Metodologia Cuantitativa Parcial 1

Question 1

Tipos de Escala

Answer 1

1 - Escala Nominal: Se utiliza cuando las
observaciones se pueden clasificar en distintas categorías excluyentes entre sí, y no es posible establecer ninguna relación de orden ni operar
2 -Escala ordinal: Se aplica cuando las
observaciones se pueden clasificar en distintas categorías excluyentes entre sí, y es posible
establecer una relación de orden, pero no operar
matemáticamente.
3 - Escala de intervalo: Se usa cuando las
observaciones poseen una unidad de medida que nos
permite cuantificar la distancia existente entre
dos observaciones, pero el cero es arbitrario
4 - Escala de razón: Se utiliza cuando las
observaciones poseen una unidad de medida que nos
permite cuantificar la distancia existente entre
dos observaciones, pero el cero es absoluto.

Question 2

Tipos de Variables

Answer 2

1 - Cualitativas

2 - Cuantitativas

Question 3

Definción variables Cualitativas

Answer 3

Las variables cualitativas son las que se usan para identificar un atributo de un elemento. Se pueden emplear con la escala nominal o la ordinal, y podrán
ser numéricas o no. Los datos contenidos en estas variables se pueden sintetizar observando los valores que toma la variable o la proporción que
podrá existir entre estos. Se debe tener en cuenta que, aunque para los datos cualitativos se use un código numérico, las operaciones aritméticas,
como la suma o la multiplicación, no tienen sentido.

Question 4

Definición variables Cuantitativas

Answer 4

Las variables cuantitativas son aquellas variables que requieren de valores numéricos para definir los datos. Se emplean con las escalas de medición de
intervalo o de razón. En estas sí tienen sentido las operaciones aritméticas.

Question 5

Tipos de variables cuantitativas

Answer 5

1 - Una variable continua puede tomar valores dentro de un intervalo continuo, es decir que, dados dos puntos de un intervalo, la variable siempre podrá
tomar infinitos valores entre ambos puntos
2 - una variable discreta solo podrá tomar valores sobre un conjunto finito de valores. Es decir, no puede tomar valores sobre cualquier punto del intervalo, sino solamente sobre aquellos incluidos en el conjunto al
que pertenece

Question 6

Tipos de Estadisticas

Answer 6

1 - Estadística descriptiva: Se la utiliza con el propósito
de recolectar, describir y resumir un conjunto de datos obtenidos, que se pueden visualizar de
manera numérica y gráfica, pero su uso se limita solo al
empleo de la información
2 - Estadística inferencial o
deductiva: Sobre la base de los datosmuestrales que maneja, a diferencia del anterior tipo,
resulta posible realizar conclusiones y predicciones que incluyen a toda la población.
3 - Aplicada: Está conformada por los
dos tipos mencionados anteriormente. Su objetivo busca deducir resultado sobre un universo, a partir
de una muestra determinada.

Question 7

Definición y uso de numero indice

Answer 7

Un número índice es una medida estadística diseñada para poner de relieve cambios en un variable o en un
grupo de variables relacionadas con respecto al tiempo, situación geográfica, ingresos, o cualquier otra
característica. Un número índice sirve para hacer comparaciones, por ejemplo, entre un año y otro, entre
distintas variables o conjuntos de variables. Esto implica consolidar información diferente en un solo número que nos dará una idea sobre la población que representa. Por lo tanto, se llevará a cabo una reducción de los datos, con el objetivo de poder expresar un número general.

Question 8

Definición de proporsión

Answer 8

Cuando clasificamos a los individuos u objetos de estudio en función de alguna característica y les
asignamos categorías que cumplen con las condiciones de ser mutuamente excluyentes y exhaustivas, utilizamos proporciones para reflejar cuántos objetos del total estudiado se ubican en cada una de las categorías en función de los totales observados

Question 9

Definición de Frecuencia

Answer 9

Cuando analizamos un conjunto de datos, otra de las primeras acciones que debemos realizar es vincular
los datos con las categorías que aparecen o se establecen, y establecer su importancia relativa. Para medir su importancia relativa, consideramos la cantidad de veces que se repite en el conjunto de datos. Este
número de veces que se repite se denomina frecuencia. Si indicamos cuánto representa ese conteo
respecto del total de observaciones del conjunto de datos, decimos que se trata de una frecuencia absoluta.

