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Questions and Answers
¿Qué mide el coeficiente de correlación?
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¿Qué representa el coeficiente de determinación (R-squared)?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la regresión lineal es correcta?
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En relación a los intervalos de confianza, ¿qué afirmación es más precisa?
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¿Cuál es una diferencia clave entre el error de tipo I y el error de tipo II en pruebas de hipótesis?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las estadísticas descriptivas es correcta?
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¿Cuál es la diferencia clave entre muestreo aleatorio simple y muestreo estratificado?
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¿Cuál de las siguientes medidas de tendencia central es más sensible a los valores atípicos?
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¿Qué descripción se aplica al rango de un conjunto de datos?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre probabilidad es correcta?
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¿Qué caracteriza a la distribución normal?
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¿Qué representa un valor p en la prueba de hipótesis?
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¿Qué método de muestreo implica la selección de grupos intactos o conglomerados?
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Study Notes
Introduction to Statistics
- Descriptive statistics summarizes and describes data.
- Inferential statistics uses samples to draw conclusions about a population.
- Data can be qualitative or quantitative.
- Qualitative data presents characteristics or categories.
- Quantitative data provides numerical measurements.
- Data can be represented in tables, charts, and graphs.
Data Collection
- Sampling methods include simple random, stratified, and cluster sampling.
- Simple random sampling gives each individual an equal chance of selection.
- Stratified sampling selects individuals proportionally from different strata.
- Cluster sampling selects intact groups or clusters.
- Non-sampling error involves issues like poorly worded questions or biased responses.
- Sampling error arises from differences between sample and population.
Measures of Central Tendency
- Mean is the average of all values.
- Median is the middle value when data is ordered.
- Mode is the most frequent value.
- Mean is sensitive to outliers.
- Median is robust against outliers.
- Mode is useful for categorical data.
Measures of Variability
- Range is the difference between highest and lowest values.
- Variance measures how spread out data is from the mean.
- Standard deviation is the square root of variance.
- Standard deviation represents the average distance from the mean.
- Variance and standard deviation are sensitive to outliers.
- Interquartile range (IQR) measures the spread of the middle 50% of the data.
Probability
- Probability is the chance of an event occurring.
- Probability values range from 0 to 1.
- Probability of a complementary event is 1 minus the probability of the event.
- Probability of disjoint events is the sum of their individual probabilities.
Normal Distribution
- Normal distribution is a bell-shaped curve.
- Normal distributions are symmetrical around the mean.
- Standard deviation determines the spread of the curve.
- Empirical rule describes the proportion of data within certain standard deviations of the mean.
Hypothesis Testing
- Hypothesis testing assesses if there is enough evidence to support or reject a claim.
- A null hypothesis proposes there is no effect.
- An alternative hypothesis proposes there is an effect.
- p-value represents the probability of observing data as extreme as or more extreme than the observed data, assuming the null hypothesis is true.
- Reject the null when the p-value is less than a predetermined significance level (e.g., 0.05).
Correlation and Regression
- Correlation measures the strength and direction of a linear relationship between two variables.
- Correlation coefficient ranges from -1 to +1.
- Regression analysis models the relationship between a dependent and an independent variable.
- Linear regression models the relationship using a straight line.
- Regression analysis predicts the value of the dependent variable based on the independent variable.
- Coefficient of determination (R-squared) represents the proportion of variance in the dependent variable explained by the independent variable.
Other important concepts
- Sampling distribution of means
- Central limit theorem
- Confidence intervals
- Chi-square test
- ANOVA
- Statistical significance
- Types of errors in hypothesis testing (Type I and Type II)
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Description
Este cuestionario cubre los fundamentos de la estadística, incluyendo estadísticas descriptivas e inferenciales. Aprenderás sobre la recopilación de datos, métodos de muestreo y medidas de tendencia central. ¡Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo se utilizan los datos en la estadística!
