Universidad De GuayaquilFACULTAD DE FILOSOFÍA, LETRAS Y

CIENCIA DE LA EDUCACIÓNSistemas Multimedia

PORTAFOLIODE

ESTADISTICA EDUCATIVA

INTEGRANTEGUADALUPE ZAMBRANO VERA

CURSO: 4 C1

Docente:Msc. MARIO VALVERDE ALCIVAR

2017 - 2018 Código:  

HOJA DE EVALUACION Carrera:Licenciatura en Ciencias de la Educación: Sistemas 

Multimedia

PORTAFOLIO Sección: Nocturno

ESTUDIANTIL Paralelo: C1  Semestre: 8vo

LISTA DE COTEJO

ACTIVIDAD COMPONENTE CONTENIDO CHEQUEO      SI NO    Carátula de logotipos    

   Hoja de evaluación/portafolio

estudiantil        Resumen de la asignatura        Silabo    

ORGANIZACIÓN DEL

Documentación propia del Himno    

PORTAFOLIO estudiante relacionada con Misión-Visión UNIVERSIDAD    

ESTUDIANTIL la cátedra Misión-Visión FACULTAD        Misión-Visión CARRERA    

   Carta de

presentación/Autorretrato        Ficha cognitiva diaria    

   Materiales relacionados a la

clase        Glosario de materia    

         

ELABORADO POR APROBADO POR    

Zambrano Vera Guadalupe

MSC:  Fecha:   Fecha:    

Resumen

La ESTADÍSTICA es una ciencia que te permite tener una mejor interpretación de los fenómenos que observas. Te ofrece herramientas para estudiar y evaluar acontecimientos reales a partir de datos.

La ESTADÍSTICA tiene un sinfín de aplicaciones. Sólo necesitas observaciones de acontecimientos reales. La ESTADÍSTICA te proporcionará una valoración OBJETIVA. Aprenderás gracias a los datos.

La ESTADÍSTICA responde a preguntas y tiene un OBJETIVO definido detrás de cada aplicación.

Datos informativos del syllabus.

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL LOGO FACULTADA: DATOS INFORMATIVOS

Facultad: Filosofía, Ciencias y Letras de la Educación Dominio: Modelos pedagógicos integrales inclusivos

Carrera: Licenciatura en Ciencias de la Educación Mención: Sistemas Multimedia

Asignatura: Estadística educativa Código: 409 UOC:  Unidad Básica Campo Formación: Fundamentos Teóricos

Semestre: Octavo Paralelo: A1

A2

A3

A4

C1

C2

Horario: Jueves 7:00 – 9:00  Viernes  7:00 – 9:00  

Lunes 7:00 – 8:00, 10:00 – 1:00 Martes 7:00 – 9:00

Miércoles 7:00 – 9:00  Jueves 9:00 – 11:00

Lunes 9:00 -10:00 Martes 9:00 -10:00 Miércoles 9:00 -10:00 Viernes 9:00 -10:00 Lunes 18h00 a 19h00, Jueves 17h00 a 18h00, Viernes 16h00 a 18h00, Mar y Mier 17h00 a 18h00, Viernes 18h00 a 20h00

Plan de estudios:

N° Créditos:

4 Horas componente docencia:

64 Horas componente de práctica y experimentación:

Horas componente trabajo autónomas:

64

Prerrequisitos: Didáctica Especial y Evaluación Educativa

Período académico: 2017- 2018 Ciclo: IIC

Docentes: Tatiana Avilés HidalgoMario Valverde AlcivarLeonor Reyes Gallo

Título de posgrado:  Máster en Docencia y Gerencia en Educación Superior

Justificación del conocimiento del syllabus en el campo de formación.

B: JUSTIFICACIÓN DEL CONOCIMIENTO DEL SYLLABUS EN EL CAMPO DE FORMACIÓN

Breve justificación de los contenidos del Syllabus:

Con el estudio de las estadísticas los estudiantes adquirirán conocimientos que provee la base científica en el aspecto estocástico. La importancia de esta asignatura radica en visibilizar diferentes escenarios para la toma de decisiones en el aspecto laboral, investigativo y de educación.

El curso presenta a los estudiantes estrategias para resolver problemas comunes en diversas profesiones por medio del análisis de información basadas en el uso de los  diferentes temas a tratar.

Aportes teóricos Aportes metodológicos Aporte a la comprensión de los problemas del campo profesional

Contextos de aplicación

Esta   asignatura   forma   al   estudiante para   que   sea   capaz   de   generar   y difundir   conocimiento   científico   a través   de   la   aplicación   de   técnicas estadísticas y de investigación.

En   el   desarrollo   de   la   asignatura   se trabajará   con   la   metodología   de investigación   científica,   así   como diferentes   tipos   de   técnicas estadísticas   que   serán   utilizadas   en función  del  tipo  de  variable   y  de   los resultados   que   se   persigan   en   la investigación. |

La presente asignatura aporta con los conocimientos necesarios para que el estudiante pueda ejecutar un proceso completo de investigación

Entornos educativos: El estudiante adquiere los conocimientos y destrezas en estadística carácter educativo.

Entorno   autónomo:   El   estudiante   será capaz de realizar emprendimientos propios aplicando los conocimientos adquiridos.

Propósitos y aportes al perfil de egreso.

C: PROPÓSITOS Y APORTES AL PERFIL DE EGRESO

Propósitos del aprendizaje

del syllabus relacionados con el campo de estudio y objetivos de la carrera:

Aportes al perfil de egreso: Capacidades integrales y/o competencias, logros o resultados de aprendizaje

Genéricas de la UG. Específicas de la carrera.

Logros de aprendizaje. Ámbito.

Aplicar correctamente herramientas de estadística descriptiva e inferencial con enfoque educativo para las correctas y pertinentes conclusiones que generen soluciones viables en las instituciones educativas

- LABORAL:

TRABAJO INTERDISCIPLINARIO

- LABORAL:INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Determina el tipo de muestreo más apropiado al momento de iniciar un trabajo de investigación.                                Selecciona el método más adecuado para efectuar la recolección de los datos para la investigación.

Cono

cim

ient

os.

3. Calcular e interpretar medidas de tendencia central y de dispersión de datos, utilizando el software "R".

4. Identificar y emplear las  principales pruebas o métodos estadísticos para soportar las conclusiones a las que se llegue en el trabajo de investigación.

- INTELECTUAL:

PROCESAMIENTO DE DATOS.

