DISEÑO DE INVESTIGACION Y ANALISIS DE DATOS Flashcards
“Criterio”
Es la que debemos observar para comprobar
los efectos de la independiente.
Variable DEPENDIENTE (VD)
“Predictora”,
Es la que manipula (directamente o por selección) el investigador
Variable INDEPENDIENTE (VI)
”Contaminantes”
Pueden influir sobre la VD, por lo que es necesario controlarlas.
Variable EXTRAÑA (VE)
- Existe una diferencia cualitativa entre los asignados a cada nivel
- Exhaustividad: todos los participantes deben pertenecer a un grupo o nivel.
- Exclusividad: ningún participante puede pertenecer a más de un grupo o nivel.
Escala nominal
- Permite establecer un orden entre los participantes
- Existe una diferencia en la cantidad de la característica o variable entre un nivel y los siguientes.
Escala ordinal
Permite establecer un orden entre los participantes
Conocer “cuanto” es mayor la característica en un participante con respecto a otro (existe una unidad de medida).
No existe 0 absoluto (ausencia de característica) el 0 es un valor más en la escala.
Escalas de intervalos
Permite establecer un orden entre los participantes
Conocer “cuanto” es mayor la característica en un participante con respecto a otro (existe una unidad de medida).
Existe 0 absoluto (ausencia de característica)
Escalas de razón
En un estudio sobre hipnosis estamos midiendo la percepción subjetiva de dolor en una escala de 1 a 10 de los pacientes ¿qué tipo de escala es?
Escala ordinal
Pertenecer al grupo experimental o al grupo control en un estudio sobre un fármaco ¿qué tipo de escala es?
Escala nominal
El peso, ¿tipo de escala?
Escala de razón
El tiempo de reacción ante un estímulo, ¿qué tipo de escala es?
Escala de razón
Número de cigarrillos que fuma alguien al día, ¿qué tipo de escala es?
Escala de razón
lo que nos indica es el riesgo que existe de que los resultados, de que el efecto que hemos obtenido en nuestra investigación pueda deberse al azar y no a un efecto real que ocurre en la naturaleza
La significación estadística
clasificar los datos obtenidos en una muestra y obtener representaciones de los mismos mediante resúmenes
numéricos (media, varianza, correlación …) o gráficos.
Descripción descriptiva
extraer conclusiones acerca de la población
a partir de los resultados obtenidos en la muestra representativa de la misma que se ha utilizado.
Inferencia Estadística
Un estadístico se refiere a la
muestra
Cuando se refiere a la población se refiere a
parámetro
La suma de todos los valores observados en un estudio dividido por el número de observaciones es
la media aritmética
Valor más frecuente de la muestra se denomina
Moda
Valor que deja por encima y por debajo al 50% de la muestra es la
Mediana (Centil 50)
Media (aritmética)
- Media ponderada
Mediana (Centil 50)
Moda
Componentes de la Tendencia central
promedio de las desviaciones al cuadrado es la
Varianza
raíz cuadrada de la varianza
Desviación típica
diferencia entre min, max y media
Amplitud de dispersión
Lo que se alejan o cambian los datos de la tendencia central es
la dispersión
cuando coinciden en el mismo valor la media, mediana y moda tendremos una
distribución normal
Cuando los valores se encuentran por encima de la media tendremos una asimetria
negativa
Cuando los valores se encuentran por debajo de la media tendremos una asimetria
positiva
¿Qué tipo de prueba debemos utilizar cuando tenemos una única variable medida por una escala cualitativa dicotómica?
a. Prueba T de Student para una muestra
b. Prueba binomial (contraste sobre una proporción)
c. Prueba de Kolmogorov-Smirnov (bondad de ajuste)
La prueba binomial
¿Qué tipo de prueba debemos utilizar cuando tenemos una única variable medida por una escala cualitativa politómica?
a. Prueba binomial (contraste sobre una proporción)
b. Prueba X2 de Pearson (bondad de ajuste)
c. Prueba T de Student (para una muestra)
Prueba X2 de Pearson (bondad de ajuste)
¿Qué tipo de prueba debemos utilizar para una única variable de escala cuantitativa de Tendencia central?
a. Prueba binomial (contraste sobre una proporción)
b. Prueba X2 de Pearson (bondad de ajuste)
c. Prueba T de Student (para una muestra)
c. Prueba T de Student para una muestra
¿Qué tipo de prueba debemos utilizar para dos variables medidas en una escala categórica y cuyo objetivo es relacionarlas?
a. ANOVA de un factor.
b. Prueba de McNemar
c. Prueba X2 de Pearson (independencia o igualdad de proporciones)
c. Prueba X2 de Pearson (independencia o igualdad de proporciones)
¿Qué tipo de prueba debemos utilizar para dos variables medidas en una escala cuantitativa y cuyo objetivo es relacionarlas?
a. ANOVA de un factor.
b. Coeficiente de correlación de Pearson.
c. Prueba X2 de Pearson (independencia o igualdad de proporciones)
b. Coeficiente de correlación de Pearson
¿Qué tipo de prueba debemos utilizar para dos variables medidas en una escala categórica y cuantitativa?
a. T de Student para muestras independientes
b. ANOVA de un factor
c. Prueba X2 de Pearson (independencia o igualdad de proporciones)
b. ANOVA de un factor.
Cuando en dos grupos la varianza se parece mucho se denomina
homocedasticidad
Homogeneidad de varianzas
homocedasticidad
Para comparara las varianzas y ver si hay homocedasticidad se utiliza la prueba de
Levene
Un nivel de significación pequeño en la prueba de Levene nos indica
que no hay homocedasticidad
A la diferencia entre el valor real y el valor pronosticado por nuestro modelo de regresión le llamamos
residuo
En Regresión la variable que se quiere predecir. También llamada: Variable dependiente, de respuesta, predicha, endogena, etc
Y
También llamado: intercepto, alfa, etc …
Beta_ 0 = Bo
Variable que causa el cambio en variable Y. También llamada: variable independiente, explicativa, de control, predictora, exógena, estímulo, regresora, etc
Xi
También llamado: Pendiente, Coeficiente, etc …
Beta_1 = B1
Promedio de los residuos. También llamado error, perturbación, variable aleatoria, desviación aleatoria, etc
u
Cuando solo tenemos una variable independiente coincide con el coeficiente de correlación
verdadero
falso
verdadero
Si queremos saber el patrón de relación entre las variables, se llama interdependencia y se trata de
a. Analisis cluster
b. Multivariante
c. Análisis factorial
Respuesta c. Análisis factorial
Si el tipo de relación es de Dependencia con una VD de relación única y la escala de medida de las VD es métrica se trata de:
a. Análisis factorial.
b. Regresión múltiple
c. Multivariante
Respuesta b. Regresión múltiple
