica varios términos básicos en estadística como variables, población, muestra, parámetro, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una propiedad que puede variar y tomar diferentes valores. También describe los tipos de variables, cualitativas y cuantitativas, y los tipos de escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

1. Términos Básicos en Estadística
PRESENTACIÓN No 1 SLIDESHARE
Gabriel Marval ci: 21.173.281
Profesor : Pedro Beltrán

2. Una variable estadística es una propiedad que puede
fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar
diferentes valores, los cuales pueden medirse u
observarse. Las variables adquieren valor cuando se
relacionan con otras variables, es decir, si forman
parte de una o de una hipótesis o de una teoría.
Variable

3. Tipos de variables.
Variables Cualitativas Variables Cuantitativas
Son el tipo de variables que como su
nombre lo indica expresan distintas
cualidades, características o modalidad.
 Variable cualitativa ordinal o variable
casi cuantitativa: La variable puede
tomar distintos valores ordenados
siguiendo una escala establecida,
aunque no es necesario que el intervalo
entre mediciones sea uniforme, por
ejemplo: leve, moderado, fuerte.
 Variable cualitativa nominal: En esta
variable los valores no pueden ser
sometidos a un criterio de orden, como
por ejemplo los colores.
Son las variables que toman como
argumento cantidades numéricas, son
variables matemáticas.
• Variable discreta: Es la variable que
presenta separaciones o interrupciones en
la escala de valores que puede tomar. Estas
separaciones o interrupciones indican la
ausencia de valores entre los distintos
valores específicos que la variable pueda
asumir. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3,
4, 5).
• Variable continua: Es la variable que
puede adquirir cualquier valor dentro de un
intervalo especificado de valores. Por
ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o
la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el
salario. Solamente se está limitado por la
precisión del aparato medidor, en teoría
permiten que exista un valor entre dos

4. Población
 El concepto de población en estadística va más
allá de lo que comúnmente se conoce como tal.
Una población se precisa como un conjunto finito
o infinito de personas u objetos que presentan
características comunes.
Ejemplo:
“Los miembros del Instituto Santiago Mariño de
la sede Barcelona, Anzoátegui.”

5. Muestra
• La muestra es una pieza de la población a
estudiar que sirve para representarla.
Ejemplo:
“El estudio realizado a 50 miembros del Instituto
Santiago Mariño de la sede Barcelona,
Anzoategui.

6. Parámetro
 Es un valor, medida o indicador representativo de
la población que se selecciona para ser
estudiado.
Ejemplo:
“La media aritmética se define como la suma de
todos los datos, dividida por el número de datos.”

7. Escala
Escalas de medición son una sucesión de
medidas que permiten organizar datos en orden
jerárquico.
 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.

8. Tipos de Escala
 ESCALA NOMINAL: pNo poseen ropiedades cuantitativas y sirven
únicamente para identificar las clases.
Ejemplo :
 Variable : PROFESION
 Escala : INGENIERO
MEDICO, ABOGADO, ENFERMERO, ODONTOLOGO
Diferencia : No existe diferencia entre los profesionales.
 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.
Ejemplo :
 Variable : GRADO DE INSTRUCCION
 Escala : PRIMARIAS
SECUNDARIA, SUPERIOR, POST SUPERIOR
Diferencia: Existe diferencia entre diferentes niveles de la escala entre los
estudiantes de grado primario con los de nivel superior existe no solo años de
experiencia, sino conocimiento.

