CENSO: en estadística descriptiva, al recuento de individuos que

GLOSARIO DE ESTADISTICA
BIHISTOGRAMA: Este tipo de gráfico simplemente son dos
histogramas que comparten el eje x y sus ejes y son opuestos.
Su principal utilidad es la comparación. [45]
CENSO: en estadística descriptiva, al 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 de recuento.[1]
COEFICIENCIA DE ASIMETRÍA: En teoría de la probabilidad y estadística, la
medida de asimetría más utilizada parte del uso del tercer momento estándar.
La razón de esto es que nos interesa mantener el signo de las desviaciones
con respecto a la media, para obtener si son mayores las que ocurren a la
derecha de la media que las de la izquierda. [3]
COEFICIENCIA DE CORRELACIÓN (PEARSON, SPEARMAN): ρ (ro) es una
medida de la correlación (la asociación o interdependencia) entre dos variables
aleatorias continuas. [4]
COEFICIENCIA DE CURTOSIS: analiza el grado de
concentración que presentan los valores alrededor de la
zona central de la distribución.
Se definen 3 tipos de distribuciones según su grado de
curtosis:
Distribución mesocúrtica: presenta un grado de concentración medio alrededor
de los valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribución
normal).
Distribución leptocúrtica: presenta un elevado grado de concentración
alrededor de los valores centrales de la variable.
Distribución platicúrtica: presenta un reducido
alrededor
de
los
valores
centrales
grado de
de
la
concentración
variable. [44]
COEFICIENCIA DE VARIACIÓN: El coeficiente de variación es la relación
entre la desviación típica de una muestra y su media. [20]
CONSTANTE: Cuando la variable solamente puede tomar un
valor o permanece fijo durante un proceso o cálculo. [40]
CUARTILES, DECILES, PERCENTILES (FRACTILES):
Cuartiles: Los Cuartiles son los tres valores de la variable que dividen a
un conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales.
Deciles: Los deciles son los nueve valores que dividen la serie de datos en diez
partes iguales.
Percentiles:
Los percentiles son
de datos en 100 partes iguales. [32]
los 99
valores que dividen la
serie
DESVIACIÓN MEDIA: la desviación respecto a la media es
la diferencia entre cada valor de la variable estadística y la media
aritmética. [22]
Di = x - x
La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las
desviaciones respecto a la media.
La desviación media se representa por
DESVIACIÓN TÍPICA: La desviación estándar o desviación
típica es la raíz cuadrada de la varianza.
Es decir, la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de
las puntuaciones de desviación. La desviación estándar se
representa por σ. [21]
DIAGRAMA DE BARRAS: Un diagrama de barras se
utiliza para de presentar datos cualitativos o datos
cuantitativos de tipo discreto. Se representan sobre unos
ejes de coordenadas, en el eje de abscisas se colocan
los valores de la variable, y sobre el eje de
ordenadas las frecuencias absolutas o relativas o acumuladas. [23]
DIAGRAMA DE CAJAS: es un gráfico, basado en cuartiles, mediante el cual se
visualiza un conjunto de datos. Está compuesto por un rectángulo, la "caja", y
dos brazos, los "bigotes".
Es un gráfico que suministra información sobre los valores mínimo y máximo,
los cuartiles Q1, Q2 omediana y Q3, y sobre la existencia de valores atípicos y
la simetría de la distribución. [5]
DIAGRAMA DE LÍNEAS: es un tipo de diagrama eléctrico
para representar circuitos trifásicos. Se usa principalmente
para estudiar flujos de potencia. Sólo se puede utilizar
mientras el sistema trifásico es equilibrado, puesto que la
intensidad que circula por cada rama, así como la tensión
de cada punto, es igual en módulo, y sólo varía en su fase,
desplazada 120º de una fase a otra.
