Conceptos clave de estadística

APUNTES
Los datos se leen mejor en tablas, entonces se procede a ordenar los datos en una tabla

Los datos a estudiar son:

• Los individuos que son los objetos de estudio, y
• Las variables que son las características que posee el objeto

En el ejemplo tenemos:

• Individuos → personas
• Variables → altura (m)
  
  
  NOTA: los individuos no sólo serán personas, serán objetos, también, tales como: maletas, equipos de fútblos, medicamentos, etc.

Las variables (características) pueden ser valores cuantitativos y cualitativos

• Las variables cuantitativas o variables numéricas, se representan con números y se puede hacer un cálculo respecto a ellos.

  • **Discretas **→ Se cuentan y son valores enteros postivos.
    Ej.: El número de mochilas que vendí.
  • Continuas → Pueden tomar valores decimales.
    Ej.: Estatura de las personas

• Las variables cualitativas son las variables categórica, describen de forma textual o numerica una representacion del individuo.

  • Ordinales → describen al individuo y TIENE un orden
    Ej.:Temperatura: Frio < caliente.
  • Nominales → describen al individuo y NO TIENEN un orden en específico
    Ej.: El color del cabello, vestimenta

En el ejemplo tenemos:

• Individuos → 6 tipos de maletas
• Variable cuatitativa → Cantidad de maletas
• Variable cualitativa → El color de maleta y si tiene o no rueditas.
  
  

En la estadística tenemos diferentes niveles de medida:
**Niveles de medida **→ Clasificación dónde entran los valores de las variables
🔹 Nominal → sus valores representan categorias que siguen una clasificacion intrsínseca, no tienen orden.
EJEMPLO: región, código postal, religión.

1️⃣ Ordinal → sus valores representan categorias que no siguen una clasificacion intrsínseca, siguen un orden.
EJEMPLO: grado de satisfacción, niveles de temperatura, ganadores, mayor o menor.

🔂 De intervalo → sus valores siguen una escala numérica que conocemos tanto el orden como las diferencias exactas entre los valores. Siguen un orden creciente. Pueden tomar cualquier valor sean positivos o negativos.
EJEMPLO: temperatura Celsius, metros.

📊 De proporción → sus valores son valores exactos entre unidades y de cero absoluto. Sus valores se toman a partir de 0.
EJEMPLO: Estatura, ahorros

Tenemos en el ejemplo:

• 2 individuos → 2 departamentos
• Variables → 19

_*Consejo: _Si hay más variables que individuos, Ilse sugiere poner las variables como filas y los individuos como columnas ya que será más facil la lectura de los datos.

Más datos → poner como filas
Menos datos → poner como columnas

Otros conceptos básicos útiles:

📈 Estadística descriptiva → Con apoyo de tablas y/o gráficas nos permiten identificar visualmente lo más importante de un conjunto de datos, se recopilan y se ordenan los datos, se representan de forma digerible y para tener conclusiones de ellos.

**🔎 Estadística inferencial **→ Por medio de la inferencia y la deducción recopila información de la población a partir de una muestra determinando las propiedades de la misma.
EJEMPLO: Quiero tener información de un país, no se hará un estudio de cada uno de los habitantes, sino que se tomará una muestra y a partir de ella hacer estudios y sacar conclusiones.

2. Conceptos clave de estadística

• Valores a estudiar: individuos
• Características: variable
• Variables cuantitativas (categóricas): resumidas numéricamente. Ordinales: tienen un orden, por ejemplo la temperatura. Nominales: no tienen un orden, por ejemplo, color.
• Variables cualitativas (numéricas): describen de forma textual una representación de mi producto. Discretas: pueden contarse, es decir, enteros. Continuas: decimales.
• Niveles de medida: Nominal: no hay orden respecto a los valores. Ordinal: sigue un orden. De intervalo y De proporción: toman sus datos de un conjunto numérico y los valores son iguales unos a otros en proporción y siguen un orden. Su diferencia es que las de intervalo pueden tomar cualquier valor, positivas o negativas y la de proporción solo positivos.

Tipos de estadística

Descriptiva: con uso de tablas o gráficos nos permite identificar lo más importante de un conjunto de datos.

Inferencial: inferencia respecto a una población tomando una muestra característica de la misma.

Elementos de la estadística

- Población: Grupo de individuos que presenta o podría presentar un rasgo característico común que se desea investigar.

