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jueves, marzo 23, 2006

Estadísticas en el abp

1. Investiga como definen la estadística (5 autores).

R.- Los cinco autores que definen la estadística son:
Jacob Bernoulli, que trabajó la Teoría de la Probabilidad, definió la estadística, como una ciencia de los datos recolectados, consistente en el análisis y estudio detenido de seis datos y valores, con el fin de dar una conclusión fehaciente y concreta. (1)

También se puede definir como la ciencia encargada de recopilar, organizar, analizar e interpretar información numérica o cualitativa, de manera que pueda llevar a conclusiones válidas. Esta definición es propia del matemático Abraham de Moivre. Cabe resaltar que este matemático estadístico tan importante estudió el cálculo de probabilidades y sus aplicaciones prácticas y anunció la ley de probabilidad compuesta. (2)


La estadística se preocupa de la recogida de datos , su organización y análisis, así como las predicciones que a partir de estos datos pueden hacerse, fue así como definió la estadística, el matemático británico Tomhas Bayes. (3)

Otra de las definiciones que se le asignan a la estadística es que es la ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades. Esta aceptable definición la dió el matemático francés, Pierre Simón Laplace. (4)


La estadística ha sido definida por Jerzy Neyman como una disciplina de estudio relacionada con la recopilación, organización y resumen de datos y la obtención de inferencias a partir de esos datos. La estadística descriptiva, describe los resultados globales de los datos recogidos. Este concepto lo da el Grupo Medal. (5)
Citas y Referencias Bibliográficas:


1. Jacob(Jaques) Bernaoulli. Consultada 25/06/0. Disponible en la Web:<http://www.mat.usach.cl/histmat/html/ber3.html>
2. BIOGRAFÍAS Y VIDAS. Abraham de Moiuvre. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:<http://www.biografiasyvidas.com/biografia/m/moivre.htm>
3. BIOGRAÍAS Y VIDAS. Tomhas Bayes. Consultada 26/06/05. Disponible en la Web:<http://www.biografiasyvidas.com/biografia/b/bayes.htm>
4. BIOGRAFÍAS Y VIDAS. Pierre Simón Palpace. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:<http://www.biografiasyvidas.com/biografia/l/laplace.htm>

2. Campos donde se aplica la estadística.


R.- Los campos donde se aplica la estadística son muy amplios, la estadística se utiliza en todo aquello donde se requiera presentar pruebas y recolectar datos, por ejemplo:
  • En el análisis de resultados académicos de los estudiantes.
  • Cuando se requiere conocer índices en la población, como por ejemplo el índice de morbilidad, de mortalidad, de natalidad, entre otras. En el proceso de la planeación, es indispensable tener información cuantitativa y cualitativa del pasado para tomar decisiones en el presente que tendrán implicaciones en el futuro.
  • Se utiliza en la medicina y en la investigación, aquí es muy importante la estadística, cuando se utiliza con pacientes una nueva medicina, obteniendo conclusiones observando durante un tiempo un grupo de pacientes (saber si para el tratamiento de cierto tipo de cáncer es más efectiva la cirugía, la radioterapia o la quimioterapia, sin más que observar un grupo de pacientes tratados con estas técnicas).
  • En el control de calidad, ya que permite medir las características de la calidad del producto, permite además comparar estos requisitos.
  • En la agricultura, porque permite estimar los rendimientos obtenidos en las cosechas, etc.
  • Colección y compendios de datos.
  • Diseño de experimentos y reconocimientos.
  • Medición de la valoración, tanto de datos experimentales como de reconocimientos, detección de causas.
  • Control de la calidad de la producción.
  • Estimación de parámetros de población y suministro de varias medidas de la exactitud y precisión de esas estimaciones.
  • Estimación de cualidades humanas.
  • Investigación de mercados, incluyendo escrutinios de opiniones emitidas.
  • Ensayo de hipótesis respecto a poblaciones.
  • Estudio de la relación entre dos o más variables.
  • Tendencias determinísticas.

