Instituto Universitario de TecnologíaAntonio José de Sucre

Puerto La Cruz 28/Mayo/2014

Gabriela MarvalV- 21.091968

TERMINOS BASICOS EN ESTADISTICA

VARIABLE

Es una palabra que representa a aquello que varía o que está sujeto a algún tipo de cambio. Se trata de algo que se caracteriza por ser inestable, inconstante y mudable. En otras palabras, una variable es un símbolo que permite identificar a un elemento no especificado dentro de un determinado grupo.

Por su Grado de abstracción o concreción.

Por su posición en la investigación

Por su Naturaleza

Se clasifica por:

Por su Grado de abstracción o concreción

Variables Teóricas: Son aquellas que son abstractas que no se entienden porque no son observables o medibles sino se definen.

Ejemplo: estatus socioeconómico, rendimiento académico, imperialismo, dependencia, dominación, infraestructura, etc.

Variables Intermedias: Son aquellas que permiten comprender a las variables teóricas.

Ejemplo: El rendimiento académico no se entiende sino está referida a los calificativos, a la asistencia, a la dedicación al estudio, puntualidad del estudiante.

Variables empíricas: Indicadores, son aquellas que permiten entender mejor a las variables intermedias y por tanto a las variables teóricas. No necesitan definirse por cuanto son fácilmente entendibles, medibles u observables.

Ejemplo: la variable calificativa puede ser muy buena, buena, regular, mala y pésima. Las variables empíricas pueden expresarse cuantitativamente.

Por su posición en la investigación

Variable Dependiente: Es aquella que dentro de una hipótesis representa la consecuencia, el efecto,  el fenómeno que se estudia. Se simboliza con la letra Y.

Ejemplo: entre las variables rendimiento académico y aplicación de métodos, la variable dependiente es rendimiento académico. En una función matemática como la típica: Y= (f) X (Se lee Y está en función de X; ó Y depende de X)

Variable Independiente: Es aquella que influye en la variable dependiente y no de depende de otra variable, dentro de una hipótesis. Se simboliza con la letra X.

Ejemplo: entre las variables hiperactividad y falta de autoestima, la variable autoestima es independiente, ya que explica o influye en la hiperactividad del niño.

Variable Extrañas: Externas son aquellas que provienen del exterior al campo de investigación y por ello se denominan también intervinientes. Son de varias clases pero lo que ahora nos interesa son las variables conexas, o variables sujeto y orgánicas, como son las cualidades del sujeto que se investiga.

Ejemplo: edad, sexo, inteligencia, conocimientos previos, procedencia, etc. y que pueden influir en la variable dependiente, por ejemplo rendimiento académico. En otras hipótesis las variables extrañas pueden provenir de fuera del sujeto de estudio.

Por su Naturaleza

 Pueden ser cualitativas, ordinales y cuantitativas. Variables Cualitativas: son aquellas que  nominan o señalan cualidades.

Ejemplo: La variable talla puede expresarse: muy alto,  alto, mediano, bajo, muy bajo.

Variables Ordinales: son las que expresan una clasificación jerarquizada, en orden de importancia. Ejemplo: la variable nivel de instrucción comprende: iletrado, primaria, secundaria, superior.

Variables Cuantitativas: pueden ser discretas y continuas              Variables Discretas: son las

que expresan números enteros, por tanto pueden ser contados. Ejemplo: población escolar, producción de petróleo,  nacimientos,  muerto, etc.              

Variables Continuas: son las que expresan en números decimales, por tanto pueden ser medidos con mayor exactitud. Ejemplo: el peso, edad ó talla de una persona.

Es el conjunto de todos los elementos que cumplen ciertas propiedades y entre los cuales

se desea estudiar un determinado fenómeno (pueden ser hogares, número de tornillos

producidos por una fábrica en un año, lanzamientos de una

moneda, etc. ). Llamamos población estadística o universo al conjunto de referencia sobre

el cual van a recaer las observaciones.

Es el subconjunto de la población que es estudiado y a partir de la cual se sacan conclusiones sobre

las características de la población. La muestra debe ser

representativa, en el sentido de que las conclusiones obtenidas deben servir para el total de la

población.

POBLACIÓN MUESTRA

Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un elemento en observación. Este proceso utiliza diversas escalas:

ESCALAS DE MEDICIÓN

La escala nominal

La escala de intervalo

La escala ordinal

la escala de razón

ORDINAL Además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden entre los elementos medidos.  Ejemplos de variables con escala ordinal: Preferencia a productos de consumo Etapa de desarrollo de un ser vivo Clasificación de películas por una comisión especializada.

DE INTERVALO

Además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones. Ejemplos de variables con esta escala:   Temperatura de una persona.       Ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia       Sobrepeso respecto de un patrón de comparación.       

NOMINAL

Sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la menos informativa de las escalas de medición. Ejemplos:   Nacionalidad.   Uso de anteojos.    Número de camiseta en un equipo de fútbol.    Número de Cédula Nacional de Identidad. A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están siendo usados para identificar a los individuos medidos.

DE RAZON Permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un cociente. Algunos ejemplos de variables con la escala de razón son los siguientes:       Altura de personas.        Cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día.        Velocidad de un auto en la carretera.        Número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un partido.

Es aquel formado por una función establecida sobre los valores numéricos de una comunidad. Se trata, por lo tanto, de una cifra representativa que permite modernizar un plano real.

La utilidad de los parámetros estadísticos se encuentra ante la dificultad para manipular un elevado número de datos individuales de una misma sociedad. Este tipo de parámetros permite obtener un panorama general de la población y llevar a cabo comparaciones y predicciones.

PARÁMETRO ESTADÍSTICO

SUMATORIA RAZÓN

Es el cociente entre dos números, en el que ninguno o sólo algunos 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 declararon los siguientes casos de legionelosis:  

1. Legionelosis adquirida en la comunidad/legionelosis nosocomiales= 372/29= 12,8. Por cada caso de legionelosis nosocomial hay 12,8 casos comunitarios. 2. 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.

            Comunitario

            Nosocomial

                 Total       

Casos Defunciones

Casos Defunciones

Casos Defunciones

372 9 29 5 401 14

PROPORCION

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%.

Ejemplos1. 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.2. 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.

            Comunitario

            Nosocomial

                 Total       

Casos Defunciones

Casos Defunciones

Casos Defunciones

372 9 29 5 401 14

TASA

La tasa es un tipo especial de razón o de proporción que incluye una medida de tiempo en el denominador. Está asociado con la rapidez de cambio de 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, potencia de 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 1. 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.2. 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. 

            Comunitario

            Nosocomial

                 Total       

Casos Defunciones

Casos Defunciones

Casos Defunciones

372 9 29 5 401 14

FRECUENCIA

Se denomina frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable.

En estadística se pueden distinguir hasta cuatro tipos de frecuencias:Frecuencia absoluta: Es el promedio de una suma predeterminada y además consiste en saber cual es el número o símbolo de mayor equivalencia. (ni) de una variable estadística Xi, es el número de veces que este valor aparece en el estudio. A mayor tamaño de la muestra aumentará el tamaño de la frecuencia absoluta; es decir, la suma total 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,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), es el número de veces ni en la muestra N.Frecuencia relativa acumulada: (Fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada

EjemplosSupongamos que las calificaciones de un alumno 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.