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Estadisticas
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Fragen in diesem Quiz (58)
1r de Person
- Asi trabajamos con dos variables que se miden en escala de intervalo o razón.
- Bsi se trabaja con datos donde ambas variables se miden en escala ordinal.
- Csi se trabaja con variables que están medidas en escala nominal.
2Phi de Pearson o Gamma si se trabaja con variables que están medidas en escala ordinal.
- ARichtig
- BFalsch
3Spearman
- Asi se trabaja con datos donde ambas variables se miden en escala ordinal.
- Bsi se trabaja con datos donde ambas variables se miden en escala nominal.
- Asi se trabaja con datos donde ambas variables se miden en escala ordinal.
4Medidas de tendencia central de le conoce como:
- ALa curva normal
- BEscala Nominal
- CVarianza nominal
5La desviación estándar se utiliza en conjunto con ________________ par dejarnos saber cuanto en promedio se _____________ las puntuaciones del centro de distribución.
- AMedia
- BAleja
- CMediana
- DModa
- EAcercan
6La desviación estándar y la media, se interpretan en conjunto?
- ARichtig
- BFalsch
7Estadísticas Inferencial:
- Aes un conjuntos de métodos apoyados en las matemáticas que tienen como fin describir datos y establecer, inferencias de la población a partir de la muestra.
- BSu proposito es llegar a conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Se pueden hacer comparaciones entre grupos e intra grupos entre otras cosas.
- Cmetodos y reglas apoyados en las matemáticas que son utilizados para organizar, resumir, e interpretar información.
8Prueba T entre grupos:
- ASe utiliza cuando se comparan 2 grupos en términos de una variable.
- Bse utiliza para comparar si existe diferencia entre 3 grupos o mas.
- Cse utiliza cuando se compara un grupo antes y después.
9Prueba t intra grupo (medidas repetidas)
- Ase utiliza cuando se compara un grupo antes y después.
- Bse atiza cuando se comparan 2 grupos en términos de una variable.
- Cse utiliza cuando a usted le interesa saber si existe diferencia en el mismo grupo en términos de tres condiciones diferentes.
10Prueba de Anova de Medidas repetidas:
- Ase utiliza para comparar si existe diferencia entre 3 grupos o mas.
- Bse utiliza cuando a usted le interesa saber si existe diferencia en el mismo grupo en términos de tres condiciones diferentes.
- Cpermite evaluar el efecto que tienen 2 variables independientes al mismo tiempo sobre la dependiente
11Analisis de varianza ANOVA:
- ATiene como proposito ver si existe diferencia en un grupo antes y después.
- Bse utiliza para comparar si existe diferencia entre 3 grupos o mas.
- Cse compara una muestra en tres condiciones o mas.
12Prueba de ANOVA en 2 factores:
- Atiene como proposito medir la diferencia que existen entre 2 grupos.
- Bse utiliza cuando se desea saber si existe diferencia en 3 grupos o mas.
- Cnos permite evaluar el efecto que tiene 2 variables independientes al mismo tiempo sobre la variable dependiente.
13Prueba U de Mann-Whitney:
- ATiene como proposito ver si existe diferencia en un grupo antes y después. es equivalente a medidas T de medidas repetidas.
- BSe compara una muestra en tres condiciones o mas
- CTiene como proposito medir la diferencia que existen entre 2 grupos
14T de Wilcoxon:
- ATiene como proposito ver si existe diferencia en un grupo antes y después. es equivalente a medidas T de medidas repetidas.
- Bse utiliza cuando se desea saber si existe diferencia en 3 grupos o mas. es equivalente a la prueba de ANOVA.
- Cse compara una muestra en tres condiciones o mas. es equivalente al ANOVA de medidas repetidas.
15La prueba de Kruskal- Wallis
- Ase compara una muestra en tres condiciones o mas. es equivalente al ANOVA de medidas repetidas.
- BTiene como proposito ver si existe diferencia en un grupo antes y después. es equivalente a medidas T de medidas repetidas.