Citas y Referencias Bibliográficas:

1. Orlando Ospina López. Estadística. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.monografias.com/trabajos16/manual-estadistica/manual-estadistica.shtml#_Toc461892458>
2. Galeón.com/* ¿Para qué sirve la estadística) .Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.galeon.com/estadisticautil/paquesir.htm>
3. Tatiana Leyva Estrada. Papel de la estadística en la investigación Científica. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.monografias.com/trabajos11/padelaest/padelaest.shtml>
Universidad Autónoma de Queretaro/*México. Estadística Descrptiva.Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/xu3.html>

3. Describe los tipos o clases de estadística. Menciona 3 ejemplos para cada una.

R.- Existen dos tipos de estadística: la Estadística Descriptiva y la Estadística Inferencial.

La Estadística descriptiva: En la parte de la Estadística que se dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es muy básico, pero fundamental en todo estudio. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, su poder inferencial es mínimo y debería evitarse tal proceder. Otras ramas de la Estadística se centran en el contraste de hipótesis y su generalización a la población.

Ejemplos:

  1. Un ejemplo claro de este tipo de estadística se da por ejemplo cuando se da un examen de ingreso a una universidad y las personas encargadas analizan los resultados, y presentan finalmente gráficas con porcentajes de los que ingresaron y los que no lo hicieron.
  2. Supóngase que un profesor calcula la calificación promedio de un grupo de historia. Como la estadística describe el desempeño del grupo pero no hace ninguna generalización acerca de los diferentes grupos, podemos decir que el profesor está utilizando estadística descriptiva. Graficas, tablas y diagramas que muestran los datos de manera que sea más fácil su entendimiento son ejemplos de Estadística Descriptiva.
  3. Un alumno ha salido mal en sus evaluaciones, por ello es que analiza sus notas y ve que en ninguna tienen más de 13. Al darse cuenta de esto el alumno utiliza cuadros y gráficos de barras para expresar los calificativos tan bajos que tiene. Aquí se está utilizando la Estadística Descriptiva.

Estadística Inferencial: Es la técnica estadística, mediante la cual se sacan conclusiones o generalizaciones acerca de parámetros de una población, basándose en estadígrafos o en muestra de población. También podemos decir que Está fundamentada en los resultados obtenidos del análisis de una muestra de población, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o característica de la población, de donde procede, por lo que recibe también el nombre de Inferencia estadística.

Ejemplos:

  1. Supongamos que el director de un colegio, necesita saber el número exacto de alumnos que pagan menos de 123 soles. Si es que el directo quiere saber el número exacto de alumnos que hay en todo el colegio, con esa característica, deberá utilizar la Estadística Referencial.
  2. Un agricultor, tiene una granja, en laque el mes pasado ha sembrado manzanas y naranjas. Ha hecho una vista previa, para observar como va su sembrado, y cree preciso saber, cuántas manzanas y cuántas naranjas están siguiendo curso normal, es decir, están en buen estado, aquí tendrá que utilizar la Estadística Inferencial, ya que determinará el número exacto de frutas, para lo cual no basta saber los resultados de una muestra solamente, sino de toda la población, que en este caso serían todas la frutas, que se encuentran en la granja.
  3. Si se realiza un examen del Ministerio de Educación, al momento de saber los resultados, es imposible utilizar un tipo de Estadística que no sea la Estadística Inferencial, ya que se necesita saber el número exacto de alumnos que aprobaron y desaprobaron dicho examen.

Citas y Referencias Bibliográficas:

1. GESTIOPOLIS. La estadística. Consultada 22/06/05.Disponible en la Web:<http://www.gestiopolis.com/recursos/experto/catsexp/pagans/eco/44/estadistica.htm>
2. Jorge Castillo. Estadística. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml>
Escalas de Medición. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.itchihuahuaii.edu.mx/academico/CB/MEG/documentos/1.1.htm>
Inferencia Estadística. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.terra.es/personal2/jpb00000/tinferencia.htm>

4. Diferenciación entre población y muestra, susténtalo con dos ejemplos.

R.- Sus diferencias son:

Una población es un conjunto de todos los posibles individuos, objetos o mediciones de interés, que tienen una característica en común. De esta se obtiene una muestra. Mientras que una muestra es un subconjunto o parte de la población de interés. Es importante rescatar también que en general la muestra es toda parte representativa de un conjunto, población o universo, cuyas características debe reproducir en pequeño lo más exacto posible.