Question 10

Definición de Pobalción y Muestra

Answer 10

Población es el conjunto de sujetos, objetos

o fenómenos que se desea estudiar. Una muestra es un subconjunto de la población.

Question 11

Medidas de tendencia central más importantes

Answer 11

la mediana, la moda y la media aritmética

Question 12

Definición de Mediana

Answer 12

La mediana es el valor que ocupa el lugar central entre todos los valores del conjunto de datos, cuando
estos están ordenados en forma creciente o decreciente. Es el punto medio geométrico de la distribución de datos agrupados, o sea, el punto que divide a dicha distribución en dos mitades respecto de las frecuencias. Esta medida de tendencia central es de gran utilidad cuando se desconocen las puntuaciones
extremas, y se considera la forma de la distribución de frecuencias

Question 13

Definición de Moda

Answer 13

La moda es el dato que ocurre más veces, es decir, que tiene la mayor frecuencia de ocurrencia. Es uno de
los indicadores más sencillos disponibles e indica el valor de la variable que se repite más veces. Para
determinarla, solo es necesario contar con una tabla de frecuencias. Por ello, es la única medida de
tendencia central o de posición que se puede calcular para variables medidas en escala nominal.

Question 14

Definición de Media Artimetica

Answer 14

Es el valor promedio de las muestras y es independiente de las amplitudes de los intervalos. Su fórmula es más complicada, pero, básicamente, consiste en sumar todos los valores y dividirlos, luego, por el número total de datos. Esta medida recibe el nombre de media o promedio, y es el valor estadístico de tendencia central más utilizado. Su confiabilidad depende de la forma de su distribución y de la existencia o no de valores extremos. Por lo general, es una buena representación de un conjunto de datos, y puede ser considerada como el punto de equilibrio del conjunto de mediciones efectuadas.

Question 15

Tipos de Cuantiles

Answer 15

cuartil, decil y percentil

Question 16

Definición de Cuartil

Answer 16

El cuartil es el resultado de la división entre
cuatro partes iguales del conjunto dado; el decil es el resultado de la división entre diez partes iguales; y el percentil es el resultado de la división entre
cien. Por lo tanto, las medidas denominadas, en términos genéricos, cuantiles hacen referencia a valores análogos a la mediana, pero dividen al
conjunto de datos (siempre ordenado) en diferentes cantidades de secciones

Question 17

Definición de Medidas de dispersión

Answer 17

para complementar la información recopilada, es necesario contar con otro tipo de medidas o indicadores que informen si los datos son
parecidos entre sí o respecto de la medida de tendencia central considerada. Este tipo de medida se denomina medida de dispersión, ya que informa sobre las diferencias que presentan los valores observados respecto de su posición y la distribución que posea en la muestra analizada

Question 18

Medidas de dispersión mas utilizadas. Con Definición

Answer 18

1 - Amplitud de variación (A) o rango
Es una de las medidas de dispersión más sencillas de usar para conocer la densidad de los datos, es decir,
cuán concentrados y homogéneos se encuentran o qué tan variados son. Se la obtiene al restar, de la
puntuación más grande, la más pequeña
2 - Desviación media (Dm)
Es una medida de dispersión que tiene un significado intuitivo. Puede visualizarse al evaluar la distancia
entre cada observación o puntuación y la media aritmética. El promedio de estas distancias nos dará una medida racional de la dispersión de los datos
3 - Desviación estándar (σ)
Es la medida de dispersión más común, que indica qué tan dispersos están los datos con respecto a la
media. Mientras mayor sea la desviación estándar, mayor será la dispersión de los datos. Normalmente, se
la utiliza para establecer un valor de referencia y estimar la variación general de un proceso
4 - Varianza (σ²)
Es una de las medias de dispersión básicas. Sirve para identificar a la media de las desviaciones
cuadráticas de una variable de carácter aleatorio, considerando el valor medio de ésta. Es la media
aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media de una distribución estadística

Question 19

Definición de error muestral

Answer 19

El error de muestreo es también conocido como error muestral y se lo define como la diferencia que existe entre el valor real (parámetro) obtenido con los
valores de la población y el valor estimado, el cual se calcula con base en los valores de una muestra determinada

Question 20

Tipos de Errores. Con definición

Answer 20

1 - Error de medida:
Es el que se comete al apreciar mal un valor, por fallas humanas o del instrumento de medición. Comprende el error sistemático y al error aleatorio.
2 - Error experimental:
Es la desviación del valor medido de una magnitud física respecto al valor real de dicha magnitud. En
general, se puede decir que los errores experimentales son ineludibles y dependen básicamente del
procedimiento que se haya elegido y de la tecnología disponible para realizar la medición.