- Muestra: Es un subgrupo de datos extraídos de una población que debe representar adecuadamente la totalidad del grupo.

- Parámetros: Son medidas que ofrecen información sobre el centro de un conjunto de datos (medidas de tendencia central), otras sobre la dispersión o variabilidad (medidas de dispersión) y otras sobre la posición de un valor (medidas de posición como los percentiles).

- Experimento: Proceso o actividad llevada a cabo de forma intencional para obtener una serie de datos o para ratificar o refutar una hipótesis.

- Variable: La característica o cualidad de una muestra o población a la cual se le puede asignar un valor.

Las variables pueden ser valores cuantitativos (variables numéricas) y cualitativos (variables categóricas).

- Variables categóricas: describen de forma textual o numérica una representación de una población. Se dividen en:

• Ordinal: tienen un orden.

• Nominal: no tienen un orden.

• Variables numéricas: se pueden representar o escribir con números. Se dividen en:

• Discretas: solo números positivos.

• Continuas: pueden ser números positivos o negativos.

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Niveles de medida
Es la clasificación dentro de lo que entran los valores de las variables. El nivel de medición se refiere a la relación entre los valores que se asignan a los atributos de una variable.

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Tipos de niveles de medida

1. Nivel de medición nominal. El nivel nominal es apenas una medida. Se refiere a la cualidad más que a la cantidad. Un nivel nominal de medición es simplemente una cuestión de diferenciar por nombre, por ejemplo, 1 = hombre, 2 = mujer. Aunque estamos usando los números 1 y 2, estos no indican cantidad. La categoría binaria de 0 y 1 utilizada para las computadoras es un nivel nominal de medición.

2. Nivel de medición ordinal. Este nivel se refiere al orden en la medición. Una escala ordinal indica la dirección, además de proporcionar información nominal. Bajo/Medio/Alto o Más Rápido/Más Lento son ejemplos de niveles ordinales de medición. Calificar una experiencia con un “9” en una escala de 1 a 10 nos indica que fue mejor que una experiencia calificada con un “6”.
3. Nivel de medición de intervalo. La escala de intervalo proporcionan información sobre el orden y también poseen intervalos iguales.
Un ejemplo de una escala de intervalo es la temperatura, medida en una escala Fahrenheit o Celsius. Un grado representa la misma cantidad subyacente de calor, independientemente de dónde ocurra en la escala.
Si lo medimos en unidades Fahrenheit, la diferencia entre una temperatura de 46 y 42 es la misma que la diferencia entre 72 y 68. Las escalas de medición de intervalos iguales pueden ser utilizadas para medir opiniones y actitudes.
4. Nivel de medición de razón o de proporción. Además de poseer las cualidades de las escalas nominal, ordinal y de intervalo, una escala de razón tiene un cero absoluto (un punto donde no existe ninguna de las cualidades que se están midiendo). Utilizar una escala de razón permite hacer comparaciones como ser el doble de alto, o la mitad de alto de una persona. El tiempo de reacción (cuánto tiempo tarda en responder a una señal de algún tipo) utiliza una escala de medición de razón, el tiempo. Aunque el tiempo de reacción de un individuo siempre es mayor que cero, conceptualizamos un punto cero en el tiempo y podemos afirmar que una respuesta de 24 milisegundos es dos veces más rápida que un tiempo de respuesta de 48 milisegundos.

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Tipos de estadística

- Estadística descriptiva: Se refiere a los métodos de recolección, organización, resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de describir las características fundamentales de los datos y para ellos se suelen utilizar indicadores, gráficos y tablas.
- Estadística inferencial: Se trata de un paso más allá de la mera descripción. Se refiere a los métodos utilizados para poder hacer predicciones, generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados teniendo en cuenta el grado de incertidumbre existente.

🐺 Resumen de: “Individuos” y "Valores o Variables"
Los individuos son las personas o cosas que vamos a estudiar y los valores o variables son sus características de esos individuos.
A continuación se muestra una tabla de ejemplo entre individuos y variables.

Aquí tenemos que:

• Los individuos son personas
• Las variables son sus alturas en metros.

