Presentacion daniel tovar

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Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño” TERMINOS BASICOS Participante: Daniel José Tovar Vásquez C.I 15.182.391 Caracas, Junio 2016

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Instituto Universitario Politécnico“Santiago Mariño”

TERMINOS BASICOS

Participante:Daniel José Tovar Vásquez C.I 15.182.391

Caracas, Junio 2016

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Cualquier característica de una persona, medio ambiente o situación

experimental que pueda variar de persona a persona, de un medio ambiente

a otro o de una situación experimental a otra. Así el peso, el CI y el sexo son

variables, ya que toman valores diferentes al observar distintos individuos.

Es una característica de la población que se esta analizando en un estudio

estadístico.

Una variable es una propiedad con respecto a la cual los individuos de una

muestra difieren de algún modo verificable.

Ejemplo:

La longitud, el peso, la altura.

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Variable Independiente:

Es aquella característica o propiedad que se supone ser la causa del fenómeno

estudiado. En investigación experimental se llama así, a la variable que el

investigador manipula.

Variable Dependiente:

Es la propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la

manipulación de la variable independiente, es el factor que es observado y

medido para determinar el efecto de la variable independiente.

Variable Interviniente:

Es aquella característica o propiedad que de una manera u otra afectan el

resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes y

dependientes.

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Variable Moderadora:

Representa un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y

se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la

variable independiente primaria y las variables dependientes.

Variables Cualitativas:

Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un fenómeno.

Sabino (1989: 80) señala que sobre este tipo de variable no puede

construirse una serie numérica definida.

Variable Cuantitativa: Son aquellas variables en las que características o

propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir,

admiten una escala numérica de medición.

En función de la facilidad de su medición, pueden ser simples o complejas:-

Unidimensionales (peso)- Multidimensionales (calidad acústica)-

Dicotómicas (con dos valores, como sexo, si la persona es o no fumadora,

etc.)

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• Conjunto de sujetos que poseen una característica

común observable. El investigador debe definir la

población en estudio, la cual puede ser tan pequeña

como se quiera.

Ejemplo: La población en una empresa puede estar definida

por la producción de tornillos en un día determinado; por el

personal de guardia en un turno de trabajo, por las ordenes

de pedido de un articulo producido , por los productos

defectuosos en una producción. Etc.

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Es un conjunto de sujetos tomados de una población.

Ya que la muestra es parte de una población, se debe de

tener cuidado que sea representativo de la población, es

decir que las características esencial de la población

estén reflejadas en la muestra

Ejemplo: Una muestra puede ser, los tornillos con un tipo

de rosca, el personal que estaba de guardia en la

entrada, los artículos de una cierta utilidad, los que

tienen un tipo definido de defecto.

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Es una medida descriptiva de la población total de todas las

observaciones de interés para el observador. Su razón de

ser es el resumir en un número un aspecto relevante de la

distribución que pueda dar una idea de la misma o

compararla en ese aspecto con otras.

Por ejemplo: la proporción real de demócratas inscritos

entre todos los ciudadanos venezolanos de edad para

votar.

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Son valores calculados de los datos de una muestra

y estiman a los parámetros de una

población.

Ejemplo

El promedio muestral de producción de una pieza

determinada.

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Las escalas de medición son utilizadas para diferenciar elementos en un proceso.

Se clasifican en nominal, ordinal, intervalo y de razón. En diversos estudios, la escala a

utilizar, depende de la naturaleza del elemento o del interés del investigador.

La Escala Nominal

Se utiliza cuando un objeto o evento se diferencia de otro solamente por la

nominación con que se conoce. Se pueden utilizar numerales, letras o cualquier otra

nominación sin que ello represente orden o continuidad; solo se pretende clasificar.

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CarreraNúmero asignada a la categoría

Educación 1

Administración 2

Ejemplo de Escala Nominal

Podemos estar interesados en clasificar los estudiantes de la UNESR Núcleo

Palo Verde de acuerdos a la carrera que cursan.

Escala Ordinal:

En caso de que puedan detectarse diversos grados de un atributo o propiedad

de un objeto, la medida ordinal es la indicada, puesto que entonces puede

recurrirse a la propiedad de "orden" de los números asignándolo a los objetos en

estudio de modo que, si la cifra asignada al objeto A es mayor que la de B, puede

inferirse que A posee un mayor grado de atributo que B.

Ejemplo:

Al asignar un número a los pacientes de una consulta médica, según el orden

de llegada, estamos llevando una escala ordinal, es decir que al primero en llegar

ordinal, es decir que al primeo en llegar le asignamos el nº 1, al siguiente el nº 2 y

así sucesivamente, de esta forma, cada número representará una categoría en

general.

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Escalas de intervalos iguales:

La escala de intervalos iguales, está caracterizada por una unidad de medida

común y constante que asigna un número igual al número de unidades

equivalentes a la de la magnitud que posea el elemento observado.

