Ambigüedad: 
ambiguity; 
l'ambiguïté
Es el resultado del estudio estadístico de un conjunto de datos o valores que permite llegar a diferentes conclusiones.
Ejemplo: Al determinar las causas de la deserción estudiantil,
se toma como indicador la vocación profesional del bachiller. Al
llegar a la conclusión se determina que las causas de la deserción
específicamente son: Crisis económica, rendimiento.
Análisis de
Covarianza:
analysis of covariance - ANCOVA;
analyse de covariance
Representa una extensión del análisis de varianza
y es partícularmente útil cuando no ha sido posible comparar
muestras
seleccionadas al azar, situación
que es común en los experimentos de aula con muestras disponibles.
Valor de la distribución ordenada bajo el cual se haya un determinado
porcentaje
de casos.
Coeficiente:
coefficient; le coefficient
Medida de relación entre
variables.
Confiabilidad:
reliability; la fidélité,
la confiance, la fiabilité
Es la capacidad que posede un instrumento de medición o de recolección de información.
Ejemplo: Cuando se aplican test es recomendable aplicar de nuevo
el test (re-test) y comprobar los resultados con el anterior y así
verificar la confiabilidad del instrumento de medición.
Correlación:
correlation; la corrélation
Es la relación concomitante entre dos o más variables,
o sea, entre dos o más series de datos.
El grado de relación puede ser medido y representado por el coeficiente
de correlación designado
por la letra griega rho (r ) o por r.
Covarianza:
covariance; la covariance
Media de los productos cruzados de las desviaciones (x,y) de dos variables. La varianza de la suma de dos puntuaciones viene dada por:
Desviación
Media: mean
deviation; l'écart-moyen
Es la media aritmética
de las desviaciones desde la media
en valores absoluto. (Desviación
Típica)
Dicotomía:
dicotomy; la dichotomie
Se entiende como el proceso de categorizar a una variable en sus dos posibles valores en contraposición que puede tomar la misma en estudio de una población.
Ejemplo:
Población: Alumnos del Área Ciencias de la Educación
Variable a estudiar: Rendimiento estudiantil.
Dicotomía: Alumnos aprobados y alumnos reprobados
Cuando en la evolución de una medición existe un desorden en sus características o datos permitiendo no llegar a ninguna conclusión.
Ejemplo: Cuando se desea calcular el número de cédulas
de identidad menores a 12 millones y resulta que más del 25% de
la muestra carece de este documento.
Errores de Sesgos:
bias; biais, erreur
systématique, distorsion
Son los debidos a una cierta parcialidad que introducimos en nuestros
criterios.
Estimación:
estimation; une estimation
Valor estadístico para el cálculo del parámetro de la población muestral.
El valor particular proporcionado por un estimador; entendiéndose por estimador a una norma o método para estimar a una constante perteneciente a una población.
Ejemplo: se desea hacer un estudio de matrículas de estudiantes del área Ciencias de la Educación de la Universidad Rómulo Gallegos para el año 2.000.
Población: 200 alumnos.
Estimadores: Tope de matrícula para una cohorte, índice académico, condición económica de los estudiantes.
Parámetros: Número de alumnos promedio del Área Ciencias de la Educación.
Estimación: Según datos
ofrecidos por el Departamento de Control de Estudio del Núcleo Calabozo,
se estima que para el año 2.000, el número de alumnos inscrito
por aula será de 10.
Subdivisiones del total de la población
en sub poblaciones.
Finalidad:
object, goal; le but
Es el objetivo que persigue un estudio para el logro de la meta trazada.
Ejemplo: Cuando se hace un test con la finalidad de medir el coeficiente
intelectual de los participantes.
Hipótesis:
hypothesis; une hypothèse
Una Hipótesis Estadística a un enunciado respecto a una población y usualmente es un enunciado respecto a uno a más parámetros de la población.
