¿Qué es la Estadística?	Ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpretar datos con el fin de propiciar una toma de decisiones mas ecaz.
El estudio de la estadística se divide en dos categorías:	la estadística descriptiva y la estadística inferencial.
¿Qué es la estadística descriptiva?	Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. Por ejemplo, el gobierno de El Salvador informa que en 1960, la población de este pais fue de 2, 766 personas; en 1970, de 3, 673; en 1980, de 4, 591; en 1990, de 5, 27 y en 2000, de 5, 888. Esta información representa una estadística descriptiva.
Se trata de estadística descriptiva:	si calcula el crecimiento porcentual de una década a otra.
no sería de naturaleza descriptiva si :	utilizara estos datos para calcular la población de El Salvador en el año 2030 o el crecimiento porcentual de 2020 a 2030.
¿Estadística inferencial?	Métodos que se emplean para determinar una propiedad de una población con base en la información de una muestra de ella. El principal interés que despierta esta disciplina se relaciona con encontrar algo relacionado con una población a partir de una muestra de ella.
¿Qué es un estudio observacional?	es un tipo de estudio concreto que se define por tener un carácter estadístico o demográfico.
¿Por qué se define el estudio concreto?	por tener un carácter estadístico o demográfico.
porque se caracteriza el estudio observacional?	Se caracterizan porque, en ellos, la labor del investigador se limita a la medición de las variables que se tienen en cuenta en el estudio.
¿Qué es Transversal?	Se caracterizan por recopilar los datos en un momento concreto del objeto de la investigación. Permiten hacerse una idea más profunda de la realidad estudiada.
¿Qué es Longitudinal?	Este tipo de estudio observacional se caracteriza por desarrollarse a lo largo de un periodo de tiempo que ha sido concretado previamente.
ventajas de el estudio observacional :	-prácticos y factibles de realizar. -permite que las conclusiones sean generales.
Desventajas de el estudio observacional :	- imposibilidad de repetición del estudio en forma de experimento. - imposibilidad de realización de un nuevo estudio.
que aportan este tipo de estudios :	aportan un mayor control en el diseño, menos posibilidad de sesgos debido a la selección aleatoria de los grupos, son repetibles y comparables con otras experiencia pero también suponen un coste elevado, tiene limitaciones de tipo ético y responsabilidad en la manipulación de la exposición, y presenta dificultades en la generalización debido a la selección y o a la propia rigidez de la intervención.
Fases de una Prueba Clínica:	- Definición de la población de referencia y de los criterios de elegibilidad y exclusión. - Propuesta de participación y consentimiento informado. - Los sujetos de estudio se dividen en dos o más grupos mediante aleatorización. - Administración de la intervención en el grupo experimental mientras se suministra un placebo, otro factor o nada al grupo control. Pueden aplicarse criterios de enmascaramiento. - Seguimiento: duración, periodicidad de valoración, etc. - Valoración del efecto. - Análisis de los resultados.
concepto de población :	Conjunto de individuos u objetos de interés o medidas que se obtienen a partir de todos los individuos u objetos de interés. Con el objeto de inferir algo sobre una población, lo común es que tome una muestra de ella.
Con el objeto de inferir algo sobre una población:	lo común es que tome una muestra de ella.
concepto de muestra:	Porción o parte de la población de interés.
¿Por que tomar una muestra en lugar de estudiar a cada miembro de la población?	Muestra es una parte o subconjunto de elementos que se seleccionan previamente de una población para realizar un estudio. Normalmente se selecciona la muestra de una población para su estudio, debido a que estudiar a todos los elementos de una población resultaría muy extenso y poco práctico.
concepto Variable:	La variable estadística es una característica o cualidad de un individuo que esta propensa a adquirir diferentes valores. Estos valores, a su vez, se caracterizan por poder medirse.
Existen dos tipos básicos de variables:	1) cualitativas y 2) cuantitativas
Variables Cualitativas:	Cuando la característica que se estudia es de naturaleza numérica, recibe el nombre de variable cualitativa o atributo.