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Ahora veamos otra imagen:

Aquí tenemos que:

• Los individuos son maletas
• Los Valores Cuantitativos son Cantidades de maletas
• Los valores cualitativos son Color, Tiene Rueditas

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Tomemos en cuenta que:
Las Variables pueden ser valores cuantitativos y cualitativos.
Las variables cuantitativas también se llaman variables numéricas.
Las variables cualitativas también se llaman variables categóricas.
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Entendamos:
Las variables categóricas describen de forma textual o numérica una representación de mi producto o individuo.
Se dividen en:

• Ordinal (Son aquellas que tienen un orden)
  • Ej: Temperatura, algo “frio” es una temperatura menor a algo “caliente”
    Ej: Nota de calificación escolar, la calificación de la más baja a la más alta son: “reprobado”, “suficiente”, “bien”, y “sobresaliente”.)
• Nominal (Son aquellas que no tienen un orden)

Las variables numéricas son aquellas que se pueden representar o escribir con números.
Se dividen en:

• Discretas (Son solo números positivos)
  • Ej: La altura de un grupo de personas, podemos tener 1.60, 1.65, 1.70, 1.58, 1.75 mts., pero NO podríamos tener una altura de -1.20 mts.
• Continuas (Pueden tomar números decimales sin importar si es positivo o negativo)
  • Ej: Temperatura, podemos estar a 20°C, 5.1°C, -3°C, -5°C, etc., y aquí si tiene sentido que tengamos valores negativos y con decimales

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PD: Me fascinó esta clase. 💚

Estadística

La estadística es una disciplina que se enfoca en recopilar, organizar, analizar e interpretar datos con el propósito de obtener información significativa y tomar decisiones basadas en evidencia.

Datos

Los datos son observaciones o medidas que se obtienen del mundo o del entorno. Estos pueden ser numéricos o categóricos y se utilizan para representar información sobre un fenómeno o conjunto de individuos.

Tabla de Datos

Una tabla de datos es una forma estructurada de organizar la información recopilada. Por lo general, se compone de filas que representan individuos o elementos y columnas que representan las variables que se están estudiando.

Individuos

Los individuos, en el contexto de la estadística, son las unidades o elementos que se estudian. Pueden ser personas, objetos, empresas, etc., dependiendo del contexto del estudio.

Variables

Las variables son características que se miden o registran en los individuos. Hay dos tipos principales de variables:

• Variables cuantitativas: Estas variables pueden ser representadas con números y se dividen en dos subtipos:
  • Variables cuantitativas discretas: Toman valores enteros, como la cantidad de estudiantes en una clase.
  • Variables cuantitativas continuas: Pueden tomar valores en un rango continuo, como la altura de las personas.
• Variables categóricas (cualitativas): Estas variables describen características de manera no numérica y se dividen en dos subtipos:
  • Variables categóricas nominales: Representan categorías sin un orden específico, como el color de ojos.
  • Variables categóricas ordinales: Representan categorías con un orden específico, como niveles de satisfacción (bueno, regular, malo).

Niveles de Medida

Los niveles de medida se refieren a la escala de medición de una variable y se dividen en cuatro categorías:

• Nominal: Las variables nominales representan categorías sin ningún orden específico, como el género.
• Ordinal: Las variables ordinales tienen categorías con un orden, pero la distancia entre las categorías no es uniforme, como una escala de satisfacción de 1 a 5.
• De Intervalo: Las variables de intervalo tienen un orden y una distancia uniforme entre las categorías, pero no tienen un punto de partida absoluto, como la temperatura en grados Celsius.
• De Proporción: Las variables de proporción son similares a las de intervalo, pero tienen un punto de partida absoluto, como la altura en centímetros.

Tipos de Estadísticas

1. Estadística Descriptiva: Esta rama de la estadística se enfoca en recopilar, organizar, presentar y describir un conjunto de datos. Su objetivo principal es resumir la información y destacar patrones y tendencias a través de tablas, medidas y gráficos.
2. Estadística Inferencial: La estadística inferencial se utiliza para sacar conclusiones sobre una población basándose en una muestra representativa de esa población. Ayuda a hacer inferencias o predicciones sobre el comportamiento de la población en función de los datos recopilados en la muestra.

Clase de introduccion de tipo Magistral. Excelente!!!

Creo que la temperatura como variable categórica ordinal no es un buena referencia. Quizás la sensación térmica sea un mejor nombre. Pues la temperatura se puede cuantificar en una recta continua de numeros reales. La sensación térmica por su parte sí se podría categorizar según si es cálido, templado, frío, etc.