Se suele usar junto con otras simplificaciones de notación. Deja más espacio
para aspectos no eléctricos como puede ser el aspecto económico. [6]
DIAGRAMA DE PUNTOS: Es una variación del diagrama
lineal simple el cual está formado por líneas rectas o curvas,
que resultan de la representación, en un eje de
coordenadas, de distribuciones de frecuencias, este
construye colocando en el eje x los valores
correspondientes a la variable y en el eje de las ordenadas el valor
correspondiente a la frecuencia para este valor. Proporciona principalmente
información con respecto a las frecuencias. Este se usa cuando solo se
necesita información sobre la frecuencia.
Cuando la muestra se agrupa por intervalos se trabaja con la marca de clase
del intervalo de clase, la marca de clase es el punto medio del intervalo. [39]
DIAGRAMA DE SECTORES: Un diagrama de sectores se puede utilizar para
todo tipo de variables, pero se usa frecuentemente para
las variables cualitativas. Los datos se representan en
un círculo, de modo que el ángulo de
la frecuencia absoluta correspondiente.
cada sector es
proporcional a
El diagrama circular se construye con la ayuda de un transportador de ángulos.
[24]
DIAGRAMA RADIAL: En este tipo de diagrama el título principal
se coloca en el centro y las frases o palabras clave son
relacionadas inmediatamente con el título y unidas a través de
arcos. Este tipo de diagrama se diferencia del diagrama en
árbol en que desarrolla la estructura en todas las direcciones,
abriéndola en abanico. [41]
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA: es una ordenación en forma
de
tabla de
los datos
estadísticos,
asignando
a
cada dato su frecuencia correspondiente. [25
]
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD: es una función que
asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria
la probabilidad de que dicho suceso ocurra. La distribución
de probabilidad está definida sobre el conjunto de todos los sucesos, cada uno
de los sucesos es el rango de valores de la variable aleatoria. [7]
ERROR RELATIVO: es el cociente entre el error absoluto de la medida y el
valor real de ésta. [16]
ERROR ABSOLUTO: es la diferencia entre el valor real de una magnitud y el
valor que se ha medido. [17]
ERROR ESTÁNDAR: Un mismo estimador ofrece distintos valores para
distintas muestras del mismo tamaño extraídas de la misma población. Por lo
tanto deberíamos tener una medida de la variabilidad del estimador respecto
del parámetro que se trata de estimar. Esta variabilidad se mide en términos de
la desviación estándar del estimador, la cual recibe el nombre de error
estándar. [19]
ESCALAS DE MEDIDA (NOMINAL, ORDINAL, DE RAZÓN Y DE
INTERVALO): para realizar un correcto análisis de los datos es fundamental
conocer de antemano el tipo de medida de la variable, ya que para cada una de
ellas se utiliza diferentes estadísticos. La clasificación más convencional de las
escalas
de
medida
las
divide
en
cuatro
grupos
denominados Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón.
1. NOMINAL
Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican
un grupo de pertenencia. Este tipo de variables sólo nos permite establecer
relaciones de igualdad/desigualdad entre los elementos de la variable. La
asignación de los valores se realiza en forma aleatoria por lo que NO cuenta
con un orden lógico. Un ejemplo de este tipo de variables es el Género ya que
nosotros podemos asignarle un valor a los hombres y otro diferente a las
mujeres y por más machistas o feministas que seamos no podríamos
establecer que uno es mayor que el otro.
2. ORDINAL
Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican
un grupo de pertenencia contando con un orden lógico. Este tipo de variables
nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad y a su vez,
podemos identificar si una categoría es mayor o menor que otra. Un ejemplo de
variable ordinal es el nivel de educación, ya que se puede establecer que una
persona con título de Postgrado tiene un nivel de educación superior al de una
persona con título de bachiller. En las variables ordinales no se puede
determinar la distancia entre sus categorías, ya que no es cuantificable o
medible.
