REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA<\/p>\n\n\n\n
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION UNIVERSITARIA<\/p>\n\n\n\n
U.P.T.P LUIS MARIANO RIVERA<\/p>\n\n\n\n
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PROYECTO:<\/p>\n\n\n\n
ESTADISTICA BASICA Y APLICADA<\/strong><\/p>\n\n\n\n COMPILADOR<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n PROFESOR NESTOR JOSE MALAVE MATA<\/p>\n\n\n\n LINEA DE INVESTIGACION:<\/strong> ESTADISTICA<\/p>\n\n\n\n Presentaci\u00f3n<\/strong>: <\/p>\n\n\n\n La estad\u00edstica es la ciencia que se ocupa del estudio y la aplicaci\u00f3n del conjunto de m\u00e9todos, t\u00e9cnicas y definiciones necesarios para recoger, clasificar, representar y resumir los datos de un experimento aleatorio, as\u00ed como para la realizaci\u00f3n de inferencias a partir del an\u00e1lisis de estos datos en situaciones precisas del contexto m\u00e9dico y de la salud humana. <\/p>\n\n\n\n Proporciona los procedimientos para evaluar la conformidad de la informaci\u00f3n emp\u00edrica con los modelos te\u00f3ricos propuestos que intentan explicar la realidad. <\/p>\n\n\n\n En la actualidad la estad\u00edstica est\u00e1 experimentando un importante avance, fruto de la disponibilidad de medios inform\u00e1ticos cada vez m\u00e1s avanzados que permiten el manejo de grandes vol\u00famenes de datos, as\u00ed como la aplicaci\u00f3n de nuevos m\u00e9todos, para el uso y pr\u00e1ctica en la medicina y la salud.<\/p>\n\n\n\n En esta obra se abordan los contenidos de estad\u00edstica descriptiva, c\u00e1lculo de probabilidades y distribuciones de probabilidad e inferencia estad\u00edstica. Para su estudio s\u00f3lo se requiere una formaci\u00f3n matem\u00e1tica b\u00e1sica, pues se incide en la interpretaci\u00f3n y la aplicaci\u00f3n de los m\u00e9todos estad\u00edsticos m\u00e1s que en la formulaci\u00f3n matem\u00e1tica de \u00e9stos. En cada cap\u00edtulo, tras la exposici\u00f3n de los conceptos, se incluyen ejercicios resueltos y propuestos que ayudar\u00e1n a una mejor comprensi\u00f3n de dichos contenidos. Estos ejercicios provienen, en su mayor\u00eda, de ex\u00e1menes o de problemas resueltos en clase por los autores en alguna de las titulaciones en las que han impartido docencia (Ingenier\u00eda, Econom\u00eda y Biolog\u00eda, fundamentalmente). <\/p>\n\n\n\n Los \u00faltimos cap\u00edtulos incluyen sendas colecciones de cuestiones de respuesta m\u00faltiple para una autoevaluaci\u00f3n de los conocimientos adquiridos por el alumno en cada una de rama en la formaci\u00f3n t\u00e9cnica y profesional.<\/p>\n\n\n\n La Estad\u00edstica Definici\u00f3n y Caracter\u00edsticas: <\/strong><\/p>\n\n\n\n La Palabra estad\u00edstica viene del g\u00e9nero femenina del t\u00e9rmino alem\u00e1n Statistik, derivado a su vez del italiano statista, hombre de Estado, es la disciplina que estudia la variabilidad, as\u00ed como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad, para conocer valores con respecto a un hecho o fen\u00f3meno determinado Cuando este conocimiento se aplica a las ciencias f\u00e1cticas, el proceso de investigaci\u00f3n requiere la recolecci\u00f3n, organizaci\u00f3n, an\u00e1lisis, interpretaci\u00f3n y presentaci\u00f3n de los datos, en situaciones o casos muy espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n La estad\u00edstica se divide en dos grandes \u00e1reas y\/o grupos:<\/p>\n\n\n\n Estad\u00edstica descriptiva<\/strong>: Se dedica a la descripci\u00f3n, visualizaci\u00f3n y resumen de datos originados a partir de los fen\u00f3menos de estudio. Los datos pueden ser resumidos num\u00e9rica o gr\u00e1ficamente.