Vocabulario_de_la_Unidad_1
Páginas: 5 (1201 palabras)
Publicado: 6 de octubre de 2015
Mat 210 – Prof. Frontera
Vocabulario a usarse durante el estudio de la Unidad I
1.
Estadísticas – es la ciencia de conducir estudios para recoger, organizar, resumir, analizar y hacer
conclusiones y generalizaciones de los datos. La estadística se divide en Estadística Descriptiva y
Estadística Inferencial.
2.
Estadística Descriptiva – consiste de la recolección, organización, resumen ypresentación de los
datos.
3.
Estadística Inferencial – hace generalizaciones basadas en muestras de la población, lleva a
cabo estimados y pruebas de hipótesis, determina relaciones entre las variables y hace
predicciones.
4.
Población (population) – es el conjunto de unidades definidas (personas, animales o cosas) que
tienen características en común que son de interés para el investigador. Es latotalidad de objetos
bajo consideración.
5.
Muestra (sample) – pequeño grupo representativo de la población. Para que una muestra sea
representativa tiene que haber sido seleccionada en forma aleatoria (random), donde cada unidad
tenga la misma oportunidad de ser seleccionada.
6.
Parámetro – son los datos de una población.
7.
Estadística – son los datos de una muestra.
8.
Variables – sonlas características que se tratan de medir en una investigación.
9.
Datos (data en inglés) – información que los estadísticos recogen, organizan y analizan. Son los
valores que asumen las variables en cada uno de los sujetos.
10.
Variables o datos cualitativos (qualitative data) – la información está ordenada en categorías.
Ejemplos: tipo de sangre, religión, tamaño de camiseta.
11.
Variableso datos cuantitativos (quantitative data) – la información es el resultado de medidas
de conteo. Ejemplos: peso, estatura, cantidad de llamadas telefónicas, etc. Se dividen en datos
discretos y en datos continuos.
12.
Las variables o datos cuantitativos se dividen en dos clasificaciones:
a.
Discretos – el espacio muestral se puede contar (números naturales). Ejemplos: cantidad
de hijos en unafamilia, número de llamadas telefónicas.
b.
Continuos – el espacio muestral es continuo (números reales). Ejemplos: peso, estatura,
mediciones.
13.
Escala de medición de las variables – forma en que las variables son clasificadas, contadas o
medidas. Hay 4 escalas de medición: nominal, ordinal, intervalo y razón. Es estadísticas, el tipo
de análisis depende del nivel o escala de medición delas variables. Si los datos son cualitativos se
utilizan la escala nominal y la escala ordinal. Si los datos son cuantitativos se utilizan la escala de
intervalo y la escala de razón.
14.
Escala nominal – se utiliza cuando los datos están clasificados en categorías en las que no hay
ninguna idea de ordenamiento. No se puede decir que una categoría es mejor que otra. Se refiere
a atributos de lossujetos, no a cantidades. Ejemplos: concentración académica, tipo de sangre,
colores, número de ‘zip code’.
15.
Escala ordinal – hay orden en este nivel de medición: una categoría es mejor que otra. No hay
sentido numérico para esta escala. La diferencia entre dos rangos no es una cantidad exacta.
Ejemplos: Respuestas como ‘bueno, regular y malo’
16.
Escala de intervalo – se utiliza con datosnuméricos. Cada sujeto recibe un número. Ejemplos:
puntuaciones en la prueba del College Board, grados de temperatura, etc. Estos datos se pueden
sumar o restar y la diferencia entre ellos es significativa. Sin embargo no hay un cero verdadero.
Por ejemplo, 79° F es 5 grados más que 74° F y la diferencia entre 79 y 74 grados es la misma que
entre 55 y 50 grados Fahrenheit. No existe un cerosignificativo ya que no se puede decir que 0° F
significa que no hay temperatura.
17.
Escala de razón – Tiene un cero real. Tanto a - b (a menos b) como a/b (a entre b) tienen
significado. Ejemplos: peso, altura. Tiene sentido hablar de que una persona pesa el doble de la
otra.
18.
