Técnicas de análisis de datos

Question 1

y= a + bx

Answer 1

Regresión lineal simple

Question 2

“y”: variable dependiente/respuesta que se desea predecir

Answer 2

Regresión lineal simple

Question 3

Se interpretación es con diagrama de dispersión (gráfica donde se relacionan las puntuaciones de una muestra de dos variables)

Answer 3

Regresión lineal simple

Question 4

y = a + b1X1, + b2X2 + b3X3…

Answer 4

Regresión lineal múltiple

Question 5

Estudia la relación entre una (variable respuesta o dependiente) y un conjunto de variables explicativas

Answer 5

Regresión lineal múltiple

Question 6

Consiste en generar un modelo de regresión (ecuación de una recta) que permite explicar la relación lineal que existe entre dos variables.

y = a + bx.

Question 7

Técnica para estudiar cualquier tipo de comunicación de una manera “objetiva” y sistemática, que cuantifica los mensajes o contenidos en categorías y subcategorías, y los somete a análisis estadístico.

Answer 7

Análisis de contenido cuantitativo

Question 8

Método estadístico que busca modelar la relación entre una variable dependiente y una variable independiente mediante una ecuación lineal. Permite predecir o estimar el valor de la variable dependiente en función de los valores conocidos de la variable independiente

Answer 8

Regresión lineal simple

Question 9

Técnica estadística que permite analizar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes

Answer 9

Regresión lineal múltiple

Question 10

Técnica estadística utilizada para determinar si hay una diferencia significativa entre las medias de dos grupos o muestras.

Answer 10

T-student

Question 11

Nivel de significancia (alfa) que determina el umbral para considerar una diferencia como estadísticamente significativa. Donde se acepta un 5% de probabilidad de cometer un error tipo I al rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.

Answer 11

0.05