<\/p>\n\n\n\n Su objetivo es organizar y describir las caracter\u00edsticas sobre un conjunto de datos con el prop\u00f3sito de facilitar su aplicaci\u00f3n, generalmente con el apoyo de gr\u00e1ficas, tablas o medidas num\u00e9ricas.<\/p>\n\n\n\n Ejemplos b\u00e1sicos de par\u00e1metros estad\u00edsticos son: <\/p>\n\n\n\n la media y la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar.<\/p>\n\n\n\n Ejemplos gr\u00e1ficos son: <\/p>\n\n\n\n histograma, pir\u00e1mide poblacional, gr\u00e1fico circular, entre otros.<\/p>\n\n\n\n Estad\u00edstica inferencial: Se dedica a la generaci\u00f3n de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fen\u00f3menos en cuesti\u00f3n teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la poblaci\u00f3n bajo estudio. <\/p>\n\n\n\n Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas s\u00ed\/no (prueba de hip\u00f3tesis), estimaciones de unas caracter\u00edsticas num\u00e9ricas (estimaci\u00f3n), pron\u00f3sticos de futuras observaciones, descripciones de asociaci\u00f3n (correlaci\u00f3n) o modelamiento de relaciones entre variables (an\u00e1lisis de regresi\u00f3n en sus diversos opciones de clasificaci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n Otras t\u00e9cnicas de modelamiento incluyen an\u00e1lisis de varianza, series de tiempo y miner\u00eda de datos. Su objetivo es obtener conclusiones \u00fatiles para lograr hacer deducciones acerca de la totalidad de todas las observaciones hechas, bas\u00e1ndose en la informaci\u00f3n num\u00e9rica.<\/p>\n\n\n\n Inferencia estad\u00edstica: <\/p>\n\n\n\n Conjunto de m\u00e9todos y t\u00e9cnicas que permiten inducir, a partir de la informaci\u00f3n emp\u00edrica, basada en la experiencia, proporcionada con una determinada poblaci\u00f3n un riesgo de error en t\u00e9rminos de probabilidad. <\/p>\n\n\n\n Ejemplo: Saco datos de todos los jugadores de un equipo de futbol, edad, promedio de goles por jugador, juegos ganados y perdidos, los jugadores zurdos y derechos, y de all\u00ed, digo que dicho equipo tiene un 95% de quedar campe\u00f3n en el campeonato. <\/p>\n\n\n\n Un individuo: Es un ser organizado con caracter\u00edsticas f\u00edsicas, de tipo conductual y social, muy particular, que lo hacen \u00fanico. Muestra; Se puede explicar c\u00f3mo el subconjunto que se extrae de una totalidad de una realidad determinada. <\/p>\n\n\n\n Ejemplo: Tengo 100 metras, con caracter\u00edsticas iguales en una bolsa de pl\u00e1stico y meto la mano y extraigo diez, sacando una parte del grupo de las 100 metras.<\/p>\n\n\n\n Muestreo: Conjunto de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas que se relacionan con el an\u00e1lisis de conclusiones de un grupo de elementos para inferir en el grupo total de elementos. <\/p>\n\n\n\n Ejemplo: Es el proceso que consiste en seleccionar el grupo de administradores de una empresa, los cuales deben manejar los principios b\u00e1sicos de dicha ciencia, es decir todos tiene la posibilidad de ser seleccionados.<\/p>\n\n\n\n Muestreos Probabil\u00edsticos: El muestreo probabil\u00edstico es un m\u00e9todo de muestreo (muestreo se refiere al estudio o el an\u00e1lisis de grupos peque\u00f1os de una poblaci\u00f3n) que utiliza formas de m\u00e9todos de selecci\u00f3n aleatoria. <\/p>\n\n\n\n a.