Ejemplo:

El lapso transcurrido entre 1998-1999 es igual al que transcurrió entre 2000-2001.

Escala de coeficientes o Razones:

El nivel de medida más elevado es el de cocientes o razones, y se diferencia de las

escalas de intervalos iguales únicamente por poseer un punto cero propio como

origen; es decir que el valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud

que estamos midiendo.

Ejemplo:

En una encuesta realizada en un barrio de esta localidad se observó que hay

familias que no tienen hijos, otras tienen 6 hijos que es exactamente el doble de

hijos que aquellas que tienen 3 hijos.

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La sumatoria o sumatorio (llamada también notación

sigma) es una operación matemática que se emplea para

calcular la suma de muchos o infinitos sumandos.

La operación sumatoria se expresa con la letra griega

sigma mayúscula Σ, y se representa así:

Ejemplo:

Si se quiere expresar la suma de los cinco primeros números

naturales se puede hacer de esta forma:

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Es la relación entre dos fenómenos independientes, el rango es de cero a

infinito positivo.

Ejemplo: en un Hospital existen mil pacientes y un total de cincuenta

médicos, por lo cual se tiene una razón de 1000/50=20, en otras palabras

en el Hospital por cada médico existen 20 pacientes.

La fórmula de razones (ri) es:

ri=xi

n

Es el cociente del número de veces que se presenta un valor o

característica con respecto al total de la muestra de la variable en

estudio.

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Ejemplo:

En un estudio médico sobre el Alzheimer se examinaron 280 mujeres y 220

hombres, entonces se puede notar que:

Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56

Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44

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.

Ejemplo: Entonces las tasas se hallan:

Frecuencia de determinado fenómeno en

un tiempo específico . 10^n

Población en estudio

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Frecuencia ( fi ).

Representa el número de veces que un dato se repite.

Ejemplo

Supóngase que los empleados trabajaron 8, 11, 5, 7, 9 horas

respectivamente; esta serie representa la frecuencia de horas trabajadas.

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LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA:

Es la rama de la estadística que se ocupa de la recolección, presentación,

descripción, análisis e interpretación de un conjunto de datos.

Analiza, estudia y describe las características particulares de la totalidad de los

individuos de un grupo.

Tiene como finalidad obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo

necesario para poder interpretarla rápidamente.

Tiene una función inductiva.

Cuenta con dos formas de ordenar los datos: a) por medio de tablas de frecuencias,

de valores numéricos, o de clases; ascendentes, descendentes y; b) por medio de

representaciones gráficas, utilizando los histográmas, polígonos de frecuencias,

gráficas de series de tiempos.

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Cuenta con dos formas de ordenar los datos: a) por medio de tablas de

frecuencias, de valores numéricos, o de clases; ascendentes, descendentes

y; b) por medio de representaciones gráficas, utilizando los histográmas,

polígonos de frecuencias, gráficas de series de tiempos. Los sistemas

computacionales de Excel, Lotus Smart Suite, Minitab, SAS-Pe, Start

Graph, permiten realizar representaciones gráficas de diversos grupos de

datos.

La ED utiliza como herramientas las Medidas de Tendencia Central que son

de gran utilidad para encontrar los indicadores mas representativos de un

conjunto de datos. Las de uso mas común son la Media Aritmética, La

Media Ponderada, la Mediana Moda; la Mediana y la Moda.

Las Medidas de Dispersión son las otras herramientas de la ED que se

utilizan para poder describir una distribución de frecuencias a partir de la

variación de los valores obtenidos. Las medidas de dispersión mas

utilizadas son el Rango, la Varianza, la Covarianza y la Desviación

Estándar.

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La EI es la rama de la Estadística que nos permite deducir las propiedades

del total de los elementos de un conjunto a partir del estudio de una muestra

significativa de este conjunto.

La inferencia siempre es en términos aproximados y debe declararse el nivel

de confianza de la inferencia.

La EI trabaja con muestras, subconjuntos, y a partir de su estudio se busca

deducir aspectos relevantes de toda una población.

La muestra debe ser representativa de la población, lo que significa que

cualquier individuo de la población estudiada debe tener la misma

probabilidad de ser elegido.

LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA

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Camel, F. (2010). Estadística médica y planificación de la salud, Tomo I. Mérida: Consejo de Publicaciones de la Universidad de Los Andes.

Mendelhall W. (1990). Estadística para la Administración. Grupo Editorial Iberoamericano.

Mendenhall, W.; Scheffer, R.; Wackerly, D. (1986). Estadística Matemática con Aplicaciones. Grupo Editorial Iberoamericano.

http://www.monografias.com/trabajos89/estadistica-clasificacion/estadistica-clasificacion.shtml#ixzz4CLatU0B3