GLOSARIO ESTADISTICO

GLOSARIO

ESTADÍSTICO

Aleatorio(a): Fundado sobre la intervención del azar o independientemente de otros acontecimientos. Análisis de perfil. Método para analizar datos del diferencial semántico, en el cual una media aritmética o mediana se calcula para cada conjunto de opuestos polares y para cada objeto evaluado. Análisis de regresión simple. Procedimiento para derivar una relación matemática, en forma de ecuación, entre una variable dependiente métrica y una variable independiente métrica. Análisis de regresión: Procedimiento estadístico para analizar las relaciones de asociación entre una variable dependiente métrica y una o más variables independientes. Atributos: Variables cualitativas que sólo poseen categorías. Autocorrelación: Es la correlación que existe entre una variable desfasada uno o más periodos y la misma variable. Beta: Probabilidad de cometer un error de tipo II. Censo: Conteo completo de los elementos de una población u objetos de estudio. Certidumbre: Ambiente de decisión en el que sólo existe un estado de naturaleza. Coeficiente de correlación parcial: Medida de la asociación entre dos variables después de controlar o ajustar los efectos de una o más variables adicionales.

Coeficiente de correlación: Raíz cuadrada del coeficiente de determinación. Su signo indica la dirección de la relación entre dos variables, directa o inversa. Coeficiente de determinación múltiple: Porcentaje de la variación de la variable dependiente que es explicado por la regresión. R2 mide qué tan bien la regresión múltiple se ajusta a los datos. Coeficiente de determinación: Medida de la proporción de variación en Y, la variable dependiente, que es explicada por la línea de regresión, esto es, por la relación de y con la variable independiente. Coeficiente de variación: Medida relativa de la dispersión, comparables por medios distribuciones diferentes, que expresa la desviación estándar como porcentaje de la media. Correlación de rango: Método para hacer análisis de correlación cuando los datos no están disponibles en forma numérica, pero cuando la información es suficiente para clasificar los datos. Correlación serial: Existe cuando las observaciones sucesivas a través del tiempo se relacionan entre sí. Correlación: Es una medida de la relación entre dos o más variables. La correlación puede tomar valores entre –1 y +1. El valor de –1 representa una correlación negativa perfecta mientras un valor de +1 representa una correlación perfecta positiva. Un valor de 0 representa una falta de correlación. Covarianza: Relación sistemática entre dos variables, en la cual el cambio en una implica un cambio correspondiente en la otra. Cuartil: Percentil cuyo valor que indica su proporción es un múltiplo de 25. Primer cuartil es el percentil 25, segundo cuartil es la mediana, tercer cuartil es el percentil 75.

Cuestionario: Técnica estructurada para recopilar datos, que consiste en una serie de preguntas, escritas u orales, que debe responder un entrevistado. Curtosis: El grado de agudeza de una distribución de puntos. Datos continuos: Datos que pueden pasar de una clase a la siguiente sin interrumpirse y que pueden expresarse mediante números enteros o fraccionarios. Datos discretos: Datos que no pasan de una clase a la siguiente sin que haya una interrupción; esto es, en donde las categorías representan valores o cuentas distintas que pueden representarse mediante números enteros. Datos externos: Datos que se obtienen de una fuente diferente de la organización para la cual se está llevando a cabo la investigación. Datos primarios: Datos que origina el investigador para aplicarse, específicamente, al problema de investigación. Datos secundarios: Datos recopilados para un propósito diferente al problema que se está manejando. Datos sin procesar: Información antes de ser organizada por métodos estadísticos. Datos. Colección de Cualquier número de observaciones relacionadas sobre una o más variables. Decil: Percentil cuyo valor que indica su proporción es un múltiplo de diez. Percentil 10 es el primer decil, percentil el segundo decil, etc. Deflación de precios: Es el proceso mediante el cual se expresan términos de una serie en colones constantes.