Dicho de otra manera podemos afirmar que se llama población al conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento interesa. Cada uno de esos elementos es un individuo. Si se está estudiando el resultado de ciertos experimentos químicos, cada uno de esos experimentos será un individuo estadístico y el conjunto de todos los posibles experimentos en esas condiciones será la población.

Muestra estadística es una porción de la población que se selecciona para fines de análisis. La muestra siempre debe ser representativa de la población de la cual se extrae, o sea, que cada uno de los elementos de la población tenga la misma oportunidad de ser seleccionado en la muestra.

Ejemplos:

1. Si se quiere hacer una consolidad de un cierto porcentaje de personas que tienen la enfermedad del Sida en el Perú; POBLACIÓN, sería todos los habitantes del Perú que tienen Sida; MUESTRA, sería el pequeño grupo que se considerará para hallar dicho porcentaje.

2. En un colegio, se debe hallar el número de personas que trabajan en clase y las que no trabajan, esto debe hacerse por salones. POBLACIÓN, sería todos los salones que existen en el colegio; MUESTRA, sería los salones a los que se va a realizar la encuesta que por su puesto no van a ser todos los que tiene el colegio, sino un determinado grupo.

Citas y Referencias Bibliográficas:

1. Población y Muestra. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web<http://www.salud.gob.mx/unidades/cdi/documentos/Encuestas/cnavarro/Encuesta93/Estadistico/POByMUES.htm>
2. Mario Tamayo y Tamayo. Población y Muestra. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://server2.southlink.com.ar/vap/poblacion.htm>
3. Carlos Custodio. Estadística Básica. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://html.rincondelvago.com/estadistica_38.html>
4. Nociones Generales de Estadística. Consultada 23/06/05. Dsiponible en la Web:<http://www.liccom.edu.uy/bedelia/cursos/metodos/material/estadistica/estadistica.html>

5. Investiga sobre variable estadística y describe su clasificación.
R.- Una variable estadística son cada uno de los rasgos o característica de los elementos de una población y que varían de un individuo a otro (salario, color de ojos, sexo, número de hijos).

Las variables en la estadística, pueden ser cualitativas o cuantitativas. Estas a vez se clasifican en :

Variable Cuantitativa: son aquellas que se pueden medir y de las que podemos esperar un resultado numérico. Se clasifican en :

Discretas: Son aquellas que se representan por números enteros y cuyas cantidades son poco dispersas. En esta clase tenemos el número de hijos que tiene una familia, el número de alumnos que hay en un salón de clase.

Continuas: Son aquellas que representan cantidades muy dispersas, como son la talla, el peso, etc.
Variables Cualitativas: Son variables que presentan cualidades de la muestra, como por ejemplo, la evolución de un paciente hacia la mejoría o muerte, el color de ojos de un grupo de personas, su sexo, etc. Estas variables también son llamadas categóricas. A su vez se clasifican en :

Ordinales: Son las que permiten establecer un orden, o mejor dicho están jerarquizadas, como: bueno, malo, pésimo, muy malo, regular, etc.
Nominales: Son aquellas que establecen un criterio básicamente de agrupación, también se les llama categóricas. Tenemos: la marca de un determinado producto, el grupo sanguíneo, etc.

Podemos mencionar que existe otra que también es de suma importancia en la estadística como es la siguiente:

Variables Dependiente: son los valores que dependen de otras variables que pueden influir en ella. Por ejemplo, la sobrevida, respuesta del tratamiento, evolución, etc.

Variable Independiente: es la que modofica de una u otra manera a la dependiente, por ejemplo, el factor de riesgo, factor predictivo.

