Estadística y Proba

Question 1

¿Qué son los datos?

Answer 1

Son colecciones de cualquier cantidad de
observaciones relacionadas.

Question 2

¿Qué es un conjunto de datos?

Answer 2

Una colección de datos

Question 3

¿Qué es un dato puntual?

Answer 3

Una sola observación

Question 4

¿Qué son los datos sin procesar?

Answer 4

La información obtenida, antes de ser organizada y analizada

Question 5

¿Qué son los datos no agrupados?

Answer 5

Es un conjunto de información si ningún orden que no nos establece relación clara
con lo que se pretende desarrollar a lo largo de un problema

Question 6

¿Qué tienes que hacer para que los datos sean agrupados?

Answer 6

Tienes que contarlos y clasificarlos.

Question 7

¿Para qué organizar los datos?

Answer 7

Tiene como fin permitirnos ver rápidamente algunas de las características de los datos recogidos.

Question 8

La meta es resumir y presentar los datos de manera útil para apoyar la toma de decisiones efectiva y ágil

Answer 8

verdad

Question 9

¿Qué es una ordenación de datos?

Answer 9

es una de las formas más sencillas de presentarlos: organiza los valores en orden ascendente o descendente.

Question 10

Ventajas de la ordenación de datos:

Answer 10

1. Podemos identificar los valores mayor y menor rápidamente
2. Es fácil dividir los datos en secciones
3. Podemos ver si algunos valores aparecen más de una vez en el arreglo.
4. Podemos observar la distancia entre valores sucesivos de los datos

Question 11

¿Qué es una distribución de frecuencias?

Answer 11

es una tabla en la que organizamos
los datos en clases, es decir, en grupos de valores que describen una característica de los datos

Question 12

¿Qué muestra la frecuencia de la distribución de frecuencias?

Answer 12

el número de observaciones del conjunto de datos que caen en cada una de las clases

Question 13

¿Cuáles son los tipos de muestreo?

Answer 13

El muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o de probabilidad

Question 14

¿De qué trata el muestreo de probabilidad?

Answer 14

Todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos para la muestra.

Question 15

¿De qué trata el muestreo de juicio?

Answer 15

Se emplea el conocimiento y la opinión personal para identificar a los elementos de la población que deben incluirse en la muestra.

Question 16

¿Qué son las muestras sesgadas?

Question 17

¿Cómo se puede estar seguro de que los entrevistadores que proporcionan la información no cometen el mismo error?

Answer 17

La respuesta es que no se puede, a menos que tengan una excelente reputación respecto a la realización de sondeos estadísticamente exactos

Question 18

¿Cuáles son los 4 métodos del muestreo aleatorio?

Answer 18

1. Muestreo aleatorio simple.
2. Muestreo sistemático.
3. Muestreo estratificado.
4. Muestreo de racimo.

Question 19

¿De qué trata el muestreo aleatorio simple?

Answer 19

Selecciona muestras mediante métodos que permiten que cada posible muestra tenga una igual probabilidad de ser seleccionada y que cada elemento de la población total tenga una oportunidad igual de ser incluido en la muestra.

Question 20

¿De qué trata el muestreo aleatorio sistemático?

Answer 20

Los elementos son seleccionados de la población dentro de un intervalo uniforme que se mide con respecto al tiempo, al orden o al espacio.

Question 21

¿Cómo puedes utilizar el muestreo estratificado?

Answer 21

Para utilizar el muestreo estratificado, dividimos la población en grupos relativamente homogéneos, llamados estratos. Después utilizamos uno de los dos planteamientos: o bien seleccionamos aleatoriamente, en cada estrato, un número específico de elementos

Question 22

¿Cómo puedes utilizar el muestreo racimo?

Answer 22

Dividimos la población en grupos, o racimos, y luego seleccionamos una
muestra aleatoria de estos racimos, asumiendo que cada uno de ellos es representativo de la población. (zonas de ubicación)

Question 23

¿Cuándo utilizar el muestreo racimo?

Answer 23

Cuando hay una variación considerable dentro de cada grupo, pero los grupos son esencialmente similares entre sí.

Question 24

¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?

Answer 24

Cuando cada grupo tiene una pequeña variación dentro de sí mismo, pero hay una amplia variación de un grupo a otro.

Question 25

¿Cuáles son los dos tipos de variable?

Answer 25

Cualitativas y cuantitativas

Question 26

¿Cuándo es una variable cualitativa o atributo?

