Questions and Answers
Si se quiere calcular un intervalo de confianza del 95% para la media poblacional, y se tienen 16 observaciones, ¿cuál es el valor crítico de la distribución t de Student que se debe utilizar?
Un investigador desea comparar la media de las calificaciones de dos grupos de estudiantes de una asignatura. Uno de los grupos tiene una distribución normal, mientras que la otra distribución es no normal. ¿Cuál es la prueba no paramétrica adecuada para comparar las medias?
Se tienen dos variables numéricas, X y Y, y se quiere determinar si hay una correlación significativa entre ellas. La distribución de X es normal, pero la distribución de Y es no normal. ¿Cuál es la prueba adecuada para determinar la correlación?
Un investigador quiere determinar si hay una relación significativa entre una variable cualitativa y otra variable numérica. ¿Cuál es la prueba adecuada para determinar esta relación?
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Un investigador quiere comparar la media de dos grupos utilizando la prueba t de Student. ¿Cuál es el supuesto que se debe cumplir para utilizar esta prueba?
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Study Notes
Estadística Inferencial en Administración de Empresas
Intervalos de Confianza de las Medias
- Los intervalos de confianza para la media poblacional se utilizan para estimar un rango de valores en el que se encuentra la media verdadera de la población.
- La fórmula para calcular el intervalo de confianza para la media es: IC = x̄ ± (Z * σ / √n)
- El nivel de confianza común es del 95%, lo que significa que hay un 95% de probabilidad de que el intervalo contenga la media verdadera de la población.
Test y Contraste de Hipótesis sobre Medias en Datos Paramétricos
- La hipótesis nula (H0) se establece como la ausencia de un efecto significativo, mientras que la hipótesis alternativa (H1) se establece como la existencia de un efecto significativo.
- La fórmula para calcular la estadística t en un test de hipótesis para la media es: t = (x̄ - μ) / (s / √n)
- La regla de decisión es rechazar H0 si el valor de p es menor que el nivel de significación (α) establecido.
Contraste de Dos Medias en Datos Paramétricos
- El test t de Student se utiliza para comparar la media de dos muestras independientes.
- La fórmula para calcular la estadística t en un test t de Student es: t = (x̄1 - x̄2) / √[(s1^2 / n1) + (s2^2 / n2)]
- La igualdad de varianzas se puede verificar utilizando el test F de Snedecor.
Correlación Significativa entre Variables Numéricas Paramétricas y No Paramétricas
- La correlación de Pearson se utiliza para medir la relación lineal entre dos variables numéricas paramétricas.
- La correlación de Spearman se utiliza para medir la relación monotónica entre dos variables numéricas no paramétricas.
- La correlación significativa se establece cuando el valor de p es menor que el nivel de significación (α) establecido.
Relación entre Variables Cualitativas con Chi Cuadrado
- La prueba de chi cuadrado se utiliza para determinar si hay una relación significativa entre dos variables cualitativas.
- La fórmula para calcular la estadística chi cuadrado es: χ² = Σ[(fo - fe)^2 / fe]
- La regla de decisión es rechazar la hipótesis de independencia si el valor de p es menor que el nivel de significación (α) establecido.
Pruebas No Paramétricas
- Las pruebas no paramétricas se utilizan cuando no se cumplen los suposiciones de normalidad o igualdad de varianzas.
- El test de Wilcoxon se utiliza para comparar la distribución de dos variables numéricas no paramétricas.
- El test de Kruskal-Wallis se utiliza para comparar la distribución de tres o más variables numéricas no paramétricas.
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Description
Evalúa tus conocimientos en estadística inferencial en relación con intervalos de confianza y pruebas de hipótesis en datos paramétricos y no paramétricos. Esta prueba consta de 30 preguntas de selección múltiple con 5 opciones de respuesta.
