Cualitativas categoricas
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Poblacion:es el conjunto total de elementos sobre el k s kiere realizar un determinado estudio Muestra: Es 1 subconjunto d la población es representativa d la población.Variable:1 variable es 1 caracteristica k define sobrelos elementos d 1 poblacion o muestra y k es susceptible a tomar distintos valores.Pueden ser Cualitativas categoricas:Nominales:sexo color d pelo Ordinales:dureza dureza d los metales.Cuantitativas Numericas:Discretas:toma valores finitos:nº d hijos,nº asignaturas.Continuas:puede ttomar infinitos valores,altura peso longitud.Medidas d cantralizacion(distribución):Media(si la variable es cuantitativa (discreta o continua)y distrubucion es simetrica), Moda(variable cualitativa nominal) y Mediana(cualitativa ordinal)(si la variable presenta asimetrica positiva o negativa).si la distribución es abierta).Medidas de posición:Percentil:divide la distribución en 100 partes P1 P2.Cuartiles:dividen la distribución en 4 partes y existen tres cuarteles Q1 Q2 .Deciles:dividen la distribución en diez partes y existen 9 deciles D1 D2 Indices d Variabilidad:Rango varianza desviación tipica coeficiente de variación y amplitud semi intercalculativa.FVarianza:es 1 prmedio d las diferencias d cada puntiacion respecto a su medida, pero elevadas al cuadrado.FDesviacion tipica:la desviación tipica es la raiz cuadrada de la varianza FCoeficiente d variación:Se define el coeficiente d variación d pearson como el coeficiente entre la desviación tipica y la media aritmeticaF.Amplitud semi-intercuartilica:Cuando la distribución esta abierta y no podemos hallar la variabilidad es la amplitud semi-interculicaF.Indices de sesgo o asimetria:Indice d Pearson:solo es aplicable cuando la distribución es unimodal.Indice de Fisher:cuando la distribución es abierta el indice mas adecuado es el intercuartilico.Representaciones graficas:cuando trabajamos con con variables cualitativas se emplean dos tipos d representaciones gradicas:diagrama de sectores o pictogramas(redondo)Ejm (grupo d personas según estado civil)Para ver los grados k le corresponden a kd categoria tenemos k si a 200 sujetos le corresponden 360º a 125 le corresp 225º d l misma manera a 25 le correspondera 45º .(regla de tres)Diagrama d barras:(rascacielos)cuando la variable es cuantitativa discreta Ejm(nº d asignaturas superadas en el curso 08/09) Histograma:(Cuando la variable es cuantitativa continua ejm(nº d med. Suministrados a las farmacias por 1 distribuidor) Coeficiente de correlacion :el coefic.de correl.entre 2 variables X e Y nos mide el grado de relacion k existe entre ambas variables.Para aplicar el coeficiente de correlacion mas adecuado tenemos k ver el nivel d medidas d cada variable.Si las dos variables son cuantitativas el coeficiente d correlacion mas adecuado es el d Persson(x=Kilos d peso perdidos Y=nº d horas d gim).Si las variables son ordinales o bien cuantitativas pero transformables en ordinales el coeficiente as adecuado es el de Sperman.Si 1 variable es continua y otra dicotomica el coeficiente d relacion mas adecuado es el Biserial puntual.Si las 2 variables sondicotomicas el coeficiente d correlacion es el phi.El campo de variación d los coeficientes esta entre -1y1 .Calculo de probabilidades Un esperimento aleatorio se dice k es aleatorio cuando al repetir el suceso varias veces en las mismas condiciones n se puede predecir el resultado.Espacio muestral Es el conjunto formado por todos los resultados posibles d k consta un experimento aleatorio Probabilidad de 1 suceso cualquiera “a”: Se define la probabilidad d un suceso cualkiera como el cociente entre el nº d casos favorables y el nº d casos posibles.la probabailidad d un suceso siempre esta comprendida entre 0_< 1 La probabil.de 1 suceso contrario P(A)=1-P(A) Probabilidad condicionada:Dados 2 sucesos AyB se tiene k P(A/B) probab.de k se verifique A habiendo se verificado BVariales aleatorias Distribucion d probabilidad:Una variable aleatoria es una funcion k asigna cada suceso un numero k se corresponda con la probabilidad Las variables aleatorias pueden ser discretas (binomial _Poisson) y continuas ( uniforme distribución normal) .Distribucion Binomial Si realizamos un experimento aleatorio “n” veces manteniendo constante la probabilidad ,si en cada suceso tenemos 2 probabilidades una de ellas llamada probab. De éxito(p) y la otra probabilidad de fracaso (q) entonces la funcion d probabilidad d dicha distribución viene dada por