Datos y Variables

Datos: son los que recopilo

Tabla de datos: son datos ordenados

Variables cuantitativas: Aquellas que se pueden representar o escribir con números

Variable cualitativa: describen de manera textual o numérica una representación de mi producto o individuo.

Variables: son las características que se le pueden dar al individuo u objeto de estudio. Las podemos clasificar como:

Numéricas: se pueden escribir como números y se pueden hacer cálculos respecto a ellos.

Discretas: son las que pueden contarse, los que son enteros.

Continuas: pueden tomar valores decimales.

Categóricas

Ordinal: tienen un orden, como la temperatura. Variables cualitativas ordinales.

Nominal: describen al individuo sin un orden específico.

Niveles de Medida: clasificación dentro de lo que entran los valores de mis variables

Nominal: ej. Si/No… no hay algún orden respecto a los valores que estoy midiendo

Ordinal: si hay un cierto orden

De intervalo: toman sus valores dentro de un conjunto numérico. Cada uno de estos valores es equivalente el uno al otro. Puede tomar cualquier valor, valores positivos o negativos.

De proporción: NO pueden tomar cualquier valor y deben ser siempre positivos.

Para ordenar las tablas:

Cuando hayan más variables que individuos, las variables se ordenan como filas y los individuos como columnas.

En general: Cuando tenga más ordenarlos en filas y los que son menos ordenarlos en columnas.

Jerarquía: algo que le das más valor o menos valor.

Tipos de Estadísticas:

Descriptiva: es aquella que con uso de tablas o gráficos nos permiten identificar visualmente lo más importante que tenemos de un conjunto de datos. Hace recopilación, los ordena y representa de forma clave para tener conclusiones de la misma.

Inferencial: inferencia respecto a una población tomando una muestra característica de la misma.

Estadística ¿Qué es?

Es la ciencia de la interpretación de los datos.

Conceptos claves de Estadística

Variables

Son las diversas características de los individuos.

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💡 Los individuos son las personas o cosas que vamos a estudiar

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V. Numéricas o cuantitativas

Variables que se pueden escribir como números y que se puede hacer un cálculo respecto a ellos.

. Discretas: Son aquellos que pueden contarse, es decir, expresarse en números naturales.

. Continuas: Son aquellas que pueden tomar valores decimales.

V. Categóricas

. Nominales: Describen al individuo, son cualidades o caracteristicas del individuo.

. Ordinales: Son aquellos que pertenecen a un grupo ordenado de elementos, tales como: los niveles de temperatura, las posiciones de una maratón, etc.

El objetivo de la estadística inferencial es hacer inferencias (es decir, sacar conclusiones, hacer predicciones, tomar decisiones) acerca de las características de una población a partir de información contenida en una muestra.

Respecto a la muestra ☝️ Es importante que sea representativa y aleatoria. De otra forma los resultados que obtengamos podrían estar sesgados

• Nominal:

Género: Masculino, Femenino, No binario.
Color de ojos: Azul, Marrón, Verde, Gris.
Estado civil: Soltero, Casado, Divorciado, Viudo.

• Ordinal:

Nivel educativo: Primaria, Secundaria, Preparatoria, Licenciatura, Posgrado.
Clasificación de habilidades: Bajo, Medio, Alto, Experto.
Talla de ropa: XS, S, M, L, XL.

• Intervalo:

Temperatura en grados Fahrenheit: 32°F, 68°F, 86°F, etc.
Coordenadas geográficas de longitud: -90°, 0°, 180°, etc.
Puntuaciones en una escala de inteligencia (por ejemplo, CI): 100, 120, 140, etc.

• De Proporción:

Edad en años: 25 años, 30 años, 40 años, etc. (Tiene un cero absoluto, que representa el nacimiento o la ausencia de edad).
Peso en kilogramos: 50 kg, 70 kg, 90 kg, etc. (Tiene un cero absoluto, que representa la ausencia de peso).

**Medidas de intervalo vs de proporción
**
Las medidas de intervalo y de proporción son dos tipos diferentes de medidas estadísticas.

Las medidas de intervalo son medidas numéricas que indican la distancia entre dos puntos en una escala de medición. La escala de medición de intervalo es una escala que tiene unidades de medida iguales y que puede incluir valores negativos. Un ejemplo de una medida de intervalo es la temperatura en grados Celsius o Fahrenheit. En una escala de medición de intervalo, la diferencia entre dos valores es significativa, pero no hay un punto cero absoluto en la escala.