Variable Asociada: Es una variables independiente que no modifica por su sola presencia a la dependiente, pero que al encontrarse con otra sí influye en la anterior.

Citas y Referencias Bibliográficas:

1. Medal.org. Variables en la Bioestadística. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.medal.org.ar/stadhelp/Std00003.htm>
2.Instituto Naciones de Estadística. Variables Estadísticas. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.ine.gub.uy/biblioteca/Variables%20siglo%20xx/varsxx.htm>
3. Universidad de León.Variables Estadísticas. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www3.unileon.es/dp/abd/tesauro/pagina/tesdocumentacion/00000084.htmZ
Universidad de Málaga. Variables Estadísticas.Consultada 23/06/5. Disponible en la Web:<http://www.bioestadistica.uma.es/libro/node6.htm>

6. Dentro de la organización y presentación de la información investiga sobre distribución de frecuencias:

Frecuencia absoluta simple.
Frecuencia absoluta acumulada.
Frecuencia relativa simple.
Frecuencia relativa acumulada.

R.- La distribución de frecuencias es el conjunto formado por los valores de una variable y por sus correspondientes frecuencias.

Cabe resaltar que existen dos clases de distribuciones de frecuencias, que son las siguientes:

1.1- Frecuencia Absoluta Simple: Es el número de veces que se repite un mismo valor o un grupo de valores de la variable.


1.2.- Frecuencia Absoluta Acumulada: La frecuencia absoluta acumulada indica cuantos elementos de la lista de datos son menores o iguales a un valor dado. Es la suma de las frecuencias absolutas desde la primera fila hasta la fila elegida.

2.1.- Frecuencia Relativa Simple:Es el coeficiente entre la frecuencia absoluta(f), y el número total de observaciones(n). Este coeficiente asume los valores entre 0 y 1. La frecuencia relativa puede ser representada en porcentaje, multiplicando fr x 100.

2.2 Frecuencia Relativa Acumulada:La frecuencia relativa acumulada es el cuociente entre la frecuencia absoluta acumulada ( F i ) y el número total de datos ( n ). (3).

Citas y Referencias Bibliográficas:

1. Bioestadística. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.fvet.edu.uy/estadis/descripdatos.htm#frecuencia%20absoluta%20simple>
2. Distintos tipos de Frecuencia. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://thales.cica.es/rd/Recursos/rd97/UnidadesDidacticas/53-1-u-punt14.html#seccion1>
3. Enayudas.cl/ *Estadística. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.eneayudas.cl/estentrada.htm>
ESTADÍSTICA. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.universidadabierta.edu.mx/SerEst/MAP/METODOS%20CUANTITATIVOS/Pye/tema_11.htm>

7. Pasos que se siguen para la elaboración de una tabla o distribución de frecuencias.
R.- Los siguientes pasos para la elaboración de una tabla o distribución de frecuencias son:

  • El primer paso que se sigue para la elaboración de una gráfica de barras, es la recolección de datos, la cual debe ser ordena, y teniendo e cuenta los conceptos de muestra y población.
  • El segundo paso que se debe seguir es la agrupación de esa información y de esos datos. Esto debe hacerse en base a ciertos criterios que deben establecerse previamente, como los son las variables.
  • El tercer paso que se sigue, es la construcción de una gráfica de frecuencias, es decir una tabla donde se consideren de manera ordena y clara todos los datos, con los que contamos. Es preciso tener sumo cuidado al momento de hallar los valores, que conformen la tabla, ya que un solo error y malogra toda la tabla.
  • Como cuarto paso, se debe analizar dicha tabla de frecuencias, lenta pero cuidadosamente, dándonos cuenta de todo lo que vamos a representar posteriormente en las gráficas.
    Ya por último, se procede a la extracción de conclusiones, procedentes de toda la investigación, y se procede a elaborar la gráfica.