-Muestreo aleatorio Simple: El muestreo aleatorio simple consiste en seleccionar una muestra aleatoria de toda la poblaci\u00f3n, donde cada unidad tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. <\/p>\n\n\n\n Esta es la forma m\u00e1s com\u00fan de seleccionar una muestra aleatoria. Para compilar una lista de las unidades de la poblaci\u00f3n de investigaci\u00f3n, considere usar un generador de n\u00fameros aleatorios. <\/p>\n\n\n\n Ejemplo: Muestreo aleatorio simple. Est\u00e1s investigando las opiniones pol\u00edticas de un municipio de 4.000 habitantes. Tienes acceso a una lista con las 4.000 personas, anonimizada por motivos de privacidad. Has establecido que necesitas una muestra de 100 personas para tu investigaci\u00f3n. Escribir a mano los nombres de los 4.000 habitantes para extraer al azar 100 de ellos ser\u00eda poco pr\u00e1ctico y requerir\u00eda mucho tiempo, adem\u00e1s de cuestionable por razones \u00e9ticas. En lugar de ello, decide utilizar un generador de n\u00fameros aleatorios para extraer una muestra aleatoria simple.<\/p>\n\n\n\n Si el primer n\u00famero generado por el programa es 1735, esto significa que el residente n.\u00b0 1735 de su lista debe ser seleccionado para formar parte de la muestra. Contin\u00fae haciendo coincidir cada n\u00famero con el residente correspondiente en la lista.<\/p>\n\n\n\n b.-Muestreo Estratificado:El muestreo estratificado recoge una selecci\u00f3n aleatoria de una muestra de ciertos estratos o subgrupos dentro de la poblaci\u00f3n. Cada subgrupo se separa de los dem\u00e1s en funci\u00f3n de una caracter\u00edstica com\u00fan, como el g\u00e9nero, la raza o la religi\u00f3n. De esta manera, puede asegurarse de que todos los subgrupos de una poblaci\u00f3n determinada est\u00e9n adecuadamente representados dentro de su poblaci\u00f3n de muestra.<\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, si est\u00e1 dividiendo una poblaci\u00f3n estudiantil por carreras universitarias, los estudiantes de Ingenier\u00eda, Ling\u00fc\u00edstica y Educaci\u00f3n F\u00edsica son tres estratos diferentes dentro de esa poblaci\u00f3n. Para dividir la poblaci\u00f3n en diferentes subgrupos, primero elija la caracter\u00edstica por la que desea dividirlos. Luego, puede seleccionar la muestra de cada subgrupo.<\/p>\n\n\n\n Puede hacerlo de una de estas dos maneras:<\/p>\n\n\n\n Seleccionando un n\u00famero igual de unidades de cada subgrupo Seleccionando unidades de cada subgrupo iguales a su proporci\u00f3n en la poblaci\u00f3n total<\/p>\n\n\n\n Ejemplo: Muestreo estratificado.Est\u00e1s investigando por qu\u00e9 los j\u00f3venes eligen jugar al baloncesto. Quieres saber si los ni\u00f1os de las zonas urbanas tienen m\u00e1s probabilidades de jugar que los ni\u00f1os de las zonas rurales. Al observar una lista de todos los jugadores j\u00f3venes de tu estado, observas que hay 32.000 ni\u00f1os de zonas urbanas y 8.000 ni\u00f1os de zonas rurales. Si se toma una muestra aleatoria simple, los ni\u00f1os de \u00e1reas urbanas tendr\u00e1n una probabilidad mucho mayor de ser seleccionados, por lo que la mejor manera de obtener una muestra representativa es tomar una muestra estratificada.