Depuración de los datos: Revisiones extensas y a fondo para la consistencia y el manejo de las preguntas no respondidas. Desviación estándar: Raíz cuadrada positiva de la varianza; medida de dispersión con las misma unidades que los datos originales, más bien que en las unidades al cuadrado en que está la varianza. Dispersión: La extensión o variabilidad de un conjunto de datos. Distribución asimétrica: Se presenta cuando la distribución de un conjunto de datos resulta con un promedio, una mediana y una moda con valores diferentes; también se considera como una distribución "sesgada". Distribución bimodal: Distribución de puntos de datos en la que dos valores se presentan con mas frecuencias que los demás elementos del conjunto de datos. Distribución binomial: Distribución que describe los resultados de un experimento conocido como proceso de Bernoulli. Distribución de frecuencias relativas: Despliegue de un conjunto de datos en el que se muestra la fracción o porcentaje del total del conjunto de datos que entra en cada elemento de un conjunto de clases mutuamente exclusivas y colectivamente exhaustivas. Distribución de frecuencias: Distribución matemática cuyo objetivo es obtener un conteo del número de respuestas asociadas con los distintos valores de una variable y expresar estos conteos en términos de porcentajes. Distribución de ji cuadrada: Distribución asimétrica cuya forma depende únicamente del número de grados de libertad. Conforme se incrementa el número de grados de libertad, la distribución de ji cuadrada se hace más simétrica.

Distribución de la muestra: La distribución de los valores de la estadística de una muestra (calculada para cada muestra posible), que pueda tomarse de la población meta de acuerdo con un plan de muestreo específico. Distribución de muestreo de la media: Una distribución de probabilidad de todas las medias posibles de muestras de un tamaño dado, n, de una población. Distribución de muestreo de una estadística: Para una población dada, distribución de probabilidad de todos los valores posibles que puede tomar una estadística, dado un tamaño de muestra. Distribución de Poisson: Distribución discreta en la que la probabilidad de presentación de un evento en un intervalo muy pequeño es un número también pequeño, la probabilidad de que dos o más de estos eventos se presenten dentro del mismo intervalo es efectivamente igual a cero, y la probabilidad de presentación del evento dentro del periodo dado es independiente de cuándo se presenta dicho periodo. Distribución de probabilidad: Lista de los resultados de un experimento con las probabilidades que se esperarían ver asociadas con cada resultado. Distribución discreta de probabilidad: Distribución en la que la variable tiene permitido tomar solamente un número limitado de valores. Distribución F: Familia de distribuciones diferenciadas por dos parámetros (grados de libertad del numerador, grados de libertad del denominador), utilizada principalmente para probar hipótesis con respecto a variancias. Distribución hipergeométrica: La distribución correcta para calcular el riesgo del consumidor; a menudo se le aproxima mediante la distribución binomial.

Distribución Ji-cuadrada: Familia de distribuciones de probabilidad, diferenciadas por sus grados de liberta, que se utiliza para probar un cierto número de hipótesis diferentes acerca de varianzas, proporciones y bondad de ajuste de distribuciones. Distribución normal estándar: Distribución normal de probabilidad con media cero y una desviación estándar de 1. Distribución normal: Distribución de una variable aleatoria continua que una curva de un solo pico y con forma de campana. La media cae en el centro de la distribución y la curva es simétrica con respecto a una línea vertical que pase por la media. Los dos extremos se extienden indefinidamente, sin tocar nunca el eje horizontal. Base para la inferencia estadística clásica que tiene forma de campana y apariencia simétrica. Todas sus medias de tendencias central son idénticas. Distribución t de Student: Familia de distribución de probabilidad que se distinguen por sus grados de libertad individuales; es parecida, en forma, a la distribución normal; y se utiliza cuando se desconoce la desviación estándar de la población y el tamaño de la muestra es relativamente pequeño (< 30). Distribución uniforme: Es una distribución de frecuencia del conjunto de los enteros no negativos. La frecuencia asignada a cualquiera de los enteros no negativos es 1, y la medida de la frecuencia cualquier conjunto A de enteros no negativos es su medida de conteo. Distribuciones de frecuencias acumuladas: Despliegue de datos en forma de tabla que muestra cuántos datos están por encima o por debajo de ciertos valores. Distribuciones de frecuencias: Despliegue organizado de datos que muestran el número de observaciones del conjunto de datos que entran en cada una de las clases de un conjunto de clases mutuamente exclusivas y colectivamente exhaustivas.

