1b) ESTADISTICA ALGUNAS DEFINICIONES

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ESTADISTICA 
 
1.4. ALGUNAS DEFINICIONES PRELIMINARES 
1.4.1. CARÁCTER O CARACTERISTICA: Es el aspecto del fenómeno que se desea estudiar 
por ejemplo: 
- Se desea medir el nivel de conocimiento de un estudiante, ese nivel de conocimiento 
es la característica en que estamos interesados. 
- Se desea medir el comportamiento de los hijos de padres separados, ese 
comportamiento es la característica que estamos interesados en medir. 
 
1.4.2. INDIVIDUO: Es el elemento donde se observa el carácter. Los individuos pueden ser 
personas, cosas, animales, objetos etc. Por ejemplo: 
Ratas de laboratorio; capitales cuando se está haciendo un estudio de índices sociológicos. 
1.4.3. CENSO: Es el estudio de la población. O también el proceso por medio del cual se 
miden las características de todos los miembros de una población definida. 
1.4.4. PARAMETROS: Son aquellas medidas que describen numéricamente la característica 
de una población, también se les llama valor verdadero ya que una característica 
poblacional tendrá un solo parámetro. Por ejemplo: la media, la varianza, etc. 
1.4.5. ESTADIGRAFOS: Es la medida que describe numéricamente las característica 
correspondiente a una muestra. Por ejemplo: la media ó promedio si se quiere determinar 
la edad media de un determinado grupo de personas; la varianza cuando se esta midiendo 
la variabilidad de la edad de esas personas. 
1.4.6. VARIABLE: Si conforme se observa una característica, se encuentra que toma valores 
diferentes en personas, lugares o cosas diferentes, se dice que esta característica es una 
variable. Se hace esto por la sencilla razón de que la característica no es la misma cuando se 
observa en diferentes poseedores de ella. Algunos ejemplos de variables incluyen las 
estaturas de los adultos del sexo masculino, los pesos de los niños en edad preescolar y las 
edades de los pacientes que se ven en una clínica dental. 
1.4.7. VARIABLES CUANTITATIVAS: Una variable cuantitativa es aquella que puede medirse. 
Por ejemplo, se pueden obtener mediciones de las estaturas de los adultos del sexo 
masculino, los pesos de los niños en edad preescolar y las edades de los pacientes que se 
ven una clínica dental. 
 
1.4.8. VARIABLES CUALITATIVAS: Algunas características pueden no ser medidas en el 
sentido en que se miden la estatura, el peso y la edad. Muchas características sólo pueden 
catalogarse, como por ejemplo, cuando una persona enferma se le da un diagnóstico 
médico, cuando a una persona se le designa dentro de un grupo socioeconómico o cuando 
se di ce que una persona, lugar u objeto posee o no posee alguna característica de interés. 
A las variables de este tipo se les conoce como variables cualitativas. 
1.4.9. VARIABLE ALEATORIA: Siempre que se determina la estatura, el peso o la edad de un 
individuo, con frecuencia se dice que el resultado es un valor de la variable respectiva. 
Cuando los valores obtenidos son el resultado de factores fortuitos, se dice que la variable 
es una variable aleatoria. Frecuentemente se da el nombre de observaciones o, 
simplemente, el de medidas a los valores que resultan de procedimientos de medición. 
1.4.10. VARIABLE ALEATORIA DISCRETA: Las variables pueden caracterizarse aún más como 
discretas o continuas. 
Una variable aleatoria discreta se caracteriza por saltos o interrupciones en los valores que 
ésta puedan tener. Estos saltos o interrupciones indican la ausencia de valores entre los 
valores particulares que pueden tener la variable. Algunos ejemplos ilustrarán el punto. El 
número de admisiones diarias a un hospital general es una variable aleatoria discreta, ya 
que, cada día, el número de admisiones debe representarse por un número entero, tal como 
0, 1, 2, 3 y así sucesivamente. El número de admisiones en un día dado no puede ser un 
número tal como 1.5, 2.997 ó 3.3333. El número de dientes con caries, faltantes u 
obturados por niño en una escuela elemental es otro ejemplo de variable discreta. 
1.4.11. VARIABLE ALEATORIA CONTINUA: Una variable aleatoria continua no posee los 
saltos o interrupciones característicos de una variable aleatoria discreta. Los ejemplos de 
variables continuas incluyen las diversas mediciones que pueden hacerse sobre los 
individuos, tales como estatura, peso y circunferencia del cráneo. No obstante, debido a las 
limitaciones de los instrumentos de medición con que se encuentra, a menudo, las variables 
que son esencialmente continuas se tratan como si fueran discretas. Por ejemplo, la 
estatura por lo común se registra hasta el centímetro más próximo, mientras que, con un 
aparato de medición perfecto, esa medida podría hacerse tan precisa como se deseara. 
1.4.12. POBLACIÓN: La persona media piensa en una población como una colección de 
elementos, por los común, gente. Sin embargo, una población o colección de elementos 
pueden consistir de anímales, máquinas, plantas o células. 
Para nuestros fines, se define una población de elementos como la mayor colección de 
elementos por los cuales se tiene cierto interés en un instante particular. Si se lleva a cabo 
una medición de alguna variable sobre cada uno de los elementos en una población, se 
genera una población de valores de esa variable. Por lo tanto, se puede definir una 
población de valores como la mayor colección de valores de una variable aleatoria por los 
cuales se tiene cierto interés en un instante particular. Por ejemplo, si se tiene interés en 
los pesos de todos los niños de nivel elemental inscritos en cierto sistema escolar municipal, 
la población cosiste de todos estos pesos. Si el interés sólo es por los pesos de los alumnos 
de primer año en el sistema, se tiene una población diferente –los pesos de los alumnos de 
primer año inscritos en el sistema escolar. Por consiguiente, las poblaciones quedan 
determinadas o definidas por nuestra esfera de interés. Las poblaciones pueden ser finitas 
o infinitas. Sin una población de valores consiste de un número fijo de estos valores, se dice 
que la población es finita. Por otra parte, sin una población consiste de una sucesión sin fin 
de valores, la población es infinita. 
1.4.13. MUESTRA: Una muestra puede definirse simplemente como una parte de una 
población. Supóngase que una población consiste de los pesos de todos los niños de nivel 
elemental inscritos en cierto sistema escolar municipal. Si se reúnen para el análisis, los 
pesos de sólo una fracción de estos niños, sólo se tiene una parte de la población de pesos, 
es decir, se tiene una muestra. 
1.4.14. BIOESTADÍSTICA: Cuando los datos que se están analizando se obtienen de las 
ciencias biológicas y de la medicina, se usa el término bioestadística para distinguir a esta 
aplicación particular de las herramientas y conceptos estadísticos.