GLOSARIO DE ESTADISTICA

A
Axiomas de probabilidad: son las condiciones mínimas que deben verificarse para que una función definida sobre un conjunto de sucesos determine consistentemente sus probabilidades. Fueron formulados por Kolmogórov en 1933.

C
Casualidad: Relación de necesidad de concurrencia de dos variables estadísticas correlacionadas, probar causalidad entre dos variables implica además de que guardenuna correlación positiva, estudiar en casos donde una pueda aparecer sin la otra, etc.
Censo: recuento de individuos que conforman una población estadística, definida como un conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. El censo de una población estadística consiste, básicamente, en obtener el número total de individuos mediante las más diversas técnicas derecuento.
Confiabilidad: Se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto produce iguales resultados.
Correlación: Indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de laotra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad.
D
Datos: Los datos estadísticos no son otra cosa que el producto de las observaciones efectuadas en las personas y objetos en los cuales se produce el fenómeno que queremosestudiar, es decir, son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados.
Datos cronológicos: Cuando los valores de los datos varían en diferentes instantes o períodos de tiempo, los datos son reconocidos como cronológicos.
Ejemplo: Al registrar los promedios de notas de los Alumnos del Núcleo San Carlos de la UNESR en los diferentes semestres.
Datos Cualitativos: Cuando los datos soncuantitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad.
Ejemplo: Si deseamos clasificar los estudiantes que cursan la materia de estadística I por su estado civil, observamos que pueden existir solteros, casados, divorciados, viudos.
Datos cuantitativos: Cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son datos cuantitativos.
Ejemplo: Se clasificanlos estudiantes del Núcleo San Carlos de la UNESR de acuerdo a sus notas, observamos que los valores (nota) representan diferentes magnitudes.
Diseño de la Investigación: El diseño de la investigación se refiere a la manera, como se dará respuesta a las interrogantes formuladas en la investigación. Por supuesto que estas maneras están relacionadas con la definición de estrategias a seguir en labúsqueda de soluciones al problema planteado. De tal manera que las estrategias que puede asumir un investigador son: Documental y de Campo.
Distribución de Frecuencias: Agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría. Esto proporciona un valor añadido a la agrupación de datos. La distribución de frecuencias presenta lasobservaciones.

E
Encuesta: Estudio observacional en el cual el investigador no modifica el entorno ni controla el proceso que está en observación (como sí lo hace en un experimento). Los datos se obtienen a partir de realizar un conjunto de preguntas normalizadas dirigidas a una muestra representativa o al conjunto total de la población estadística en estudio, formada a menudo por personas, empresas oentes institucionales, con el fin de conocer estados de opinión, características o hechos específicos.
Ejemplo: El número de estudiantes de educación superior en las distintas regiones del país.
Error tipo I: la prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad; se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable.
Error tipo...