- INTELECTUAL:INTERPRETACIÓN ESTADÍSTICA DE LA INFORMACIÓN.

Identifica las principales características asociadas a las distribuciones de probabilidad y funciones de densidad.

Emplea el software "R" para el cálculo de las estadísticas básicas e inferenciales.       Selecciona correctamente el método estadístico a utilizar según el objeto de la investigación y los datos a ser procesados.

Habi

lidad

es.

5.  Reconocer y utilizar los tipos de reportes para presentar los resultados de una investigación.

- PERSONAL: 

EQUILIBRIO ENTRE TRABAJO Y VIDA PERSONAL.

 - SOCIAL:

CULTURA CORPORATIVA

- PERSONAL: VALORACIÓN CIENTÍFICA PROFESIONAL.

 - SOCIAL:TRABAJO EN EQUIPO.

Identifica los elementos de un reporte de investigación.

Reconoce y utiliza los elementos que integran un reporte de investigación.

Elabora y presenta los resultados obtenidos en el proceso de investigación.

Valo

res y

acti

tude

s.

Unidades temáticas o de análisis.

D: UNIDADES TEMÁTICAS O DE ANÁLISIS:

Unidad #: 1 Variables y Representaciones; Distribución de la Frecuencia

Objetivo: Distinguir y Reconocer los tipos de variables.

Comprender el uso de la distribución frecuencia.

Contenidos: conocimientos a

desarrollar

Métodos, técnicas e instrumentos en función de las actividades de organización del aprendizaje.

Tiempo de aprendizaje

Escenarios en función

de los ambientes

de aprendizaje

Recursos didácticosComponente de docencia. Componente de prácticas de aplicación y

experimentación de

Componente de aprendizaje autónomo

Actividades de aprendizaje

asistido por el

Actividades de aprendizaje colaborativo

1. Variables y representaciones1.1. Conceptos de 

estadística1.2. Clasificación de 

las estadísticas1.3. población y 

muestra1.4. variables 

discretas y continuas

1.5. redondeo de datos

1.6. funciones1.7. ecuaciones1.8. desigualdades

2. Distribución de frecuencia2.1. Distribución de    

frecuencia2.2. Intervalos de 

clase2.3. Tamaño de un 

intervalo2.4. Reglas para 

Clases Magistrales con la activa participación de los estudiantes.

Planteamiento de preguntas respuestas para diagnóstico y consolidación de conocimientos

Talleres en clases.

Resolución de problemas mediante la aplicación de ejercicios sobre población, muestra, redondeo y ecuaciones

Desarrollo de talleres y ejercicios de distribución de frecuencias. Graficación de histogramas e intervalo de clases

Talleres, Resolución de Ejercicios Práctico

Resolución de Problemas de Aplicación

12 Áulica

Lluvia de ideas Observación directa

Talleres 

Discusiones 

Ejercicios Prácticos y Resolución de casos.

D: UNIDADES TEMÁTICAS O DE ANÁLISIS:

Unidad #: 2 Medidas de Centralización; Desviación Típica

Objetivo: Comprender la utilidad del aprendizaje de probabilidades estadísticas

Contenidos: conocimientos a

desarrollar

Métodos, técnicas e instrumentos en función de las actividades de organización del aprendizaje.

Tiempo de a

prendizaje

Escenarios en función

de los ambientes

de aprendizaj

e

Recursos didácticosComponente de docencia. Componente de

prácticas de aplicación y

experimentación de los aprendizajes

Componente de aprendizaje autónomo

Actividades de aprendizaje

asistido por el profesor

Actividades de aprendizaje colaborativo

1 Promedios y medidas de centralización

1.1 media aritmética1.2 Media aritmética 

ponderada1.3 Mediana 1.4 Moda 1.5 Mediana  y moda 

para datos agrupados

1.6 Media armónica1.7Media geométrica

2 Desviación típica2.1rango2.2desviación media2.3varianza2.4Métodos para el 

Clases Magistrales con la activa 

participación de los estudiantes.

Planteamiento   de preguntas respuestas para   diagnóstico   y consolidación   de conocimientos

Talleres en clases.

Desarrollo de tareas en clase, análisis de casos de estudio y lluvia de ideas. Observación directa

Talleres, Resolución de Ejercicios Práctico

Estudio de Casos

Resolución de Problemas de Aplicación

16 Áulica

Lluvia de ideas Observación directa

Talleres 

Discusiones 

Ejercicios Prácticos y Resolución de casos.

D: UNIDADES TEMÁTICAS O DE ANÁLISIS:

Unidad #: 3 Chi cuadrado y Presentación de datos

Objetivo: Desarrollar las habilidades técnicas a través del manejo de un software para la obtención de datos estadísticos

Contenidos: conocimientos a

desarrollar.

Métodos, técnicas e instrumentos en función de las actividades de organización del aprendizaje. Tiempo

de a

prendizaje.

Escenarios en función

de los ambientes

de aprendizaj

e.

Recursos didácticos.Componente de docencia. Componente de prácticas de aplicación y

experimentación de los

Componente de aprendizaje autónomo.

Actividades de aprendizaje asistido

por el profesor.

Actividades de aprendizaje

colaborativo.

1 Frecuencias observadas y teóricas

1.1 definición de X2

1.2 prueba chi cuadrado 

1.3 tablas de contingencia

2 Presentación de datos a través de 

Planteamiento de preguntas

 respuestas para diagnóstico

  consolidación de conocimientos

Desarrollo de tareas en clase

 análisis de casos de estudio 

 

Lluvia de ideas.

Observación directa  

Conferencia

Clase Práctica 

Estudio de Casos

Resolución de problemas

Seminario

Entornos colaborativos

Investigación en contextos de 

Desarrollo  autónomo de ejercicios  a fin de reforzar el dominio de los aspectos esenciales  fundamentales

16 horas

Áulicas Proyector Computadora   Puntero

D: UNIDADES TEMÁTICAS O DE ANÁLISIS:

Unidad #: 4 Software aplicativos de Estadísticas

Objetivo: Desarrollar las habilidades técnicas a través del manejo de un software para la obtención de datos estadísticos

Contenidos: conocimientos a

desarrollar.

Métodos, técnicas e instrumentos en función de las actividades de organización del aprendizaje.

Tiempo de a

prendizaje.

Escenarios en función

de los ambientes

de aprendizaje.

Recursos didácticos.Componente de docencia. Componente de prácticas de aplicación y

experimentación de los aprendizajes.