Answer 26

Cuando el objeto se observa y registra como una característica no numérica.se cuenta el número de observaciones para cada categoría y se determina el porcentaje de cada una.
(Describe o jerarquiza un elemento)

Question 27

¿Cuáles son las observaciones de una variable continua?

Answer 27

Cuando toman cualquier valor dentro de un rango específico.

Question 28

Los dos tipos de variable cuantitativa:

Answer 28

Discretas o continuas

Question 29

Ejemplo de variable cualitativa:

Answer 29

Marca de compu, estado civil, color de cabello, etc.

Question 30

Ejemplo de variable continua:

Answer 30

Monto del impuesto sobre la renta, peso de una persona, etc.

Question 31

Ejemplo de variable discreta:

Answer 31

Hijos de una familia, tiros en un hoyo de golf, aparatos de televisión que poseen, etc.

Question 32

¿Cuáles son los 4 niveles de medición?

Answer 32

Nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

Question 33

Nivel Nominal de Medición:

Answer 33

Se representan como etiquetas o nombres. No tienen un orden. Solo pueden clasificarse y contarse.
(Los datos solo se clasifican sin orden)

Question 34

Nivel Ordinal de Medición:

Answer 34

Se basan en una clasificación o calificación relativa de elementos basados en un atributo definido o variable cualitativa. Las variables que se basan en este nivel de medición solo se clasifican o cuentan.
(Los datos se ordenan)

Question 35

Nivel de Intervalo de Medición:

Answer 35

El nivel de intervalo de medición se basa en una escala con una unidad conocida de medición.
(Diferencia significativa entre valores, el 0 tiene valor)

Question 36

Nivel de Razón de Medición:

Answer 36

Se basan en una escala que tenga una unidad conocida de medición y una interpretación significativa del cero.
(Diferencia significativa entre valores, el 0 no tiene valor)

Question 37

Ejemplo de nivel de intervalo

Answer 37

Temperatura y talla

Question 38

Ejemplo de nivel de nominal

Answer 38

Los numero de las camiseta de los jugadores de futbol, marca de carro

Question 39

Ejemplo de nivel de ordinal

Answer 39

Numero de lista en clase, posición de equipo dentro de los 10 mejores

Question 40

Ejemplo de nivel de razón

Answer 40

Numero de pacientes atendidos, numero de llamadas realizadas, distancia al salón de clases

Question 41

Las clases son…

Answer 41

completamente incluyentes y mutuamente excluyentes.

Question 42

¿Qué es la estadística?

Answer 42

Ciencia por medio de la cual se recogen, organizan, presentan, analizan e interpretan datos con el fin de propiciar una toma de decisiones más eficaz.

Question 43

Tipos de estadística:

Answer 43

Estadística descriptiva y la inferencial.

Question 44

¿Qué es la estadística descriptiva?

Answer 44

Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.

Question 45

¿Qué es la estadística inferencial?

Answer 45

Métodos que se emplean para determinar una propiedad de una población con base en la información de una muestra de esta.

Question 46

¿Qué es una población?

Answer 46

Conjunto de individuos u objetos de interés o medidas que se obtienen a partir de todos esos individuos u objetos.

Question 47

¿Qué es una muestra?

Answer 47

Porción o parte de la población de interés.

Question 48

¿Qué es una variable?

Answer 48

Una característica de interés acerca de cada elemento individual de una población o muestra.
Ejemplo: La edad de un estudiante al entrar a la universidad, color de cabello, carrera, etc.

Question 49

¿Qué es una valor de datos?

Answer 49

El valor de la variable asociada con el elemento de una población o muestra (número, característica, etc).
Ejemplo: 19 años, café, NEI, etc.

Question 50

¿Qué es un dato?

Answer 50

Conjunto de valores recolectados de la variable para cada uno de los elementos que pertenecen a la muestra.
Ejemplo: el grupo de 15 edades, recolectadas de 15 estudiantes (conjunto de datos).

Question 51

¿Qué es un experimento?

Answer 51

Actividad planificada cuyos resultados producen un conjunto de datos

Question 52

¿Qué es una parámetro?

Answer 52

Valor numérico que resume todos los
datos de una población entera (valor que describe a la población entera).
Ejemplo: la edad promedio de los estudiantes de nuevo ingreso, la “proporción” de estudiantes que tienen 19 años cuando entraron a la universidad.

Question 53

¿Qué es la variable cuantitativa?

Answer 53

Cualifica un elemento