Investigación Cuantitativa

Question 1

No incluye todos los valores dentro de un rango, tiene un conjunto limitado de valores posibles.

¿A qué tipo de variable corresponde la descripción anterior?

Answer 1

Variable discreta

Question 2

Para qué sirve la regresión lineal? *Regresión simple

Answer 2

La regresión lineal sirve para predecir los valores de una variable, a partir del comportamiento de otra.

Question 3

Si el nivel de significancia es de de 0.05, ¿Cuándo se acepta y cuando se rechaza la hipótesis nula?

Answer 3

a) si X > 0.05 se acepta la hipótesis nula

b) si X < 0.05 se rechaza la hipótesis nula

Question 4

¿Qué permite el puntaje Z?

Answer 4

El puntaje Z permite estandarizar los puntajes de una muestra a partir del promedio y la desviación estándar. Es por ello que el puntaje Z también permite comparar valores de variables medidas
en escalas distintas.

Question 5

¿Cómo se calcula Z?

Answer 5

(X - Promedio) / Desviación Estándar

Question 6

En relación a la hipótesis nula ¿Qué es un error tipo 2 (BETA)?

Answer 6

Decir que la H0 es verdadera, cuando no lo es.

*Falso Negativo.

Question 7

Las dos ramas de la estadística usadas aquí son:

Answer 7

Estadística Descriptiva
2. Estadística Inferencial

Question 8

¿Qué es una variable y que es una constante?

Answer 8

Variable: es algo que al ser medido en distintas circunstancias asume distintos valores.

Constante: es algo que no asumen distintos valores dentro de la medición.

Question 9

V o F
Dado que la correlación es una medida estandarizada, el signo indica la dirección de la relación (positiva o negativa). Mientras que el valor indica la magnitud de la relación (ausencia de relación, débil o fuerte).

Answer 9

Verdadero.
Dado que la correlación es una medida estandarizada, el signo indica la dirección de la relación (positiva o negativa). Mientras que el valor indica la magnitud de la relación (ausencia de relación, débil o fuerte).

Question 10

¿Qué es la proporción?

Answer 10

La proporción es la frecuencia de aparición de un valor de la variable (f) dividido el total de casos.

La proporción tiene valores que van de 0 a 1.
La suma de todas las proporciones es igual a 1.

Question 11

V o F

En la correlación se puede evaluar cómo una variable independiente influye sobre una variable dependiente.

Answer 11

Falso.

Correlación no es causalidad.

Question 12

¿Qué se entiende por error de muestreo?

Answer 12

Es la diferencia entre el estadígrafo de la muestra y el parámetro de la población correspondiente

Question 13

¿Qué gráfico se usa para las tablas de frecuencia?

Answer 13

Gráfico de Barras. También se puede usar el de torta.

Question 14

V o F

La desviación estándar de la distribución muestral, llamada “error estándar”, disminuye a medida que el “n” aumenta

Answer 14

Verdadero

El error muestral es inversamente proporcional al tamaño de la muestra.

Question 15

¿Qué permiten las medidas de posición?

Answer 15

Las medidas de posición permiten dividir una distribución en partes iguales. (Mediana y Percentiles).

Question 16

¿Qué es el intervalo de confianza?

Answer 16

Es el rango de valores en el que puede estar el promedio poblacional.

*Se calcula a partir del promedio de una muestra y un margen de error determinado.

Question 17

¿Cómo se obtiene el valor de frecuencia relativa de una variable?

Answer 17

Se divide su frecuencia en el N° de casos

Question 18

V o F.
Sólo en el caso de las distribuciones simétricas la sumatoria de las desviaciones positivas y negativas respecto de la media es = 0

Answer 18

F.

En todas las muestras siempre la suma de las desviaciones de la media es = 0

Question 19

Cómo es la formula de permutaciones?

Question 20

Tres conceptos clave según Lind, D. A., Marchal, W. G. & Wathen, S. A. (2015) para hablar de Probabilidad

Answer 20

EXPERIMENTO Proceso que induce a que ocurra una y sólo una
de varias posibles observaciones.
RESULTADO Resultado particular de un experimento
EVENTO Conjunto de uno o más resultados de un experimento

Question 21

¿Cuál medida de tendencia central es menos sensible al error de muestreo?

Answer 21

la mediana

Question 22

Valores de una relación débil, mediana y fuerte:

Answer 22

Relación Débil/Pequeña: X es igual o mayor a 0.1
Relación Mediana: X es igual o mayor a 0.3
Relación Fuerte: X es igual o mayor a 0.5

Question 23

Definición de Variable

Answer 23

una característica de las unidades de análisis que puede asumir diferentes valores en cada una de ellas

Question 24

Cómo es la formula de permutaciones?