Componente de aprendizaje autónomo.Actividades de

aprendizaje asistido por el profesor.

Actividades de aprendizaje

colaborativo.

4.1  Entornos de trabajo

4.2 Funciones básicas

4.3 Manejo de datos

Planteamiento de preguntas

 respuestas para diagnóstico

  consolidación de conocimientos

Desarrollo de tareas en clase

 análisis de casos de estudio 

 

lluvia de ideas.

Conferencia

Clase Práctica 

Estudio de Casos

Resolución de problemas

Seminario

Desarrollo  autónomo de ejercicios  a fin de reforzar el dominio de los aspectos esenciales  fundamentales

20 horas

Áulicas Proyector Computadora  Puntero

Evaluación de los aprendizajes de las unidades.

EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES.

Sistema de evaluación de los aprendizajes en función de: Actividades.

Gestión formativa 50 %. a) Trabajo participativo en clase, 

b) Reportes de talleres y equipos colaborativos, 

c) Controles de lectura, 

d) Otros: Portafolio Docente

e) Exposiciones individuales y grupales

f) Uso creativo y orientado de nuevas TICs y la multimedia, 

Acreditación y validación 50 %. a) Exámenes orales y escritos teóricos,

b) Exámenes orales y escritos  prácticos,

c) Sustentación de proyectos de investigación y casos prácticos. 

d) Otros: (Detallar) ____________________________________________ 

r

Bibliografías.

F: BIBLIOGRAFÍA

BÁSI

CA

NoTítulo de la obra. Existencia en

biblioteca.Número de ejemplares.

1 Estadística – Serie Schaum - 

2Estadística para entidades publicas 

3 Ensayos estadísticos – Valverde, Avilés

1 Historia de la probabilidad y de la Estadística (III).- Autor Santos del Cerro, Jesús; García Secades, María  Editorial Delta Publicaciones 01/2014.

si

2 Probabilidad y Estadística.- Sánchez Sánchez, Ernesto Alonso,  editorial Grupo Editorial Patria. 01/2015

si

C OM

PLEM

ENT

ARIA

3 Qué significa “estadísticamente significativo”? la falicia del criterio del 5% en la investigación.científica. Autor: Prieto Valiente, Luis Ediciones Díaz de Santos 

si

4 Estadística para todos: análisis de datos: estadística descriptiva , teoría de la probabilidad e inferencia Autor: Romero Ramos, Eva 01/2016 Editorial Difusora 

Larousse – Ediciones Pirámide

si

SITI

OS

WEB

No Dirección electrónica / URL

1 www.vadenumeros.es/sociales/estadistica-descriptiva.htm

1.2 https://es.wikipedia.org/wiki/Variable_estadística

1.3 https://matemovil.com/variables-cualitativas-y-cuantitativas/

1.4 www.estadisticaparatodos.es/software/software.html

Firmas de responsabilidad.

FIRMAS DE RESPONSABILIDAD

Responsabilidad. Nombre del responsable. Firma. Fecha entrega.

Elaborado por:Econ. Tatiana Avilés Hidalgo, MSc

Ing. Mario Valverde Alcívar, MSc 

Lcda. Leonor Reyes Gallo Mg.

Revisado por:Gestor Pedagógico Curricular y de ambientes de aprendizaje.

Aprobado por:Director de Carrera o Vicedecano.

Secretaría de la carrera:

Himno al Maestro

Gratitud al Maestro, que alumbra

Nuestra vida y la llena de estrellas;

Gratitud de la Patria que, en ellas,

Ve otro cielo, en palabras de luz.

Gratitud de la Patria, que sabe

lo que sufre el Maestro y se afana,

frente al joven, la voz del mañana;

junto al niño, inocencia y virtud.

¡Oh Maestro que estás en la Cátedra

de tus labios queremos la aurora;

tu palabra es la luz que se aflora

y amanece en las cumbres del bien!

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

Misión

Es un centro del saber que genera, difunde y aplica el conocimiento, habilidades y destrezas, con valores morales éticos y cívicos, a través de la docencia, investigación y vinculación con la colectividad, promoviendo el progreso, crecimiento y desarrollo sustentable sostenible del país, para mejorar la calidad de vida de la sociedad.

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

Visión

Hasta el 2015, la Universidad de Guayaquil será un centro de formación superior con liderazgo y proyección nacional e internacional, integrada al desarrollo académico, tecnológico, científico, cultural, social, ambiental y productivo; comprometido con la innovación, el emprendimiento y el cultivo de los valores morales, éticos y cívicos.

FACULTAD DE FILOSOFÍA, LETRAS Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN

Misión

La Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación, es  una unidad académica de Educación  Superior,  de  la Universidad   de   Guayaquil,   que   tiene   como   propósito fundamental la formación, mejoramiento de los recursos humanos  del   sistema educativo  nacional,   en   todos   sus niveles, modalidades, especializaciones, como estudio de pregrado y postgrado, con excelencia académica y técnica comprometidos   con   las  necesidades  de   transformación social   y   capacitados  para   generar   ciencia,   tecnología   y arte en el campo de la educación, Además, la formación en otros ámbitos de la ciencia y el desarrollo tecnológico. En   la   formación,   se   consideran   como   elementos fundamentales: la docencia, la investigación, la extensión universitaria y la crítica social  a través de un desarrollo Inter y transdiciplinario.

FACULTAD DE FILOSOFÍA, LETRAS Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN

Visión

La Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación, orienta su visión a la formación integral del profesional de la educación en función del sistema Educativo Nacional, para que contribuyan eficazmente al desarrollo del país, con   sentido   de   justicia   social,   sostenimiento   de   la democracia,   la   paz,   los   derechos   humanos   y   el fortalecimiento de la identidad nacional con el contexto pluricultural   de   la   integración   latinoamericana   como mundial   con   un   carácter   eminentemente   pluralista   y abierto a los conocimientos del pensamiento universal y a los   cambios   socio-económicos,   científicos-tecnológicos, como a   las   realidades  de  su  entorno  para   favorecer  el perfeccionamiento   institucional   y   el   liderazgo   en   los cambios   paradigmáticos   que   necesita   la   educación ecuatoriana.

MENCIÓN SISTEMAS MULTIMEDIA

Misión

Contribuir eficazmente al desarrollo del país, con alto sentido de justicia social, fortalecimiento de la identidad nacional en el contexto pluri-cultural de la integración latinoamericana.