<\/p>\n\n\n\n Primero, divide la poblaci\u00f3n en estratos: uno para ni\u00f1os de \u00e1reas urbanas y otro para ni\u00f1os de \u00e1reas rurales. Luego, toma una muestra aleatoria simple de cada subgrupo. Puedes usar una de dos opciones:Seleccione 100 urbanas y 100 rurales, es decir, un n\u00famero igual de unidades Seleccione 80 urbanos y 20 rurales, lo que le dar\u00e1 una muestra representativa de 100 personas.<\/p>\n\n\n\n Luego, puedes continuar con la recolecci\u00f3n de datos (por ejemplo, pedirles que completen un cuestionario ). Si eliges un n\u00famero igual de unidades, ten en cuenta que debes ponderar los resultados para poder sacar conclusiones para la poblaci\u00f3n en su conjunto. En este caso, dado que los ni\u00f1os de \u00e1reas urbanas forman el 80% de la poblaci\u00f3n, tendr\u00e1s que ponderar sus resultados 4 veces m\u00e1s que los de los ni\u00f1os de \u00e1reas rurales.<\/p>\n\n\n\n c.-Muestreo Sistem\u00e1tico: El muestreo sistem\u00e1tico extrae una muestra aleatoria de la poblaci\u00f3n objetivo seleccionando unidades a intervalos regulares a partir de un punto aleatorio. Este m\u00e9todo es \u00fatil en situaciones en las que ya existen registros de la poblaci\u00f3n objetivo, como registros de clientes de una agencia, listas de matriculados de estudiantes universitarios o registros de empleo de una empresa.<\/p>\n\n\n\n Cualquiera de estos puede utilizarse como marco de muestreo.Para comenzar con su muestra sistem\u00e1tica, primero debe dividir su marco de muestreo en una serie de segmentos, llamados intervalos. <\/p>\n\n\n\n Estos se calculan dividiendo el tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n por el tama\u00f1o de muestra deseado. Luego, del primer intervalo, se selecciona una unidad mediante un muestreo aleatorio simple. La selecci\u00f3n de las siguientes unidades de otros intervalos depende de la posici\u00f3n de la unidad seleccionada en el primer intervalo.Por ejemplo, si tienes una poblaci\u00f3n de 100 personas, cada persona tendr\u00eda una probabilidad de 1 de 100 de ser seleccionado. <\/p>\n\n\n\n El m\u00e9todo de muestreo probabil\u00edstico te ofrece la mejor oportunidad de crear una muestra representativa de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Muestreo No Probabil\u00edstico: El muestreo no probabil\u00edstico es una t\u00e9cnica de muestreo en la cual el investigador selecciona muestras basadas en un juicio subjetivo en lugar de hacer la selecci\u00f3n al azar.Ejemplo: Selecciono al azar un grupo de m\u00e9dicos reci\u00e9n graduados para que hagan o dicten una charla en varios ambulatorios sobre anatom\u00eda general.<\/p>\n\n\n\n a.-Muestreo Conglomerado:El muestreo por conglomerados es el proceso de dividir la poblaci\u00f3n objetivo en grupos, llamados conglomerados. Una subsecci\u00f3n seleccionada al azar de estos grupos forma la muestra. El muestreo por conglomerados es un m\u00e9todo eficiente cuando se desea estudiar poblaciones grandes y geogr\u00e1ficamente dispersas. Por lo general, implica grupos existentes que son similares entre s\u00ed de alguna manera (por ejemplo, las clases de una escuela).<\/p>\n\n\n\n Existen dos tipos de muestreo por conglomerados:<\/p>\n\n\n\n Muestreo por conglomerados (o de una sola etapa), cuando se divide toda la poblaci\u00f3n en conglomerados.Muestreo por conglomerados en m\u00faltiples etapas, cuando se divide el conglomerado en m\u00e1s conglomerados, para reducir el tama\u00f1o de la muestra.Tipos de Muestreo No Probabil\u00edsticos: <\/p>\n\n\n\n .