- Cse utiliza cuando se desea saber si existe diferencia en 3 grupos o mas. es equivalente a la prueba de ANOVA.
16Prueba de Friedman
- ATiene como proposito ver si existe diferencia en un grupo antes y después. es equivalente a medidas T de medidas repetidas.
- Bse compara una muestra en tres condiciones o mas. es equivalente al ANOVA de medidas repetidas
- Cse utiliza cuando se desea saber si existe diferencia en 3 grupos o mas. es equivalente a la prueba de ANOVA.
17Paradigma es una manera que tenemos de pensar?
- ARichtig
- BFalsch
18¿Qué son las estadísticas?
- APermiten que la información obtenida sea interpretada de una manera adecuada y precisa. Además, proveen a la comunidad científica un lenguaje común, de forma tal que los resultados de una investigación pueden ser evaluados y criticados. De igual forma la investigación puede ser replicada por otras personas en diferentes lugares
- BEs un conjunto de procedimientos para reunir, medir, clasificar, codificar, computar, analizar y resumir información numérica adquirida sistemáticamente.
- CMétodos y reglas apoyados en las matemáticas que son utilizados para organizar, resumir e interpretar información.
19Estadísticas descriptivas:
- ATécnicas y procedimientos estadísticos utilizados para resumir, organizar y simplificar los datos o las puntuaciones obtenidas por los sujetos.
Ej. media, mediana, varianza y desviación estándar). - BConsiste en técnicas que permiten estudiar muestras y hacer generalizaciones sobre la población de las cuales fueron seleccionadas. Parte de la estadística aplicada que permite tomar decisiones de carácter probabilístico (riesgos envueltos en las inferencias que se hacen a partir del análisis de muestras).
Prueba t , ANOVA
- ATécnicas y procedimientos estadísticos utilizados para resumir, organizar y simplificar los datos o las puntuaciones obtenidas por los sujetos.
20Existen cuatro niveles o escalas de medición:
- Anominal, ordinal, razón y varianza
- Bnominal, ordinal, intervalo y razón
21Escala nominal:
- Aordena una serie de categorías de tal forma que las categorías forman una serie que son exactamente del mismo tamaño
- Bproveen números o categorías que reflejan el orden de los sujetos bajo estudio según la diferencia entre ellos.
- Cse le asigna nombre o una etiqueta
- Dposeen 0 absoluto. este permite hacer comparaciones entre sujetos.
22Escala Ordinal:
- Aproveen números o categorías que reflejan el orden de los sujetos bajo estudio según la diferencia entre estos.
- Bconsiste en ordenar una serie de categoría de forma tal que las categorías forman una serie de intervalos que son exactamente del mismo tamaño.
- Cposeen un 0 absoluto. este permite hacer comparaciones entre sujetos.
- Dse le asigna nombre o una etiqueta
23Escala de Intervalo:
- Aproveen números o categorías que reflejan el orden de los sujetos bajo estudio según la diferencia entre estos.
- Bcuando el valor que se le asigna a la variable es un nombre o una etiqueta.
- Cconsiste en ordenar una serie de categorías de forma tal que que las categorías forman una serie de intervalos que son exactamente del mismo tamaño.
- Dpossen 0 absoluto. Esta permite hacer comparaciones entre sujetos.
- Eno poseen 0 absoluto
24Escala de Razón:
- Acuando el valor que se le asigna a la variable es un nombre o una etiqueta.
- Bnumero o categorías que reflejan el orden de los sujetos bajo estudio según la diferencia entre los sujetos.
- Cconsiste en ordenar una serie de categorías de forma talo que las categorías forman una seré de intervalos que son exactamente del mismo tamaño.
- Dpossen 0 absoluto. Esta permite hacer comparaciones entre sujetos.
25Poblacion:
- ACantidad determinada de sujetos con una/as característica/as en particular que representan a una población en particular.
- Btodos los individuos de un grupo que comparten una característica en común.
- ACantidad determinada de sujetos con una/as característica/as en particular que representan a una población en particular.
26Muestra:
- ACantidad determinada de sujetos con una/as característica/as en particular que representan a una población en particular.
