adiestramiento

Dato: Conocido también como información, es el valor de la variable asociada a un elemento de una población o muestra.
Ejemplos:
cantidad de personas con empleo permanente con respecto a la población total
Porcentaje de votos de cada candidato a la presidencia de la república.
Estadística: es la ciencia que comprende una serie de métodos y procedimientos destinados a la recopilación,tabulación, procesamiento, análisis e interpretación de datos cuantitativos cualitativos. Un objeto un objetivo de la estadística es describir “la población del estudio” en base a información obtenida de elementos individuales.
Ejemplos:
media de notas de 10 alumnos seleccionados.
Se divide en dos ramas: estadística descriptiva y estadística inferencial.
Estadística Descriptiva: Rama de laciencia estadística que se encarga desde la recopilación, procesamiento y análisis de la información siendo sus conclusiones válidas sólo para el grupo analizado.
Ejemplos:
La cantidad de robos ocurridos el último mes en una ciudad concreta
La cantidad de pacientes atendidos en el Hospital municipal el último año.
Estadística Inferencial: Rama de la ciencia estadística que proporciona métodosy procedimientos que permiten obtener conclusiones para una población a partir del estudio de una o más muestras representativas.
Ejemplos:
- El INI informó que la Encuesta Permanente de Hogares del mes de marzo 2010 reporto la tasa más alta de desempleo que ascendió al 20% a nivel nacional.
Estadístico: Conocido también como estadígrafo, es el valor calculado en base a los datos que seobtienen sobre una muestra y por lo tanto es una estimación de los parámetros. Entre los más usados se tiene la media muestral y la desviación estándar muestral.


Ejemplos:
Porcentajes de crecimiento o decremento de utilidades y gastos
resultados de conteos
Muestra: es un subconjunto representativo de la población a partir del cual se pretende realizar inferencias respecto a la poblaciónde donde procede. Los elementos seleccionados con cierta técnica reúnen ciertas características que la hacen ser representativa, significativa y confiable y que en base a ella se pueden hacer inferencias respecto a la población. La muestra puede ser probabilística y no probabilística.
Ejemplo:
Estudiamos los valores sociales de una población de 5000 habitantes aprox., entendemos que sería degran dificultad poder analizar los valores sociales de todos ellos, por ello, la estadística nos dota de una herramienta que es la muestra para extraer un conjunto de población que represente a la globalidad y sobre la muestra realizar el estudio. Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población.Variable: Es una característica de la población o de la muestra cuya medida puede cambiar de valor. Se representa simbólicamente mediante las letras del alfabeto. Se clasifican en variable continua y variable discreta.
Ejemplos:
Masa de niños en edad preescolar
Frecuencia cardiaca.
Variable continúa: Es una variable cuantitativa, es la característica de la población, cuyos valores estánrepresentados mediante el conjunto de los números reales. Puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo.
Ejemplo:
la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 Km/h, 94,57, Km/h.
Variable Discreta: Es una variable cuantitativa. Es la característica de la población, cuyos valores están representados mediante el conjunto de los números naturales.

Ejemplo:
El número de libros en unaestantería.
las tiradas de un dado.
el número de pétalos de una flor.
Escala: Una escala puede concebirse como un continuo de valores ordenados correlativamente que admite un punto inicial y otro final. Si evaluamos el rendimiento académico de estudiantes podemos asignar el valor cero al mínimo rendimiento imaginable al respecto; al mayor rendimiento posible podemos atribuirle un valor de 100, 20, 10...