MENCIÓN SISTEMAS MULTIMEDIA

Visión

Orienta su visión a la formación integral del profesional; hacer del ser humano un sujeto referente de excelencia educativa y tecnológica; siendo innovador y líder de los sistemas multimedia de la educación ecuatoriana.

CLASES

ESTADÍSTICA

QUE ES ESTADÍSTICA

es una rama de las matemáticas y una herramienta que estudia usos y análisis provenientes de una muestra representativa de datos, que busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.

QUE ES RECOLECCIÓN DE DATOS

La recolección de datos es la actividad que consiste en la recopilación de información dentro de un cierto contexto. Tras reunir estas informaciones, llegará el momento del procesamiento de datos, que consiste en trabajar con lo recolectado para convertirlo en conocimiento útil.

QUE SON DATOS DISCRETOS

Datos que sólo toman un número finito de valores, lo opuesto a datos continuos. El número de un grupo de personas es un ejemplo de ello.

QUE SON DATOS CONTINUO

Datos que pueden tomar cualquier valor (un número infinito de valores) dentro de un cierto intervalo.

Por ejemplo, las estaturas de un grupo de personas forman datos continuos, pero el número de personas en ese grupo forman datos discretos.

REDONDA PAR PRÓXIMO

El redondeo a par es el método básico de redondeo con mayor precisión estadística, sobre todo para redondear cantidades que posteriormente se van a combinar en algún tipo de operación, dado que el error cometido en el redondeo tiende a cancelarse sin ningún tipo de sesgo. 

Ejemplo Redondea 1,5 al número par entero más próximo 2

Redondea 3 al número par entero más próximo4

REDONDEO POR EXCESO

Aproximar por exceso, se busca el número, con las cifras decimales fijadas, inmediatamente mayor.

Ejemplo El número 2,8284271 aproximado por exceso a la milésima es: 2,829 ya que el valor que ocupa el lugar de las milésimas es el 8 y aproximado a su sucesor inmediato es 9.

DE LAS PREGUNTA 4 Y 5 RELACIONES EL SIGUIENTE CUADRO

8 3 6 8 . 5 6 4

68.5 aproximado a unidades =69

8.564 aproximado a centésima=8.56

8.56 aproximado a decima =9

368 aproximado a centena =400

68.5640 aproximado a milésima= 68.5640 el valor no cambia porque es 0 y no 5

8,368 aproximado a unidad de mil = 8,000

QUE ES LA NOTACIÓN SISTEMÁTICA

Son las diferentes formas de escribir algunas de las cantidades que implican anotaciones amplias, como son: notación logarítmica, notación del sistema binario, notación del sistema de cualquier base, notación científica, notación factorial, entre otros. En estadística se manejan la notación sigma, factorial y científica

Ejemplo 30*105 = 3,000.000

30*10-5=0,0003

QUE SON FUNCIONES

Son utilizadas para totalizar y/o agrupar conjunto de datos con el objetivo de obtener un análisis profundo de la información que se ha digitado en la Tabla.

Formula y=f(x)

Ejemplo y=f (3) x=3

Y=f (3)+2

Y=3+2

Y=5

QUE ES LA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

Se le llama distribución de frecuencias a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría.1 Esto proporciona un valor añadido a la agrupación de datos.

QUE ES DATOS

Unidad de mil

MilésimaCentésimaDecimaUnidadDecenaCentena

Un dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa. Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades. 

¿QUÉ ES VALOR MÍNIMO Y MÁXIMO?

VMin.-es el valor mínimo que toman los datos.

Ejemplo 4 5 6

VMAX.- es el valor máximo que toman los datos.

Ejemplo 4 5 6

QUE ES RANGO

Es el intervalo entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, más dispersos están los datos de un conjunto.

Formula

R= VMAX - VMIN

QUE ES EL NÚMERO DE INTERVALO

Son divisiones o categorías en las cuales se agrupan un conjunto de datos ordenados con características comunes. En otras palabras, son fraccionamientos del rango o recorrido de la serie de valores para reunir los datos que presentan valores comprendidos entre dos límites.

N=número total de la muestra

K=potencia

2k>=N

Ejemplo

N=30

25>=30

32>=30

QUE ES FRECUENCIA ABSOLUTA

El número de veces que aparece un valor, se representa con  donde el subíndice representa cada uno de los valores. 

Formula

QUE ES LA FRECUENCIA RELATIVA

Es el resultado de dividir la frecuencia absoluta de un determinado valor entre el número total de datos, se representa por ni. La suma de las frecuencias relativas es igual a 1. Lo cual puede verse fácilmente si se factoriza N.

Formula: frecuencia Absoluta /número total de muestra

QUE ES LA FRECUENCIA ACUMULADA

La suma de frecuencias absolutas de todos los valores iguales o inferiores al valor considerado, se representa por Fi.

Formula: frecuencia absoluta + frecuencia absoluta

QUE ES LA FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA

El resultado de dividir la frecuencia acumulada entre el número total de datos, se representa por Ni.

QUE ES LA MARCA DE CLASE

La marca de clase es el punto medio de cada intervalo.

Formula= (VMAX-VMIN)/2

QUE ES LIMITE REAL DE UNA CLASE

Los límites reales de una variable continua se pueden asumir como su valor aparente más la unidad de medida. Una capacidad intelectual de 115 puntos, decimos que se encuentra entra 114.5 y 115.5.

QUE SON LAS MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN

Son llamadas también medidas de localización o medidas de posición y permiten determinar un valor característico de una distribución de frecuencias ubicado hacia el centro de la distribución.

QUE ES LA MEDIA ARITMÉTICA

(También llamada promedio media) de un conjunto finito de números es el valor característico de una serie de datos cuantitativos, objeto de estudio que parte del principio de la esperanza matemática o valor esperado, se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos.

µ= la media de la población

N= número de elementos de la población

X=Cualquier valor

∑=operación

QUE ES LA MEDIA ARITMÉTICA PONDERADA

Es una medida de tendencia central, que es apropiada cuando en un conjunto de datos cada uno de ellos tiene una importancia relativa (o peso) respecto de los demás datos.

QUE ES LA MEDIANA

Es el punto medio de los valores después de ordenarlo de menor a mayor o viceversa. La misma cantidad de valor se encuentra por arriba de la mediana o por debajo de ella, mientras la lista sea par se dividirá su número del centro obstando la mediana con un decimal caso contrario el numero seria entero

Ejemplo 17, 18, 19, 20

Respuesta 18+19=37/2 =18,5

Ejemplo 17,18, 19

Respuesta= 18

QUE ES LA MODA

La moda de una serie de elementos (numero) es aquel valor que se representa con la mayor frecuencia. Es decir es el valor más común, más frecuente, más usual. La moda puede no existir, como puede no ser única.