- Btodos los individuos de un grupo que comparten una característica en común.
- ACantidad determinada de sujetos con una/as característica/as en particular que representan a una población en particular.
27Muestreo:
- Ase refiere al método usado para seleccionar un número de personas o cosas de una población. La estrategia seleccionada influye en la calidad de los datos y en las inferencias que se puedan hacer a partir de ellos.
- BEs el proceso mediante el cual seleccionamos la muestra de nuestra investigación.
- Ase refiere al método usado para seleccionar un número de personas o cosas de una población. La estrategia seleccionada influye en la calidad de los datos y en las inferencias que se puedan hacer a partir de ellos.
28Muestreo aleatorio:
- ATodos los miembros de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados
- BHay formas sofisticadas para seleccionar la muestra al azar, pero todos tienen la intención de que la muestra sea representativa de la población.
- CIMPORTANTE: DOS COSAS QUE HACEN A UNA MUESTRA REPRESENTATIVA LO SON:
ALEATORIEDAD
QUE LA MUESTRA SEA GRANDE - DLa idea es que los sujetos seleccionados al azar sean similares a los sujetos no seleccionados.
- Ees el proceso donde se selecciona una muestra, pero no todos los sujetos de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados. Este es el caso cuando el investigador más que representatividad, quiere asegurarse que ciertos miembros de la población estén incluídos en la muestra.
29Muestreo NO aleatorio: es el proceso donde se selecciona una muestra, pero no todos los sujetos de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados. Este es el caso cuando el investigador más que representatividad, quiere asegurarse que ciertos miembros de la población estén incluídos en la muestra.
- ARichtig
- BFalsch
30Muestreo aleatorio simple: Muestreo donde todos los miembros de la población no tienen la misma (o casi la misma) oportunidad de ser escogidos.
- ARichtig
- BFalsch
31RECUERDA, UNA MUESTRA REPRESENTATIVA ES:
1. ALEATORIA
2. GRANDE- ARichtig
- BFalsch
32Muestreo aleatorio estratificado
- APara asegurarse que ciertos subgrupos estén presentes en la muestra en la misma proporción como aparecen en la población
- BEste es un proceso en el cual ciertos subgrupos o estratas son seleccionados en la misma proporción como existen en la población.
33Muestreo aleatorio por conglomerado:
- APara asegurarse que ciertos subgrupos estén presentes en la muestra en la misma proporción como aparecen en la población
- BCuando no es posible seleccionar una muestra de sujetos de la población, porque no hay disponible una lista de todos los miembros de la población, entonces no es posible seleccionar una muestra aleatoria simple ni muestra estratificada al azar.
34MUESTREO SISTEMÁTICO: En el muestreo sistemático, se selecciona cada n de sujetos de la lista de la población
- ARichtig
- BFalsch
35Muestreo por conveniencia
- Aconsisten de los grupos de sujetos que están convenientemente disponibles para el estudio.
- BMuchas veces es díficil o imposible seleccionar muestras aleatorias o sistemáticas, entonces se seleccionan estas.
- Aconsisten de los grupos de sujetos que están convenientemente disponibles para el estudio.
36Muestreo intencional
- ACuando no es posible seleccionar una muestra de sujetos de la población, porque no hay disponible una lista de todos los miembros de la población, entonces no es posible seleccionar una muestra aleatoria simple ni muestra estratificada al azar.
- BEste tipo de muestreo consiste en seleccionar la muestra basado en la experiencia y el conocimiento previo del investigador. Este usa su juicio personal para seleccionar la muestra
- CEstas muestras se seleccionan con la intención de identificar casos ricos en información que pueden ayudar a estudiar un caso con profundidad. La meta no es generalizar de una muestra a una población. Es importante que se aclare la estrategia de muestreo.
- ACuando no es posible seleccionar una muestra de sujetos de la población, porque no hay disponible una lista de todos los miembros de la población, entonces no es posible seleccionar una muestra aleatoria simple ni muestra estratificada al azar.