Recolección de datos – son las formas en que el investigador obtiene los datos. Tres de los
métodos más comunes son:...
Vocabulario a usarse durante el estudio de la Unidad I
1.
Estadísticas – es la ciencia de conducir estudios para recoger, organizar, resumir, analizar y hacer
conclusiones y generalizaciones de los datos. La estadística se divide en Estadística Descriptiva y
Estadística Inferencial.
2.
Estadística Descriptiva – consiste de la recolección, organización, resumen ypresentación de los
datos.
3.
Estadística Inferencial – hace generalizaciones basadas en muestras de la población, lleva a
cabo estimados y pruebas de hipótesis, determina relaciones entre las variables y hace
predicciones.
4.
Población (population) – es el conjunto de unidades definidas (personas, animales o cosas) que
tienen características en común que son de interés para el investigador. Es latotalidad de objetos
bajo consideración.
5.
Muestra (sample) – pequeño grupo representativo de la población. Para que una muestra sea
representativa tiene que haber sido seleccionada en forma aleatoria (random), donde cada unidad
tenga la misma oportunidad de ser seleccionada.
6.
Parámetro – son los datos de una población.
7.
Estadística – son los datos de una muestra.
8.
Variables – sonlas características que se tratan de medir en una investigación.
9.
Datos (data en inglés) – información que los estadísticos recogen, organizan y analizan. Son los
valores que asumen las variables en cada uno de los sujetos.
10.
Variables o datos cualitativos (qualitative data) – la información está ordenada en categorías.
Ejemplos: tipo de sangre, religión, tamaño de camiseta.
11.
Variableso datos cuantitativos (quantitative data) – la información es el resultado de medidas
de conteo. Ejemplos: peso, estatura, cantidad de llamadas telefónicas, etc. Se dividen en datos
discretos y en datos continuos.
12.
Las variables o datos cuantitativos se dividen en dos clasificaciones:
a.
Discretos – el espacio muestral se puede contar (números naturales). Ejemplos: cantidad
de hijos en unafamilia, número de llamadas telefónicas.
b.
Continuos – el espacio muestral es continuo (números reales). Ejemplos: peso, estatura,
mediciones.
13.
Escala de medición de las variables – forma en que las variables son clasificadas, contadas o
medidas. Hay 4 escalas de medición: nominal, ordinal, intervalo y razón. Es estadísticas, el tipo
de análisis depende del nivel o escala de medición delas variables. Si los datos son cualitativos se
utilizan la escala nominal y la escala ordinal. Si los datos son cuantitativos se utilizan la escala de
intervalo y la escala de razón.
14.
Escala nominal – se utiliza cuando los datos están clasificados en categorías en las que no hay
ninguna idea de ordenamiento. No se puede decir que una categoría es mejor que otra. Se refiere
a atributos de lossujetos, no a cantidades. Ejemplos: concentración académica, tipo de sangre,
colores, número de ‘zip code’.
15.
Escala ordinal – hay orden en este nivel de medición: una categoría es mejor que otra. No hay
sentido numérico para esta escala. La diferencia entre dos rangos no es una cantidad exacta.
Ejemplos: Respuestas como ‘bueno, regular y malo’
16.
Escala de intervalo – se utiliza con datosnuméricos. Cada sujeto recibe un número. Ejemplos:
puntuaciones en la prueba del College Board, grados de temperatura, etc. Estos datos se pueden
sumar o restar y la diferencia entre ellos es significativa. Sin embargo no hay un cero verdadero.
Por ejemplo, 79° F es 5 grados más que 74° F y la diferencia entre 79 y 74 grados es la misma que
entre 55 y 50 grados Fahrenheit. No existe un cerosignificativo ya que no se puede decir que 0° F
significa que no hay temperatura.
17.
Escala de razón – Tiene un cero real. Tanto a - b (a menos b) como a/b (a entre b) tienen
significado. Ejemplos: peso, altura. Tiene sentido hablar de que una persona pesa el doble de la
otra.
18.
Recolección de datos – son las formas en que el investigador obtiene los datos. Tres de los
métodos más comunes son:...
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