Citas y Referencias Bibliográficas:

1. Gráficos de Barras Verticales. Consultada 24/06/05. Disponible en la Web:< http://www.ing.unp.edu.ar/estadisitio/gbarras.htm>
2. ESTADÍSTICA. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.universidadabierta.edu.mx/SerEst/MAP/METODOS%20CUANTITATIVOS/Pye/tema_11.htm>
Distintos tipos de Frecuencia. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://thales.cica.es/rd/Recursos/rd97/UnidadesDidacticas/53-1-u-punt14.html#seccion1>
Banco de la República. Gráficos Estadísticos. Consultada 24/06/05. Disponible en la Web.<http://www.lablaa.org/blaavirtual/pregfrec/graficas.htm>

8. ¿Qué gráficas existen para la representación de los datos estadísticos? Elementos de la gráfica. Formula un ejemplo para cada una.

R.- Para la representación de datos estadísticos, existen muchos tipos de gráficos, entre los cuales tenemos:

El Diagrama de Barras: Se utilizan rectángulos separados que tienen como base a cada uno de los datos y como altura a la frecuencia de esos datos.

Ejemplo: En el siguiente cuadro se representa la totalidad de vacunas que se aplicaron en el verano de 1991, en un Estado de la República mexicana.

Datos(Vacunas)

F(en miles)

fr.(redondeado)

BCG

47

17

SABIN

111

41

DPT

73

27

SARAMPIÓN

41

15

TOTAL

272

100



El Histograma: Se utiliza en datos cuantitativos en distribuciones de frecuencia. Son rectángulos verticales unidos entre sí, en donde sus lados son los límites reales inferior y superior de clase y cuya altura es igual ala frecuencia de clase.

Ejemplo: Si se tienen datos cuantitativos se grafica en el eje de las x los valores centrales (marcas de clase), cuyas alturas son proporcionales a sus frecuencias.

Polígonos de frecuencias: Consiste en una serie de segmentos que unen los puntos cuyas abscisas son los valores centrales de cada clase y cuyas ordenadas son proporcionales a sus frecuencias respectivas. Con el mismo ejemplo anterior tenemos:

Gráfica circular: Se forma de dividir un círculo en formas circulares, de manera que :
Cada sector circular equivale al porcentaje correspondiente al dato o grupo que representa.
La unión de los sectores circulares forma el círculo y la suma de sus porcentajes es 100.

Pictograma: es un dibujo, relacionado con el tema que se esta tratando, atrae por sus colores, pero la desventaja es que la lectura de las frecuencias es aproximada y no exacta.

Polígono de Frecuencias Acumuladas: Una gráfica para representar las frecuencias acumuladas, es la llamada ojiva. Se trazan los límites reales superiores contra las frecuencias acumuladas.

Polígono de Frecuencias Relativas Acumuladas: Se trazan los límites reales superiores contra las frecuencias relativas acumuladas.

Citas y referencias bibliográficas:

1. Distribución de frecuencias. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.universidadabierta.edu.mx/SerEst/MAP/METODOS%20CUANTITATIVOS/Pye/tema_11.htm>
2. Gráficos para variables discretas. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.fvet.edu.uy/estadis/graficos.htm#discretas>
ESTADÍSTICA. Consultada 23/06/05. Disponible en la Web:<http://www.universidadabierta.edu.mx/SerEst/MAP/METODOS%20CUANTITATIVOS/Pye/tema_11.htm>
Gráficos de Barras Verticales. Consultada 24/06/05. Disponible en la Web:< http://www.ing.unp.edu.ar/estadisitio/gbarras.htm>
¿Cómo realizar una gráfica estadístic?Consultada23/06/05. disponible en la Web:<http://www.elguruprogramador.com.ar/zonas/ver.asp?cod=38>

9. Define lo siguiente:
9.1 Histograma de frecuencias.

9.2Polígono de frecuencias.