División de la variación total: En el ANOVA unidireccional, separación de variación observada en la variable dependiente en la variación debida a las variables independientes más la variación debida al error. Dominios: Denotan subclases que han sido planeadas específicamente en el diseño de la muestra. Encuestas de mercado: Una encuesta de mercado puede servir como un medio para evaluar el impacto que el producto está teniendo en el mercado. Se pueden hacer preguntas que retroalimenten el diseño, el proceso o la calidad de materiales usados. Encuesta: Recaudación sistemática de informaciones cerca de una población definida para estudiar sus características, a través del juego de formularios aplicados sobre una muestra de unidades de población. La encuesta constituye así la base del sistema de información estadística, permitiendo proporcionar datos completos y fiables. Error aleatorio: Error que surge de diferencias o cambios aleatorios en los entrevistados o las situaciones de medición. Error de medición: La variación en la información que el investigador y la información que genera el proceso de medición empleado. Error de muestreo: Error o variación entre estadísticas de muestra debido al azar; es decir, diferencias entre cada muestra y la población, y entre varias muestras que se deben únicamente a los elementos que elegimos para la muestra. Error estándar de la estimación: Medida de la confiabilidad de la ecuación de estimación, que indica la variabilidad de los puntos observados alrededor de la línea de regresión, esto es, hasta qué punto los valores observados difieren de sus valores predichos sobre la línea de regresión.

Error estándar de la media: La desviación estándar de la distribución de muestreo de la media; una medida del grado en que se espera que varíen las medias de las diferentes muestras de la media de la población, debido al error aleatorio en el proceso de muestreo. Error estándar de un coeficiente de regresión: Medida de nuestra incertidumbre acerca del valor exacto del coeficiente de regresión. Error estándar del coeficiente de regresión: Medida de la variabilidad del coeficiente de regresión de muestra alrededor del verdadero coeficiente de regresión de población. Error estándar: La desviación estándar de la distribución de muestreo de una estadística. Error muestral: Diferencia entre el estadístico observado de la muestra probabilística y el parámetro de la población. Error por falta de muestreo: Error que puede atribuirse a fuentes distintas a la del muestreo; puede ser aleatorio o no. Espacio muestral: Conjunto de todos los resultados posibles de un experimento. Esperanza: La esperanza (valor esperado o media) de una variable aleatoria discreta es la suma de los productos de sus valores por sus probabilidades asociadas. Estadística: Rama de las matemáticas que se ocupa de reunir, organizar y analizar datos numéricos y que ayuda a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones. Estadística de ji cuadrada: Dato que se utiliza para probar la significación estadística de la asociación observada en una tabulación cruzada. Nos ayuda a determinar si existe una asociación sistemática ente las dos variables.

Estadística de prueba: Medida de cuánto se acerca la muestra a la hipótesis nula. Con frecuencia, sigue una distribución muy conocida, como la normal, t de Student o ji cuadrada. Estadística descriptiva: Es la ciencia que analiza, organiza, recopila e interpreta información cualitativa en gráficas o tablas y se encarga de establecer los parámetros que definen una población. Estadística inferencial: Es el tipo de estadística que interpreta la información de tal manera que nos pueda llevar a sacar conclusiones válidas, a partir del estudio de una muestra. Estadística F: Relación de las varianzas de dos muestras. Estadística t: Estadística que supone que la variación tiene una distribución simétrica en forma de campana, que se conoce la media (o se supone que se conoce) y que la varianza de la población se estima a partir de la muestra. Estadística: Ciencia que trata del desarrollo y aplicación de métodos eficientes de recolección, elaboración, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos. Mediciones que describen las características de una muestra. Estadístico: Descripción resumida de una medida en la muestra seleccionada. Evento: Uno o más de los resultados posibles de hacer algo, o uno de los resultados posibles de realizar un experimento. Eventos independientes: Dos eventos evento son independientes si el conocimiento de que uno ocurrirá o ya ha ocurrido no afecta la probabilidad del otro; más precisamente, si la probabilidad condicional de cada uno dada por el otro es la misma que la probabilidad incondicional.

