36 Questions
¿Cuál es una de las ventajas del muestreo probabilístico sobre el no probabilístico?
Permite obtener muestras con diversidad de características de la población
¿Por qué las muestras por conveniencia o muestras donde se piden voluntarios podrían llevar a conclusiones sesgadas?
Porque favorecen algunas partes de la población sobre otras
¿Cuál es el papel del componente aleatorio en la selección de muestras?
Aumenta la probabilidad de obtener una muestra representativa
¿Qué permite el muestreo probabilístico en comparación con el no probabilístico?
Permite inferencias válidas sobre la población
¿Qué prueba se utiliza para conocer si existe diferencia entre los promedios de dos grupos distintos, con una variable en escala y otra nominal?
Prueba de hipótesis para promedios de dos muestras independientes
¿Cuál es la prueba adecuada para conocer si existe diferencia en las proporciones, utilizando porcentajes de categorías?
Prueba de hipótesis de homogeneidad de proporciones
¿Para qué se utiliza la prueba de hipótesis de independencia?
Para conocer si el estado de salud y felicidad son independientes o dependientes
¿Cuál es el propósito del análisis de varianza de un factor?
Conocer si diferentes promedios (grupos) varían en relación a una variable
¿En qué contexto se utiliza el análisis de varianza de bloques?
En contextos donde se busca comparar varianzas en presencia de factores externos
¿Cuál es el objetivo del análisis de varianza de dos factores?
Conocer la relación entre una variable dependiente y dos variables independientes cualitativas
¿Cuál es el propósito de las medidas de tendencia central en un conjunto de datos?
Ofrecer una idea del centro de la distribución y de los valores típicos en el conjunto de datos.
¿Cuál es el propósito de los intervalos de confianza en estadística?
Aproximarse a la media de una población cuando es difícil calcularla directamente.
¿Qué indica la correlación lineal de Pearson entre dos variables?
La relación entre dos variables, su dirección y fuerza.
¿En qué consiste la regresión lineal simple?
Determinar cuánto predice una variable sobre otra.
¿Qué prueban las pruebas de hipótesis?
Si hay diferencias significativas entre dos grupos o variables.
¿Cuál es el objetivo de las medidas de variabilidad en estadística?
Indicar la dispersión o concentración de los datos.
¿Qué mide la amplitud (rango) en estadística?
La diferencia entre los valores máximos y mínimos en un conjunto de datos.
¿Qué representa la hipótesis nula en las pruebas de hipótesis?
Establece que no existe relación entre las variables o diferencia entre los grupos.
¿Qué información proporcionan los percentiles en estadística?
El valor que divide a una muestra en dos partes iguales.
¿Cuál es el propósito principal de las medidas descriptivas en estadística?
Comprender y representar la información de un conjunto de datos.
¿Cuál es una de las razones por las cuales el muestreo no probabilístico puede llevar a conclusiones sesgadas?
Algunas observaciones ocurren más frecuentemente en la muestra que en la población.
¿Cuál es el papel del componente aleatorio en la selección de muestras?
Aumenta la probabilidad de obtener una muestra con diversidad de características de la población.
¿Qué permite el muestreo probabilístico en comparación con el no probabilístico?
Permite tener una mejor representación de la realidad en la población.
¿Por qué es importante que el componente aleatorio esté presente en la forma en que seleccionamos la muestra?
Porque aumenta la probabilidad de obtener una muestra con diversidad de características de la población.
¿Cuál es el propósito de la regresión lineal simple en estadística?
Determinar la relación entre dos variables y su dirección
¿Cuál es el propósito de las pruebas de hipótesis para promedios en estadística?
Probar si el promedio encontrado difiere de un valor hipotético
¿En qué consiste la correlación lineal de Pearson en estadística?
Indica la relación entre dos variables, su dirección y fuerza
¿Para qué se utilizan los intervalos de confianza en estadística?
Aproximarse a la media de una población
¿Cuál es el propósito principal de las medidas descriptivas en estadística?
Representar y comprender la información de un conjunto de datos
¿Cuál es el propósito de la prueba de hipótesis de independencia utilizando Chi-cuadrado?
Conocer si existe asociación entre dos variables nominales
¿En qué contexto se utilizaría el análisis de varianza de bloques?
Cuando se desea controlar un factor externo que puede afectar los resultados
¿Cuál es la prueba adecuada para conocer si existe diferencia entre los promedios de dos grupos distintos, con una variable en escala y otra nominal?
Independent-Samples T-Test
¿Cuál es el propósito del análisis de varianza de dos factores?
Evaluar el efecto combinado de dos variables independientes en una variable dependiente
¿Qué permite conocer la prueba de hipótesis para promedios de dos muestras independientes (Independent-Samples T-Test)?
Si dos grupos tienen diferencias significativas en sus promedios
¿Cuándo se utilizaría el análisis de varianza de un factor (One-Way Anova)?
Para conocer si diferentes promedios varían en relación a una variable
¿Cuál es el propósito de la prueba de hipótesis de homogeneidad de proporciones utilizando Chi-cuadrado?
