Glosario de Términos respecto de un valor 1. Dispersión: Tendencia de los datos de una serie estadística a separarse respecto central. l a composición de un cuerpo. 2. Elemento: es un principio químico o físico que forma parte de la proporción de aumento o disminución que existe entre las dimensiones reales y las 3. Escala: Es la proporción
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dimensiones representadas representadas de un objeto. Estadística: Es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. originados a Estadística Descriptiva: Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados partir de los fenómenos fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente.
predicciones 6. Estadística Inferencial: Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones
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asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Estadísticos: Es también una variable aleatoria y como tal adquiere diferentes valores de una muestra a otra. v eces que se repite un determinado valor de la variable. Frecuencia: Es la cantidad de veces
8. 9. Frecuencia absoluta: Es el promedio de una suma predeterminada y además consiste en saber cuál es el número o símbolo de mayor equivalencia. equivalencia. absoluta y el tamaño de la muestra. 10. Frecuencia relativa: Es el cociente entre la frecuencia absoluta igual o 11. Frecuencia absoluta acumulada: Es el número de veces en la muestra con un valor igual menor al de la variable. Frecuencia relativa acumulada: Es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada acumulada y el número total de datos.
12. Gráficos: Son medios popularizados y a menudo los más convenientes para presentar datos, se emplean para tener una una representación visual visual de la totalidad de la información.
13. Gráficos de barras verticales: (Llamados por algunos software de columnas); representan valores usando trazos verticales, aislados o no unos de otros, según la variable a graficar sea discreta o continua. Pueden usarse para representar: representar: una serie o dos o más series (también llamado de barras comparativas).
14. Gráficos de barras horizontales: Representan valores discretos a base de trazos horizontales, aislados unos de otros. Se utilizan cuando los textos correspondientes correspondientes a cada categoría son muy extensos. representación 15. Gráficos de barras proporcionales: Se usan cuando lo que se busca es resaltar la representación de los porcentajes porcentajes de los datos que componen componen un total. comparar 16. Gráficos de barras comparativas: Se utilizan para comparar dos o más series, para comparar valores entre categorías. mostrar las relaciones relaciones entre dos o más series con el 17. Gráficos de barras apiladas: Se usan para mostrar total. 18. Gráficos de líneas: En este tipo de gráfico se representan los valores de los datos en dos ejes cartesianos ortogonales ortogonales entre sí. l a distribución interna de los datos que 19. Gráficos circulares: Estos gráficos nos permiten ver la representan un hecho, en forma de porcentajes sobre un total. Se suele separar el sector correspondiente correspondiente al mayor o menor valor, según lo que se desee destacar. 20. Gráficos de Áreas: En estos tipos de gráficos se busca mostrar la tendencia de la información generalmente en un período de tiempo.
21. Cartogramas: Estos tipos de gráficos se utilizan para mostrar datos sobre una base geográfica. 22. Gráficos Mixtos: En estos tipos de gráficos se representan dos o más series de datos, cada una con un tipo diferente de gráfico. Son gráficos más vistosos y se usan para resaltar las diferencias entre las series. 23. Histogramas: Estos tipos de gráficos se utilizan para representa distribuciones de frecuencias.
24. Muestra: Es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística. 25. Muestreo: Es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.
26. Muestreo probabilístico (aleatorio): En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. 27. Muestreo no probabilístico (no aleatorio): En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. 28. Parámetros: Es un número que resume la ingente cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. 29. Población: Es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan unas de las observaciones. 30. Variable: Es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores.
31. Variables cualitativas: Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad.
32. Variable cualitativa ordinal o variable cuasi-cuantitativa: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme.
33. Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores.
34. Variables cuantitativas: Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas. 35. Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. 36. Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. 37. Variables independientes: Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando intrínsecamente a los casos del mismo. 38. Variables dependientes: Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influenciadas por los valores de las variables independientes.
39. Variables intervinientes: Son aquellas características o propiedades que, de una manera u otra, afectan el resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes y dependientes. 40. Variables moderadoras: Representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables dependientes. Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad.