Por otro lado, las medidas de proporción son medidas numéricas que indican la relación entre dos cantidades. Por lo general, se expresan en términos de una fracción, un porcentaje o una tasa. Las medidas de proporción se utilizan para comparar la frecuencia o la cantidad de un evento o característica en una población. Ejemplos de medidas de proporción incluyen la tasa de mortalidad infantil, la proporción de estudiantes que obtienen una calificación A en un examen y el porcentaje de personas que votaron en una elección.

En resumen, la diferencia clave entre las medidas de intervalo y de proporción es que las medidas de intervalo indican la distancia entre dos puntos en una escala de medición, mientras que las medidas de proporción indican la relación entre dos cantidades.

Me encanto esta clase mas para clasificar estos tipos de datos que desconocia. Es interesante la verdad.

Excelente clase!!

Me gustó mucho esta clase

Niveles de medida

En estadística, existen diferentes niveles de medidas que se utilizan para clasificar las variables de acuerdo con la naturaleza de los datos que representan. Los cuatro niveles de medida principales son: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Estos niveles se denominan también escalas de medición y determinan qué operaciones estadísticas se pueden aplicar sobre los datos. A continuación, te explico cada uno de ellos:

1. Nivel nominal

En este nivel, los datos se clasifican en categorías o grupos sin ningún orden o jerarquía específica. Las variables nominales representan atributos o características que no se pueden ordenar. Los ejemplos comunes de variables nominales incluyen el género, la nacionalidad, el estado civil o la preferencia política. En este nivel, solo se pueden realizar operaciones estadísticas básicas como contar, calcular frecuencias o porcentajes.

2. Nivel ordinal

En este nivel, los datos se clasifican en categorías o grupos con un cierto orden o jerarquía. Las variables ordinales representan atributos que pueden ser ordenados o clasificados en función de algún criterio, pero no se pueden medir las diferencias exactas entre los valores. Ejemplos de variables ordinales son la clasificación de productos según su calidad (bajo, medio, alto), la calificación de la satisfacción del cliente (muy insatisfecho, insatisfecho, neutral, satisfecho, muy satisfecho) o la escala de dolor (ninguno, leve, moderado, intenso). En este nivel, se pueden realizar operaciones estadísticas como calcular medianas, cuartiles o realizar pruebas de rangos.

3. Nivel de intervalo

En este nivel, los datos también se clasifican en categorías o grupos con un orden, y además, se puede medir la diferencia exacta entre los valores. Las variables de intervalo no tienen un punto cero absoluto y las diferencias entre los valores son uniformes. Ejemplos de variables de intervalo incluyen la temperatura en grados Celsius o Fahrenheit, años calendario o escalas de puntuación en pruebas psicométricas. En este nivel, se pueden realizar operaciones estadísticas como calcular medias, desviaciones estándar y realizar pruebas de diferencia de medias.

4. Nivel de razón

Este nivel es similar al nivel de intervalo, pero en este caso, las variables tienen un punto cero absoluto que representa la ausencia de la característica que se está midiendo. Además, las diferencias entre los valores son uniformes y se puede realizar cualquier operación matemática sobre los datos. Ejemplos de variables de razón incluyen la altura, el peso, el tiempo transcurrido o el ingreso. En este nivel, se pueden realizar todas las operaciones estadísticas, incluyendo proporciones, cocientes, porcentajes, medias ponderadas, entre otras.

Nominal: ropa, ordinal: fila de comppras, intervalo:yardas, de proporcion: kilos

bueno, aqui vamos 2/26
Espero aprender mucho

Esta clase comienza con un ejemplo de una toma de datos, para poder explicar unos conceptos clave como son los datos, la información, las variables, los individuos, pero sobre todo hace mucho énfasis en las variables y nos explica como las variables se dividen en dos, que a si mismo se subdividen en dos que son:

Variables numéricas:

• Discretas: Son los números enteros
• Continuas: Son los números decimales

Variables Categóricas:

• Nominales: Qué son variables que no tienen orden y son la descripción del individuo
• Ordinales: Aquellas que tienen un orden (temperatura)

