Definicion, Tipo y ejemplos de variable

Definicion, Tipo y ejemplos de variable

1. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Lámina 1 de 20 Variables (Definición) Las variables en la investigación, representan un concepto de vital importancia dentro de un proyecto. Las variables, son los conceptos que forman enunciados de un tipo particular denominado hipótesis . Variables (Tipos) Variable independiente Fenómeno a la que se le va a evaluar su capacidad para influir, incidir o afectar a otras variables. Es aquella característica o propiedad  que se supone ser la  causa del fenómeno estudiado . En investigación experimental se llama así, a la variable que el investigador manipula.  Que son manipuladas experimentalmente por un investigador. Ejemplo:   Como influye la música clásica en la presión arterial de los pacientes Variable independiente:  "la música clásica" (que es la que manipula la variable dependiente), Definición, Tipos y Ejemplo de Variable Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

2. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Variable dependiente Propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la variable independiente. Las variables dependientes son las que se miden . Cambios sufridos por los sujetos como consecuencia de la manipulación de la variable independiente por parte del experimentador. En este caso el nombre lo dice de manera explicita, va a depender de algo que la hace variar. Ejemplo :   Como influye la música clásica en la presión arterial de los pacientes . Variable dependiente:  "la presión arterial de los pacientes" (cambio sufrido por la variable independiente) Variable interviniente 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.  Definición, Tipos y Ejemplo de Variable Lámina 2 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

3. Se clasificadas como cuantitativas o cualitativas: Los datos  cuantitativos  medidos ya sea mucho o muchos de algo, representa una cantidad o un número. Los datos  cualitativos  proporcionan etiquetas o nombres, observaciones. Los datos cualitativos se pueden dividir en : Variables nominales:  Variables sin orden inherente o secuencia, en otras números que se utilizan como nombres (grupo 1, grupo de género ...), 2, etc Variables ordinales:  Las variables con una serie ordenada, por ejemplo, "No les gusta mucho, moderado, indiferente, desagrado." Intervalo de variables:  variables igualmente espaciados, por ejemplo,temperatura . La diferencia entre una temperatura de 36 grados y 37 grados se considera igual a la diferencia entre 37 º y 38º.   Definición, Tipos y Ejemplo de Variable Lámina 3 de 20 Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

4. Los datos cuantitativos se pueden dividir en : Variable discreta:  El conjunto de todos los valores posibles que consiste sólo en puntos aislados, por ejemplo, contar variables (1, 2, 3 ...).  Variables continuas:  El conjunto de todos los valores que consiste en intervalos, por ejemplo, 0-9, 10-19, 20-29 . Relación entre variables La forma de medir si existe asociación entre variables continuas es usando el coeficiente de correlación. Pero hay que tener siempre presente que este coeficiente sólo se aplica a variables continuas y sólo mide asociación lineal. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición, Tipos y Ejemplo de Variable Lámina 4 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

5. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016 Definición y Ejemplo de Población y Muestra. P oblación (definición) Es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características comunes observables en un lugar y en un momento determinado. C aracterísticas esenciales al seleccionarse la población bajo estudio: Homogeneidad -  que todos los miembros de la población tengan las mismas características según las variables que se vayan a considerar en el estudio o investigación. Tiempo -  se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés. Determinar si el estudio es del momento presente o si se va a estudiar a una población de cinco años atrás o si se van a entrevistar personas de diferentes generaciones.  Espacio -  se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio no puede ser muy abarcador y por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un área o comunidad en específico Lámina 5 de 20

6. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición y Ejemplo de Población y Muestra. Cantidad -  se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es sumamente importante porque ello determina o afecta al tamaño de la muestra que se vaya a seleccionar, además que la falta de recursos y tiempo también nos limita la extensión de la población que se vaya a investigar. M uestra (definición) La muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población. Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la población . Aleatoria  - cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual oportunidad de ser incluido. Estratificada  - cuando se subdivide en estratos o subgrupos según las variables o características que se pretenden investigar. Cada estrato debe corresponder proporcionalmente a la población. Lámina 6 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

7. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición y Ejemplo de Población y Muestra. Sistemática  - cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar la muestra. Ejemplo : se entrevistará una familia por cada diez que se detecten . El muestreo  (definición) Es indispensable para el investigador ya que es imposible entrevistar a todos los miembros de una población debido a problemas de tiempo, recursos y esfuerzo. El tamaño de la muestra depende de la precisión con que el investigador desea llevar a cabo su estudio, pero por regla general se debe usar una muestra tan grande como sea posible En la investigación experimental,  por su naturaleza y por la necesidad de tener control sobre las variables, se recomienda muestras pequeñas que suelen ser de por lo menos 30 sujetos.  En la investigación descriptiva , se emplean muestras grandes y algunas veces se recomienda seleccionar de un 10 a un 20 por ciento de la población accesible. Lámina 7 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

8. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos . P arámetro estadístico (definición) Es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística y sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica. Parámetros estadísticos (Tipos) Medidas de centralización Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos. La  medidas de centralización son : Media aritmética : La  media es el valor promedio de la distribución. Mediana: La  mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior  de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en  dos partes iguales. Moda: La  moda es el valor que más se repite en una distribución.   Lámina 8 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

9. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos . Medidas de posición Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos. Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor. La  medidas de posición son: Cuartiles: Los  cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales. Deciles: Los  deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales. Percentiles: Los  percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales. Medidas de dispersión Las  medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución. Las  medidas de dispersión son: Rango o recorrido: El  rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística . Lámina 9 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

10. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos . Desviación media: La  desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones  respecto a la media. Varianza La   varianza:   Es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media . Desviación típica: La  desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza . Ejemplo Parámetros estaditicos : Para saber que característica predomina mas en un grupo respecto al, color de pelo, color de ojos, color de piel, complexión. Se evalúa a cada elemento observando cada parámetro en 50 observaciones (numero opcional)  cuando tienes la información, debes asignarle un valor a cada condición: ojos cafés (1), ojos azules (2), ojos verdes (3) para el parámetro color de ojos, pelo negro (1), pelo rubio (2), pelo rojizo (3), pelo castaño (4) para el parametro color de pelo, y asi para cada caracteristica  al transformar tus valores cualitativos (color) a cuantitativos (1,2,3,...n) puedes ver que valor predomina y puedes ahora si caracterizar a tu grupo. Lámina 10 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

11. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición, Tipos de Escalas de Medición . Escala de Medición. Las escalas de medida permiten realizar un tipo determinado de operaciones con los números. Sus características son: Escala Nominal. Su fin es identificar sujetos/objetos dentro de una distribución, por lo que únicamente podremos establecer las relaciones de igualdad/desigualdad entre los sujetos/objetos de una distribución. Ejemplos: el nombre de las ciudades: solo podemos diferenciarlas entre sí de acuerdo con esta escala. El número de los jugadores de fútbol o de baloncesto nos proporciona la misma información: solo sirve para identificarlos y diferenciarlos del resto de jugadores, no podemos establecer ningún tipo de orden o de gradación en función de este número. Lámina 11de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

12. Definición, Tipos de Escalas de Medición . Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Escala Ordinal. Este tipo de escala está destinada a ordenar a los sujetos/objetos de una distribución en función de alguna característica. Cabe señalar que la distancia entre sus unidades no es uniforme. De esta forma, podemos decir que A está por encima que B, pero no que sea el doble o que sea la mitad uno que otro. Ejemplo: El orden de llegada en una carrera. Además del atributo de igualdad/desigualdad , en esta escala podemos añadir el ordenamiento de sus componentes . A__B____C________D___ Escala de Intervalo. En esta escala la distancia entre las unidades de medida sí es uniforme, de forma que podemos decir que D es el doble que A, por ejemplo . Por ello, permite realizar operaciones matemáticas, como suma, resta, multiplicación o división. _A____B____C____ D Lámina 12 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

13. Definición, Tipos de Escalas de Medición . Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Escala de Razón. Similar a la de intervalo, con la única diferencia que el cero en esta escala sí indica la ausencia de atributo, es cero absoluto. Ejemplo: Se señala la altura en centímetros, o el peso en gramos. En ambos casos 4 es doble que 2 (2+2=4), o 4 es la mitad que 8, por ejemplo, debido a que la distancia entre sus unidades de medida es uniforme. Lámina 13 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

14. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.  Razón (Definición) Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A menudo las cantidades se miden en las mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e infinito. Ejemplos : Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005: Razón= 135/53= 2,55 Cociente entre los casos de tuberculosis ocurridos en individuos con edades superiores a 55 y el grupo de individuos con edades inferiores a 55 : Razón=95/93=1,02 Proporción (Definición) Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. N o es más que la expresión de la probabilidad de que un suceso ocurra. El rango esta comprendido entre 0 y 1 o bien en términos porcentuales de 0% a 100%, y no tiene dimensión. Lámina 14 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

15. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.    Ejemplos: Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de casos en el año 2005. 135/188=0,72      El 72% de los casos han ocurrido en varones. Cociente entre el número de casos ocurrido en individuos con más de 65 años y el total de casos en el año 2005. 77/188=0,41      El 41% de los casos se han detectado en personas mayores de 65 años. Tasa (Definición) La tasa es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo. Es una medida que relaciona el cambio de una magnitud por unidad de cambio en otra magnitud (por regla general, tiempo). La utilización de las tasas es esencial para comparar experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos, diferentes lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0 e infinito y su medida es tiempo. Lámina 15 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

16. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Definición de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.  Ejemplos: Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005 y la población estimada de varones en el año 2005: 135/516.329=0,000261     La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000 habitantes varones en 1 año (2005). Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población estimada en el año 2005: 8/1076635=0,000007      La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000 habitantes en 1 año . Frecuencia (Definición) Para comparar adecuadamente la frecuencia de los eventos de salud es necesario construir una medida que sea independiente del tamaño de la población en la que se realiza la medición. Este tipo de medida, denominada medida de frecuencia relativa, se obtiene, relacionando el número de casos (numerador) con el número total de individuos que componen la población (denominador ). Lámina 16 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

17. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Ejemplo general Razones Es el cociente de frecuencias entre dos grupos distintos, por lo que el numerador no necesariamente está incluido en el denominador. Permite comparar dos frecuencias que en conjunto constituyen un indicador de interés. Ejemplo: Datos de mortalidad por causa en el año 2009 (hipotético): mortalidad por enfermedades laborales = 21.958; mortalidad por accidentes de tráfico vehicular = 19.001; Razón: [21.958 / 19.001] = 1.15, es decir por cada persona que muere por accidente de tráfico vehicular, 1.15 muere por causa de enfermedades laborales . Proporciones La más simple de las medidas utilizadas en epidemiología es la proporción., Esta es una fracción en la cual el numerador está incluido en el denominador. Expresa la frecuencia con que ocurre un evento en relación con la población total en la cual acontece. Por lo tanto su valor oscila entre CERO Y UNO y entre 0 y 100 si se expresa en porcentajes Lámina 17 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

18. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Ejemplo : % de muertes por enfermedades laborales en la población: Mortalidad laboral = 21.958; Mortalidad total año 2009 = 78.814; Proporción [21.958 / 78.814] = 0.276. Si lo expresa en porcentaje: 0,276 * 100= 27.6% de la mortalidad del país es debida a causa de origen laboral . Tasa Una tasa es el cambio instantáneo en una cantidad por unidad de cambio en otra cantidad, donde esta última usualmente es el tiempo. En términos epidemiológicos, es un cociente en el que el numerador son los eventos que ocurren en una población en riesgo durante un tiempo, la cual se expresa en el denominador. Eso significa que las tasas tienen una definición de tiempo; por ello se pueden definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad o muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo), dado el tamaño de la población que se encuentra en riesgo de experimentar el evento Ejemplo general Lámina 18 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

19. A diferencia de una proporción el denominador de una tasa no expresa el número de sujetos en observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos estuvieron en riesgo de sufrir el evento . La unidad de medida empleada se conoce como tiempo-persona de seguimiento. Por ejemplo, la observación de 100 individuos libres del evento durante un año corresponde a 100 años-persona de seguimiento; de manera similar, 10 sujetos observados durante diez años corresponden a 100 años-persona. Dado que el período entre el inicio de la observación y el momento en que aparece un evento puede variar de un individuo a otro, el denominador de la tasa se estima a partir de la suma de los períodos de observación de cada individuo hasta el fin del período (si se mantuvo libre del evento) o hasta la ocurrencia del evento (si lo presentó). Las unidades de tiempo pueden ser horas, días, meses o años, dependiendo de la naturaleza del evento que se estudia. Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística Ejemplo general Lámina 19 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016

20. Ejemplo general Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño ingeniería en Mtto. Mecánico Asignación : Estadística El cálculo de tasas se realiza dividiendo el total de eventos ocurridos en un período dado en una población entre el tiempo-persona total (es decir, la suma de los períodos individuales libres de la enfermedad) en el que los sujetos estuvieron en riesgo de presentar el evento. Las tasas se expresan multiplicando el resultado obtenido por una potencia de 10, con el fin de permitir rápidamente su comparación con otras tasas. Lámina 20 de 20 Elaborado por: Michelle Ramírez C.I 25.272.215 Fecha: 29/06/2016