3. INTERVALO
Son variables numéricas cuyos valores representan magnitudes y la distancia
entre los números de su escala es igual. Con este tipo de variables podemos
realizar comparaciones de igualdad/desigualdad, establecer un orden dentro de
sus valores y medir la distancia existente entre cada valor de la escala. Las
variables de intervalo carecen de un cero absoluto, por lo que operaciones
como la multiplicación y la división no son realizables. Un ejemplo de este tipo
de variables es la temperatura, ya que podemos decir que la distancia entre 10
y 12 grados es la misma que la existente entre 15 y 17 grados. Lo que no
podemos establecer es que una temperatura de 10 grados equivale a la mitad
de una temperatura de 20 grados.
4. RAZÓN
Las variables de razón poseen las mismas características de las variables de
intervalo, con la diferencia que cuentan con un cero absoluto; es decir, el valor
cero (0) representa la ausencia total de medida, por lo que se puede realizar
cualquier operación Aritmética (Suma, Resta, Multiplicación y División)
y Lógica (Comparación y ordenamiento). Este tipo de variables permiten el
nivel más alto de medición. Las variables altura, peso, distancia o el salario,
son algunos ejemplos de este tipo de escala de medida.
Debido a la similitud existente entre las escalas de intervalo y de razón, SPSS
las ha reunido en un nuevo tipo de medida exclusivo del programa, al cual
denomina Escala. Las variables de escala son para SPSS todas aquellas
variables cuyos valores representan magnitudes, ya sea que cuenten con un
cero (0) absoluto o no. Teniendo esto en cuenta discutiremos a continuación
los diferentes procedimientos estadísticos que se pueden utilizar de acuerdo al
tipo de medida de cada variable. [42]
ESTADÍSTICA: trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos
obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar
conclusiones. [26]
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: se define como el conjunto de métodos que
analizan una muestra conformada por una colección de datos o determinadas
características medibles, obtenidos de un colectivo de personas u objetos de la
naturaleza específica. El objetivo de la estadística descriptiva es describir los
datos en forma conveniente, útil y comprensible de las diversas características
de mencionado conjunto de observaciones.
Bb: guía de trabajo teórico del Prof. Fernando a. contreras j.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: estudia cómo sacar conclusiones generales
para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado de
fiabilidad o significación de los resultados obtenidos. [36]
ESTIMACIÓN: se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un
valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos
proporcionados por una muestra. [8]
FRECUENCIA RELATIVA: es el cociente entre la frecuencia absoluta de un
determinado valor y el número total de datos. La frecuencia relativa se puede
expresar en tantos por ciento y se representa por ni.
La suma de las frecuencias relativas es igual a 1. [27]
FRECUENCIA SIMPLE: Al construir una distribución de frecuencias, se tienen
diferentes intervalos de valores que denominaremos clases. Se define
frecuencia simple de clase al número de veces que se repite cada clase. Se le
identifica como fi, donde (f) se lee como frecuencia, e (i) define el orden de las
clases. [16]
HISTOGRAMA: es una representación gráfica de una variable en forma
de barras. Se utilizan para variables continuas o para variables discretas, con
un gran número de datos, y que se han agrupado en clases. En el eje
abscisas se construyen unos rectángulos que tienen por base la amplitud del
intervalo, y por altura, la frecuencia absoluta de cada intervalo. La superficie de
cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. [28]
MEDIA ARITMÉTICA: es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el
resultado entre el número total de datos. [29]
Es el símbolo de la media aritmética.
MEDIA ARMÓNICA: denominada H, de una cantidad finita de números es igual
al recíproco, o inverso, de la media aritmética de los recíprocos de dichos
valores
Así, dados los números x1,x2, ... , xi con sus respectivas frecuencias
absolutas n1,n2, ... , ni , y siendo "N" el número total de datos, la media
armónica será igual a: [9]
MEDIA GEOMÉTRICA: de una cantidad arbitraria de números (por
decir n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los números. [10]
MEDIA PONDERADA: de un conjunto de números al resultado de multiplicar
cada uno de los números por un valor particular para cada uno de ellos,
llamado su peso, y obteniendo a continuación la media aritmética del conjunto
formado por los productos anteriores. Se utiliza la media ponderada cuando no
todos los elementos componentes de los que se pretende obtener la media
tienen la misma importancia. [11]
MEDIA TRUNCADA: se le denomina a una medida de tendencia
central estadística, similar a un promedio y una mediana. Para el cálculo del
promedio en este caso previamente se descartan porciones de la distribución
de probabilidad o muestra en el extremo inferior y superior, típicamente se
descarta igual cantidad en ambos extremos. [12]
MEDIANA: Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando
éstos están ordenados de menor a mayor. La mediana se representa por Me.
