EXAMEN PARTE PASCUAL Flashcards

1
Q

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

A

RANGO

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

MODA =

A

LA PUNTUACIÓN QUE MÁS SE REPITE/APARECE

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Las medidas de tendencia central tienen

A

una distribución normal

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

MEDIA =

A

Se suman las muestras y se dividen por el número de sujetos

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

MEDIANA =

A

Se ordenan de menor a mayor y se busca el punto central

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

RANGO =

A

DIFERENCIA ENTRE LA PUNTUACIÓN MÁS BAJA Y LA MÁS ALTA

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

El rango

A

NO ES MUY FIABLE

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

La desviación estándar es

A

que partiendo de la media, se calcula la desviación de cada elemento respecto a la media

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

NO HAY MEDIA SIN

A

DESVIACIÓN ESTÁNDAR

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

La suma de todos los resultados de la desviación estándar

A

tiene que ser cero

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

POBLACIÓN =

A

UN CONJUNTO

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

La población representa

A

una serie de sujetos que tienen una característica que nos interesa

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

MUESTRA =

A

UN SUBCONJUNTO DE LA POBLACIÓN

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

La muestra tiene que

A

ser representativa

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Tenemos que darnos cuenta de que la muestra

A

representa a la población

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Cada vez que cogemos una muestra =

A

SIEMPRE UN ERROR

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

ERROR ESTÁNDAR =

A

ERROR DE LA MUESTRA

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Será menor el error cuanto

A

mayor sea la muestra

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

La magnitud de la muestra es

A

proporcional al error

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

EN CUANTO A DISTRIBUCIÓN, PUEDE SER:

A

ASIMETRÍA Y CURTOSIS

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

DISTRIBUCIÓN: ASIMETRÍA =

A

Cuando se desvía mucho por arriba o por abajo

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

DISTRIBUCIÓN: CURTOSIS =

A

Cuando se achata

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

CÓMO SE CALCULA EL ERROR ESTÁNDAR

A

DESVIACIÓN ESTÁNDAR : RAIZ CUADRADA DE NÚMERO TOTAL DE ELEMENTOS

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

CÓMO SE CALCULA EL RANGO DE DISPERSIÓN

A

MEDIA - DESV. ESTÁNDAR

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
CÓMO SE CALCULA EL RANGO
NÚMERO MÁX. - NÚMERO MÍN.
26
Cuanta más información
el error es menor
27
Hay que normalizar los datos
para poder compararlos
28
CÓMO SE CALCULA LA ESTANDARIZACIÓN DE VALORES
Score - Mean : Desv. Estándar
29
TIPOLOGÍA: LA VARIABLE NOMINAL
SUSTITUYE A UN NOMBRE
30
VARIABLES SEGÚN SU TIPOLOGÍA: (4)
- VARIABLE NOMINAL - VARIABLE DE RANGO - VARIABLE DE INTERVALO - VARIABLE RACIONAL
31
TIPOLOGÍA: VARIABLE DE RANGO
ORDENAR DE MAYOR A MENOR
32
Variable dependiente es
definida por variable independiente
33
Variables de control =
aquellas variables que controlamos (ej. edad, género)
34
Variables extrañas =
variables que no controlamos
35
TIPOLOGÍA: VARIABLE DE INTERVALO =
UNA CONVENCIÓN La interpretación del 0 NO es 0 (ej. 0 grados)
36
TIPOLOGÍA: VARIABLE RACIONAL =
EL 0 SIGNIFICA NADA
37
Si se rechaza la hipótesis 0
hay indicios que la alternativa sea verdad
38
p =
índice de probabilidad
39
SIEMPRE
95% DE PROBABILIDAD
40
LOS ERRORES NO DEBEN
SUMAR MÁS DE 5%
41
P MAYOR QUE ALPHA =
H0 -no tiene efecto sobre el sujeto
42
P MENOR QUE ALPHA =
H1 -hay indicios para aceptar la hipótesis alternativa
43
LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL
SE DIVIDE ENTRE: PARAMÉTRICAS Y NO PARAMÉTRICAS
44
LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
NOS DA UNA FOTO DE LOS DATOS
45
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: PARAMÉTRICA - CORRELACIÓN =
Saber si una variable explica la otra PERO NO ES UNA CAUSA EJ. MAYOR HORAS DE ESTUDIO, MAYOR ÉXITO ACADÉMICO
46
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: PARAMÉTRICA
CORRELACIÓN DE PEARSON
47
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: PARAMÉTRICA - CORRELACIÓN DE PEARSON
EXPLICA SI UNA VARIABLE EXPLICA LA OTRA - si están relacionadas entre sí
48
La curtosis mide
el apuntalamiento
49
SI SE CUMPLE NORMALIDAD
PODEMOS UTILIZAR ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA
50
Los niveles de correlación
de 1 a -1 siendo 0 la ausencia de correlación
51
Si la correlación es 0'99
se aproxima al 1 osea que ES MUY ALTA MÁS NOTA EN EL ESCRITO = MÁS NOTA EN EL ORAL
52
EN LA PRUEBA T-STUDENT
SE COMPARA DOS TIPOS DE COSAS 2 VARIABLES RESPECTO A UN GRUPO O DOS GRUPOS RESPECTO A UNA VARIABLE
53
La correlación está sujeta
al número de datos
54
La cola
determina qué grupo tiene la puntuación más alta
55
2 COLAS =
LA PRUEBA ES MÁS EXIGENTE
56
LAS COLAS PAREADAS =
LAS DOS PERTENECEN AL MISMO GRUPO
57
HOMOCESDASTICIDAD =
COMPROBAR SI LA VARIANZA ES PARECIDA O SIMILAR AL RESTO DE GRUPOS
58
Prueba de Levene =
COMPROBAR EL EFECTO DE UN TRATAMIENTO SE MIDE EL GRADO DEL EFECTO
59
La d de Cohen =
da los grados de potencialidad del efecto del tratamiento
60
La d de Cohen - DATOS
0,2 - efecto pequeño 0,5 - efecto moderado 0'8 - efecto grande
61
EJEMPLO DE CORRELACIÓN NO- PARAMÉTRICA
LA DE SPEARMAN
62
EJEMPLO DE CORRELACIÓN PARAMÉTRICA
LA DE PEARSON
63
SPEARMAN:
Calcular de mayor a menor la longitud De menor a mayor en densidad léxica CALCULO LAS DIFERENCIAS Y LAS ELEVO AL CUADRADO
64
TEST DE SIGNO =
SUMAR LOS SIGNOS POSITIVOS Y LOS SIGNOS NEGATIVOS
65
DENTRO DE LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL TENEMOS
A LA DE PEARSON Y LA DE SPEARMAN
66
CHI-CUADRADO =
SI HAY DIFERENCIAS ENTRE EL NÚMERO IDEAL Y EL OBSERVADO
67
EL CHI-CUADRADO
PARTE DE DATOS REALES QUE HACE QUE CREE UN MODELO
68