Aprender

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 8 (1855 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 20 de noviembre de 2010
Leer documento completo
Vista previa del texto
La Estadística es la ciencia que trata de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar  datos,  así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones. Podemos por tanto clasificar la Estadística en:
 Descriptiva o deductiva, que tiene por objeto la recogida,recopilación, y reducción de datos, su organización en tablas y gráficos y el cálculo de unos valores que representen al conjunto de datos.
Inferencial o inductiva tiene por objeto establecer previsiones o conclusiones sobre una población basándose en los resultados obtenidos de una muestra
Población: es el conjunto de elementos, individuos o entes sujetos a estudio y  de los cuales queremos obtenerun resultado.
Variable: es la característica que estamos midiendo.
Variable cualitativa: Es aquella que expresa un atributo o característica, ejemplo: Rubio, moreno, etc.
Variable cuantitativa: Es aquella que podemos expresar numéricamente: edad, peso, etc. Esta a su vez la podemos subdividir en:
Variable discreta, aquella que entre dos valores próximos puede tomar a lo sumo un número finitode valores. Ejemplos: el número de TSE de una familia, el de obreros de una fabrica, el de alumnos de la universidad, etc.
Variable continua la que puede tomar los infinitos valores de un intervalo. En muchas ocasiones la diferencia es más teórica que práctica, ya que los aparatos de medida dificultan que puedan existir todos los valores del intervalo. Ejemplos, peso, estatura, distancias, etc.Muestra: Conjunto de elementos que forman parte de población . La muestra representa a esta población.
Tamaño muestral: Es le número de elementos u observaciones  que tomamos. Se denota por n ó N.
Dato: Cada uno de los individuos, cosas, entes abstractos que integran una población o universo determinado. Dicho de otra forma, cada valor observado de la variable.
Frecuencia absoluta: Llamaremosasí al número de repeticiones que presenta una observación. Se representa por ni.
Frecuencia relativa: Es la frecuencia absoluta dividida por el número total de datos, se suele expresar en tanto por uno:
Frecuencia absoluta acumulada: es la suma de los distintos valores de la frecuencia absoluta tomando como referencia un individuo dado. La última frecuencia absoluta acumulada es igual al nº decasos:
Frecuencia relativa acumulada:  es el resultado de dividir cada frecuencia absoluta acumulada por el número total de datos, se la suele representar con la notación: Fi
Recorrido: Valor mayor, menos valor menor de los datos. Re= xn-x1
Amplitud: División entre el Recorrido y el número de intervalos que hayamos decidido.

Coeficiente de Correlación: Estadístico utilizado para estudiar lafuerza de una asociación entre dos variables, cada una de las cuales se ha extraído por muestreo de la población de interés mediante un método representativo o aleatorio.
Datos Continuos: Tipo de datos con un número ilimitado de valores espaciados uniformemente (por ejemplo, la tensión arterial diastólica, la colesterolemia).
Datos Nominales: Aquellos datos que se dividen en categorías. Si losdatos nominales contienen más de dos categorías, estas no se pueden ordenar (por ejemplo, la raza o el color de los ojos). Los datos nominales necesitan más de una variable nominal si existen más de dos posibles categorías.
Datos Ordinales: Datos sobre un número limitado de categorías que tienen un orden inherente de menor a mayor. Sin embargo, los datos ordinales no predeterminan el espacio queexiste entre las categorías (por ejemplo, estadios 1,2,3 y 4 de un cáncer).
Error de Tipo I: Error que se comete cuando los datos indican un resultado estadísticamente significativo a pesar de que no existe una verdadera asociación o diferencia en la población. El nivel alfa es el tamaño del error del tipo i tolerado, habitualmente, de 5%.
Error Estándar: Grado de dispersión de las estimaciones...
tracking img