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♥ Es el conjunto de valores que puede tomar cierta
característica de la población sobre la que se realiza el
estudio estadístico. Estas variables pueden ser: la
edad, el peso, las notas de un examen, etc.
♥ Variable cualitativa (o categórica): son las variables que pueden tomar como
valores cualidades o categorías. Ejemplos: Sexo (hombre, mujer), Salud (buena,
regular, mala). se refieren a características o cualidades que no pueden ser
medidas con números.
♥ Variable cuantitativa (o numérica): Una variable cuantitativa es la que se
expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones
aritméticas con ella, variables que toman valores numéricos. Ejemplos: Número
de casas (1, 2,…)Edad (12,5; 24,3; 35;…)
♥ Variable discreta: es aquella que toma valores aislados, es
decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo:
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
♥ Es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas
características comunes observables en un lugar y en un momento
determinado. Cuando se vaya a llevar a cabo alguna investigación debe de
tenerse en cuenta algunas características esenciales al seleccionarse la
población bajo estudio.
♥ Es un subconjunto fielmente representativo de la población.
Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione
dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la
población.
♥ Son datos que resumen el estudio realizado en la población. Pueden ser de
dos tipos:
♥ Parámetros de centralización: Son datos que representan de forma
global a toda la población. Entre ellos vamos a estudiar la media aritmética,
la moda y la mediana.
♥ Parámetros de dispersión: Son datos que informan de la concentración o
dispersión de los datos respecto de los parámetros de centralización. Por
ejemplo el recorrido, la desviación media, la varianza y la desviación típica.
♥ 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.
♥ 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.
♥ 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.
♥ 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).
♥ Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador.
A menudo las cantidades se miden en las mismas unidades, pero no es
esencial. El rango oscila entre 0 e infinito.
♥ Ejemplos
Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005:
Razón= 135/53= 2,55
Cociente entre los casos de TBC ocurridos en individuos con edades
superiores a 55 y el grupo de individuos con edades inferiores a 55 :
Razón=95/93=1,02
♥ Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador.
Una proporción no es más que la expresión de la probabilidad de que un
suceso ocurra. El rango esta comprendido entre 0 y 1 o bien en términos
porcentuales de 0% a 100%, y no tiene dimensión.
♥ Ejemplos
Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de casos en
el año 2005.
135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones.
Cociente entre el número de casos ocurrido en individuos con más de 65 años
y el total de casos en el año 2005.
77/188=0,41 El 41% de los casos se han detectado en personas mayores de
65 años.
♥ Es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo.
Es una medida que relaciona el cambio de una magnitud por unidad de cambio
en otra magnitud (por regla general, tiempo). La utilización de las tasas es
esencial para comparar experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos,
diferentes lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0
e infinito y su medida es tiempo.
♥ Ejemplos
Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005 y la
población estimada de varones en el año 2005:
135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000
habitantes varones en 1 año (2005).
Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población estimada en el año
2005:
8/1076635=0,000007 La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000 habitantes en 1
año.
♥ Es el número de veces que el valor de una variable se repite. Se distinguen
dos tipos principales de frecuencia: relativa y absoluta.
♥ Ejemplo: Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las
siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29,
30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.
En la primera columna de la tabla colocamos la variable ordenada de menor a
mayor, en la segunda hacemos el recuento y en la tercera anotamos la
frecuencia absoluta.
xi Recuento fi Fi ni Ni
27 I 1 1 0.032 0.032
28 II 2 3 0.065 0.097
29 6 9 0.194 0.290
30 7 16 0.226 0.0516
31 8 24 0.258 0.774
32 III 3 27 0.097 0.871
33 III 3 30 0.097 0.968
34 I 1 31 0.032 1
31 1
Dada la distribución de frecuencias:
(a)Constrúyase una tabla en la que aparezcan frecuencias absolutas, frecuencias
relativas, frecuencias acumuladas absolutas crecientes (o «menos de») y
decrecientes (o «más de»).
(b) Represéntese mediante un diagrama de barras la distribución dada y su
correspondiente polígono de frecuencias.
(c) Obténgase el polígono de frecuencias absolutas acumuladas crecientes y
decrecientes.
