Glosario Estadistico

A

AFIJACIÓN DE UNA MUESTRA.- Es un método utilizado para establecer cómo debe distribuirse la muestra. En un muestreo estratificado, se refiere generalmente a la determinación del número de unidades en la muestra de cada estrato. En el muestreo por conglomerados, se refiere a la decisión sobre el número de conglomerados por seleccionar y el tamaño de la muestra en cada conglomerado.

AFIJACIÓN DE UNA MUESTRA.- Es un método utilizado para establecer cómo debe distribuirse la muestra. En un muestreo estratificado, se refiere generalmente a la determinación del número de unidades en la muestra de cada estrato. En el muestreo por conglomerados, se refiere a la decisión sobre el número de conglomerados por seleccionar y el tamaño de la muestra en cada conglomerado.

AFIJACIÓN ÓPTIMA DE UNA MUESTRA.- Es la forma de seleccionar una muestra de manera tal que produzca un error estándar mínimo para un tamaño de muestra constante. Se utiliza en muestreo estratificado y en muestreo por conglomerados.

AMPLITUD DE UN INTERVALO.- Conocido también como amplitud de clase, es la diferencia entre los dos extremos de un intervalo.

ANÁLISIS DE CONTINGENCIA.- Es el estudio que se realiza con las tablas de contingencia y consiste en analizar el grado de asociación o dependencia entre dos variables cualitativas; para medir el grado de dependencia se utiliza el coeficiente de contingencia.

ANÁLISIS DE CORRELACIÓN.- Es el estudio que se realiza para medir la intensidad o grado de la asociación que existe entre variables numéricas.

ANÁLISIS DE REGRESIÓN.- Es el estudio que se realiza con el propósito de hacer predicciones. El objetivo es el desarrollo de un modelo estadístico que pueda ser utilizado para predecir valores de una variable dependiente, basado en los valores de la variable independiente.

ANÁLISIS DE VARIANZA.- Es un método para comparar dos o más medias (Ver media) de «n» grupos analizando la varianza de los datos, tanto entre «n» grupos como dentro de ellos. En el análisis de varianza se subdivide la variación total de las mediciones resultantes (SST Sum of squares of the treatments) en lo que puede atribuir a diferencias entre los «n» grupos (SSA Sum of squares between (among) y lo que se debe al azar o que se puede atribuir a una variación inherente dentro de los «n» grupos (SSW Sum of squares within). La variación dentro de grupos se considera error experimental, mientras que la variación entre grupos se atribuye a efectos de tratamiento.

Variación total (SST) = Variación entre grupos (SSA)

Variación dentro de grupos (SSW)

ASIMETRÍA.- Es la falta de simetría entre los datos de una distribución. El concepto de asimetría se refiere a si la curva que forman los valores de la serie presenta la misma forma a la izquierda y derecha de un valor central (media aritmética).

AUTOCORRELACIÓN.- Se denomina así a la correlación de una variable consigo misma cuando se desfasa uno o más periodos de tiempo. Se determina calculando el coeficiente de auto correlación.

B

BASE DEL ÍNDICE.- Es la magnitud utilizada como unidad de referencia, contra la cual se hacen todas las comparaciones de la variable en estudio. Esta base puede corresponder a un año, un trimestre, un mes, etc. Al Seleccionar el período base para un índice (Ver índice), debe tomarse en cuenta dos reglas:

1. El período base seleccionado, hasta donde sea posible, debe ser de normalidad o estabilidad económica.

2. El período base debe ser reciente a fin de que las comparaciones no se afecten por cambios en la tecnología, en la calidad del producto o por las actitudes e intereses de los consumidores. El valor del índice para el período base es 100.

BONDAD DE AJUSTE.- Es un indicador que permite discernir acerca de qué tan buena es la ecuación obtenida. Para determinar la bondad de un ajuste se utilizan diferentes criterios en la regresión lineal. Unos se refieren a los residuales como son el valor de la sumatoria de residuales al cuadrado, la varianza, la desviación estándar del ajuste y el coeficiente de correlación al cuadrado. Otro indicador de la bondad de ajuste es el realizado mediante el test de bondad de ajuste utilizando la prueba Ji-Cuadrada (X 2 ), Kolgomorov -Smirnov (K-S) entre otras.

C

CARTOGRAMAS.- Es un tipo de gráfico mediante el cual se muestra datos estadísticos sobre una base geográfica como mapas.

CENSO.- Es una investigación estadística que consiste en el recuento de la totalidad de los elementos que componen la población por investigar. Es necesario que se especifique el espacio y el tiempo al que se refiere el recuento.

CLASE MEDIANA.- En una tabla de datos agrupados, es la clase o intervalo al que pertenece el valor de la mediana.

CLASE MODAL.- En una tabla de datos agrupados, es la clase o intervalo que tiene la mayor frecuencia.

CLASE O CATEGORÍA.- Se denomina así a la característica o a los intervalos construidos convenientemente para agrupar la información. Está conformada por el número de particiones que se realiza al conjunto de información.

CODIFICACIÓN.- Es asignar números o claves a la información para facilitar el procesamiento. Generalmente se realiza sobre las respuestas de un cuestionario, para poder identificarlas con mayor eficacia al momento del procesamiento de datos.

COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE FISHER.- Es un valor que indica la asimetría. Simbólicamente se representa por Y1.

COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE PEARSON.- Es un valor que indica la asimetría. Simbólicamente se representa por As.

COEFICIENTE DE CONFIANZA.- Se representa por (1- ) y es la probabilidad de que la hipótesis nula Ho no sea rechazada cuando de hecho es verdadera y debería ser aceptada.

COEFICIENTE DE CONTINGENCIA.- Es un número que mide el grado de asociación o dependencia de las clasificaciones en una tabla de contingencia (h x k

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON.- Es un número que mide la intensidad de la asociación lineal entre dos variables. coeficiente de correlación se representa simbólicamente por "r". Este coeficiente se aplica cuando la relación que puede existir entre las variables es lineal (es decir, si representáramos en un gráfico los pares de valores de las dos variables, la nube de puntos se aproximaría a una recta). No obstante, puede que exista una relación que no sea lineal, sino exponencial, parabólica, etc. En estos casos, el coeficiente de correlación lineal mediría mal la intensidad de la relación de las variables, por lo que convendría utilizar un tipo de coeficiente más apropiado.

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