Ejemplo: El promedio de notas de los alumnos del Área
Ciencias de la Educación, se espera que para el año 2.000
sea significativamente mayor al actual.
Hipótesis Nula:
the nul hypothesis;
l'hypothèse nulle
Pone en duda el efecto de una variables experimental hasta que se determina
el efecto como una diferencia significativa y no como resultado del azar.
Cualquier unidad simple o elemento, de las pruebas o de los materiales
experimentales.
Media Armónica
H: harmonic
mean; la moyenne harmonique
La media armónica H de un conjunto de números X1,
X2, X3, ..., XN es el recíproco
de la media aritmética de
los recíprocos de esos números:
Media Geométrica
G: geometric
mean; la moyenne géométrique
La media geométrica G de un conjunto de N números positivos
X1, X2, X3, ..., XN es la raíza
N-ésima del producto de esos números:
Relación entre
las
Medias Aritmética, Geométrica
y Armónica
La media geométrica de una colección de números positivos X1, X2, X3, ..., XN es menor o igual que su media artimética, pero mayor o igual que su media armónica. En símbolos,
La igualdad ocurre si y sólo si todos los números X1, X2, X3, ..., XN son idénticos.
La Media Cuadrática (MQ)
La media cuadrática (MQ) de un conjunto de números X1, X2, X3, ..., XN se suele denotar por:
Este tipo de promedio se utiliza con frecuencia en las aplicaciones
físicas.
Modelos Matemáticos:
mathematical model;
un modèle mathématique
Un modelo matemático es una representación ideal (en la forma de un sistema, proposición, fórmula o ecuación) de un fenómeno físico, biológico o social. Así, un dado teórico perfectamente equilibrado, que se puede lanzar de forma aleatoria en un modelo matemático de un dado real. La probabilidad de que en n lanzamientos de un dado matemático se obtenga k veces un 6 es:
El estadístico que utiliza un dado real debe diseñar un experimento, como lanzar un dado un gran número de veces, para determinar, a partir de los resultados obtenidos, la posibilidad de que el dado esté perfectamente equilibrado y de que el lanzamiento sea aleatorio.
Muchos conjuntos de medidas experimentales
presentan el mismo tipo de distribución de frecuencias
que pueden representar con un modelo matemático único. Por
ejemplo, el número de veces que sale un 6 al azar
un dado n veces, el peso de N garbanzos tomados al azar de una bolsa
o las presiones atmosféricas medidas por distintos estudiantes sucesivamente
en el mismo barómetro. En todos los casos los valores presentan
patrones de frecuencia muy similares.
Los estadísticos adoptan
un modelo que es un prototipo o idealización matemática de
todos esos patrones o distribuciones. Una forma de modelo matemático
puede ser una ecuación de la distribución de frecuencias,
en la que el número de medidas o valores se considera infinito.
La gráfica de esta fórmula es una curva en forma de campana
llamada curva de probabilidad normal
o gaussiana.
Nivel de significación:
statistical significance, confidence level;
niveau / seuil de confiance
El rechazo o aceptación de una hipótesis
nula, se basa sobre algún nivel de significación como
criterio. Una diferencia se denomina significativa cuando la distancia
entre dos medias muestrales señala una diferencia verdadera entre
los parámetros de las poblaciones
de las que se sacaron las muestras.
Niveles de Medición:
measurement scales;
niveaux ou échelles de mesure
Definiremos los cuatro niveles de medición:
- Nivel de Medición Nominal: Se tienen dos o más categorías de variables, donde dichas categorías carecen de orden de jerarquía. Por ejemplo el número asignado a cada jugador de un equipo de fútbol.
- Nivel de Medición Ordinal: Se tienen varias categorías, pero además mantienen un orden de mayor a menor. Por ejemplo: Nombrar la posición de los equipos en un campeonato de fútbol.
- Nivel de Medición por Intérvalos: Además de haber o orden y jerarquía entre categorías, se establecen intérvalos iguales en la medición. Por ejemplo: Nombrar la posición y el puntaje que obtuvo un equipo en un campeonato de fútbol.