-Muestreo por conveniencia:El muestreo por conveniencia es una t\u00e9cnica de muestreo no probabil\u00edstica donde las muestras de la poblaci\u00f3n se seleccionan solo porque est\u00e1n convenientemente disponibles para el investigador. Estas muestras se seleccionan solo porque son f\u00e1ciles de reclutar y porque el investigador no consider\u00f3 seleccionar una muestra que represente a toda la poblaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Idealmente, en la investigaci\u00f3n, es bueno analizar muestras que representen a la poblaci\u00f3n. Pero, en algunas investigaciones, la poblaci\u00f3n es demasiado grande para evaluar y considerar a toda la poblaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Esta es una de las razones por las que los investigadores conf\u00edan en el muestreo por conveniencia, que es la t\u00e9cnica de muestreo no probabil\u00edstica m\u00e1s com\u00fan, debido a su velocidad, costo-efectividad y facilidad de disponibilidad de la muestra.<\/p>\n\n\n\n Un ejemplo de muestreo por conveniencia ser\u00eda utilizar a estudiantes voluntarios que sean conocidos del investigador. El investigador puede enviar la encuesta a los estudiantes y ellos en este caso actuar\u00edan como muestra.<\/p>\n\n\n\n .-Muestreo consecutivo:Esta t\u00e9cnica de muestreo no probabil\u00edstica es muy similar al muestreo por conveniencia (con una ligera variaci\u00f3n). En el muestreo consecutivo el investigador elige una sola persona o un grupo de muestra, realiza una investigaci\u00f3n durante un periodo de tiempo, analiza los resultados y luego pasa a otra asignatura o grupo de sujetos si es necesario.<\/p>\n\n\n\n Esta t\u00e9cnica de muestreo le da al investigador la oportunidad de trabajar con muchos temas y afinar su investigaci\u00f3n mediante la recopilaci\u00f3n de resultados que tienen conocimientos vitales..-Muestreo por cuotas:<\/p>\n\n\n\n Hipot\u00e9ticamente, supongamos que un investigador desea estudiar los objetivos profesionales de los empleados de una organizaci\u00f3n. En esta organizaci\u00f3n trabajan 500 empleados y estos son conocidos en conjunto como \u201cpoblaci\u00f3n\u201d. Para comprender mejor una poblaci\u00f3n, el investigador solo necesitar\u00e1 una muestra, no a toda la poblaci\u00f3n. Adem\u00e1s, el investigador est\u00e1 interesado en estratos particulares dentro de la poblaci\u00f3n. Es aqu\u00ed donde el muestreo por cuotas ayuda a dividir la poblaci\u00f3n en estratos o grupos.Para estudiar los objetivos de m\u00e1s de 500 empleados, t\u00e9cnicamente la muestra seleccionada debe tener un n\u00famero proporcional de hombres y mujeres. <\/p>\n\n\n\n Lo que significa que deben haber 250 hombres y 250 mujeres. Como esto es improbable, los grupos o estratos se seleccionan mediante el muestreo por cuotas.<\/p>\n\n\n\n .-Muestreo intencional o por juicio:En esta t\u00e9cnica de muestreo no probabil\u00edstico, las muestras se seleccionan bas\u00e1ndose \u00fanicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. <\/p>\n\n\n\n En otras palabras, los investigadores eligen solo a aquellos que estos creen que son los adecuados (con respecto a los atributos y la representaci\u00f3n de una poblaci\u00f3n) para participar en un estudio de investigaci\u00f3n. La desventaja del muestreo intencional es que los resultados pueden estar influenciados por nociones percibidas del investigador. Por lo tanto, hay una gran cantidad de ambig\u00fcedad involucrada en esta t\u00e9cnica de investigaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, este tipo de m\u00e9todo de muestreo se puede utilizar en estudios piloto. Describe la forma de conocer los indicadores que soportan el muestreo deliberado, cr\u00edtico o por juicio, que consiste en valorar un hecho pero con soporte de indicadores.