Eventos mutuamente excluyentes: Eventos que no pueden presentar juntos. Escala de Intervalo: Escala de medición que permite calcular diferencias (además de asignar nombres y orden) entre los datos. Escala Nominal. Escala de medición que sólo permite asignar nombres a los datos. Escala Ordinal: Escala de medición que permite asignar orden (además de nombres) a los datos. Experimento: Proceso de manipular o observar datos de una o más variables independientes y medir su efecto sobre una o más variables dependientes, mientras se controlan las variables extrínsecas. Frecuencia absoluta: Es el número de veces que ocurre un cierto suceso, en la proporción de veces que ocurre dicho suceso con relación al número de veces que podría haber ocurrido. Frecuencia relativa: Porcentaje de elementos totales que aparecen en una determinada categoría. Frecuencia acumulada: En una tabla de frecuencias, cuando la variable es cuantitativa y, por tanto, los distintos valores de la tabla aparecen ordenados de menor a mayor, se llama frecuencia acumulada de un valor de la variable a la suma de su frecuencia con las frecuencias de los valores anteriores. Grados de libertad: Número de valores de una muestra que podemos especificar libremente, después de que ya sabemos algo sobre dicha muestra.

Gráfica lineal: Presentación gráfica de magnitud en el conjunto de datos mostrado por la pendiente de una línea (o líneas) que ha sido situada con respecto a una escala horizontal o vertical. Gráfico circular: Círculo que divide en secciones de tal manera que el tamaño de cada una de éstas corresponde a una proporción del total. Gráfico de barras: Presentación gráfica de magnitud en el conjunto de datos, representada por la longitud de diferentes barras trazadas con referencia a una escala horizontal o vertical. Gráfico de histogramas: Representación gráfica de un conjunto de datos formada por rectángulos, de una tabla de frecuencias cuya variable es numérica, de modo que cada dato de la muestra ocupa igual área que los demás. Heteroscedasticidad: Se presenta cuando los errores o residuos no tienen una varianza constante a través de un rango completo de valores. Hipótesis alternativa: Afirmación de que se espera alguna diferencia o efecto. La aceptación de la hipótesis alternativa dará lugar a cambios en las opiniones o acciones. Hipótesis nula: Afirmación en la cual no se espera ninguna diferencia ni efecto. Si la hipótesis nula no se rechaza, no se hará ningún cambio. Hipótesis simple: Es aquella que especifica completamente la distribución de la población principal Hipótesis: Enunciado o proposición no probados acerca de un factor o fenómeno de interés para el investigador. Una hipótesis estadística a un enunciado respecto a una población y usualmente es un enunciado respecto a uno a más parámetros de la población.

Indicador: Se trata de un número o de un índice (un valor sobre una escalera de medida) derivado de la observación de un conjunto de fenómenos. Variable que permite evaluar ciertos cambios en el curso del tiempo. Incertidumbre: Falta de un conocimiento completo acerca de los posibles resultados de las acciones, con desconocimiento de las probabilidades de los posibles resultados. Inferencia estadística: Proceso de generalizar los resultados de la muestra a los resultados de la población. Información de clasificación: Características socioeconómicas y demográficas que se utilizan para clasificar a los entrevistados. Información de identificación: Tipo de información que se obtiene en un cuestionario y que incluye el nombre, domicilio y número telefónico. Informe de investigación: Presentación de los resultados de la investigación dirigido a una audiencia específica para obtener un determinado propósito. Intervalo de confianza: Intervalo de valores que tiene designada una probabilidad de que incluya el valor real del parámetro de la población. Intervalo muestral: Tamaño de la distancia ente los elementos seleccionados en un muestreo sistemático; el reciproco de la fracción muestral. Límites de confianza: Límites inferior y superior de un intervalo de confianza. Línea de regresión: Una línea ajustada a un grupo de puntos para estimar la relación entre dos variables.