- Nivel de Medición de Razón: Además de tenerse todas las categorías del nivel de intérvalos Por ejemplo: El equipo Campeón de un torneo de fútbol obtuvo mayor puntaje, pero no fue el mejor equipo en la temporada.
Normalidad:
normalcy, normality;
la normalité
Se puede hablar de normalidad en una distribución de datos, cuando las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) coinciden en su valor. Lo cual origina gráficamente una curva simétrica, donde su eje de simetría es el punto donde coinciden las tres medidas de tendencia central.
Ejemplo: Para la distribución de alumnos nuevos en una sección del primer año de Educación mención Computación, es necesario fijar un criterio en función de la edad.
1º sección 03: Constituida por alumnos con edades
entre 16 y 18 años, ambos inclusive. Media=Mediana=Moda=17
años
Párametro:
parameter; le paramètre
Estadígrafo, repecto a la población.
Es la acción de descartar en un estudio estadístico lo propuesto en la hipótesis planteada.
Ejemplo:
- Hipótesis: La causa principal de deserción estudiantil
en la Universidad Rómulo Gallegos es la crisis económica.
Conclusión: Una vez hecho los análisis a este estudio se pudo demostrar que la crisis económica no es la principal causa de deserción.
Hipótesis: La causa principal de la deserción estudiantil en la Universidad Rómulo Gallegos es la crisis económica actual del país.
Síndrome:
syndrome; le syndrome
Conjunto de signos, síntomas y características que permiten inferir sobre un evento.
Ejemplo: Los alumnos de Educación menores de 18 años
se encuentran inscrito en la sección 03.
Tendencia:
tendency; la tendance
Es el comportamiento que presentan una serie de datos en base a un valor definido de tomar una posición muy estrecha con éste valor.
Ejemplo: Determinar la edad promedio
de 20 personas, donde se obtiene una media
de 23 años, esto indica que la mayoría de las personas deben
tener edades cercana a los 23 años.
Considera la entrada o el paso a cualquier otro estado de un evento. Es todo lo que gira alrededor de las medidas de tendencia central.
Ejemplo: El Departamento de Control de Estudio del Área
Ciencias de la Educación, realizó una clasificación
de los alumnos nuevos por edades, entonces la sección 03 está
comprendida por alumnos con edades menor a los 18 años. El umbral
sería aquellos alumnos con una edad superior a los 18 años.
Validez:
validity; la validité
Es la calidad de credibilidad que se le da a un instrumento de medición
o de recolección de información. Existen tres tipos de validez:
- Validez de contenido, referente al contenido programático
del instrumento.
Validez Predictiva, referente a la ocurrencia de uno o varios eventos en el futuro, partiendo de un dato.
Validez de constructo, referente a la capacidad del instrumento
para medir su capacidad o limitaciones.
Variabilidad:
variablility; la variablilité
Se entiende como el rango recorrido que toma una variable en un estudio cualquiera en determinado intérvalo.
Ejemplo: Cuando se aplica un test de 30 preguntas con un valor
de 100 puntos para medir el nivel de cultural de un grupo de estudiante.
Los resultados obtenidos fueron entre 40 y 80 puntos. Se puede observar
que la variable presentó una variabilidad entre los valores 40 y
80 puntos.
Variable:
variable; une variable
Uno de los estímulos, repuestas o elementos de fondos estudiados
en una investigación.
Variables Dicotómicas:
dichotomous variables;
variables dichotomiques
Son aquellas que, por su propia naturaleza sólo pueden manifestarse
según dos modalidades.
Variables Policotómicas:
polychotomous variables;
variables polychotomiques
Son aquellas que, por su propia naturaleza pueden manifestar más
de opciones.
Varianza:
variance; la variance
Cuadrado de la desviación
típica (s 2), también
notada s.
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