TÉRMINOS BÁSICOS EN ESTADÍSTICA

JORLEY RIZZOCI: 24.992.197

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 varios 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

valor dentro de un intervalo especificado de valores.

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 del aparato medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dos variables.

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 -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.

Parámetro Estadístico

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. De posición. De dispersión.

Ejemplo de parámetro estadístico

• Los salarios promedios de todos los empleados de una empresa, puede ser un ejemplo de parámetros estadístico

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 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.

-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 alto grado de atributo medido en comparación de un número menor.

Escala de Medición

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).

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: 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 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: -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.

FrecuenciaEs 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 relativa Es 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 acumulada Es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. Se representa por F.

-Frecuencia relativa acumulada Es 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://www.medigraphic.com/pdfs/h-gea/gg-2006/gg061i.pdf http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html

• https://es.wikiversity.org/wiki/Medici%C3%B3n_en_estad%C3%ADstica

• http://es.slideshare.net/JoanFernandoChipia/tipos-de-escalas-y-variables- estadsticas