REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA.MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION

UNIVERSITARIA.INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO “SANTIGO MARIÑO”.

ING SISTEMAS.SEDE BARCELONA-EDO. ANZOATEGUI.

TÉRMINOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA

Bachiller: González JesúsC.I: 24225046

Profesor: Pedro Beltrán

Barcelona, Junio 2016

Estadística: La estadística es la parte de la matemática que se encarga de recolectar,

organizar, computar datos con el objeto de inferir conclusiones sobre ellos.

Variable Estadística:

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.

Existen diferentes tipos de variables: Variables cualitativas: Son el tipo de variables que como su nombre lo

indica expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría, y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Dentro de ellas podemos distinguir:

-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.

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 valordentro 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 delaparato medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dosvariables.

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.

Se clasifican en Poblaciones Finitas y Poblaciones Infinitas.

-Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de elementos, susceptible a ser contado. Ejemplo: Los empleados de una fábrica, elementos de un lote de producción, etc.

-Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos,los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.

También las poblaciones pueden ser clasificadas en Reales e Hipotéticas-Reales: Son aquellas concretas, que ya existen. Ejemplo: Los aspirantes a un puesto de trabajo.-Hipotéticas: Son las formas imaginables en que se podría presentar un suceso.Ejemplo: Estimaciones de la población económicamente dentro de diez años.

Muestra:Es una parte representativa de la población que es seleccionada para ser estudiada, ya que la población es demasiado grande para ser estudiada en su totalidad” Allen Webster.

Ya que se ha definido que es población y muestra, se procede a definir dos conceptos que se encuentran íntimamente relacionados a ellos:

-Parámetro: Son las medidas o características descriptivas inherentes a las poblaciones. Los salarios promedio de todos los empleados de una empresa, puede ser un ejemplo de parámetro.

-Estadístico o Estadígrafo: Son las medidas descriptivas inherentes a una muestra, las cuales pueden usarse como estimación del parámetro. Como ejemplo podría tomarse los salarios promedio de una muestra de los empleados de la empresa.

Parámetros Estadísticos: 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.

Habitualmente se agrupan los parámetros en las siguientes categorías:Medidas de posición. Se trata de valores de la variable estadística que se caracterizan por la posición que ocupan dentro del rango de valores posibles de esta. Entre ellos se distinguen:

-Medidas de tendencia central: medias, moda y mediana.

-Medidas de posición no central: cuantiles (cuartiles, deciles y percentiles).

-Medidas de dispersión: Resumen la heterogeneidad de los datos, lo separados que estos están entre sí. Hay dos tipos, básicamente:

-Medidas de dispersión absolutas: que vienen dadas en las mismas unidades en las que se mide la variable: recorridos, desviaciones medias, varianza, desviación típica y media.

-Medidas de dispersión relativa: que informan de la dispersión en términos relativos, como un porcentaje. Se incluyen entre estas el coeficiente de variación, el coeficiente de apertura, los recorridos relativos y el índice de desviación respecto de la mediana.

-Medidas de forma: Su valor informa sobre el aspecto que tiene la gráficade la distribución. Entre ellas están los coeficientes de asimetría y los de curtosis.

Medidas de Centralización: Habitualmente necesitamos disponer de un valor numérico que represente

la disparidad de datos de una distribución de frecuencias. Estos valores son los llamados parámetros centrales o medidas de centralización, ya que son valores "intermedios" que se sitúan alrededor del centro de la distribución.

Las medidas de centralización son:

-Aritmética: La medida es el valor promedio a la distribución.

-Mediana: Es la puntuación de la escala que separa la mitad de la distribución y la inferior, divide los datos en partes iguales.

-Moda: Es el valor que mas se repite en la distribución.

Escala de Medición:Es el proceso de asignar un valor numérico a una variable se llama medición. Las escalas de medición sirven para ofrecernos información sobre las clasificaciones que podemos hacer con respecto a las variables (discretas o continuas).