La mediana se puede hallar sólo para variables cuantitativas.
Bb: http://www.ditutor.com/estadistica/mediana.html
MODA: es el valor que tiene mayor frecuencia absoluta. Se representa por Mo.
Se puede hallar la moda para variables cualitativas y cuantitativas. [30]
MUESTRA: es un conjunto representativo de la población de referencia. El
número de individuos de una muestra es menor que el de la población. [31]
OPTIMIZACIÓN: Procedimientos para obtener gráficos óptimos cuando el
criterio que se selecciona es la potencia del gráfico de control. Modelización
mediante cadenas de Markov. Estudio de los distintos tipos de optimización
estadística. [43]
PARÁMETRO: es un número que resume la ingente cantidad de datos que
pueden derivarse del estudio de una variable estadística. [13]
POBLACIÓN: es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un
estudio estadístico. [33]
POLÍGONO DE FRECUENCIA: se realizan trazando los puntos que
representan las frecuencias y uniéndolos mediante segmentos. [34]
PROBABILIDAD: Son aquellos en los que no se puede predecir el resultado, ya
que éste depende del azar. [37]
RANGO: es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una
distribución estadística. [35]
RAZÓN: Es el cociente entre dos números, en el que ninguno o sólo algunos
elementos del numerador están incluidos en el denominador. El rango es de 0
a infinito. [18]
TABLA CRUZADA: o de contingencia permite describir el
comportamiento de los datos de dos o más variables
de acuerdo a la combinación o cruce de sus categorías. [46]
TABLA DE CONTINGENCIA: Un método útil para clasificar los datos obtenidos
en un recuento es mediante las tablas de contingencia. Se trata de tablas en
cuyas celdas figuran probabilidades, y en la cual podemos determinar unas
probabilidades conociendo otras de la tabla. [31]
VARIABLE: es una característica que al ser medida en diferentes individuos es
susceptible de adoptar diferentes valores.
VARIABLE CATEGÓRICA: son aquellas cuyos valores son del tipo categórico,
es decir, que indican categorías o son etiquetas alfanuméricas o "nombres". A
su vez se clasifican en:
Variables categóricas nominales: son las variables categóricas que, además de
que sus posibles valores son mutuamente excluyentes entre sí, no tienen
alguna forma "natural" de ordenación. Por ejemplo, cuando sus posibles valore
son: "sí" y "no". A este tipo de variable le corresponde las escalas de medición
nominal.
Variables categóricas ordinales: son las variables categóricas que tienen algún
orden. Por ejemplo, cuando sus posibles valores son: "nunca sucede", "la mitad
de las veces" y "siempre sucede". A este tipo de variable le corresponde
las escalas de medición ordinal.
Bb: http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/xu2.html
VARIABLE CUALITATIVA: 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. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo
pueden tomar dos valores posibles como sí y no, hombre y mujer o
son politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores
VARIABLE CUANTITATIVA: Son las variables que se expresan mediante
cantidades numéricas. Las variables cuantitativas además pueden ser:
Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en
la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones
indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la
variable pueda asumir. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).
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,...), que solamente está limitado
por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que siempre exista un
valor entre dos variables, también puede ser el dinero o un salario dado. [14]
VARIANZA: Es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a
la media de una distribución estadística. La varianza se representa por
.
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Deisy Gerardin Ramirez Conde
Ci: 21002360