R.- Definición:

Un histograma de frecuencias es un gráfico para la distribución de una varible cuantitativa contínua, que representa frecuencias mediante el volumen de la áreas.Un histograma consiste en un conjunto de rectángulos con (a): bases en el eje horizontal, centros en las marcas de clase y longitudes iguales a los tamaños de los intervalos de clase y (b): áreas proporcionales a las frecuencias de clase. (1)

Un polígono de frecuencias es algo similar a un histograma de frecuencias, con la diferencia, de que estos se construyen a partir de los puntos medios de cada clase. Se construye uniendo los puntos medios de cada clase localizados en las tapas superiores de los rectángulos utilizados en los histogramas de las gráficas. Su utilidad se hace necesaria cuando desean destacarse las variables de tendencia central, como son media, modas y medianas. (2)

Citas y Referencias Bibliográficas:

1. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS. Consultada 24/06/05. Disponible en la Web:<http://sapiens.ya.com/matagus/unidad2.htm>
2. TASAS POBLACIONALES. Consultada 24/06/05. Disponible en la Web.<http://club.telepolis.com/geografo/poblacion/tasas.htm>
POLÍGONO DE FRECUENCIAS. Consultada 24/06/05. Disponible en la Web:<http://www.informatica.us.es/~calvo/alumnos/formulario/Trabajo%20de%20Estadistica/Poligono%20de%20frecuencias%20de%20intervalos.htm>
Enciclopedia Cía. Histograma de frecuencias. Consultada 24/06/05. disponible en la Web:<http://100cia.com/enciclopedia/Histograma_de_frecuencias>

10. Haz un listado de las medidas de tendencia central. Define cada una de ellas y formula dos ejemplos para cada una.

R.- Las medidas de tendencia central, son las siguientes:

1.- La Mediana Aritmética: La mediana toma en cuenta la posición de los datos y se define como el valor central de una serie de datos o, más específicamente, como un valor tal que no más de la mitad de las observaciones son menores que el y no más de la mitad mayores. El primer paso es ordenar los datos de acuerdo a su magnitud, luego se determina el valor central de la serie y esa es la mediana. Si el número de datos es par, existirán dos valores centrales y entonces la mediana se obtiene sacando el promedio de ellos. La mediana Aritmética, equivale a lo siguiente:

Por ejemplo:


> 3, 4, 4, 5, 16, 19, 25, 30 Med = (5+16)/2 = 10.5

2.- La Moda: La moda es el valor que aparece con mayor frecuencia en la serie de datos.
El concepto de moda es el c0ncepto más fácil de obtener, es la altura más corriente, la velocidad más común. Cabe resaltar que es una medida independiente, ya que no se ve afectada por ningún valor, sea este alto o bajo. La moda equivale a lo siguiente:

Por ejemplo:


>{14,15,17,17, 17, 21, 21, 21, 33, 36, 40}, la moda es 21.

3.- Media Aritmética: Es el promedio más comúnmente usado, este puede ser simple o ponderado. La media aritmética simple, está determinada por la siguiente fórmula SX/n, que significa, la suma de todos los valores, dividida entre el número de datos.

Por ejemplo:
>La media aritmética de la siguiente serie: {13, 15 ,16, 15, 19}

Citas y Referencias Bibliográficas:

1. MEDAL.ORG/*Medidas Estadísticas. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:<http://www.medal.org.ar/stadhelp/Std00006.htm>
2.Medidas Descriptivas. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:<http://www.universidadabierta.edu.mx/SerEst/MAP/METODOS%20CUANTITATIVOS/Pye/tema_12.htm>
3. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:<http://148.216.10.83/estadistica/medidas_de_tendencia_central.htm>
4. Richar Levin. Medidas de Tendencia Central. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:<http://server2.southlink.com.ar/vap/MEDIDAS.htm>

11. Crea un ejemplo aplicativo a cada clase de variable.

R.- Las clases de variables:

Variables Cualitativas o Categóricas

Variables Nominales: Como por ejemplo la raza, el sexo, los grupos sanguíneos. Cabe resaltar que esta clase de variables son excluyentes, ya que nadie puede pertenecer a dos a mismo tiempo.
Variables Jerárgicas u Ordinales: Como por ejemplo, bueno, malo, regular, muy malo, pésimo.