EJERCICIO
♥ http://www.ditutor.com/estadistica/variables_tipos.html
♥ http://metodologiaeninvestigacion.blogspot.com/2010/07/poblacion-y-
muestra.html
♥ http://sameens.dia.uned.es/Trabajos7/Trabajos_Publicos/Trab_3/Fernan
dez_Verdugo_3/Razon.htm

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  • 1.
  • 2. ♥ Es el conjunto de valores que puede tomar cierta característica de la población sobre la que se realiza el estudio estadístico. Estas variables pueden ser: la edad, el peso, las notas de un examen, etc.
  • 3. ♥ Variable cualitativa (o categórica): son las variables que pueden tomar como valores cualidades o categorías. Ejemplos: Sexo (hombre, mujer), Salud (buena, regular, mala). se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. ♥ Variable cuantitativa (o numérica): Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella, variables que toman valores numéricos. Ejemplos: Número de casas (1, 2,…)Edad (12,5; 24,3; 35;…) ♥ Variable discreta: es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
  • 4. ♥ Es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características comunes observables en un lugar y en un momento determinado. Cuando se vaya a llevar a cabo alguna investigación debe de tenerse en cuenta algunas características esenciales al seleccionarse la población bajo estudio.
  • 5. ♥ Es un subconjunto fielmente representativo de la población. Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la población.
  • 6.
  • 7. ♥ Son datos que resumen el estudio realizado en la población. Pueden ser de dos tipos: ♥ Parámetros de centralización: Son datos que representan de forma global a toda la población. Entre ellos vamos a estudiar la media aritmética, la moda y la mediana. ♥ Parámetros de dispersión: Son datos que informan de la concentración o dispersión de los datos respecto de los parámetros de centralización. Por ejemplo el recorrido, la desviación media, la varianza y la desviación típica.
  • 8.
  • 9. ♥ 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.
  • 10. ♥ 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. ♥ 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. ♥ 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).
  • 11. ♥ Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A menudo las cantidades se miden en las mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e infinito. ♥ Ejemplos Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005: Razón= 135/53= 2,55 Cociente entre los casos de TBC ocurridos en individuos con edades superiores a 55 y el grupo de individuos con edades inferiores a 55 : Razón=95/93=1,02
  • 12. ♥ Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. Una proporción no es más que la expresión de la probabilidad de que un suceso ocurra. El rango esta comprendido entre 0 y 1 o bien en términos porcentuales de 0% a 100%, y no tiene dimensión. ♥ Ejemplos Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de casos en el año 2005. 135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones. Cociente entre el número de casos ocurrido en individuos con más de 65 años y el total de casos en el año 2005. 77/188=0,41 El 41% de los casos se han detectado en personas mayores de 65 años.
  • 13. ♥ Es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo. Es una medida que relaciona el cambio de una magnitud por unidad de cambio en otra magnitud (por regla general, tiempo). La utilización de las tasas es esencial para comparar experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos, diferentes lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0 e infinito y su medida es tiempo. ♥ Ejemplos Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005 y la población estimada de varones en el año 2005: 135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000 habitantes varones en 1 año (2005). Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población estimada en el año 2005: 8/1076635=0,000007 La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000 habitantes en 1 año.
  • 14. ♥ Es el número de veces que el valor de una variable se repite. Se distinguen dos tipos principales de frecuencia: relativa y absoluta. ♥ Ejemplo: Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas máximas: 32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29. En la primera columna de la tabla colocamos la variable ordenada de menor a mayor, en la segunda hacemos el recuento y en la tercera anotamos la frecuencia absoluta.
  • 15. xi Recuento fi Fi ni Ni 27 I 1 1 0.032 0.032 28 II 2 3 0.065 0.097 29 6 9 0.194 0.290 30 7 16 0.226 0.0516 31 8 24 0.258 0.774 32 III 3 27 0.097 0.871 33 III 3 30 0.097 0.968 34 I 1 31 0.032 1 31 1
  • 16. Dada la distribución de frecuencias: (a)Constrúyase una tabla en la que aparezcan frecuencias absolutas, frecuencias relativas, frecuencias acumuladas absolutas crecientes (o «menos de») y decrecientes (o «más de»). (b) Represéntese mediante un diagrama de barras la distribución dada y su correspondiente polígono de frecuencias. (c) Obténgase el polígono de frecuencias absolutas acumuladas crecientes y decrecientes. EJERCICIO
  • 17.