Ejemplo 2, 2, 5, 7, 9, 9, 9 10, 10, 11, 12, 18

Respuesta=9 se repite 3 veces

QUE SON LOS CUANTILES

Son aquellos valores de la variable, que ordenados de menor a mayor, dividen a la distribución en partes, de tal manera que cada una de ellas contiene el mismo número de frecuencias.

QUE SON LOS CUARTILES

Cuartiles ( Qi ) Son valores de la variable que dividen a la distribución en 4 partes, cada una de las cuales engloba el 25 % de las mismas. Se denotan de la siguiente forma: Q1 es el primer cuartil que deja a su izquierda el 25 % de los datos; Q2 es el segundo cuartil que deja a su izquierda el 50% de los datos, y Q3 es el tercer cuartil que deja a su izquierda el 75% de los datos. (Q2 = Me).

QUE SON LOS DECILES

 Deciles ( Di) Son los valores de la variable que dividen a la distribución en las partes iguales, cada una de las cuales engloba el 10 % de los datos. En total habrá 9 deciles. (Q2 = D5 = Me ).

QUE SON LOS PERCENTILES

Centiles o Percentiles ( Pi ) Son los valores que dividen a la distribución en 100 partes iguales, cada una de las cuales engloba el 1 % de las observaciones. En total habrá 99 percentiles. (Q2 = D5 = Me = P50)

QUE ES LA MEDIA GEOMÉTRICA

La media geométrica de una cantidad arbitraria de números (por decir n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los números, es recomendada para datos de progresión geométrica, para promediar razones, interés compuesto y números índices.Formula

MG:n√(x1)*(x2)*………..(xn)

Debere

VARIABLES Y REPRESENTACIONES

VARIABLES

1.- Decir cuáles de los siguientes datos representan una variable discreta y cuáles una variable continua.

A) Pulgada de precipitación en una ciudad durante varios meses del año.

Variable Continua

B) Velocidad de un automóvil en millas por hora.

Variable Continua

c) Número de billetes de veinte dólares circulando a la vez en Estados Unidos.

Variable Discreta

D) Valor total de acciones vendidas cada día en el mercado de valores.

Variable Discreta

E) Estudiantes matriculados en una Universidad en número de años.

Variable Discreta

2.- Dar el dominio de cada una de las siguientes variables y decir si son continuas o discretas.

A) Número W de fanegas de trigo producidas por hectáreas en una granja en un determinado números de años.

De cero en adelante, es variable continua

B) Número N de individuos de una familia.

2, 3… es variable discreta

C) Estado civil de un individuo.

soltero, casado, divorciado, viudo, es variable discreta

D) Tiempo T de vuelo de u proyectil.

De cero en adelante, es variable continua

E) Números P de pétalos de una flor.

0, 1, 2,…., es variable discreta

REDONDEO DE DATOS, NOTACIÓN SISTEMÁTICA, Y CIFRAS SIGNIFICATIVAS.

3.- Redondear cada uno de los siguientes números a la aproximación indicada

A. 3256 aproximado centenas 3300B. 5,781 aproximado décimas 5,8C. 0,0045 aproximado milésimas 0.004D. 46,7385 aproximado centésimas 46,74E. 125,9995 aproximado dos cifras decimales 126,00F. 3.502.378 aproximado millones 4.000.000G. 148,475 aproximado unidades 148H. 0,000098501 aproximado millonésimas 0,000099I. 2184,73 aproximado decenas 21,80J. 43,87500 aproximado centésimas 43,88

4.- Expresa cada número sin utilizar las potencias de 10

A. 132,5 X 10(4) = 1.325.000B. 418,72 X 10(-5) = 0,0041872C. 280 X 10(-5) = 0,0000280D. 7300 X 10(6) = 7.300.000.000E. 3,487 X 10(-4) = 0,0003487F. 0,0001850 X 10(5) = 18,50

5.- ¿Cuántas cifras significativas hay en cada uno de las siguientes cantidades, suponiendo que los números se han registrado exactamente?

A. 2,54 CM = 3B. 0,004500 YARDAS = 4C. 3.510.000 FANEGAS = 7D. 3,51 MILLONES DE FANEGAS = 3E. 10,000100 PIES = 8F. 378 INDIVIDUOS = INFINITASG. 378 ONZAS = 3H. 4,50 X 10(-3) KM = 3I. 500,8 X 10(5) KG = 4J. 100,00 MILLAS = 5

6.- ¿Cuál es el error máximo en cada una de las siguientes medidas, supuesto que se han registrado exactamente?

Dar el número de cifrar significativas en cada caso

A. 7,20 MILLONES DE FANEGAS = 0,005 MILLONES o 5000 FANEGAS; 3B. 0,00004835 CENTÍMETROS = 0,000000005 o 5 X 10(-9) CM; 4

C. 5280 PIES = 0,5 PIES; 4D. 3,0 X 10(8) METROS = 0,5 X 10 (8) o 5 X 10(6) M; 2E. 186.000 MILLAS POR SEGUNDO = 0,5 MILLAS/SEG; 6F. 186 MILLARES DE MILLAS POR SEGUNDO = 0,5 MILLARES o 500

MILLAS/SEG; 3

7.- Escriba cada uno de los siguientes números utilizando la notación sistemática. Suponer todas las cifras significativas a menos que se indique lo contrario.