Media: El promedio; valor que se obtiene al sumar todos los elementos en un conjunto y dividirlos entre el número de elementos. Mediana: Medida de tendencia central que se da como el valor arriba del cual caen la mitad de los valores y abajo del cuál cae la otra mitad. Medidas de dispersión: Estadísticas que expresan criterios para describir la ubicación relativa de los datos. Medidas de localización: Estadísticas que describen características generales de la ubicación de los datos dentro de un conjunto de valores posibles. Medida de distancia: Medida de dispersión en términos de la diferencia entre dos valores del conjunto de datos. Medidas de tendencia: Estadística que describe una ubicación dentro de un conjunto de datos. Las medidas de la tendencia describen el centro de la distribución. Medidas de variabilidad: Estadística que indica la dispersión de la distribución. Moda: Medida de tendencia central que se da como el valor que ocurre con mayor frecuencia en la distribución de una muestra. Muestra: Es una parte representativa que refleja las similitudes y diferencias de la población y que son importantes para la investigación, se podría decir que es el subconjunto seleccionado de la población; por eso se suele seleccionar un subgrupo que sea suficientemente representativo, pero tiene que tener datos que puedan servir para conclusiones generalizadas. Muestra aleatoria / muestra de probabilidad: Tipo de muestra caracterizada por una selección de sujetos basada en la ley de las probabilidades; un procedimiento de preparación de muestras es

aleatorio, o probabilista, cuando todos los elementos de la población tienen una posibilidad de ser recuperados en la muestra: la probabilidad de elección de cada elemento de la población debe ser conocida por progreso. Se trata del único método general capaz de atribuir un valor numérico preciso a la estimación. Muestreo aleatorio simple: Métodos de selección de muestras que permiten a cada muestra posible una probabilidad igual de ser elegida y a cada elemento de la población una oportunidad igual de ser incluidos en la muestra.

Muestreo aleatorio: Las técnicas de muestreo aleatorio aseguran que cada elemento en la población de interés tenga una probabilidad (no nula) de ser incluido en la muestra. Muestra aleatoria / muestra de probabilidad: Tipo de muestra caracterizada por una selección de sujetos basada en la ley de las probabilidades; un procedimiento de preparación de muestras es aleatorio, o probabilista, cuando todos los elementos de la población tienen una posibilidad de ser recuperados en la muestra: la probabilidad de elección de cada elemento de la población debe ser conocida por progreso. Se trata del único método general capaz de atribuir un valor numérico preciso a la estimación. Muestreo con reemplazo: Procedimiento de muestreo en el que los elementos se regresan a la población después de ser elegidos, de tal forma que algunos elementos de la población pueden aparecer en la muestra más de una vez. Muestreo sin reemplazo: Procedimiento de muestreo en el que los elementos no se regresan a la población después de ser elegidos, de tal forma que ningún elemento de la población puede aparecer en la muestra de una vez. Multicolinealidad: Problema estadístico que se presenta en el análisis de regresión múltiple, en el que la confiabilidad de los coeficientes de regresión se ve reducida debido a un alto nivel de correlación entre las variables independientes.