<\/p>\n\n\n\n .-Muestreo de bola de nieve:Este tipo de t\u00e9cnica de muestreo ayuda a los investigadores a encontrar muestras cuando son dif\u00edciles de localizar. Los investigadores utilizan esta t\u00e9cnica cuando el tama\u00f1o de la muestra es peque\u00f1o y no est\u00e1 disponible f\u00e1cilmente. Este sistema de muestreo bola de nieve funciona como el programa de referencia. <\/p>\n\n\n\n Una vez que los investigadores encuentran sujetos adecuados, se les pide a estos ayuda para buscar a sujetos similares y as\u00ed poder formar una muestra de buen tama\u00f1o.Por ejemplo, este tipo de muestreo se puede utilizar para realizar investigaciones que involucran una enfermedad particular en pacientes o tal vez una enfermedad rara tambi\u00e9n. <\/p>\n\n\n\n Los investigadores pueden buscar ayuda de las personas enfermas para que estos refieran a otros que sufran de la misma dolencia y con esto formar una muestra subjetiva para llevar a cabo el estudio.Censo:El censo es un recuento de la poblaci\u00f3n de un pa\u00eds, regi\u00f3n o territorio, que se realiza en un momento determinado. <\/p>\n\n\n\n .-Medibilidad:El proceso de medibilidad consiste cuando algo se puede medir, o que es susceptible de medici\u00f3n o c\u00e1lculo. Por ejemplo, se puede medir la cantidad, el tama\u00f1o, la duraci\u00f3n o la masa de algo.<\/p>\n\n\n\n .-Variabilidad:La variabilidad es una medida de la dispersi\u00f3n de los datos en una distribuci\u00f3n, sea esta te\u00f3rica o de una muestra; medidas de variabilidad son la varianza, la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar, cuartiles o deciles, y rango.<\/p>\n\n\n\n .-Variable (Definici\u00f3n y Clasificaci\u00f3n):Una variable es una caracter\u00edstica, cantidad o n\u00famero que se puede medir o cuantificar. Puede ser un s\u00edmbolo que representa un valor que cambia en una f\u00f3rmula, ecuaci\u00f3n o planteamiento l\u00f3gico. La clasificaci\u00f3n de las variables, puede ser, cualitativas (expresan categor\u00edas de Caracter\u00edsticas ) y cuantitativas, (expresan aspectos num\u00e9ricos) seg\u00fan si se expresan con n\u00fameros o no, es decir con categor\u00edas y nombres. Tambi\u00e9n se pueden clasificar seg\u00fan su complejidad, continuidad, escala de medici\u00f3n, y funci\u00f3n. .-Variable cualitativa (Discreta e Indiscreta):Es una variable discreta, aquella que solo puede tomar valores enteros, y no puede tomar ning\u00fan valor entre dos consecutivos. Las variables indiscretas son aquellas que toman valores infinitos, por ejemplo el peso: 57,746 Kg..-Constante:Lo constante es el proceso para conseguir y luchar por algo espec\u00edfico. Determinado.<\/p>\n\n\n\n .-Par\u00e1metro:Es un dato o factor que se utiliza para analizar o valorar una situaci\u00f3n. Tambi\u00e9n se define como una caracter\u00edstica que ayuda a definir o clasificar un hecho determinado.<\/p>\n\n\n\n .-Bioestad\u00edstica:Es una rama de la estad\u00edstica que se encarga de analizar datos biol\u00f3gicos y de salud. Se utiliza para comprender enfermedades, desarrollar nuevos f\u00e1rmacos, y tomar decisiones cl\u00ednicas. .