A) 0,000317 = 3,17 x 10(-4)

B) 428.000.000 (4 CIFRAS SIGNIFICATIVAS) = 4,280 x 10(8)

C) 21.600.00 = 2,160000 x 10(4)

D) 0,000009810 = 9,810 x 10(-6)

E) 732 MILLARES = 7,32 x 10(5)

F) 18,0 DECENA DE MILLAR = 1,80 x 10(-3)

Nombre:Guadalupe Zambrano

Curso: 4c1 Sistemas Multimedia

Prof. Msc. Mario Roberto Valverde Alcivar

Año – Lectivo2017 – 2018

DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAPROBLEMAS PROPUESTOS

DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA

UNIVERSIDAD DE

GUAYAQUILFACULTAD DE

a) Colocar los números 12, 56, 42, 21, 5, 18, 10, 3, 61, 34, 65, 24 en un orden

R//. 3, 5, 10, 12, 18, 21, 24, 34, 42, 56, 61, 65

b) Determinar el rango

R//. 65 – 3 = 62

20. La tabla 2-13 muestra una distribución de frecuencias de la duración de 400 tubos de radio comprobados en la L & M Tube Company. Con frecuencia a esta tabla determinar:

a) Límite superior de la quinta claseR//. 799

b) Límite inferior de la octava claseR//. 1000

c) Marca de clase de la séptima claseR//. 949,5

d) Limites reales de la última claseR//. 1099,5, 1199,5

e) Tamaño del intervalo de la claseR//. 100 horas

f) Frecuencia de la cuarta claseR//. 76

g) Frecuencia relativa de la sexta claseR//. 62/400 = 0.155 ó 15,5%

h) Porcentaje de tubos cuya duración no sobrepasa las 600 horasR//. 29,5%

i) Porcentaje de tubos cuya duración es mayor o igual a 900 horasR//. 19,0%

j) Porcentaje de tubos cuya duración es al menos de 500 horas pero menor de 1.000 horas R//. 78,0%

21. Construir (a) un histograma y (b) un poligono de frecuencias correspondientes a la distibución de frecuencias del problema anterior.

Duración(horas)

Número de tubos

300 – 399400 – 499500 – 599600 – 699700 – 799800 – 899900 – 999

1000 – 10991100 – 1199

1446587668624822

6Total

400

22. Para los datos del Problema 20 construir (a) una distribución de frecuencias relativas o porcentual, (b) un histograma de frecuencias relativas, (c) un polígono de frecuencias relativas.

349.5 449.5 549.5 649.5 749.5 849.5 949.5 1049.5 1149.50

10

20

30

40

50

60

70

80

HISTOGRAMA Y POLÍGONO DE FRECUENCIA

Marca de Clase

Frec

uenc

ias

Duración (Horas)

Frecuencia

Marca de Clase

300 – 399 14 349,5400 – 499 46 449,5500 – 599 58 549,5600 – 699 76 649,5700 – 799 68 749,5800 – 899 62 849,5900 - 999 48 949,5

1000 - 1099 22 1049,51100 - 1199 6 1149,5

Frecuencia Relativa

Porcentual

0,035 4%0,115 12%0,145 15%0,19 19%0,17 17%

0,155 16%0,12 12%

0,055 6%0,015 2%

23. Para los datos del Problema 20 construir (a) una distribución de frecuencias acumuladas, (b) una distribución acumulada relativa o porcentual,(c) una ojiva, (d) una ojiva porcentual. (Notese que, a menos que se especifique de otro modo, una distribución acumulada se refiere a una obtenida basándose en <menor que>).

Frecuencia

Frecuencia

Acumulada

Porcentual

Acumulada

OjivaMenor Que

14 14 4% 4% 39946 60 12% 16% 49958 118 15% 31% 59976 194 19% 50% 69968 202 17% 67% 79962 324 16% 83% 89948 372 12% 95% 99922 394 6% 101% 1099

6 400 2% 103% 1199

0,035 0,115 0,145 0,19 0,17 0,155 0,12 0,055 0,0150%2%4%6%8%

10%12%14%16%18%20%

Frecuencias relativas o porcentual

Frecuencia Relativa

Porc

entu

al

24. Estimar el porcentaje de tubos del Problema 20 con duraciones de (a) menos de 560 horas, (b) 970 o más horas, (c) entre 620 y 890 horas.

(a) 24% (b) 11% (c) 46%

25. Los diámetros interiores de las arandelas producidas por una compañía pueden medirse con aproximación de milésimas de pulgada. Si las marcas de clase de una distribución de frecuencias de estos diámetros vienen dadas en pulgadas por los números 0,321, 0,324, 0,327, 0,330, 0,333 y 0,336, hallar (a) el tamaño de intervalo de clase, (b) los límites reales de clase (c) los límites de clase.

(a) 0,003 pulgadas (b) 0,3195, 0,3225, 0,3255, …, 0,3375 pulgadas (c) 0,320 – 0,322 – 0,323 – 0,325 – 0,326 – 0,328, …, 0,335 –

0,337

26. La siguiente tabla muestra los diámetros en pulgadas de una muestra de 60 cojinetes de bolas fabricados por una compañía. Construir una distribución de frecuencias de los diámetros utilizando intervalos de clase adecuados.

399 499 599 699 799 899 999 1099 11990

50100150200250300350400450

OJIVA

Ojiva Menor que

Frec

uenc

ia A

cum

ulad

a

  Clases Frecuencia

Frecuencia

Relativa

10,720 - 0,725 2 0.03

20,726 - 0,730 8 0.16

30,731 - 0,735 23 0.38

40,736 - 0,740 19 0.31

50,741 - 0,745 7 0.11

60,746 - 0,750 1 0.01

    60 100

27. Con los datos del problema anterior construir (a) un histograma, (b) un poligono de frecuencias, (c) una distribución de frecuencias relativas, (d) un histograma de frecuencias relativas, (e) un poligono de frecuencias relativas, (f) una distribución de frecuencias acumuladas, (g) una distribución acumulada porcentual (h) una ojiva, (i) una ojiva porcentual.

(a) HISTOGRAMA (B) POLÍGONO DE FRECUENCIA

Clases Frecuencia

Marca de Clase

0,720 - 0,725 2 0,722,5

0,726 - 0,730 8 0,727,5

0,731 - 0,735 23 0,732,5

0,736 - 0,740 19 0,737,5

0,741 - 0,745 7 0,742,5

0,746 - 0,750 1 0,747,5

  60  

(c)

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA RELATIVA (d) HISTOGRAMA DE FRECUENCIA RELATIVA (e) POLÍGONO DE FRECUENCIA RELATIVA.