Nivel de confianza: Probabilidad que los estadísticos asocian con una estimación de intervalo de un parámetro de población. Ésta indica qué tan seguros están de que ña estimación de intervalo incluirá al parámetro de la población. Nivel de significancia: Valor que indica el porcentaje de valores de muestra que están fuera ce ciertos límites, suponiendo que la hipótesis nula es correcta, es decir, se trata de la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta. Observación: El registro en forma sistemática, de patrones conductuales de personas, objetos y sucesos a fin de obtener información sobre el fenómeno de interés. Hecho de comprobar, describir, medir algo, particularmente un fenómeno, por medio de instrumentos. Ojiva: Gráfica de una distribución de frecuencias acumuladas. Parámetro: Elemento variable en función del cual se explicitan las características esenciales de un fenómeno. Se trata de una unidad de medida desconocida y cuantitativa (tal como la renta total, la renta media, la producción total, el número de desempleados) utilizada por los investigadores para estudiar a una población entera u otros ámbitos de interés. Valores que describen las características de una población. Pendiente: Constante para cualquier recta dada cuyo valor representa qué tanto el cambio de unidad de la variable independiente cambia la variable dependiente. Población de encuesta: Representa la población de estudio menos la no respuesta y cobertura deficiente. Población finita: Población que tiene un tamaño establecido o limitado. Población infinita: Población en el que es teóricamente imposible observar todos los elementos.

Población meta: Conjunto de elementos u objetos que posee la información que busca el investigador y acerca del cual deben hacerse las inferencias. Población: Conjunto de todos los elementos que comparten un grupo común de características, y forman el universo para el propósito del problema de Población muestral: Subconjunto de la Población Objetivo cuyos elementos son susceptibles de ser escogidos para su estudio. Usualmente denominada población. Polígono de frecuencias: Línea que une los puntos medios de cada clase de un conjunto de datos, trazada a la altura correspondiente a la frecuencia de los datos. Ponderación: Ajuste estadístico a los datos en el cual a cada caso o entrevistado en la base de datos se asigna un valor relativo a fin de reflejar su importancia relativa para otros casos o entrevistados. Porcentaje: Cociente de un valor actual entre un valor base cuyo resultado es multiplicado por cien. Potencia de la prueba de hipótesis: Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa, es decir, una medida de que tan bien funciona la prueba de hipótesis. Porcentaje: Cociente de un valor actual entre un valor base cuyo resultado es multiplicado por cien. Potencia de la prueba de hipótesis: Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa, es decir, una medida de que tan bien funciona la prueba de hipótesis. Probabilidad: La posibilidad de que algo suceda.

Promedio móvil: Se obtiene encontrando la media de un conjunto específico de valores y usándola después para pronosticar el siguiente periodo. Promedio: Medida de tendencia central que se obtiene sumando los datos y dividiéndolos por el número de ellos. Promedio Ponderado: Promedio de datos a los que se asigna distinta importancia relativa. Quintil: Percentil cuyo valor que indica su proporción es un múltiplo de veinte. Primer quintil es el percentil 20, segundo el percentil 40, etc. Rango intercuartílico: Rango de una distribución que indica el 50% intermedio de las observaciones. Rango: Diferencia entre los valores más bajo y más alto de una distribución. Regresión curvilínea. Asociación entre dos variables que es descrito por una línea curva. Regresión discriminante: Procedimiento de regresión en el cual las variables de predicción entran o salen de la ecuación de regresión una a la vez. Regresión múltiple: Técnica estadística que desarrolla simultáneamente una relación matemática entre dos o más variables independientes y una variable dependiente con escala de intervalo. Regresión: Proceso general que consiste en predecir una variable a partir de otra mediante medios estadísticos, utilizando datos anteriores. Relación inversa: Relación entre dos variables en la que, al incrementares la variable independiente, decrece la variable dependiente.

Relación lineal: Tipo particular de asociación entre dos variables que puede describirse matemáticamente mediante una línea recta. Residual: Diferencia entre el valor observado de la variable dependiente y el valor proyectado por la ecuación de regresión. Selección del sesgo: Variable extraña que se atribuye a la asignación inadecuada de las unidades de prueba a las condiciones de tratamiento. Señal de rastreo: Comprende el cálculo de alguna medición de error a través del tiempo y el establecimiento de límites, de modo que cuando el error acumulativo rebase dicho límite, se alerte al pronosticador. Serie de tiempo: Consiste en datos reunidos, registrados u observados en incrementos sucesivos de tiempo. Serie estacionaria: Es aquella cuyo valor estacionario no cambia a través del tiempo. Serie temporal: Información acumulada a intervalos regulares, y métodos estadísticos utilizados para determinar patrones en dichos datos. Sesgo: Es el error humano, intencional o no intencional que se comete al ejecutar el muestreo y que generalmente es sistemático. Este error se minimiza a través de programas de entrenamiento, capacitación y motivación de inspectores y recolectores de información estadística. Sistema de información geográfica (SIG): Un Sistema de Información Geográfica (SIG) permite reunir, almacenar, manipular y difundir informaciones geográficas. Tablas de Frecuencias: Tabla que muestra el número de veces que en un conjunto de datos aparece cada una de las clases de interés especificadas en el recorrido de los datos.

