BIOESTADISTICA 5-6 Jue-Sab

Tarea 2. Ejemplos de los tipos de variables

Marin Ramirez Dulce Rosario
201705799
Horario: Jueves-Sabado, 5:00-6:00pm

Tarea 1. Como determinar el tamaño de una muestra para el estudio de una población

Marin Ramirez Dulce Rosario
201705799
Horario: jueves-sabado 5:00-6:00pm

Tarea 1. Como calcular una muestra/ Variables

EJEMPLOS DE VARIABLES

Variable Independiente: Aquella a la que se le asigna un valor de inicio, que puede cambiar o mantenerse permanente, cuando se maneje un problema. Otras variables dependerán de ella para definirse. La variable independiente se ubica en el eje x.

Variable Dependiente: Su valor y su cambio dependerán de otras variables, sobre todo de la variable independiente. Se ubican en el eje y. Las variables dependientes son definidas generalmente por Funciones de la independiente. Por ejemplo, cuando la variable dependiente “y” vale “2x”, es decir, el doble de la variable independiente.

Variable Cuantitativa: Es la que puede medirse o expresarse con un número, y cada valor posible es menor o mayor que otro valor. Puede ser Continua o Discreta.

a) Variable Cuantitativa Continua: Es aquella que puede tomar un valor en una escala numérica continua. No toma valores limitados en un solo rango de valores, por lo que se puede agrupar por decenas, centenas; arbitrariamente. Depende ya del caso.

El peso de 40 personas: 46-60 Kg, 61-75 Kg, 76-90 Kg.

La altura de 50 individuos: 1.51-1.60m, 1.61-1.70m, 1.71-1.80m, 1.81-1.90m.

b) Variable Cuantitativa Discreta: Las variables discretas son aquellas que sus valores se agrupan por categorías, porque tales variables sólo pueden tomar ciertos valores muy específicos. Se trata de variables de “ser o no ser”, de “si o no”.

El Género Biológico de un sujeto es un ejemplo, tomando valores de “hombre” y “mujer”.

Variable Cualitativa: La variable cualitativa indica una característica de un sujeto, como un adjetivo, o un nombre. Ese es su valor, y no se mide con números. Se clasifica en dos tipos: Variable Cualitativa Ordinal y Variable Cualitativa Nominal o Cuasicuantitativa.

a) Variable Cualitativa Nominal: Las variables cualitativas nominales expresan valores no numéricos que no llevan entre si un criterio de orden, como por ejemplo el estado de salud: sano, enfermo, convaleciente. O el estado civil: soltero, casado, divorciado.

b) Variable Cualitativa Ordinal ó Variable Cuasicuantitativa: Las variables cuasicuantitativas manifiestan modalidades no numéricas, en las que existe un orden, como la secuencia de respuestas en una evaluación de calidad: Pésimo, Malo, Regular, Bueno, Excelente.

Variable Aleatoria: La Variable Aleatoria es utilizada en Probabilidad para ver la tendencia de los datos en una población. Cada uno de los valores de esta variable se asocian con un elemento del espacio muestral; hay tres tipos de Variable Aleatoria:

a) Variable Aleatoria Discreta: El valor de la Variable Aleatoria Discreta es siempre entero, sin decimales.

Ejemplo: El número de alumnos en una escuela.

b) Variable Aleatoria Continua: Su valor puede ser aleatorio en la escala numérica conocida, incluso con decimales.

Ejemplo: El peso de los alumnos de primer grado.

c) Variable Aleatoria Binominal: Su valor es siempre entero. Lo adquiere con base en diversas pruebas o experimentos que pueden tener dos resultados diferentes.

Ejemplo: k = 8, cuando avientas al aire una moneda 15 veces y obtienes 8 caras.

Las calificaciones de 12 alumnos de dos materias son:

Variable estadística bidimensional: Aquí hay dos variables, una dependiente y otra independiente

Variable de programación: Es un espacio reservado en la memoria que puede variar mientras se ejecuta en un programa.

Ejemplos de Variables:

Variables Cuantitativas Continuas:

Edad = 38 años, 40 años, 12 años…

Ingreso financiero = 10,000 Euros; 20,000 Euros; 35,000 Euros…

Calificación escolar = 10, 9.5, 9.3…

Años transcurridos desde el fin de la Segunda Guerra Mundial = 70 años, 69 años, 71 años...

Distancia en millas de la escuela a la casa = 12 Millas, 15 Millas, 20 Millas…

Variables Cuantitativas Discretas:

Afirmación / Negación = Si, No

Género Biológico = Hombre, Mujer

Preparación de la Comida = Con sal, Sin sal.