Answer 24

nPr = n! dividido (n – r)!
***
Donde n representa el total de objetos y r el total de objetos seleccionados.
IMPORTANTE: N! SIGNIFICA “ N FACTORIAL”, es decir:
N( N-1)(N-2)(N- 3).. –> POR EJ: 4!= 4 X 3 X 2 X 1

Question 25

¿Qué significa que una distribución sea bimodal?

Answer 25

Significa que tiene dos modas

Question 26

¿Cómo se obtiene la varianza de una muestra?

Answer 26

Se encuentra dividiendo la suma de cuadrados entre N (N° de observaciones).

Question 26

¿Cómo se obtiene la desviación estándar?

Answer 26

Es la raíz cuadrada de la varianza, tiene mayor utilidad descriptiva que la varianza.

Question 27

¿Cuál es la formula del error estándar?

Answer 27

El error estándar es la desviación estándar de la

población (σ), dividida por la raíz cuadrada de el tamaño de las muestras.

Question 28

Las categorías son valores que pueden asumir las variables. Con respecto a ellas (categorías), mencione 2 características mínimas que deben cumplir

Answer 28

1) Exclusión mutua: cada categoría excluya a todas las demás
2) Exhaustividad: que agoten todas las posibilidades de variación, es decir, que todos los valores posibles estén contemplados

Question 29

Cuál es la fórmula de la probabilidad empírica?

Answer 29

Número de veces que el evento ocurre/ Número total de observaciones
***
A diferencia de la probabilidad clásica la empírica se basa en la cantidad de veces que el evento ocurrió en el pasado

Question 30

¿Qué es medir según la teoría representacional?

Answer 30

asignar números a los objetos según cierta regla, de manera que los números asignados en la medición no representan propiamente cantidades, sino relaciones.

Question 31

¿Para qué se utiliza la suma de cuadrados de las desviaciones de la media de una distribución cualquiera?

Answer 31

Es una manera de cuantificar la totalidad de la variabilidad en un conjunto de valores. Dado que el cuadrado de un número nunca adquiere un valor negativo, la sumatoria realizada de esta forma evita llegar inevitablemente a un valor = 0.

Question 32

¿Qué es operacionalizar?

Answer 32

*En términos aún mas simples, operacionalizar es cuantificar un fenómeno.

Question 33

V o F
La prueba chi-cuadrado evalúa qué tanto se alejan los datos de una distribución teórica, es decir, si los datos observados se ajustan a lo esperado teóricamente.

Answer 33

Verdadero.

Question 34

¿Qué plantea el teorema del límite central sobre el promedio?

Answer 34

El TLC plantea que el promedio de la distribución muestral será aproximadamente igual al promedio poblacional.

Question 35

Cuál es la fórmula clásica de probabilidad?

Answer 35

probabilidad de un evento= Número de resultados favorables/Número total de posibles resultados

Question 37

¿Cuál es el análisis/prueba para evaluar la asociación entre dos variables numéricas/continuas?

Answer 37

Covarianza: Mide la variación conjunta de dos variables.

Coeficiente de Pearson: Estandariza la covarianza.
*Ø La correlación es la covarianza estandarizada.

Question 38

¿Cuál es el análisis/ prueba para evaluar el grado de asociación entre dos variables categóricas?

Answer 38

Chi-cuadrado

Question 39

¿Cuáles son las medidas de variabilidad?

Answer 39

el rango, la varianza y la desviación estándar

Question 40

¿Qué evalúa el ANOVA?

Answer 40

El ANOVA evalúa la relación entre una variable categórica y una variable cuantitativa.

*El ANOVA compara el promedio de varias poblaciones

Question 41

¿Cuál es la diferencia entre un estadígrafo y un parámetro?

Answer 41

El estadígrafo es una medida descriptiva inherente a la muestra, en cambio, el parámetro es inherente a la población. Por lo tanto, el estadígrafo no sesgado se debiera corresponder con el parámetro y el error de muestreo se puede considerar como la distancia entre los valores del estadígrafo y los del parámetro.

Question 42

¿Qué tipo de gráfico permite visualizar la distribución entre el cruce de dos variables continuas?

Answer 42

Dispersiograma.

*Los dispersiogramas son útiles para ver la asociación entre las variables (“cuando una aumenta, la otra…”)

**Los dispersiogramas se asocian a los análisis correlacionales.

Question 43

¿Qué gráfico permite comparar los valores del cruce de dos variables categóricas?

Answer 43

El gráfico de barras agrupados