Algunos ejemplos de variables cualitativas son:	son el genero, la filiación religiosa, tipo de automóvil que se posee, estado de nacimiento y color de ojos.
Cuando los datos son de naturaleza cualitativa:	importa la cantidad o proporción que caen dentro de cada categoría.
Variable Cuantitativa:	Cuando la variable que se estudia aparece en forma numérica, se le denomina variable cuantitativa.
Ejemplos de variables cuantitativas son:	el saldo en su cuenta de cheques, las edades de los presidentes de la compañía, la vida de la batería de un automóvil aproximadamente 42 meses— y el número de hijos que hay en una familia.
Las variables cuantitativas pueden ser:	discretas o continuas.
Variable Cuantitativa Discreta:	Las variables discretas adoptan solo ciertos valores y existen vacíos entre ellos.
Ejemplos de variables discretas:	son el numero de camas en una casa (1, 2, 3, 4, etc.); y el número de estudiantes en cada sección de un curso de estadística (25 en la sección A, 42 en la sección B y 18 en la sección C).
Variable Cuantitativa Continua:	Las observaciones de una variable continua toman cualquier valor dentro de un intervalo especifico.
Ejemplos de variables continuas :	son la presión del aire en una llanta y el peso de un cargamento de tomates, nota de un estudiante en un examen.
Los datos se clasifican:	por niveles de medición.
El nivel de medición de los datos rige:	los cálculos que se llevan a cabo con el fin de resumir y presentar los datos. También determina las pruebas estadísticas que se deben realizar.
Existen cuatro niveles de medición:	- nominal, - ordinal, - de intervalo - de razón.
La medición más baja, o más primaria, corresponde:	al nivel nominal.
La más alta, o el nivel que proporciona la mayor información relacionada con la observación es :	la medición de razón.
Datos de Nivel Nominal en el caso del nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa solo:	se clasifican y se cuentan.
No existe una forma particular para ordenar las etiquetas, La variable de interés se divide en:	categorías o resultados. Es decir: No existe un orden natural de los resultados.
El generó, y el estado civil representan:	el nivel nominal de medición.
Para el nivel nominal, la medición consiste en:	contar.
A veces, para una mejor comprensión de lectura, estos conteos se convierten en:	porcentajes.
En el caso del nivel ordinal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa se clasifican y se cuentan. A diferencia de los datos nominales estos se pueden:	ordenar.
los datos nominales tiene las siguientes características:	- Las clasificaciones de los datos se encuentran representadas por conjuntos de etiquetas o nombres (alto, medio, bajo), las cuales tienen valores relativos. - En consecuencia, los valores relativos de los datos se pueden clasificar u ordenar.
Datos de Medición de Intervalo El nivel de intervalo de medición es el nivel :	inmediato superior.
el nivel de intervalo de medición Incluye todas las características del nivel ordinal, pero, además, la diferencia entre valores constituye:	una magnitud constante.
El punto cero no tiene significado, es decir, no indica:	la ausencia de la característica a medir.
Un ejemplo de nivel de intervalo de medición es:	la temperatura.
Datos de Medición de Razón Todos los datos cuantitativos son registrados en el nivel de :	razón de la medición.
El nivel de razón es el :	más alto.
El nivel de razón Posee todas las características del nivel de intervalo, aunque, además, el punto cero tiene sentido, es decir,	indica la ausencia de la característica, y la razón entre dos números es significativa.
la ausencia de la característica, y la razón entre dos números es :	significativa.
Ejemplos de la escala de razón de medición:	incluyen salarios, unidades de producción, peso, cambios en los precios de las acciones, la distancia entre sucursales y la altura.
¿Qué es Tablas de Frecuencias?	Agrupación de datos cualitativos en clases mutuamente excluyentes que muestra el numero de observaciones en cada clase.
no numérica:	variable cualitativa
numérica:	variable cuantitativa

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