Frecuencia

Frecuencia

Relativa2 0.038 0.1623 0.3819 0.317 0.111 0.0160 100

0,722,5 0,727,5 0,732,5 0,737,5 0,742,5 0,747,50

5

10

15

20

25

HISTOGRAMA Y POLÍGONO DE FRECUENCIA

MARCA DE CLASES

FREC

UEN

CIA

(f) DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA ACUMULADA (g) DISTRIBUCIÓN ACUMULADA PORCENTUAL (h) UNA OJIVA (i) OJIVA PORCENTUAL

Frecuencia

Frecuencia

Acumulada

%

2 2 2%8 10 12%23 33 42%19 52 94%7 59 152%1 60 212%

0.03 0.16 0.38 0.31 0.11 0.010

5

10

15

20

25

HISTOGRAMA DE FRECUENCIA RELATIVA

FRECUENCIA RELATIVA

FREC

UEN

CIA

0,722,5 0,727,5 0,732,5 0,737,5 0,742,5 0,747,50

10

20

30

40

50

60

70

OJIVA

FREC

UEN

CIA

ACUM

ULAD

A

2 10 33 52 59 600%

50%

100%

150%

200%

250%

OJIVA PORCENTUAL

OJIV

A PO

RCEN

TUAL

ALUMNA: GUADALUPE ZAMBRANOCARRERA: SISTEMAS MULTIMEDIA

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

Material De

lectura

MEDIA GEOMETRICA (MG)

En matemáticas y estadística, la media geométrica de una cantidad arbitraria de números (por decir 

n  números)   es   la  raíz   n   -  ésima     del   producto   de   todos   los   números,   es   recomendada   para   datos   de 

progresión geométrica, para promediar razones, interés compuesto y números índices. 

PARA DATOS SIMPLES

 

Por ejemplo, la media geométrica de 2 y 18 es 

 

Otro ejemplo, la media de 1, 3 y 9 sería 

  

PARA DATOS AGRUPADOS

Donde MG es media geométrica, xi es marca de clase, fi la frecuencia de clase correspondiente, n el número 

total de datos utilizados. 

Ejemplo: Calcular la media geométrica para las siguientes calificaciones de Estadística: 

 

Xi fi

4 5

6 8

8 9

9 10

10 8Solución: Se llena la siguiente tabla, realizando los cálculos respectivos: 

 Se aplica la siguiente ecuación para obtener la respuesta. 

   APLICACIONES DE LA MEDIA GEOMÉTRICA:

• Es útil para encontrar el promedio de porcentajes, razones, índices o tasas de crecimiento. 

• Se usa cuando se trabaja con observaciones, donde cada una tiene una razón aproximadamente 

constante respecto a la anterior. 

• Para mostrar los efectos multiplicativos en el tiempo de los cálculos del interés compuesto, la 

inflación y el crecimiento poblacional. 

• En estadística para calcular el crecimiento o decrecimiento de las poblaciones, en donde los valores 

están dados en sucesión geométrica. 

• Se sugiere usar la media geométrica siempre que se desee calcular el cambio porcentual promedio 

en el tiempo para algunas variables. 

• En ciertas situaciones, las respuestas obtenidas con la media aritmética no difieren mucho de las 

correspondientes a la media geométrica, pero incluso diferencias pequeñas pueden generar malas 

decisiones. 

 

 

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIA GEOMETRICA (MG)

VENTAJAS:

• Se basa directamente en todas las observaciones. 

• La presencia de pocos valores extremadamente grandes o pequeños no tienen un efecto 

considerable en la media geométrica. 

• Considera todos los valores de la distribución. 

DESVENTAJAS:

• Es difícil de calcular. 

• Si el valor de una variable es cero, entonces la media geométrica se hace cero, sin importar los 

valores de otras magnitudes. 

• Puede convertirse en un numero imaginario si algunos de los valores son negativos, y la cantidad de 

muestras es un numero par (Generalmente está restringido a valores positivos). 

 

MEDIA ARMÓNICA (H) Media armónica (H) se utiliza para calcular el promedio de un conjunto de números. Aquí el número de 

elementos se calculará el promedio y se divide por la suma de los recíprocos de los elementos. La media 

armónica es siempre la media más baja. 

 

FÓRMULA DE LA MEDIA ARMÓNICA PARA DATOS SIMPLES: 

Media armónica= N/(1/a1+1/a2+1/a3+1/a4+.......+1/aN) donde 

              X = La puntuación individual 

              N = Tamaño de la muestra (número de puntuaciones) 

 

 

La media armónica Ejemplo: Para encontrar la media armónica de1,2,3,4,5. 

 

  Paso 1: Calcular el número total de valores. 

            N = 5   

  Paso2: Ahora busca la media armónica mediante la fórmula anterior. 

            N/(1/a1+1/a2+1/a3+1/a4+.......+1/aN) 

            = 5/(1/1+1/2+1/3+1/4+1/5) 

            = 5/(1+0.5+0.33+0.25+0.2) 

            = 5/2.28 

           Así, la media armónica= 2.19 

 

 

MEDIA ARMONICA PARA DATOS AGRUPADOS

Si consideramos los elementos (X1; X2; X3;…; Xn) que se presentan con frecuencias (f1; f2; f3;…; fn) en donde (f1 

+ f2 + f3  +… + fn = N) representa la frecuencia total; la ecuación de la media armónica para datos agrupados 

se expresa por: 

 Donde:  

• H = Media armónica 

• N = ∑ f = Número total de frecuencias  

• Xn = Marca de clase de datos agrupados 

• fn = Frecuencias de clase 

EJEMPLO: 

- La siguiente tabla de distribuciones de frecuencia registra las longitudes en centímetros que en 

una semana tienen 100 plantas de frijol; con esta información obtener la media Armónica. 

 

INTERVALO (LONGITUDES)

FRECUENCIAS   (f) n° de plantas

5.4 - 5.7 7

5.8 - 6.1 16

6.2 - 6.5 21

6.6 - 6.9 29

7.0 - 7.3 18

7.4 - 7.7 9

∑ 100Solución: Para determinar la media armónica es necesario construir la siguiente tabla de distribuciones: 

INTERVALO  MARCA   DE  FRECUENCIAS   (f)  f/Xn

(LONGITUDES) CLASE (Xn) n° de plantas

5.4 - 5.7 5.55 7               1.2613

5.8 - 6.1 5.95 16               2.6891

6.2 - 6.5 6.35 21               3.3071

6.6 - 6.9 6.75 29               4.2963

7.0 - 7.3 7.15 18               2.5175

7.4 - 7.7 7.55 9               1.1921

∑ 100             15.2633

 

 

 

  

Sustituyendo los datos anteriores en la correspondiente ecuación tenemos: 

  

- La media armónica calculada a partir de los datos agrupados es de 6.55 cm. 

 

APLICACIONES DE LA MEDIA ARMONICA

Esta medida se emplea para promediar variaciones con respecto al tiempo tales como productividades, 

tiempos, rendimientos, cambios, etc., tal como se describe a continuación. 