Variables Cuantitativas

Variables Discretas: Que son números enteros, como la edad, el número de hijos que tiene una familia, el número de alumnos que hay en un aula de clase o en un colegio, etc.

Variables Contínuas: Estas variables pueden ser no solamente números enteros, también pueden ser decimales, fraccionarios. En este tipo de variables tenemos la estatura, el peso, las velocidades, etc.

Citas y Referencias Bibliográficas:

1. MEDAL.ORG/*Medidas Estadísticas. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:<http://www.medal.org.ar/stadhelp/Std00006.htm>
2. Variables Estadísticas Bidimensionales. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:< http://www.cnice.mecd.es/Descartes/Bach_CNST_1/Variables_estadisticas_bidimensionales_regresion_correlacion/regresio.htm>
3.LINCON.COM. Variables Cualitativas. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:<http://www.liccom.edu.uy/bedelia/cursos/metodos/material/estadistica/var_cuali.html>
UNIVERSIDAD DE MÁLAGA. Variables Estadísticas. Consultada 25/06/05. Disponible en la Web:<http://www.bioestadistica.uma.es/libro/node6.htm>

12. ¿Qué datos se deben tener en cuenta para resolver el problema planteado en el ABP? Elabora la encuesta y gráficas que permitan describir el problema planteado.

Encuesta

Encuesta sobre los Candidatos a la Presidencia 2006.

1. ¿Por quién votará usted en las próximas elecciones para presidente?

o Ollanta Humala Tasso (Su símbolo: La Olla)

o Lourdes Flores Nano (El Mapa)

o Alan García Pérez ( La Estrella)

o Valentín Paniagua (La V)

o Martha Chávez (AF)

o Ninguno.

o No sabe no opina.

2. ¿Por qué votaría por ese candidato?

o Porque pertenezco a ese partido.

o Porque soy simpatizante.

o Porque tiene un buen plan de gobierno.

o Porque creo que gobernaría mejor y sería mejor para el país.

3. ¿Por quien no votaría en estas elecciones?

o Ollanta Humala Tasso.

o Lourdes Flores Nano.

o Alan García Pérez

o Valentín Paniagua.

o Martha Chávez.

o Ninguno.

o No sabe no opina.

4. Si hubiera una segunda ¿vuelta por quién votaría usted?

Lourdes Flores Nano 𣋀
Ollanta Humala Tasso 񙘋

5. Si hubiera una segunda vuelta ¿por quién votaría usted?
Ollanta Humala Tasso 𢕠
Alan García Pérez 򞯣

6. Si hubiera una segunda vuelta ¿por quién votaría usted?
Lourdes Flores Nano 򉞛
Alan García Pérez 𣉦

7. ¿Cree usted en la veracidad de los candidatos?
Si 񅔫 No 󍓩 No sabe 񄼟

8. ¿Cree usted que Lourdes Flores Nano logrará cumplir con los 650,000 empleos ofrecidos?
Si 񪂨 No 󵊴 No sabe 􇑈

9. ¿De salir elegido Ollanta Humala cree usted que cumpliría con su Plan de Gobierno?
Si 񂯷 No 򣼉 No sabe 񄻅

10. ¿Cree usted en las promesas de los Candidatos?
Si 񄻅 No 򞟢 No sabe 򣼉

11. ¿Cree usted que mejoraría la situación económica del país si gana uno de los cuatro favoritos?
Si 񄼟 No 󭈓 No sabe 񳕑

12. ¿Cree usted que la pobreza desaparecería del país si se generaría más puestos de trabajo?
Si 󉒨 No 򣼉 No sabe 𖿪

1 Comments:

Blogger ricardo said...

Juan y Carlos el trabajo está bien al menos han investigado todo lo requerido por el profesor y veo que ya están situándose en este trabajo. Sólo una pregunta ¿Por qué no han arreglado la encuesta como les indiqué?

3:59 p. m.  

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