-Escala Nominal: Es aquella escala que no presenta un orden o dimensión particular, son observaciones que pueden clasificarse o contarse.

-Escala Ordinal: En esta escala los números representan una clasificación(mayor que o menor que), sin que represente una unidad de medida,quedando implícito que un número de mayor cantidad tiene más altogrado de atributo medido en comparación de un número menor.

-Escala Intervalo: En esta escala además del “mayor que” y el “menor que” también se establece una unidad de medida que nos permite precisar cuanto se es mayor o menor.

Sumatoria:

Es una notación matemática que permite representar sumas de muchos sumandos, n o incluso infinitos sumandos, evitando el empleo de los puntos suspensivos o de una explícita notación de paso al límite . Se expresa con la letra griega sigma mayúscula(Σ).

-Escala de razón: Similar a la escala de intervalo, pero tiene uncero absoluto y por ello los múltiplos de los valores de la escalaserán significativos; el nivel de votos en una elección sería un buenejemplo de una escala de medición de razón.

RAZÓN:Es el cociente entre dos números, en el que ninguno o sóloalgunos elementos del numerador están incluidos en el denominador.El rango es de 0 a infinito.

Ejemplos:En el año 2002, según el Centro Nacional de Epidemiología se declararonlos siguientes casos de legionelosis: Comunitario: 372 Casos y 9 Defunciones,Nosocomial: 29 Casos y5 Defunciones, Total 401 Caso y 14 Defunciones.

-Legionelosis adquirida en la comunidad/legionelosis nosocomiales= 372/29= 12,8. Por cada caso de legionelosis nosocomial hay 12,8 casos comunitarios. -Defunciones por legionelosis adquirida en la comunidad/defunciones por legionelosis nosocomiales= 9/5= 1,8. Por cada defunción por legionelosis nosocomial hay 1,8 defunciones por legionelosis adquirida en la comunidad.

 

Proporción:es una razón en la cual los elementos del numerador están incluidos en el denominador. Se utiliza como estimación de la probabilidad de un evento. El rango es de 0 a 1, o de 0 a 100%.

Ejemplos (tomados del termino anterior):

-Casos de legionelosis comunitarias en relación al total del año 2002= 372/401= 0,93* 100= 93%. El 93% de las legionelosis declaradas en España en 2002 fueron adquiridas en la comunidad.

-Defunciones por legionelosis comunitarias en relación al total de las defunciones por legionelosis del año 2002= 9/14= 0,64* 100= 64%. El 64% de las defunciones por legionelosis declaradas en España en 2002 fueron por legionella adquirida en la comunidad.

TASA:Es un tipo especial de razón o de proporción que incluye una medidade tiempo en el denominador. Está asociado con la rapidez de cambiode un fenómeno por unidad de una variable (tiempo, temperatura, presión).Los componentes de una tasa son el numerador, el denominador, el tiempo específico en el que el hecho ocurre, y usualmente un multiplicador, potenciade 10, que convierte una fracción o decimal en un número entero. 

Según el Instituto Nacional de Estadística, en el año 2002 se encontraba censada en España una población de 41.837.894 personas.

Ejemplos:

-Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5 (*100.000)= 0,96 personas padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000 habitantes.

-Tasa de mortalidad por legionelosis en España en 2002= 14/41.837.894= 3,3*10-7 (*100.000)= 0,033 personas fallecieron por legionelosis en España en 2002 por cada 100.000 habitantes. 

Frecuencia:Es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. Se representa por f.

La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N. Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.

-Frecuencia relativaEs el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por n. La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.

-Frecuencia acumuladaEs la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. Se representa por F.

-Frecuencia relativa acumuladaEs el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento.

Bibliografía: http://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Portada

http://sameens.dia.uned.es/

http://recursostic.educacion.es/

http://www.vitutor.com/

http://estadisticaparaadministracion.blogspot.com/