-Estratificado:Consiste en ubicar grupo de personas por estratos, aspectos y caracter\u00edsticas determinados.<\/p>\n\n\n\n .-Datos Estad\u00edsticos: (Definici\u00f3n y Tipos):Son los valores que se obtienen al estudiar un fen\u00f3meno, hecho o situaci\u00f3n dada. Se clasifican o su tipolog\u00eda se basa en datos cualitativos, asign\u00e1ndole categor\u00edas al hecho y cuantitativos, asign\u00e1ndole valores al aspecto a estudiar.<\/p>\n\n\n\n .-Escala (Definici\u00f3n y Tipos):La escala es una t\u00e9cnica que permite representar objetos de diferentes tama\u00f1os en un soporte, a partir de ciertas proporciones. Se puede expresar de forma num\u00e9rica, gr\u00e1fica o textual.<\/p>\n\n\n\n .-Escala de Medidas:Las escalas de medida son herramientas que permiten ordenar y cuantificar datos, y que se usan en investigaciones, cartograf\u00eda y estad\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n Los tipos de Escalas son: Nominal: El nivel de medici\u00f3n m\u00e1s d\u00e9bil, que se usa para clasificar objetos, personas o caracter\u00edsticas. Por ejemplo, los n\u00fameros de las camisetas de un equipo de f\u00fatbol. <\/p>\n\n\n\n Ordinal: Se usa para ordenar variables cualitativas. Intervalo: Se usa para medir variables cuantitativas. <\/p>\n\n\n\n Raz\u00f3n: Similar a la escala de intervalo, pero el cero indica la ausencia de atributo. Por ejemplo, la altura en cent\u00edmetros o el peso en gramos. Escalas en cartograf\u00eda. <\/p>\n\n\n\n Raz\u00f3n:Una raz\u00f3n es la comparaci\u00f3n entre dos cantidades espec\u00edficas..-Proporci\u00f3n:Disposici\u00f3n, conformidad o correspondencia debida de las partes de una cosa con el todo o entre cosas relacionadas entre s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n .-Porcentaje:S\u00edmbolo matem\u00e1tico que representa una cantidad dada como una fracci\u00f3n en 100 partes iguales.<\/p>\n\n\n\n .-Tasas:Es el proceso que abarca la acci\u00f3n y efecto de tasar. precio, tarifa, canon, arancel, impuesto, contribuci\u00f3n.Conclusiones:Los conceptos como estad\u00edstica, tipos, tasa, escalas, muestra, muestreo, poblaci\u00f3n, valores, datos, bioestad\u00edstica, variables etc, han sido analizados e investigados de tal manera de hacer m\u00e1s f\u00e1cil su comprensi\u00f3n y entendimientos ya que la estad\u00edstica es la ciencia que trata de entender, organizar y tomar decisiones que est\u00e9n de acuerdo con los an\u00e1lisis efectuados, realizando una revisi\u00f3n t\u00e9cnica e investigativa de los t\u00e9rminos b\u00e1sicos y complejos para comprender mejor el uso y aplicaci\u00f3n de la estad\u00edstica a otras ramas cient\u00edficas como la medicina, en este caso.La estad\u00edstica juega un papel muy importante en nuestras vidas, y de utilidad en la formaci\u00f3n profesional y universitaria, ya que actualmente \u00e9sta se ha convertido en un m\u00e9todo muy efectivo para describir con mucha precisi\u00f3n los valores de datos econ\u00f3micos, pol\u00edticos, sociales, psicol\u00f3gicos, biol\u00f3gicos, de la salud, y f\u00edsicos, entre otros aspectos, que adem\u00e1s, sirven como herramientas para relacionar y analizar dichos factores en diversos escenarios de la sociedad donde convivimos e interactuamos.El trabajo y aplicaci\u00f3n, del uso de la te\u00f3rica y pr\u00e1ctica de la