9. Tipos de Escala
 ESCALA DE INTERVALO: Refleja distancias equivalentes entre los objetos y
en la propia escala.
Ejemplo :
 Variable : Medición de la temperatura corporal,
 Escala : Grados centigrado ò Celcius (37º)
Diferencia : La hace los nùmero mayores ò menores de 37 º
 ESCALA DE RAZÓN: Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero
verdadero como origen, también denominada escala de proporciones.
Ejemplo:
 Variable : RELACIÒN ENTRE LAS EDADES
 Escala : Juan recien nacido (0 años)
Josè 9 años ( 9años màs )
Joaquin 18 años ( 9 años que José y 18 años màs que Juan )

10. Tipos de Escala
 ESCALA CRONOLÒGICA: Es un tipo de escala cuantitativa contìnua, se la utiliza
para estudiar algunos fenòmenos en funciòn al tiempo, algunos autores la tratan
como si fuera una escala de variable independiente, permite conocer un determinado
fenòmeno a travès del tiempo , es decir permite un seguimiento temporalizado (en el
pasado, en el presente ò en el futuro).
Ejemplo:
 Variable . Cambios físico de María Gordales
 Escala de medición : al 1 año
5 años, 25 años, 50 años, 75 años, 100 años
Respuesta : descripción de las alteraciones físicas durante su vida
 ESCALA DICOTOMICA : Es aquella escala que presenta tan solo dos opciones para
medir la variable, siendo esta variable de tipo cualitativo ò cuantitativo dependiendo
de la informaciòn ò resultado que se busque, por
Ejemplo:
 Variable preferencia por un equipo de Futbol (football)
 Escala de mediciòn : Bolivar y Wilsterman
Respuesta : Bolivar ò Wilsterman

11. Razón
 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

12. 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. Por 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.
La fórmula general de proporciones (Pi) es:
Pi= xi
n

13. Tasa
 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. Entonces las tasas se hallan:
Frecuencia de determinado fenómeno en un tiempo específico . 10^n
Población en estudio
Cabe agregar que, las tasas que se refieren a toda la población se llaman
crudas, mientras que las tasas que se refieren solo a una parte de la población
se denominan especificas.
Las tasas más comunes son:
Tasas de mortalidad: riesgo de morir.
Tasas de morbilidad: riesgo de contraer determinada enfermedad.
Tasas de natalidad: miden el crecimiento de las poblaciones.
Tasas de letalidad: miden la gravedad de las enfermedades.

14. Frecuencia
 De un evento x, es el número de veces ni que dicho evento se
repite durante un experimento o muestra estadística.1
Comúnmente, la distribución de la frecuencia suele visualizarse
con el uso de histogramas.
Ejemplo:
Supongamos que las calificaciones de un estudiante 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).
 La frecuencia absoluta acumulada para el valor 11 es 7, porque
hay 7 valores menores o iguales a 11.
 La frecuencia relativa acumulada para el valor 11 es 0.38,
porque corresponde a la división 7/18 (frecuencia absoluta
acumulada dividida entre el número total de muestras).

15. Tipos de Frecuencia
 Frecuencia absoluta de un valor de la variable estadística X, es el
número de veces que aparece ese valor en el estudio. Se suele denotar
por Fi a la frecuencia absoluta del valor X = xi de la variable X. Dada
una muestra de N elementos, la suma de todas las frecuencias
absolutas debe dar el total de la muestra estudiada N.
 Frecuencia relativa: (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y el
tamaño de la muestra (N). Es decir,
f i = n i N = n i ∑ i n i {displaystyle f_{i}={frac {n_{i}}{N}}={frac
{n_{i}}{sum _{i}n_{i}}}}
siendo el fi para todo el conjunto i. Se presenta en una tabla o nube de
puntos en una distribución de frecuencias. Si multiplicamos la
frecuencia relativa por 100 obtendremos el porcentaje o tanto por ciento
(pi)
 Frecuencia absoluta acumulada: (Ni), se refiere al total de las
frecuencias absolutas para todos los eventos iguales o anteriores que
un cierto valor, en una lista ordenada de eventos.
 Frecuencia relativa acumulada: (Fi), es el cociente entre la frecuencia
absoluta acumulada y el total de la muestra.

16. BIBLIOGRAFIA
 WWW.WIKIPEDIA.COM
 www.uclm.es/profesorado/jmezo/estadistica/t2.p
df
 http://www.enciclopediadetareas.net