Otro concepto clave que la clase aborda, son los tipos de estadística que existen, Descriptiva y Inferencial, donde la primera nos dice que es la que junta datos y la muestra en tablas o gráficos, mientras la segunda toma muestras de una población

Ejemplo de variable cuantitativa nominal: Colores de autos en un estacionamiento.
Ejemplo de variable cuantitativa ordinal: Clasificación de tallas de ropa (S, M, L, XL).
Ejemplo de variable cualitativa discreta: Número de personas en una familia.
Ejemplo de variable cualitativa continua: Altura de estudiantes en una clase.
Ejemplo de nivel de medida nominal: Género (Masculino, Femenino, Otro).
Ejemplo de nivel de medida ordinal: Clasificación de niveles educativos (Primaria, Secundaria, Universidad).
Ejemplo de nivel de medida de intervalo: Temperatura en grados Celsius (diferencias significativas pero no relación de proporción).
Ejemplo de nivel de medida de proporción: Peso en kilogramos (diferencias y proporciones significativas).
Ejemplo de estadística descriptiva: Gráfico de barras mostrando las ventas mensuales.
Ejemplo de estadística inferencial: Inferir la opinión política de toda una población a partir de una encuesta a una muestra de ciudadanos.

Notas de la clase:

Notas del curso

Variables categóricas

Una variable categórica es aquella que permite clasificar una serie de datos por medio de valores fijos asociados a una cualidad o categoría concreta. La variable categórica, a diferencia de las variables cardinales o continuas (que permiten cálculos numéricos), clasifica a los individuos o casos.

Por ejemplo, el género o el número de hijos son variables categóricas. Las variables categóricas son muy útiles para conocer información de tipo cualitativo, es decir, alguna cualidad de los datos.

• Ordinal: una variable ordinal es aquella que toma valores que pueden ordenarse (o denotan un orden). Por ejemplo, la variable estatura de una persona se puede clasificar en: alto, promedio y bajo.

  Una variable categórica ordinal es aquella que toma valores que representan categorías con algún orden o clasificación intrínseca. Por ejemplo, la medalla deportiva (oro, plata y bronce) o el nivel de satisfacción con un servicio (muy insatisfecho, insatisfecho, neutro, satisfecho, muy satisfecho) son variables ordinales.

• Nominal: una variable nominal es aquella que no tiene un orden o clasificación intrínseca. Por ejemplo, el género o el color de los ojos son variables nominales.

Variables numéricas

• Discretas: Una variable discreta es aquella que está en condiciones de adoptar valores de un conjunto numérico dado. Es decir: solo adquiere valores de un conjunto, no cualquier valor. Entre los valores potencialmente observables de una variable discreta existe una distancia que resulta imposible de “completar” con valores intermedios.

  Algunos ejemplos de variables discretas son el número de hijos en una familia, el número de estudiantes en una clase, el número de páginas en un libro, el número de goles marcados por un jugador en una temporada, entre otros.

  Es decir, toman valores enteros.

• Continuas: una variable continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores numéricos entre dos valores dados, incluso si esos dos valores son arbitrariamente cercanos. Se usan para describir atributos medibles.

  Algunos ejemplos de variables continuas son la estatura de una persona, el peso de una persona, la temperatura del aire, la velocidad del viento, el tiempo que tarda en completarse una tarea, entre otros.

  Es decir toman valores decimales

Aprendí un montón en solo dos clases!

las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas cualitativas: nominales y ordinales cuantitativas: discretas (contar) y continuas(medir) niveles de medida: nominal: la variable si o no es nominal ordinal : es un orden jerárquico de intervalo: conjunto numérico pueden tomar cualquier valor positivos y negativos de proporción: conjunto numérico pueden ser altura ahorro Tipos de estadistica: descriptiva y inferencial

En probabilidad y estadística, existen diferentes niveles de medida que se utilizan para clasificar las variables y establecer el tipo de análisis que se puede realizar. Los niveles de medida se basan en la naturaleza de los datos y determinan el tipo de operaciones matemáticas y estadísticas que son apropiadas para utilizar con esas variables. A continuación, te explicaré los cuatro niveles de medida más comunes:

1. Nivel nominal: En este nivel, las variables se clasifican en categorías sin ningún orden o jerarquía específica. Los datos se utilizan para hacer distinciones cualitativas y asignar etiquetas. Ejemplos de variables nominales incluyen el género, la nacionalidad o el estado civil. En este nivel de medida, solo se pueden realizar operaciones de conteo y frecuencia.

