Republica Bolivariana de Venezuela

Universidad Fermín Toro

Escuela de Comunicación Social

Nombre: Aura Aguilera

C.I.: 22.335.955742

Sección: M 742

El concepto de población en estadística va más allá de lo que

comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un

conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan

características comunes. Es un conjunto de todos los elementos que

estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar

conclusiones. Ejemplo: Los miembros del Colegio de Ingenieros del

Estado Cojedes.

Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve

para representarla, s una colección de algunos elementos de la

población, pero no de todos. Una muestra debe ser definida en base

de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de

dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia.

Ejemplo: El estudio realizado a 50 miembros del Colegio de

Ingenieros del Estado Cojedes.

Una muestra aleatoria es cuando la elección sigue un método

impredecible. El muestreo aleatorio puede referirse también a tomar una

serie de observaciones independientes de la misma distribución de

probabilidad.

Una variable es una característica que al ser medida en diferentes

individuos es susceptible de adoptar diferentes valores

Es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, entre

otros) de un atributo o característica de una entidad. Los datos describen

hechos empíricos, sucesos y entidades.

Es un número que resume la ingente cantidad de datos que pueden

derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este

número está bien definido, usualmente mediante una fórmula

aritmética obtenida a partir de datos de la población

Valor numérico que describe una característica de la muestra y se

obtiene mediante la manipulación algebraica de sus datos.

Se denomina censo, al recuento de individuos que conforman una

población estadística, definida como un conjunto de elementos de

referencia sobre el que se realizan las observaciones.

Es un estudio observacional en el cual el investigador busca recaudar

datos por medio de un cuestionario prediseñado, y no modifica el

entorno ni controla el proceso que está en observación.

• Plantear hipótesis sobre una

población.

• Decidir qué datos recoger

(diseño de experimentos).

• Qué individuos pertenecerán

al estudio (muestras).

• Criterios de exclusión.

• Qué datos recoger de los mismos

(variables).

• Recoger los datos (muestreo).

• Describir (resumir) • Realizar una inferencia sobre la

población.

• Cuantificar la confianza en la inferencia.

Muestreo aleatorio

Un muestreo aleatorio todos los individuos tienen la misma probabilidad de

ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de

cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan

las mismas opciones de salir.

Muestreo estratificado

Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie

de subpoblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en

la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos

considerados.

Muestreo por Conglomerado

Un conglomerado se considera una agrupación de elementos que presentan

características similares a toda la población.

Muestreo Sistemático

Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de

extenderse en el tiempo

Variables cualitativas: Son las variables que expresan distintas

cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta

se denomina atributo o categoría y la medición consiste en una

clasificación de dichos atributos.

Variables cuantitativas: Son las variables que se expresan mediante

cantidades numéricas.

Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser

sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores.

Variable discreta : Es la variable que presenta separaciones o

interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Ejemplo: El

número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).

Variable cualitativa ordinal: La variable puede tomar distintos valores

ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario

que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve,

moderado, fuerte.

Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor

dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3

kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...).

En estadística, se le llama distribución de frecuencias a la 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 las

observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el número

existente en cada clase. Estas agrupaciones de datos suelen estar

agrupadas en forma de tablas.

La tabla de frecuencias ayuda a agrupar cualquier tipo de dato

numérico. En principio, en la tabla de frecuencias se detalla cada uno

de los valores diferentes en el conjunto de datos junto con el número

de veces que aparece, es decir, su Frecuencia. Se puede complementar

la frecuencia absoluta con la denominada frecuencia relativa, que

indica la frecuencia en porcentaje sobre el total de datos. En variables

cuantitativas se distinguen por otra parte la frecuencia simple y la

frecuencia acumulada.

3, 15, 24, 28, 33, 35, 38, 42, 43, 38, 36, 34, 29, 25, 17, 7, 34, 36, 39,

44, 31, 26, 20, 11, 13, 22, 27, 47, 39, 37, 34, 32, 35, 28, 38, 41, 48,

15, 32, 13.

1º Se localizan los valores menor y mayor de la distribución. En este

caso son 3 y 48.

2º Se restan y se busca un número entero un poco mayor que la

diferencia y que sea divisible por el número de intervalos queramos

establecer.

Es conveniente que el número de intervalos oscile entre 6 y 15.

En este caso, 48 - 3 = 45, incrementamos el número hasta 50 : 5 = 10

intervalos.

Se forman los intervalos teniendo presente que el límite inferior de

una clase pertenece al intervalo, pero el límite superior no pertenece

intervalo, se cuenta en el siguiente intervalo.

Xi ci fi Fi ni Ni

0, 5 2.5 1 1 0.025 0.025

5, 10 7.5 1 2 0.025 0.050

10, 15 12.5 3 5 0.075 0.125

15, 20 17.5 3 8 0.075 0.200

20, 25 22.5 3 11 0.075 0.275

25, 30 27.5 6 17 0.150 0.425

30, 35 32.5 7 24 0.175 0.600

35, 40 37.5 10 34 0.250 0.850

40, 45 42.5 4 38 0.100 0.950

45, 50 47.5 2 40 0.050 1

40 1