Precio promedio Si se compran varios tipos de productos con distintas cantidades de unidades de cada tipo, pero gastando 

en ellos igual cantidad de dinero, el precio promedio por unidad es igual a la media armónica de los precios 

por unidad de cada tipo de producto. 

Rendimiento promedio de producción En un grupo puede haber operarios con distinta velocidad para producir un artículo. Si cada una de estas 

personas tiene que elaborar igual cantidad de artículos, el promedio de velocidad de rendimientos de tal 

grupo, es igual al promedio armónico de las velocidades de rendimiento de cada una de los operarios que lo 

integran. 

Rendimiento Promedio de la Producción Si  v1, v2,…vn son las velocidades de rendimiento de cada uno de las operarios, que aunque sea en 

distinta   cantidad   de   tiempo,   producen   igual   cantidad   de   productos,   el   promedio   de   velocidad   de 

rendimiento del grupo es: 

MH = n / (1/v1 + 1/v2 +…1/vn); donde n es el número de operarios. 

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIA ARMONICA VENTAJAS:

• Está basado directamente en todos los valores 

• Puede representar con un valor más pequeño, al promedio de un conjunto de números con valores 

muy grandes. 

DESVENTAJAS:

• Es indefinido si algunos de los valores es cero.  

• Se requiere una capacidad de cálculo mayor al de todas las medias. 

• No debe usarse para valores de la variable muy pequeños(cercano a cero) ya que sus inversos 

pueden aumentar muchísimo haciendo despreciable frente a ellos la información de otros valores x 

y que sean mayores.  

 

WEB SITES:

• http://es.wikipedia.org/wiki/Media_geom%C3%A9trica . -  Trata sobre la media 

geométrica (propiedades, ventajas y desventajas).  

 

• http://es.easycalculation.com/statistics/learn - harmonic - mean.php . - Trata sobre la media Armónica (definición, formula y ejemplos)  

  

• http://es.scribd.com/doc/55555913/Aplicaciones - de - la - Media geometrica - y - Media - Armonica . - Contiene información sobre media geometría 

y media armónica (definición, aplicaciones, ventajas y desventajas). 

 

• http://www.tec.url.edu.gt/boletin/URL_07_BAS01.pdf. -  Información en pdf. que 

contiene definición, aplicaciones y ejemplos sobre la media aritmética, la media geométrica, la 

media armónica y la media cuadrática. 

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICOFACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES “ZARAGOZA”

CARRERA DE ENFERMERÍAMÓDULO DE ENFERMERÍA COMUNITARIA

EPIDEMIOLOGÍA Y ESTADÍSTICA

PROFESORA: GLORIA

HERNÁNDEZ GÓMEZ

Tema 3.

Variables : Cualitativas, cuantitativas ( Ordinales, continuas y discretas)

Profesora. Gloria Hernández Gómez, FES “ Zaragoza”VARIABLES

MAPA CONCEPTUAL

TIEMPO LUGAR

PERSONA

CUALITATIVAS ESTADÍSTICAS SON Según su

naturalezaCUANTITATIVAS

VARIABLES EPIDEMIOLOGICOS

Generalidades sobre la Noción de la variable implica detalles sobre:Su naturaleza (cualitativa o cuantitativa).Su escala de medición, según niveles: nominal,ordinal, interval o de razón.Su interrelación en : variables dependientes o interdependientes, reversibles o irreversibles o subsiguientes, determinantes o probabilísticas.

DEFINICIÓN DE VARIABLEEs una propiedad que puede cambiar y cuya variación es susceptible de medirse. Son también propiedades particulares de los fenómenos naturales.

Fuente: Hernández R, Fernandez C, Baptista P, metodología de la Investigación, Ed. Mc Graw Hill, 1998

Cualitativas ó Categóricas

Nominales ó

Cardinales

OrdinalesCuantitativas

•Continuas•Discontinuas ó

Discretas

VARIABLES SEGÚN SU INTERRELACIÓN

INDEPENDIENTE(Causa)

DEPENDIENTE(Efecto)

CUALITATIVA

Permite distribuir a los individuos de acuerdo a ciertas características por medio de las cuales pueden

distinguirse de otros individuos que no las poseen.

CUALITATIVA

Ejemplos: Sexo, grupo étnico, estado civil, religión, etc.

CUALITATIVA

NOMINAL•Caracterizada por categorías de eventos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos.•(Denotan atributos o características únicas), ejemplos:

• Nombre, nacionalidad, estado civil, etc.

CUALITATIVAORDINAL

Se caracteriza por una relación de orden dentro de las categorías como de menor a mayor, de peor a mejor.(denotan un orden) ejemplos:

• Primero, segundo, tercero, agudo, crónico, etc.

CUANTITATIVAS

Son más precisas porque señalan cuales son las diferencias.Ejemplo: La determinación de la glucosa en sangre, el peso, la estatura, la edad, etc.

CUANTITATIVACONTINUAS

•Cuando cualquier valor intermedio es posible. Ejemplo: 40 años, (40 años 10 meses, 20 días) temperatura corporal 37.6° C, peso corporal 57.500 Kg

CUANTITATIVAS

DISCONTINUAS•Cuando solo admiten valores de números enteros: Ejemplo: Num. de hijos, Num. de eritrocitos, Núm de huesos, dientes etc.

VARIABLESCUALITATIVAS CUANTITAVAS

NOMINAL ORDINAL CONTINUA(Fracciones)

DISCONTINUA(Enteros)

NombreDomiciliosColoniaEstado CivilNacionalidadSexoFunciónLugar de Nacimiento

Grado de Escolaridad Grado de enfermedad Lugar que ocupa en la familiaClase social a la que pertenece

PesoEdadTallaCantidad de HemoglobinaHematocrito en sangre Temperatura

Num. de hijosNum. de eritrocitosNum. de LeucocitosFrecuencia CardiacaFrec. Respiratoria

Marca de automóvil

Clasificación según su relación Cuando se requiere establecer asociación

INDEPENDIENTE

(Causa) (X)

1. VARIABLES

DEPENDIENTE (Efecto) (Y)

Ejemplo Cuando se requiere establecer asociación

INDEPENDIENTE (Tabaquismo)

VARIABLES

DEPENDIENTE

(Cáncer Pulmonar)

Ejemplo Cuando se requiere establecer asociación

INDEPENDIENTE

(Hábitos

sexuales)VARIABLES

DEPENDIENTE

(Infección con VIH)

Gracias•