Evaluar la homogeneidad de proporciones en distintos grupos
Study Notes
📊 Medidas Descriptivas: Las medidas descriptivas son herramientas importantes para comprender y representar la información de un conjunto de datos. Existen dos tipos de medidas descriptivas: localización y tendencia central.
- Medidas de Localización:* Deben de ser utilizadas para dar una idea de la posición de una observación particular en relación con el resto de las observaciones de un conjunto de datos. Por ejemplo, el percentil o cuartiles muestran donde se encuentra una observación con respecto a la distribución.
- Medidas de Tendencia Central:* Nos dan una idea del centro de la distribución y de los valores que son típicos en el conjunto de datos. La mediana es el valor que divide a una muestra en dos partes iguales, mientras que la moda es el valor que se repite con mayor frecuencia.
- Medidas de Variabilidad:* Nos informan sobre la concentración o dispersión de los datos. La amplitud (rango) es la diferencia entre el dato más grande y el más pequeño, mientras que la varianza mide la dispersión con respecto a la media.
📊 Intervalos de Confianza: Los intervalos de confianza nos permiten aproximarnos a la media de una población, ya que es difícil calcularla directamente. El tamaño de la muestra y la variabilidad influyen en la precisión de estos intervalos.
📊 Pruebas de Hipótesis: Las pruebas de hipótesis son utilizadas para probar si hay diferencias significativas entre dos grupos o variables. Hay cuatro hipótesis: nula (H0) y alterna (Hi). La hipótesis nula establece que no existe relación entre las variables o diferencia entre los grupos, mientras que la hipótesis alterna afirma que sí existe una relación o diferencia.
📊 Correlación: La correlación lineal de Pearson indica la relación entre dos variables, dirección y fuerza. Mientras más cercano a 1, más fuerte es la relación. Por ejemplo, la correlación entre el estatus económico y las destrezas académicas es alta (r=.81).
📊 Regresión Lineal Simple: La regresión lineal simple permite conocer cuánto predice una variable sobre otra. Decidir cuál variable va como dependiente y cuál como independiente es clave.
📊 Pruebas de Hipótesis para Promedios: Las pruebas de hipótesis se utilizan para probar si hay diferencias significativas entre el promedio encontrado y el hipotético. Por ejemplo, el test de T de una muestra se utiliza para probar si el promedio encontrado difiere de un valor hipotético.
📊 Medidas Descriptivas: Las medidas descriptivas son herramientas importantes para comprender y representar la información de un conjunto de datos. Existen dos tipos de medidas descriptivas: localización y tendencia central.
- Medidas de Localización:* Deben de ser utilizadas para dar una idea de la posición de una observación particular en relación con el resto de las observaciones de un conjunto de datos. Por ejemplo, el percentil o cuartiles muestran donde se encuentra una observación con respecto a la distribución.
- Medidas de Tendencia Central:* Nos dan una idea del centro de la distribución y de los valores que son típicos en el conjunto de datos. La mediana es el valor que divide a una muestra en dos partes iguales, mientras que la moda es el valor que se repite con mayor frecuencia.
- Medidas de Variabilidad:* Nos informan sobre la concentración o dispersión de los datos. La amplitud (rango) es la diferencia entre el dato más grande y el más pequeño, mientras que la varianza mide la dispersión con respecto a la media.
📊 Intervalos de Confianza: Los intervalos de confianza nos permiten aproximarnos a la media de una población, ya que es difícil calcularla directamente. El tamaño de la muestra y la variabilidad influyen en la precisión de estos intervalos.
📊 Pruebas de Hipótesis: Las pruebas de hipótesis son utilizadas para probar si hay diferencias significativas entre dos grupos o variables. Hay cuatro hipótesis: nula (H0) y alterna (Hi). La hipótesis nula establece que no existe relación entre las variables o diferencia entre los grupos, mientras que la hipótesis alterna afirma que sí existe una relación o diferencia.
📊 Correlación: La correlación lineal de Pearson indica la relación entre dos variables, dirección y fuerza. Mientras más cercano a 1, más fuerte es la relación. Por ejemplo, la correlación entre el estatus económico y las destrezas académicas es alta (r=.81).
📊 Regresión Lineal Simple: La regresión lineal simple permite conocer cuánto predice una variable sobre otra. Decidir cuál variable va como dependiente y cuál como independiente es clave.
📊 Pruebas de Hipótesis para Promedios: Las pruebas de hipótesis se utilizan para probar si hay diferencias significativas entre el promedio encontrado y el hipotético. Por ejemplo, el test de T de una muestra se utiliza para probar si el promedio encontrado difiere de un valor hipotético.
Descubre la importancia de utilizar muestreo probabilístico en contraposición al muestreo no probabilístico al realizar inferencias sobre una población. Aprende cómo las muestras por conveniencia o las muestras de voluntarios pueden sesgar las conclusiones y cómo no cualquier muestra es adecuada para inferencia válida.
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