37Distribución de frecuencia:
- Aes el proceso mediante el cual se tabulan las puntuaciones obtenidas por los individuos en cada categoría de la escala de medición.
- Bpermite organizar los datos obtenidos y simplificar la presentación de la información. Generalmente, esto se logra a partir de una distribución de frecuencia.
� - Cordena las puntuaciones obtenidas de mayor a menor y agrupa todas las puntuaciones que son similares. O sea, reúne todas las puntuaciones que son iguales.
- Aes el proceso mediante el cual se tabulan las puntuaciones obtenidas por los individuos en cada categoría de la escala de medición.
38Estadistica descriptiva:
- ABusca describir los datos que se recogen a partir de una muestra.
- Bes el proceso mediante el cual se tabulan las puntuaciones obtenidas por los individuos en cada categoría de la escala de medición.
- Cse pueden utilizar gráficas y expresar números que nos permiten resumir la información.
- DEn términos CUANTITATIVOS existen dos medidas descriptivas importantes: Medidas de tendencia central y Medidas de dispersión
39La distribución de frecuencia puede presentarse en tablas o gráficas siempre y cuando presenten dos elementos:
Las categorías que componen la escala de medición original
La frecuencia o la cantidad de individuos en cada categoría
- ARichtig
- BFalsch
40Medidas de Tendencia Central
- Apermiten resumir y describir una distribución a partir de la utilización de un solo valor numérico que en cierta medida represente los datos presentados.
- BEste método de organización permite que los investigadores tengan una impresión organizada de las puntuaciones de los sujetos que componen una muestra.
- C(Media, Mediana y Moda) son medidas estadísticas utilizadas para determinar un simple valor numérico que define el centro de la distribución.
- DEl propósito de calcular y utilizar este tipo de medida es identificar un simple valor numérico que representa y resume los demás valores de una distribución.
- Apermiten resumir y describir una distribución a partir de la utilización de un solo valor numérico que en cierta medida represente los datos presentados.
41Medida de tendencia central: La media
- Aes comunmente conocida como el valor alrededor del cual se sitúan la mayoría de las puntuaciones.
- BEste método consiste en combinación de dos métodos de muestreo.
- Ces la cantidad que cada individuo tendría si el total de las puntuaciones (∑X) fuera dividido de manera igualitaria entre todos los individuos (n) de la distribución.
- Des la mas utilizada
- Ees la menos utilizada
- Fes un resumen de la distribución y nos dice cual es el centro de la misma
- Gse afecta con valores externos
- Aes comunmente conocida como el valor alrededor del cual se sitúan la mayoría de las puntuaciones.
42La moda se repetir, nos indica cual es el valor que mas se repite. Es la menos utilizada y es susceptible a los cambios dentro de la distribución.
- ARichtig
- BFalsch
43Moda:
- ASi hay más de dos se dice que la distribución es multimodal.
- BEn algunas distribuciones, a veces no hay moda. En otras ocasiones hay más de una moda.
- CCuando en la distribución que se analiza hay 2 modas se dice que la misma es bimodal.
- DLa moda puede computarse en distribuciones en donde la variable está medida en escala nominal.
- ELa moda sufre de una gran inestabilidad. Solo una puntuación puede modificar el valor modal de una distribución. Debido a esta gran inestabilidad su uso no es muy común.
- FSe recomienda en la medida que sea posible computar la media o la mediana en vez de la moda.
- ASi hay más de dos se dice que la distribución es multimodal.
44Se dice que una distribución es normal cuando la gran mayoría de las puntuaciones obtenidas se concentran en el medio de la distribución. La frecuencia de las puntuaciones decrece en la medida que se alejan del medio de la distribución
- ARichtig
- BFalsch
45La curva normal está basada en una ecuación matemática precisa. En teoría esta es simétrica y tiene una forma acampanada.
- ARichtig
- BFalsch
46Si la distribución es simétrica la moda, media y mediana proveen resultados diferentes.
