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-Términos Estadísticos-
Parámetro: función definida sobre valores numéricos que caracteriza una población o un modelo. Un parámetro es una propiedad descriptiva de una población. Por convención suelen representarse con letras griegas (o mayúsculas).
Un ejemplo sería la media de CI en la población española.
Estadístico: es una medida, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico. Un estadístico es una propiedad descriptiva de una muestra. Por convención suelen denotarse con letras latinas (o minúsculas).
Un ejemplo seria la media del CI de los alumnos de primero de naturopatía.
Las medidas de tendencia central son medidas estadísticas que pretenden resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan un centro en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos. Las medidas de tendencia central más utilizadas son: media, mediana y moda. Es un valor que representa la magnitud general del conjunto de datos.
Media aritmética: La media aritmética, también llamada promedio o media, de un conjunto finito de números, es el valor característico de una serie de datos cuantitativos, objeto de estudio que se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos. Es la medida de tendencia central más intuitiva y utilizada. Formaliza la noción de centro de gravedad o punto de equilibrio de los datos.
Un ejemplo sería el observar cual es la nota media de los alumnos de naturopatía en estadística.
Mediana: Es el valor central de la distribución que deja por debajo de sí el 50% de los datos inferiores. Representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados.
Un ejemplo sería observar que rango de edad ocupa el 50% de los alumnos de naturopatía.
Moda: Es el valor de la variable que más se repite o la modalidad (o clase) que más frecuencia tiene. Las distribuciones pueden tener más de una moda: bimodales, trimodales, etc. Si tienen más de dos modas suele decirse que carecen de moda.
Un ejemplo seria observar si la mayoría de alumnos de Philippus-Thuban se encuentran realizando el curso de Naturopatía.
Medidas de dispersión: Las medidas de dispersión muestran la variabilidad de una distribución, indicándolo por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea,
más homogénea será a la media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos.
Un ejemplo sería el querer comparar si el rango de notas en biología, es mayor que el rango de notas en anatomía.
Concepto de simetría: La simetría hace referencia a cómo se distribuyen los datos de una distribución en torno a su tendencia central (si se distribuyen de forma equilibrada a ambos lados de la tendencia central).
Un ejemplo sería observar la curva normal y comprobar que tiene los mismos valores en positivo, que en negativo, distribuidos de forma idéntica.
Tipos de distribución estadística:
- Distribución simétrica: La mediana divide el histograma en dos regiones especulares (igual superficie e igual forma). La media, la mediana y la moda (si la distribución es unimodal) coinciden. Un ejemplo sería la curva normal.
- Distribución asimétrica: La mediana divide el histograma en dos regiones no especulares. La media, mediana y moda no coinciden. Un ejemplo sería la población española categorizada en niños, jóvenes, adultos y ancianos.
Concepto de correlación La correlación hace referencia a la variación conjunta de dos o más variables, analizando las características de la posible relación entre ellas. Existe correlación entre variables si cierta o ciertas modalidades de una variable están ligadas o se dan de forma conjunta con cierta o ciertas modalidades de otra variable u otras variables.
Un ejemplo sería si observar si las notas más altas en estadística corresponde a aquellas personas con un CI más alto.
Se denomina variable aleatoria real (v.a.) a toda función que asigna un número real y sólo uno a cada suceso elemental de un espacio muestral E (X: E R). La variable no es aleatoria en sí misma, sino que se denomina así porque procede de atribuir valores a los resultados de un experimento aleatorio de un modo determinista. Sobre un mismo Espacio Muestral se pueden definir diferentes variables aleatorias. Los valores de la variable aleatoria son siempre valores numéricos.
Un ejemplo de v.a sería el tiempo de reacción en una tarea determinada.
Distribución muestral: Es una distribución teórica que asigna una probabilidad concreta (o densidad de probabilidad) a cada uno de los valores que puede tomar un estadístico en las diferentes muestras de tamaño n que pueden extraerse de una población. Para un estadístico existen tantas distribuciones muestrales como tamaños de muestra se puedan extraer. Es una distribución teórica obtenida mediante algún modelo matemático.
Un ejemplo sería realizar un test de inteligencia a los alumnos de naturopatía, siendo los alumnos de naturopatía la distribución muestral.