2. Nivel ordinal: En este nivel, las variables se clasifican en categorías que tienen un orden o jerarquía, pero la distancia entre las categorías no es necesariamente igual. Por ejemplo, una escala de clasificación de satisfacción del cliente que utiliza categorías como “muy insatisfecho”, “insatisfecho”, “neutral”, “satisfecho” y “muy satisfecho” es un ejemplo de una variable ordinal. En este nivel de medida, puedes realizar operaciones de conteo, frecuencia y ordenamiento.

3. Nivel de intervalo: En este nivel, las variables tienen un orden y la distancia entre las categorías es constante, pero no hay un punto de referencia absoluto. Los datos se miden en una escala numérica y permiten realizar operaciones de suma y resta. Ejemplos de variables de nivel de intervalo incluyen la temperatura en grados Celsius o Fahrenheit. Además de las operaciones de conteo, frecuencia y ordenamiento, también se pueden realizar cálculos como la media y la desviación estándar.

4. Nivel de razón: Este nivel es similar al nivel de intervalo, pero también incluye un punto de referencia absoluto o cero. Las variables de nivel de razón permiten realizar todas las operaciones matemáticas, como suma, resta, multiplicación y división. Ejemplos de variables de nivel de razón incluyen el tiempo transcurrido, la altura, el peso y el ingreso. Además de las operaciones anteriores, también se pueden calcular medidas como la proporción y el porcentaje.

Es importante tener en cuenta que el nivel de medida de una variable determina el tipo de análisis estadístico adecuado. Algunas técnicas estadísticas solo son aplicables a ciertos niveles de medida, por lo que es fundamental comprender el nivel de medida de tus variables antes de realizar cualquier análisis estadístico.

Armando mi Resumen de Estadística

**¿Qué es la Estadística? **
La Estadística es la ciencia de la interpretación de Datos.

Conceptos Claves de Estadística.
• Variables:
a) Cuantitativas(categóricas): Resumidas numéricamente. Ordinales: tienen un orden, por ejemplo, la temperatura. Nominales: no tienen un orden, por ejemplo, color.
b) Variables cualitativas (numéricas): describen de forma textual una representación de mi producto. Discretas: pueden contarse, es decir, enteros. Continuas: decimales.

• Niveles de Medidas:
a) Nominal: no hay orden respecto a los valores.
b) Ordinal: sigue un orden.
c) De intervalo y De proporción: toman sus datos de un conjunto numérico y los valores son iguales unos a otros en proporción y siguen un orden. Su diferencia es que las de intervalo pueden tomar cualquier valor, positivas o negativas y la de proporción solo positivos.

Tipos de Estadística
• Descriptiva: Recopila, organiza, presenta y describe un conjunto de datos con el propósito de facilitar la interpretación, generalmente, con el apoyo de tablas, medidas o gráficas.
• Inferencial: Recopila información de una población a partir de una muestra y por medio de la inducción determina las propiedades de la misma.

Conceptos clave

Estadistica es la ciencia que lnterpreta los datos

• Variables numéricas o cuantitativas: son las que se pueden representar y escribir con números.
  Se dividen en dos: discretas y continuas.
  Discretas: son aquellas que pueden contarse (enteros).
  Continuas: son aquellas que pueden tomar valores decimales.

• Variables catégoricas o cualitativas: son aquellas que describen de forma textual o numérica una representación del producto o del individuo
  se dividen en dos
  Ordinal: son aquellas que tienen un orden.
  Nominal:simplemente describen al individuo pero no tienen un orden específico.

Tipos de estadística

• Descriptiva: es la que recopila, organiza, presenta y describe un conjunto de datos con el propósito de facilitar la interpretación generalmente con el apoyo de tablas, medidas o gráficas.

• Inferencial: recopila información de una población a partir de una muestra y por medio de la inducción determina las propiedades de la misma.

Tambien el individuo tiene algo llamado Unidad de Analisis, que es lo que vamos a estudiar, por ejemplo:
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Queremos conocer la estatura de Julian, Omar y Michelle, les vamos a preguntar por su edad, este dato que recopilamos es nuestra unidad de analisis, la razon por la cual realizamos esta investigacion o encuesta 😃