REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELAMINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA

EDUCACIONI.U.P “SANTIAGO MARIÑO”

Ingeniería civil -42

Participante:

José Misel CI 22,503,024

CARACAS Marzo 2016

Términos básicos en la estadística

Variable

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 hipótesis o de una teoría. En este caso se las denomina constructos o construcciones hipotéticas.

Tipos de Variables

Variables cualitativas: Son el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas cualidades, características o modalidad.

Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa: 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.

Variables cuantitativas: Son las variables que toman como argumento cantidades numéricas, son variables matemáticas. Las variables cuantitativas además pueden ser: 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 variables.

Ejemplo de Variable

Las variables cualitativas te describen características o cualidades. Por ejemplo: ¿quien fue al cine?: Andrea, Martina, Juan José y Marina.

Las variables cuantitativas describe lo que se puede medir Por ejemplo: Cuántos asistieron al cine?: 4

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.

Ejemplos de Población

Muestra En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística. En diversas aplicaciones interesa que una muestra sea una muestra representativa y para ello debe escogerse una técnica de muestreo adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada (contrariamente se obtiene una muestra sesgada cuyo interés y utilidad es más limitado dependiendo del grado de sesgo que presente).

En estadística, un parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.

Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad

Parámetros estadísticos

Ejemplos de 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

Escalas de mediciónEscalas de medición 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.

TIPOS 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.

RazonesEs el cociente de frecuencias entre dos grupos distintos, por lo que el numerador no necesariamente está incluido en el denominador. Permite comparar dos frecuencias que en conjunto constituyen un indicador de interés.Ejemplo: Datos de mortalidad por causa en el año 2009 (hipotético): mortalidad por enfermedades laborales = 21.958; mortalidad por accidentes de tráfico vehicular = 19.001; Razón: [21.958 / 19.001] = 1.15, es decir por cada persona que muere por accidente de tráfico vehicular, 1.15 muere por causa de enfermedades laborales.ProporcionesLa más simple de las medidas utilizadas en epidemiología es la proporción., Esta es una fracción en la cual el numerador está incluido en el denominador. Expresa la frecuencia con que ocurre un evento en relación con la población total en la cual acontece. Por lo tanto su valor oscila entre CERO Y UNO y entre 0 y 100 si se expresa en porcentajes (%).Ejemplo: % de muertes por enfermedades laborales en la población: Mortalidad laboral = 21.958; Mortalidad total año 2009 = 78.814; Proporción [21.958 / 78.814] = 0.276.Si lo expresa en porcentaje: 0,276 * 100= 27.6% de la mortalidad del país es debida a causa de origen laboral.TasaUna tasa es el cambio instantáneo en una cantidad por unidad de cambio en otra cantidad, donde esta última usualmente es el tiempo. En términos epidemiológicos, es un cociente en el que el numerador son los eventos que ocurren en una población en riesgo durante un tiempo t, la cual se expresa en el denominador.

El cálculo de tasas se realiza dividiendo el total de eventos ocurridos en un período dado en una población entre el tiempo-persona total (es decir, la suma de los períodos individuales libres de la enfermedad) en el que los sujetos estuvieron en riesgo de presentar el evento. Las tasas se expresan multiplicando el resultado obtenido por una potencia de 10, con el fin de permitir rápidamente su comparación con otras tasas.