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Questions and Answers
¿Qué es una población en el contexto estadístico?
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¿Cuál es la muestra en el contexto estadístico?
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¿Qué es una distribución muestral en estadística?
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¿Qué representa la representatividad de una muestra en estadística?
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¿Cuál es el concepto básico de una población en estadística?
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¿Cuál es el papel de la muestra en inferencia estadística?
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¿Cuál es la relación entre el tamaño muestral y el error típico?
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¿Qué distribución se utiliza para conocer las probabilidades asociadas a los distintos valores del estadístico en su distribución muestral?
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¿Cuál es la relación entre la variabilidad y los posibles valores que toma el estadístico?
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¿Cómo se distribuye el estadístico 'proporción de éxitos en n extracciones'?
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¿Cómo afecta el parámetro σ desconocido al cálculo de Z= X −µ S / n −1?
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¿Qué sucede con la distribución de Z= X −µ σ/ n si σ es desconocido pero n ≥ 100?
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¿Cómo se llaman las estadísticas calculadas sobre muestras que son aproximaciones de parámetros poblacionales?
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¿Qué es el error de muestreo en estadística?
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¿Qué proporcionan los intervalos de confianza o estimación por intervalos en estadística?
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¿Cuál es uno de los tipos de inferencia en estadística?
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¿Cuál es la diferencia entre la hipótesis nula y alternativa en estadística?
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¿Qué es la distribución muestral en estadística?
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¿Cómo fluctúa la media de una muestra aleatoria alrededor de la media poblacional?
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¿Cuál es el papel de la muestra en inferencia estadística?
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¿Qué representatividad debe tener una muestra en estadística?
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¿Cuál es el concepto básico de una muestra en estadística?
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¿Qué proporcionan los intervalos de confianza o estimación por intervalos en estadística?
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¿Qué sucede con los posibles valores que toma el estadístico conforme la variabilidad tiende a 0?
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¿Cómo se distribuye el estadístico 'proporción de éxitos en n extracciones'?
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¿Qué representa la variable Z en la fórmula Z= X −µ σ/ n?
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¿Cuál es el objetivo principal de la estadística inferencial?
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¿Qué representa la distribución muestral en estadística?
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¿Qué representa la estimación por intervalos o cálculo de intervalos de confianza en estadística?
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Study Notes
- La estadística inferencial se utiliza en psicología para investigar poblaciones demasiado amplias: identificar población, seleccionar muestra representativa, obtener datos, realizar análisis estadísticos, hacer inferencias.
- Estadística descriptiva es necesaria antes de la inferencial para estimar parámetros poblacionales.
- Muestra y población tienen parámetros descriptivos (media, varianza, etc.), con diferentes designaciones (griegas para población, latinas para muestra).
- Estadísticas calculadas sobre muestras se llaman estimadores, son aproximaciones de parámetros poblacionales.
- Error de muestreo es la diferencia entre estimador y parámetro real, reduced with larger sample size.
- Intervalos de confianza o estimación por intervalos proporcionan información sobre proximidad al parámetro real.
- Tipos de inferencia: estimación puntual de parámetros, estimación por intervalos de confianza, y contraste de hipótesis.
- Diferencia entre hipótesis nula y alternativa.
- Distribución muestral: asignación de probabilidad a cada valor possible de estadístico, muestra a muestra.
- Distribución muestral teórica versus empírica, media y varianza/error típico.
- Muestra aleatoria y media fluctúa alrededor de media población con error estándar.
- Distribución muestral de media es aproximadamente normal si población es normal omuestra grande.
- Muestra aleatoria de tamaño n, media fluctúa alrededor de media población con error estándar σ.
- La estadística inferencial se utiliza en psicología para estudiar poblaciones demasiado amplias, como una alternativa a la estadística descriptiva.
- La estadística inferencial permite realizar investigaciones y hacer inferencias acerca de poblaciones basadas en muestras.
- Para identificar una población, seleccionar una muestra representativa, obtener egresos de datos, realizar análisis estadísticos y hacer inferencias sobre la población completa.
- Existen tres tipos de inferencia: estimación puntual de parámetros, estimación por intervalos o cálculo de intervalos de confianza, y contraste de hipótesis.
- La estimación puntual de parámetros consiste en estimar los valores de los parámetros poblacionales, con un error de muestreo que varía según el tamaño de la muestra.
- La estimación por intervalos o cálculo de intervalos de confianza proporciona un conjunto de valores con una probabilidad conocida de contener el verdadero valor del parámetro.
- La inferencia estadística se basa en la distribución muestral, que es una distribución teórica que asigna una probabilidad concreta a cada valor que un estadístico puede tomar en todas las muestras posibles de una población.
- La media y la varianza (o error típico) son importantes medidas de una distribución muestral.
- La distribución muestral de la media sigue una distribución normal si la población original es normal o si el tamaño de la muestra es grande.
- La media de una muestra fluctúa alrededor de la media de la población con un error estándar o típico, que depende de la desviación estándar o típica de la población.
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Description
Este quiz abarca los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo el comportamiento aleatorio de los valores muestrales, el concepto de estadístico como variable aleatoria, y la generación de distribuciones muestrales. Los temas tratados incluyen conceptos básicos, tipos de inferencias acerca de la población y distribución de estadísticos en el muestreo.