Tabulación: Es el procedimiento mediante el cual el conjunto de datos se ordenan según las categorías de determinada característica. Tamaño de la muestra: Número de unidades que se incluirán en un estudio. Tasa de fecundidad: Números de nacimientos ocurridos en cierta población durante un período, entre la población femenina en edad fértil. Teorema bayes: Fórmula para el cálculo de la probabilidad condicional bajo condiciones de dependencia estadística. Teorema de Chebyshev: No importa que forma tenga la distribución, al menos 75% de los valores de la población caerán dentro de dos desviaciones estándar a partir de la media, y al menos 89% caerá dentro de tres desviaciones estándar. Teorema del límite central: Resultado que asegura que la distribución de muestreo de la media se acerca a la normalidad cuando el tamaño de la muestra se incrementa, sin importar la forma de la distribución de la población de la que se selecciona la muestra. Variable: Propiedad o rasgo de un hecho u objeto (no constante) por la que puede ser caracterizado o clasificado. Representación de una característica, de un atributo, que posee alguna realidad. Valor crítico: Valor de la estadística estándar(z o t) más allá del cual rechazamos la hipótesis nula; el límite entre las regiones de aceptación y de rechazo. Valor de la muestra: Es una estimación que se calcula a partir de los (n) elementos en la muestra. Es una variable aleatoria, que depende del diseño de la muestra y de la combinación particular de los elementos que resultaron seleccionados.

Valor de la población: Es una expresión numérica que sintetiza los valores de una o varias características de los N elementos de una población completa; es una medida resumida de una cualidad de la distribución de la variable o variables en la población definida. Valor esperado: Es el valor promedio de una variable aleatoria en muchas pruebas u observaciones. Valor z: Número de errores estándar en que un punto se encuentra alejado de la media. Variables cualitativas: Son las que expresan distintas cualidades, características o modalidad (cada modalidad que se presenta se denomina categoría o atributo). La medición consiste en la medición de estos atributos. Las variables cualitativas se dividen:  Variable cualitativa ordinal: Cuanto toman distintos valores ordenados, que siguen una escala establecida. Las variables ordinales pueden ser dicotómicas (Solo pueden tomar dos valores posibles, ejemplo: "SÏ" o NO" u "HOMBRE" o "MUJER") o también puede ser politómicas (cuando pueden tomar 3 o más valores, ejemplo: leve, moderado, grave).  Variable cualitativa Nominal: Cuando los valores que toma no pueden estar sometidos a un criterio de orden (Como los colores o lugar de residencia). Variables cuantitativas: Son las que se expresan mediante cantidades numéricas que resultan de medir o de contar, pueden ser:  Variable discreta: Presenta interrupciones o separaciones, en la escala de valores que puede tomar esta variable, que indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable puede tomar. Solo puede tomar valores enteros.  Variable continua: Esta variable adquiere cualquier valor, dentro de un intervalo de valores específicos. Puede tomar cualquier valor real dentro de un intervalo.

Variable aleatoria: Es una función real en un espacio probabilístico: hace corresponder a cada evento elemental con un número real, el valor de la variable aleatoria en ese evento elemental. Variable dependiente: La variable que tratamos de predecir en el análisis de regresión. Variables dependientes: Variables que miden el efecto de las variables independientes sobre las unidades de prueba. Variables independientes: Variables (s) conocida(s) en el análisis de regresión. Varianza: Desviación cuadrada media de todos los valores de la media.