Variables Cualitativas Ordinales:

Clase Social = Baja, Media, Alta.

Ideología política = Izquierda, Centro, Derecha.

Opinión sobre una propuesta = En contra, A favor, Indiferente.

Estaturas = Alto, Mediano, Bajo.

Niveles de Peligrosidad = Inofensivo, Reactivo, Peligroso.

Variables Aleatorias Discretas:

El número de alumnos en un salón = 25, 15, 32…

Bebidas alcohólicas ingeridas por persona = 3, 5, 10…

Prendas de vestir asignadas a trabajador = 2, 3, 4…

Automóviles por familia = 1, 2, 4…

Persona enferma por cada cien sanas = 12, 20, 5…

Variables Aleatorias Continuas:

Pesos de personas con obesidad mórbida = 200.50 Kg, 158.60 Kg, 190.20 Kg…

Presión atmosférica diaria = 759.60 mmHg, 760.01 mmHg, 761.20 mmHg…

Volumen de llenado de botellas de refresco = 599.10 mL, 600.20 mL, 598.90 mL…

Peso de masa fermentada para pan = 400.15 g, 399.98 g, 399.50 g…

Temperatura de calcinación de residuos = 405.56°C, 650.23°C, 800.40°C…

Fuente: https://www.ejemplode.com/5-matematicas/2710-ejemplo_de_variables.html#ixzz6BQdYsf9S

como determinar una muestra

Determinar el tamaño de la muestra que se va a seleccionar es un paso importante en cualquier estudio de investigación de mercados, se debe justificar convenientemente de acuerdo al planteamiento del problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.

¿De qué depende el tamaño muestra?

El tamaño muestra dependerá de decisiones estadísticas y no estadísticas, pueden incluir por ejemplo la disponibilidad de los recursos, el presupuesto o el equipo que estará en campo.

Antes de calcular el tamaño de la muestra necesitamos determinar varias cosas:

Tamaño de la población. Una población es una colección bien definida de objetos o individuos que tienen características similares. Hablamos de dos tipos: población objetivo, que suele tiene diversas características y también es conocida como la población teórica. La población accesible es la población sobre la que los investigadores aplicaran sus conclusiones.
Margen de error (intervalo de confianza). El margen de error es una estadística que expresa la cantidad de error de muestreo aleatorio en los resultados de una encuesta, es decir, es la medida estadística del número de veces de cada 100 que se espera que los resultados se encuentren dentro de un rango específico.
Nivel de confianza. Son intervalos aleatorios que se usan para acotar un valor con una determinada probabilidad alta. Por ejemplo, un intervalo de confianza de 95% significa que los resultados de una acción probablemente cubrirán las expectativas el 95% de las veces.
La desviación estándar. Es un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de la población.

CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA DESCONOCIENDO EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN

La fórmula para calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la población es la siguiente:

En donde
Z = nivel de confianza,
P = probabilidad de éxito, o proporción esperada
Q = probabilidad de fracaso
D = precisión (error máximo admisible en términos de proporción)

CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA CONOCIENDO EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN

La fórmula para calcular el tamaño de muestra cuando se conoce el tamaño de la población es la siguiente:

En donde, N = tamaño de la población Z = nivel de confianza, P = probabilidad de éxito, o proporción esperada Q = probabilidad de fracaso D = precisión (Error máximo admisible en términos de proporción).

TIPOS DE MUESTREO

El muestreo es una herramienta para determinar qué parte de una población debemos analizar cuando no es posible realizar un censo. Depende de los objetivos del estudio el elegir una muestra probabilística o no probabilística.

MUESTREO PROBABILÍSTICO

Se basa en el principio de equiprobabilidad, esto quiere decir que todos los individuos de la muestra seleccionada, tendrán las mismas probabilidades de ser elegidos. Lo anterior nos asegura que la muestra extraída contará con representatividad.

Al azar simple

Sistemática
Estratificada
Conglomerados

Características:

No hay discreción del investigador.
Los elementos se seleccionan por reglas mecánicas.
Hay error muestral.
Se conoce la probabilidad de inclusión.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

No sirven para hacer generalizaciones pero sí para estudios exploratorios. En este tipo de muestras, se eligen a los individuos utilizando diferentes criterios relacionadas con las características de la investigación, no tienen la misma probabilidad de ser seleccionados ya que el investigador suele determinar la población objetivo.

Por juicio u opinión.
Por cuotas.
De bola de nieve.
De conveniencia.