Question 21

Definición de probabilidad

Answer 21

la cual tiene como fin examinar las formas y
medios para obtener esas medidas de certeza, así como encontrar los métodos para combinarlos cuando intervienen varios sucesos en un experimento aleatorio o prueba

Question 22

Definición de Suceso Elemental y Espacio Muestral

Answer 22

a) Se denomina así a cada uno de los
resultados obtenidos al realizar un
experimento.
b) Es el conjunto de todos los sucesos
elementales obtenidos.

Question 23

Tipos de sucesos. Con Definición

Answer 23

1 - Sucesos naturales: Son aquellos cuyo resultado podemos predecir.
2 - Sucesos por azar: Son aquellos cuyos resultados podemos conocer, pero no predecir. A su vez, los sucesos por azar se pueden clasificar en: suceso seguro (aquel que ocurrirá sin lugar a dudas)
y suceso imposible (el que no puede ocurrir).
la probabilidad es igual a cero cuando el suceso es imposible, e igual a uno cuando el suceso es seguro

Question 24

Definición y tipos de variable aleatoria

Answer 24

Una variable aleatoria es el resultado numérico de un experimento aleatorio.
a) Variable aleatoria discreta: Es aquella cuyo conjunto de valores posibles es discreto (finito o numerable).
b) Variable aleatoria continua: Es aquella cuyo soporte o conjunto de valores posibles no es discreto,
sino un conjunto de números reales.

Question 25

Definición de función probabilistica

Answer 25

A cada valor de una variable aleatoria corresponderá una probabilidad. Ese conjunto de todos los valores posibles recibirá el nombre de función o distribución de probabilidad de la variable aleatoria

Question 26

Definición de los dos tipos de razonamiento

Answer 26

la deducción, que es una inferencia desde las causas hacia los efectos (es decir, desde lo universal hacia lo particular), y la inducción, que es un procedimiento que consiste en partir de leyes generales se establecen aspectos particulares

Question 27

Metodos de inferencia estadistica

Answer 27

la estimación y la prueba o contraste de hipótesis.

Question 28

Definición de estimación

Answer 28

La estimación es el conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una
población a partir de los datos proporcionados por una muestra. Una estimación puede realizarse de dos formas: la puntual y la intervalar (por intervalos). Para realizarla, es necesario proponer estimaciones de los valores de los parámetros, debido a que resulta imposible estudiar a toda la población. Dichas estimaciones estarán sujetas a un error, que es la diferencia entre el valor del parámetro de la población y el valor del estadístico de la muestra utilizado como estimador.

Question 29

Parametros de los que depende la estimacion intervalar

Answer 29

1 - Tamaño de la muestra: Dependiendo de la cantidad
de datos recopilados se acercará más o menos al
verdadero parámetro
2 - Nivel de confianza: Establecerá en qué porcentaje
nuestra estimación será cierta, normalmente, entre el 95-99 %.
3 - Margen de error α: Nos indicará la probabilidad
de que el valor buscado esté fuera de nuestro intervalo.
4 - Estimación de la muestra: Será la media, la varianza o lo que se determine, y de ello dependerá el
estadístico que será el pivote para el cálculo del
intervalo

Question 30

Definición valor Z

Answer 30

Dada una variable X, un valor de Z describirá la posición de una observación determinada en relación a la media que se establezca y se realizará en unidades de desviación estándar.
Un valor Z negativo indica que la observación está por debajo de la media; mientras que un valor Z positivo
indica que la observación se encuentra por encima del valor de la media. En otras palabras, también se lo
conoce como la “certeza” de que el valor buscado se encuentra en el intervalo especificado.

Question 31

Definición de parametro estadistico

Answer 31

Un parámetro en estadística es un número que sintetiza la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable. El cálculo de este parámetro estará bien definido y se hará normalmente mediante la aplicación de una fórmula aritmética.
Los parámetros estadísticos responden, entonces, al propósito esencial de la estadística, que es crear un
modelo o imagen abreviada de la realidad.