estad\u00edstica ha evolucionado mucho, ya que dicha ciencia no consiste s\u00f3lo en reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de interpretaci\u00f3n de esa informaci\u00f3n, ahora tiene un papel mucho m\u00e1s importante del que ten\u00eda en a\u00f1os pasados, debido a la r\u00e1pida evoluci\u00f3n de la ciencia y la tecnolog\u00eda en los \u00faltimos diez a\u00f1os. <\/p>\n\n\n\n Es de vital importancia para nuestra vida profesional en cualquier plano, que manejemos estos conceptos con facilidad, as\u00ed mismo el que los usemos de la manera apropiada, siempre en pro de buscar soluciones a los problemas que se nos puedan presentar en la aplicaci\u00f3n de las ramas vinculadas a la salud y a la medicina como tal.<\/p>\n\n\n\n Referencias Bibliogr\u00e1ficas<\/strong>: <\/p>\n\n\n\n CAMACHO, J. (2000) Estad\u00edstica con SPSS versi\u00f3n 9 para Windows. Madrid: Ra-Ma.DIAZ de RADA, V. (1999) T\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos para investigadores sociales: aplicaciones pr\u00e1cticas con SSPS para Windows. Madrid: Ra-Ma.FERRAN, E. (1996) SPSS para Windows. <\/p>\n\n\n\n Programaci\u00f3n y an\u00e1lisis estad\u00edstico. Madrid: MacGraw-Hill.FOSTER, J. (1998) Data Analysis using SPSS for Windows: A Beginner’s Guide. London: SAGE.GREEN, S et al. (1997) Using SPSS for Windows: Analyzing and Understanding Data. Upper Saddle River: Prentice Hall.HOWITT, D. y CRAMER, D. (1997) A Guide to Computing Statistics with SPSS for Windows. <\/p>\n\n\n\n London: Prentice-Hall.LIZASOAIN, L. y JOARISTI, L. (1999) SPSS para Windows. Madrid: Paraninfo.MONEGAL, M. (1999) Introducci\u00f3n al SPSS: manipulaci\u00f3n de datos y estad\u00edstica descriptiva. Barcelona: EUB.NORUSIS, M.J. (1998) SPSS 6.1 Guide to Data Anaysis. Englewood Cliffs: Prentice-Hall.S\u00e1NCHEZ CARRION, J.J. (1995) <\/p>\n\n\n\n Manual de An\u00e1lisis de datos. Madrid: Alianza Universidad.SPSS Base 10.0. (2000) User’s Guide Package. <\/p>\n\n\n\n Chicago: SPSS Inc.SPSS 10.0. (2018) Brief Guide. Chicago: SPSS Inc.SPSS Base 10.0. (2020) Applications Guide. <\/p>\n\n\n\n Chicago: SPSS Inc.SPSS 10.0. (2000) Guide to Data Analysis. <\/p>\n\n\n\n Chicago: SPSS In<\/p>\n\n\n\n Referencias Bibliograf\u00edas<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n G\u00d3MEZ RONDON, Francisco.<\/p>\n\n\n\n . ESTAD\u00cdSTICA METODOL\u00d3GICA, disponible en: http:\/\/html.rincondelvago.com\/conceptos-fundamentales-estadisticos.html. Consultada: 02\/08\/2011.Runyon, Richard, Haber, Autrey. <\/p>\n\n\n\n ESTAD\u00cdSTICA PARA LAS CIENCIAS SOCIALES Fondoeducativo Interamericano, 1992 Disponible en:. http:\/\/html.rincondelvago.com\/estadistica_47.html Consultada: 02\/08\/2012.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION UNIVERSITARIA U.P.T.P LUIS MARIANO RIVERA PROYECTO: ESTADISTICA BASICA Y APLICADA COMPILADOR: PROFESOR NESTOR JOSE MALAVE MATA LINEA DE INVESTIGACION: ESTADISTICA Presentaci\u00f3n: La estad\u00edstica es la ciencia que se ocupa del estudio y la aplicaci\u00f3n del conjunto de m\u00e9todos, t\u00e9cnicas y definiciones necesarios para recoger, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":972,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"iawp_total_views":0,"footnotes":""},"categories":[4,36],"tags":[],"class_list":["post-971","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-educativosysociales","category-eje-proyecto"],"yoast_head":"\n