Población estadística

Una población estadística está formada por un conjunto de elementos o individuos con características variables pero homogéneas o regulares del que se desea conocer algo en una investigación estadística. La homogeneidad es importante a la hora de definir una población, con el objetivo de evitar problemas de significatividad de los resultados obtenidos; por ejemplo si se desea investigar el número de trabajadores en las empresas, sería conveniente distinguir poblaciones por sector, teniendo en cuenta que los sectores económicos presentan grandes diferencias en relación a esa variable.

Generalmente es inviable recoger datos referidos a cada uno de los elementos que conforman la población, por lo que se hace necesario escoger una muestra de dicha población, que la represente de forma más o menos significativa. Analizando las características de la muestra, se estiman los parámetros o características del conjunto de la población, teniendo por supuesto en cuenta el error muestral que existe en ese proceso de inferencia.

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Tanto por uno

Un tanto por uno es una proporción, promedio o valor de referencia, que expresa el valor de una cantidad o magnitud por cada unidad de medida de una cantidad total. Por ejemplo, si por cada 20 euros en una operación, se van a cobrar 2 euros de comisión, el tanto por uno es 2/20=0.1; es decir, se va a cobrar 0.1 euros por cada euro en la operación.

Los tantos por uno son fácilmente trasladables a tantos por ciento o porcentajes, sinplemente multiplicando los tantos por uno por 100, por ejemplo, en el ejemplo anterior el porcentaje de comisión sería 0.1x100=10%.

Escala ordinal

La escala ordinal es una escala de medida que clasifica a los objetos a medir en relación al nivel o diferencia de grado que presentan respecto de una característica, mayor o menor, pero sin que sea posible establecer la distancia entre dos objetos. Por ejemplo, son ejemplo de escala ordinales la calificación académica cualitativa (aprobado-notable-sobresaliente), el estatus socioeconómico (renta baja-media-alta) o el nivel de satisfacción (bajo-neutral-alto). De esta forma, la escala ordinal es superior y proporciona más recursos para el análisis de los datos que la escala nominal, en el sentido de que además de permitir distinguir dos obejtos en relación a una característica, permite además clasificarlos en una escala de menor, mayor o igual; por le contrario, la escala ordinal es inferior a la escala de intervalo, ya que no permite establecer una diferencia cuantitativa entre objetos (por ejemplo, no podemos saber a través de una escala ordinal que diferencia de renta hay exactamente entre una renta media y alta).

Estadísticos de orden

Los estadísticos de orden son medidas o resúmenes aplicables a un conjunto de datos que proporcionan información sobre diferentes ubicaciones de orden o rango o porcentuales en este. Asi por ejemplo, son estadísticos de orden la mediana, como valor de la variable que deja a cada lado el 50% de los datos, el percentil 10, que deja por debajo a un 10% de los datos, o el valor máximo. Los estadísticos de orden referentes a un porcentaje son conocidos con el nombre cuantiles.

Cálculo de la moda estadística para datos agrupados en intervalos

En el documento adjunto, se explica el cálculo aproximado de la moda estadística para una distribución de datos agrupada en intervalos. Puede visualizar y descargar el documento aquí, en formato PDF.