Question 32

Princiapales parametros

Answer 32

1 - Medidas de posición: Comprende los valores que se caracterizan por la posición que ocupan dentro del rango de valores posibles, que son: medidas de tendencia central (media, moda y mediana) y de posición no central (cuartiles, deciles, etc.).
2 - Medidas de dispersión: Resumen la heterogeneidad de los datos analizados y se dividen en: medidas de dispersión absoluta (varianza y deviación típica) y de dispersión relativa (coeficiente de variación)
3 - Medidas de forma: Depende de la gráfica de la distribución. Entre ellas, vemos que se encuentran los coeficientes de asimetría, curtosis, etc
4 - Otros parámetros:
Se usan para situaciones o análisis muy concretos. Ellos son: proporciones, números índice, etc.

Question 33

Tipos de distribución segun las variables

Answer 33

a) Para variables continuas: Distribución normal o
gaussiana
b) Para variables discretas: Distribución binomial, distribución hipergeométrica y distribución de Poisson.

Question 34

Razones de importancia de la distribución normal o Gaussiana

Answer 34

1 - su distribución se aproxima a la que posee la mayoría de los fenómenos que se producen en la
naturaleza (físicos, químicos y biológicos)
2 - es la base de la inferencia estadística paramétrica
3 - otras distribuciones, bajo ciertas circunstancias, se pueden aproximar a la normal
4 - sirve como referencia para definir otras distribuciones con un gran número de aplicaciones
prácticas, tales como la Ji cuadrada, t de Student y F de Fisher

Question 35

Caracteristicas de la grafica de la distribución normal o Gaussiana

Answer 35

1 - Es una campana simétrica con respecto a su eje de simetría
2 - La curva tiene un solo pico (es unimodal).
3 - La media de una población distribuida cae en la mayoría de los casos en el centro de la curva
normal
4 - Debido a la simetría de la distribución normal de probabilidad, la mediana y la moda de la
distribución se encuentran también en el centro; consecuentemente, para una curva normal, la
media, la mediana y la moda poseen el mismo valor.
5 - Los dos extremos de la distribución normal de probabilidad se extienden indefinidamente y
nunca tocan el eje horizontal. Parámetros: La distribución está caracterizada por dos
parámetros: la media y la varianza. La media (μ) es el parámetro de localización de la
distribución

Question 36

Definición de intervalo de confianza

Answer 36

En estadística, se llama intervalo de confianza a un par o varios pares de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto.
La
probabilidad de éxito de la estimación se la representa 1 - α y se la denomina nivel de confianza, donde α será el error aleatorio o nivel de significación, que
se entiende como una medida de las posibilidades de fallar en la estimación mediante un intervalo determinado.

Question 37

Formula del intervalo de confianza

Answer 37

Primero, se tratará de determinar el intervalo (LI, LS), en donde LI es el límite inferior y LS es el límite superior. El parámetro para estimar se simbolizará
con la letra griega sigma θ.
P(LI < 0 < LS) = 1 - alpha

Question 38

Utilidad de la comparacion de medias muestrales

Answer 38

Se puede comparar la media de dos o más grupos con el propósito de determinar si la diferencia que existe entre los distintos grupos resultará significativa desde el punto de vista estadístico. Dicho de otra forma, se tratará de establecer si la diferencia se debe a algo más que al azar

Question 39

Condiciones para realizar una comparacion de medias muestrales

Answer 39

1 - Se analizaran muestras grandes
2 - Ambas varianzas son conocidas.
3 - Se efectuará una selección independiente de ambas muestras

Question 40

Conclusiones que se pueden obtener de la comparación de medias muestrales

Answer 40

1 - Diferencia significativa: Cuando los datos muestran
suficiente evidencia respecto de que existen ciertas
diferencias en las poblaciones, ya sean grandes
o pequeñas.
2 - Diferencia no significativa: Cuando la diferencia entre dos muestras es pequeña, de
forma que sea del mismo orden de magnitud que la quese observa en muestras de una misma población.

Question 41

Definición de estadistica inferencial

Answer 41

Se estudian variables procedimientos que permitan extender o generalizar la información de una muestra a una población.