- ARichtig
- BFalsch
47Se dice que la distribución es asimétrica positiva cuando la media es mayor que la mediana y esta mayor que la moda. A esto se le conoce en inglés como: “Positive Skewed”
- ARichtig
- BFalsch
48Se dice que la curva es asimétrica negativa si la media es menor que la mediana y la mediana menor que la moda (Negative skewed)
- ARichtig
- BFalsch
49Medidas de variación: sugiere que no existe diferencia respecto de algo.
- ARichtig
- BFalsch
50Varianza:
- Aes una medida de variación.
- BSe obtiene cuando se obtiene la sumatoria de las desviaciones cuadradas de todas las puntuaciones de la distribución respecto a la media.
- CEs una medida estandarisada.
- DPodria ser definida como la media de las desviaciones cuadradas.
51Desviación estándar
- Aes la medida de variación más importante y más utilizada.
- BEsta utiliza la media de la distribución como punto de referencia y mide la variabilidad existente tomando en consideración la distancia que existe entre cada puntuación (X) y la media (M).
- Ces en cierta medida el promedio de la distancia que existe entre la media y las puntuaciones en la distribución.
- DAyuda a determinar cuando una puntuación está cerca o lejos de la media.
- Aes la medida de variación más importante y más utilizada.
52Cuartilas:
- Aproveen 10 segmentos que recogen el 10 por ciento de los casos cada uno.
- Bdividen la distribución en 4 partes iguales. Cada segmento representa 25 por ciento del total de elementos en el conjunto
- Crompen en 100 partes iguales donde cada porción representa 1 por ciento del total.
- Aproveen 10 segmentos que recogen el 10 por ciento de los casos cada uno.
53Decilas:
- Aproveen 10 segmentos que recogen el 10 por ciento de los casos cada uno.
- Bdividen la distribución en 4 partes iguales. Cada segmento representa 25 por ciento del total de elementos en el conjunto.
- Crompen en 100 partes iguales donde cada porción representa 1 por ciento del total.
- Aproveen 10 segmentos que recogen el 10 por ciento de los casos cada uno.
54Percentilas:
- Aproveen 10 segmentos que recogen el 10 por ciento de los casos cada uno.
- Brompen en 100 partes iguales donde cada porción representa 1 por ciento del total.
- Cdividen la distribución en 4 partes iguales. Cada segmento representa 25 por ciento del total de elementos en el conjunto.
- Aproveen 10 segmentos que recogen el 10 por ciento de los casos cada uno.
55Rango percentil:
Porcentaje correspondiente al punto donde la línea toca la ordenada.
Este valor representa el por ciento de casos por debajo del sujeto que nos interesa.
Si se resta dicha cantidad de 100 podemos determinar la ubicación relativa de cualquier participante en la distribución bajo análisis.
- ARichtig
- BFalsch
56Análisis de correlación: es muy utilizado dentro de las ciencias de la conducta. El mismo permite, en su aspecto más sencillo conocer la relación existente entre dos variables o más. Este tipo de análisis es parte de las estadísticas descriptivas. El mismo no depende de los supuestos necesarios para llevar a cabo análisis estadísticos de tipo inferencial.
- ARichtig
- BFalsch
57Indice o coeficiente de correlación:
- Anos permite conocer el grado de asociación que existe entre las variables de interés.
- BEs importante recalcar que el coeficiente nos indica la magnitud de la correlación mientras que el signo nos indica dirección.
- CEl mismo fluctúa de 0 a 1.00 cuando la relación entre las variables es positiva o directa (cuando una variable aumenta la otra también aumenta. En otros casos este índice fluctúa entre 0 y -1.00 cuando la relación entre las variables negativa o inversa (cuando una variable aumenta la otra disminuye).
58Champion (1981) ofrece la siguiente guía para interpretar un índice de correlación:
0.00 - 0.25 ninguna o baja correlación
0.26 - 0.50 correlación moderada baja
0.51 - 0.75 correlación moderada alta
0.76 - 1.00 alta a perfecta correlación- ARichtig
- BFalsch
Informationen
- Beschreibung
- Quiz am Estadisticas, erstellt von marien_liz am 16/02/2015.
- Autor
- marien_liz
- Sprache
- Español
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