Terminología de la estadística

Pregunta	Respuesta
AJUSTE DE BONFERRONI: Técnica estadística que ajusta el nivel de significación en relación al número de pruebas estadísticas realizadas simultáneamente sobre un conjunto de datos.	Image: Ci (binary/octet-stream)
AMPLITUD O RANGO: La diferencia entre el valor máximo y mínimo de los valores de una variable se encuentran comprendidos el 100% de los valores muestrales.	Image: Descargar (binary/octet-stream)
ÁREA BAJO LA CURVA: Si la curva viene dada por una función de densidad teórica, representa la probabilidad de que la variable aleatoria tome un valor dentro del intervalo determinado por esos dos puntos.	Image: Oip+(1) (binary/octet-stream)
CARACTERÍSTICAS: Propiedades de las unidades o elementos que componen las muestras. Se miden mediante variables. Se asume que los individuos presentan diferentes características.	Image: Descargar+(1) (binary/octet-stream)
CAUSALIDAD: Relación entre causa y efecto. Generalmente identificados como variables. No hay que confundir causalidad con correlación.	Image: Descargar+(2) (binary/octet-stream)
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN: Estadístico que cuantifica la correlación. Sus valores están comprendidos entre 1 y 1	Image: Imagen+1 (binary/octet-stream)
COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN: Es el cuadrado del coeficiente de correlación. Expresado en tanto por ciento mide el grado de información compartida entre dos variables continuas.	Image: Imagen2 (binary/octet-stream)
COEFICIENTES DE REGRESIÓN: En un modelo de regresión lineal son los valores de a y b, que determinan la expresión de la recta de regresión y = a + b * x	Image: Imagen+3 (binary/octet-stream)
COEFICIENTE DE VARIACIÓN: Es una medida de dispersión relativa. No tiene unidades y se calcula dividiendo la cuasi-desviación típica entre la media muestral. Se suele expresar en tanto por ciento.	Image: Imagen+4 (binary/octet-stream)
CONTRASTE DE HIPÓTESIS: Es el proceso estadístico que se sigue para la toma de decisiones a partir de la información de la muestra	Image: Imagen5 (binary/octet-stream)
CORRELACIÓN: Expresa la concordancia entre dos variables según el sentido de la relación de éstas en términos de aumento ó disminución.	Image: Imagen6 (binary/octet-stream)
COVARIABLES: Variables continuas independientes que junto a una o más variables (grupo de tratamiento) sirven para explicar una variable respuesta continua.	Image: Imagen7 (binary/octet-stream)
CUARTILES: Existen tres cuartiles: Q1, Q2 y Q3. Estos números dividen a los valores muestrales, una vez ordenados, en cuatro partes homogéneas en cuanto a número de observaciones.	Image: Image8 (binary/octet-stream)
COVARIANZA: Representa la media del producto de las desviaciones de dos variables en relación a su media.	Image: Imagen9 (binary/octet-stream)
CUASIVARIANZA: Característica de una muestra o población que cuantifica su dispersión o variabilidad. La cuasivarianza se obtiene multiplicando la varianza por n / (n-1).	Image: Suli (binary/octet-stream)
DATOS PAREADOS: Datos de poblaciones dependientes, donde los datos de las variables van emparejados por individuos, en contraposición con los datos independientes.	Image: Suli2 (binary/octet-stream)
DECILES: Corresponden a los percentiles 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70% 80%, 90% y 100%	Image: Image1 (binary/octet-stream)
DESCRIPTIVA: Parte de la estadística que resume la información de la muestra. La información recogida y resumida en los estadísticos se usa para la estimación de parámetros poblacionales.	Image: Imagen2 (binary/octet-stream)
DESVIACIÓN ESTANDAR (TIPICA): Característica de una muestra o población que cuantifica su dispersión o variabilidad. Tiene las mismas unidades que la variable. La desviación típica es invariable.	Image: Imagen3 (binary/octet-stream)
DIAGRAMA DE PUNTOS: Es un gráfico bidimensional o tridimensional que muestra la variación de los valores muestrales de dos o tres variables.	Image: Imagen4 (binary/octet-stream)
DIAGRAMAS DE BARRAS. Representación gráfica para las variables discretas.	Image: Imagen5 (binary/octet-stream)
DIMENSIÓN: Si estudiamos una única variable la dimensión es uno, si estudiamos la información de dos variables en forma conjunta.	Image: Imagen7 (binary/octet-stream)
DISTRIBUCIÓN DE DATOS: En la realización de un experimento, corresponde a la recogida de los datos experimentales para cada individuo y cada variable.	Image: Imagen8 (binary/octet-stream)
ESTADÍSTICOS: Son funciones de la muestra. Su valor variará según la muestra, pero nos permite hacer estimaciones de parámetro poblacionales o construir estadísticos experimentales para tomar decisiones.	Image: Imagen9 (binary/octet-stream)
FACTOR: Variable que se incluye en un modelo con el propósito de explicar la variación en la variable respuesta. Ver variable independiente o explicativa.	Image: Oip (binary/octet-stream)
MEDIANA: Corresponde al percentil 50%. Es decir, la mediana hace que haya un 50% de valores muestrales inferiores a ella y un 50% de valores muestrales superiores a ella.	Image: Oip+(1) (binary/octet-stream)
MEDIA: Es una medida de centralización para una variable continua. Se obtiene sumando todos los valores muestrales y dividendos por el tamaño muestral.	Image: Oip+(2) (binary/octet-stream)
MODA: Es el valor que más se repite en una variable nominal	Image: Descargar (binary/octet-stream)
MODELO: Intento matemático / estadístico para explicar una variable respuesta por medio de una o más variables explicativas o factores.	Image: Descargar+(1) (binary/octet-stream)
MUESTRAS: Subgrupos de observaciones de la población de estudio	Image: Descargar+(2) (binary/octet-stream)

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	Creado por suli gonzalez hace más de 5 años