Estadística: Medidas de Tendencia Central

True (A)

Ʃ

<p>promedio aritmético</p> Signup and view all the answers

<p>Promedio aritmético = Suma de las observaciones dividido entre el número total Moda = Valor más frecuente en una distribución Mediana = Valor que divide la distribución en mitades</p> Signup and view all the answers

<p>n (B)</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificar el valor más frecuente.</p> Signup and view all the answers

<p>0.27 (C)</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>139</p> Signup and view all the answers

<p>dos variables</p> Signup and view all the answers

<p>Alta = 248 Media = 249 Baja = 275</p> Signup and view all the answers

<p>64 (B)</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Estadísticas no paramétricas</p> Signup and view all the answers

<p>306</p> Signup and view all the answers

<p>-1 = Correlación negativa perfecta 0 = Ausencia de correlación +1 = Correlación positiva perfecta Valores entre -1 y +1 = Rango de correlación posible</p> Signup and view all the answers

<p>4 (A)</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>no paramétricas</p> Signup and view all the answers

<p>66 (C)</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>24</p> Signup and view all the answers

<p>(X1 - X2) / s</p> Signup and view all the answers

<p>X1 = Media del primer grupo X2 = Media del segundo grupo n1 = Tamaño de la muestra del primer grupo n2 = Tamaño de la muestra del segundo grupo</p> Signup and view all the answers

<p>0.05 (A)</p> Signup and view all the answers

<p>$rs = \frac{6 S d^2}{n^3 - n}$ (A)</p> Signup and view all the answers

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

<p>s1 = 7.9, s2 = 12.4</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>X y Y</p> Signup and view all the answers

<p>-1.74</p> Signup and view all the answers

<p>Los estudiantes del centro de la ciudad tienen un rendimiento inferior. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Rx, Ry</p> Signup and view all the answers

<p>A = 34, 80 B = 28, 72 C = 37, 87 D = 31, 81 E = 24, 71 F = 39, 84</p> Signup and view all the answers

<p>Sujeto C (A)</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>9</p> Signup and view all the answers

<p>El coeficiente de correlación</p> Signup and view all the answers

<p>Número de sujetos (C)</p> Signup and view all the answers

<p>X1 &lt; X2 (C)</p> Signup and view all the answers

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

<p>26</p> Signup and view all the answers

<p>0.05</p> Signup and view all the answers

<p>X1 = 84 n1 = 16 s1 = 9.86 X2 = 76</p> Signup and view all the answers

<p>2.70 (C)</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>t = ((X1 - X2) - (m1 - m2)) / s</p> Signup and view all the answers

<p>12.4</p> Signup and view all the answers

<p>Rechazar H0 (A)</p> Signup and view all the answers

La suma de todas las observaciones de una distribución de frecuencia dividida entre el total de observaciones.

El valor más frecuente en una distribución de frecuencia.

El valor que divide la distribución en dos mitades iguales.

Una representación de la frecuencia de diferentes valores en un conjunto de datos.

La adición de todos los valores individuales en la distribución de frecuencia.

Un valor individual en una distribución.

Valores representativos en el centro de un conjunto de datos(promedio, moda, mediana).

Representa la suma de los valores.

Procedimiento estadístico para determinar si existe una relación significativa entre dos variables categóricas (nominales).

Medida de la fuerza de la relación entre dos variables categóricas. Su valor varía entre 0 y 1, donde 0 indica ninguna relación y 1 una relación perfecta.

En el ejemplo del texto, los resultados muestran que el coeficiente de contingencia es cercano a 0 (0.27), indicando una relación débil entre la satisfacción laboral y la antigüedad.

Tipos de variables que categorizan o nombran a los valores de una variable (sin un orden especifico).

Estadístico para probar la independencia entre las variables en la prueba de hipótesis. Valida si el patrón de datos observados difiere significativamente del esperado si las variables son independientes.

Son estadísticas que se basan en parámetros poblacionales, como la media y la desviación estándar.

Son estadísticas que no se basan en parámetros de la población o muestra, sino en rangos o datos ordinales.

Es un estadístico que mide el grado de relación entre dos variables. Indica si las variables tienen una relación positiva, negativa o nula.

Una relación perfecta donde los sujetos mejores en una variable, también son los mejores en la otra.

Una relación perfecta donde los sujetos mejores en una variable, son los peores en la otra.

No hay relación entre las variables, no existe una correspondencia sistemática entre ellos.

Rango entre -1 y +1; -1 es correlación negativa perfecta y +1 una correlación positiva perfecta. 0 indica falta de correlación.

Es una técnica estadística que se utiliza para determinar si existe y cuál es el tipo de relación entre dos o más variables.

Dos conjuntos de datos que se analizan para determinar si existe relación lineal entre ellos.

Posición, dentro de cada conjunto de datos(X, Y), de cada puntaje.

Diferencia entre las posiciones (Rangos) de cada puntaje en los conjuntos X e Y.

Suma de los cuadrados de las diferencias entre rangos

El símbolo para el coeficiente de correlación de rangos (Spearman).

Número de pares de datos en las variables X e Y.

Método para calcular la correlación de rangos de datos utilizando la fórmula rs = 1 - (6 Σd^2)/(n^3-n)

Forma de determinar qué tan bien un test mide lo que se supone que debe medir, usando la correlación entre la variable a medir y otra variable conocida.

Método para determinar la relación entre dos variables utilizando los rangos de los datos de las variables en lugar de los valores originales; útil para datos ordinales.

Afirma que no hay diferencia significativa entre los dos grupos que se están comparando.

Afirma que sí hay una diferencia significativa entre los dos grupos.

Un método estadístico para comparar las medias de dos grupos de datos. Determina si la diferencia entre las medias es estadísticamente significativa.

Medida que compara la diferencia entre las medias de dos grupos con la variabilidad dentro de cada grupo.

El número de valores independientes que pueden variar libremente en un conjunto de datos. gl = n1 + n2 - 2

El riesgo máximo de rechazar la hipótesis nula (H0) cuando en realidad es verdadera

El rango de valores de la estadística "t" que no rechazan la hipótesis nula.

El rango de valores de la estadística "t" que rechazan la hipótesis nula.

El valor de la estadística "t" calculado a partir de los datos del estudio.

El valor de la estadística "t" que define el límite entre la zona de aceptación y rechazo de H0, dado un nivel de significación.

Método estadístico que compara las medias de dos grupos, para determinar si hay una diferencia significativa entre ellas.

Región del gráfico de la distribución donde se determina si se rechaza o se acepta la hipótesis nula.

Valor calculado a partir de los datos de la muestra, que se utiliza para probar la hipótesis nula.

Tabla que contiene valores críticos de la distribución t para diferentes niveles de significación y grados de libertad.

Se calcula utilizando las varianzas de las muestras y los tamaños de las muestras para ambos grupos. La varianza combinada se usa para obtener una medida más precisa de la variabilidad de los datos, teniendo en cuenta la variabilidad de ambas muestras.

El resultado de la prueba t determina si hay suficiente evidencia para rechazar o aceptar la hipótesis nula. Si el estadístico de prueba cae en la zona de rechazo, la hipótesis nula se rechaza.