Contenido de la Presentación: Definición, Tipos y Ejemplo de Variable. Definición y Ejemplo de Población y Muestra. Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos. Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición. Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.

1. Instituto Universitario Politécnico ‘’Santiago Mariño’’
Ing. Mtto. Mecánico
Barcelona, Edo. Anzoátegui
Bachiller:
Pérez Soler José Miguel
CI: 21.388.044
Profesor: Pedro Beltrán.
Mayo, 2015

2. 
 Una variable estadística es cada una de las características
o cualidades que poseen los individuos de una población.
VARIABLE

3. 
 Variable cualitativa: Se refieren a características o cualidades que no pueden
ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Tipos de variable estadísticas
Variable cualitativa nominal:
Una variable cualitativa
nominal presenta
modalidades no numéricas
que no admiten un criterio de
orden.
Ejemplo:
El estado civil, con las siguientes
modalidades: soltero, casado,
separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal o
variable cuasi cuantitativa:
Una variable cualitativa ordinal
presenta modalidades no
numéricas, en las que existe un
orden.
Ejemplos:
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º,
2º, 3º, ...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata,
bronce.

4. 
Tipos de variable estadísticas
Variable cuantitativa: Es la que se expresa mediante un número, por tanto se
pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta: Una variable
discreta es aquella que toma
valores aislados, es decir no
admite valores intermedios entre
dos valores específicos.
Ejemplo:
El número de hermanos de 5 amigos: 2,
1, 0, 1, 3.
Variable continua: Una variable
continua es aquella que puede
tomar valores comprendidos
entre dos números.
Ejemplos:
La altura de los 5 amigos: 1.73,
1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

5. 
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. Destacamos algunas definiciones:
"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales
intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).
"Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común". Cadenas (1974).
El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso
de investigación estadística y en nuestro caso social, y este tamaño vienen dado por
el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos
la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos que integra
la población es muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita,
por ejemplo; el conjunto de todos los números positivos.
Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de
elementos, por ejemplo; el número de habitantes de una comarca.

6. 
Muestra
Es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la
asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de
un conjunto poblacional mucho menor que la población global.
"Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel
(1991). "Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos". Levin &
Rubin (1996). Por ejemplo estudiamos los valores sociales de una población de 5000
habitantes aprox., entendemos que sería de gran dificultad poder analizar los valores
sociales de todos ellos, por ello, la estadística nos dota de una herramienta que es la
muestra para extraer un conjunto de población que represente a la globalidad y sobre la
muestra realizar el estudio. Una muestra representativa contiene las características
relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal
población. Los expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan esta
información para hacer referencias sobre la población que está representada por la
muestra. En consecuencia muestra y población son conceptos relativos. Una población
es un todo y una muestra es una fracción o segmento de ese todo.

7. 
Muestra
Tipos de muestreo
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones:
• El muestreo no aleatorio o de
juicio.
• El muestreo aleatorio o de
probabilidad.
Una muestra seleccionada por muestreo de
juicio se basa en la experiencia de alguien
con la población. Algunas veces una
muestra de juicio se usa como guía o
muestra tentativa para decidir como tomar
una muestra aleatoria más adelante. Las
muestras de juicio evitan el análisis
estadístico necesario para hacer muestras
de probabilidad.
En este último todos los
elementos de la población
tienen la oportunidad de
ser escogidos en la
muestra.

8. 
Parámetros Estadísticos
Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de
una distribución estadística. Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la
información dada por una tabla o por una gráfica.
Tipos de parámetros estadísticos, hay tres tipos parámetros
estadísticos:
• De centralización.

9. 
• De posición
• De dispersión.
Parámetros Estadísticos

10. 
Escala de Medición
Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un
elemento en observación. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal, ordinal,
de intervalo y de razón. Las variables de las escalas nominal y ordinal se
denominan también categóricas, por otra parte las variables de escala de
intervalo o de razón se denominan variables numéricas. Con los valores de las
variables categóricas no tiene sentido o no se puede efectuar operaciones
aritméticas. Con las variables numéricas sí.

11. 
Escala de Medición
Tipos de medición
• La escala 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.
• La escala ordinal, además de
las propiedades de la escala
nominal, permite establecer
un orden entre los elementos
medidos.
Ejemplos:
-Preferencia a productos de consumo.
-Etapa de desarrollo de un ser vivo.
-Clasificación de películas por una comisión
especializada.
-Madurez de una fruta al momento de
comprarla.

12. 
Escala de Medición
Tipos de medición
La escala de intervalo, además de
todas las propiedades de la escala
ordinal, hace que tenga sentido
calcular diferencias entre las
mediciones.
Ejemplos:
-Temperatura de una persona.
-Ubicación en una carretera respecto de un
punto de referencia (Kilómetro 85 Ruta 5).
-Sobrepeso respecto de un patrón de
comparación.
-Nivel de aceite en el motor de un automóvil
medido con una vara graduada.
la escala de razón permite, además
de lo de las otras escalas, comparar
mediciones mediante un cuociente.
Ejemplos:
-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.

13. 
Sumatoria, Razón, Proporción,
Tasa y Frecuencia.
Razón: La razón (R) es el valor que indica la relación cuantitativa existente
entre dos cantidades, por ejemplo: En una ciudad existen 54.000 empleados
y 36.000 desempleados, la razón de empleado a desempleado se expresa
así:
Siendo A= Nro. de individuos con cierta característica a= Nro. De individuos
que no poseen cierta característica La interpretación del ejemplo anterior es que
por cada 4 empleados hay 1 desempleado. Al ser la razón un valor relativo no
depende de los valores absolutos de los individuos que la forman, ya que por
ejemplo en una zona donde hay 90.000 empleados y 10.000 desempleados la
razón sigue siendo de 9.

14. 
Sumatoria, Razón, Proporción,
Tasa y Frecuencia.
Proporción: La proporción es una razón, pero su diferencia con las razones
anteriores, es que el denominador del cociente es el número total de unidades
enunciadas. La proporción se representa con la siguiente fórmula:
La proporción contraria sería:
Ambas p y q son complementarias y si se suman debe dar igual a 1
p+q= 1

15. 
Sumatoria, Razón, Proporción,
Tasa y Frecuencia.
Remplacemos las formulas con los datos del ejercicio anterior
Proporción:
La proporción de empleados sería de 0,85, y la de desempleados de 0,142.
Ambas proporciones son complementarias y si las sumamos da igual a 1

16. 
Sumatoria, Razón, Proporción,
Tasa y Frecuencia.
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.