127¿En que consiste y que utilidad la varianza como medida de dispersión, y como se calcula? Otro tratamiento para evadir la suma cero de las desviaciones de las observaciones respecto a su Media Aritmética, consiste en recurrir al proceso de elevar al cuadrado estas desviaciones y sumar los cuadrados, dividiendo la suma por el número de casos, a esta cantidad se le denomina varianza, y es la más importante de las medidas de variación porque tiene la ventaja de no prescindir de los signos de las desviaciones, pero al igual que la desviación media los valores extremos pueden distorsionarla
128 ¿En que consiste y que utilidad tiene la desviación inter-cuartilica como medida de dispersión, y como se calcula? En una distribución simétrica los cuartiles quedan simétricamente colocados respecto a la mediana, pero si es asimétrica un cuartil se separa más que otro. La medida cuartil de asimetría marca esta relación
129 ¿Cuál es la utilidad del coeficiente de dispersión como medida de variabilidad, y como se calcula? Es la medida de dispersión relativa más usada y se define como el cociente de la desviación estándar entre el promedio aritmético, expresado en porcentaje y es dimensional se calcula V = S / X
130 ¿Para variables con que tipo de comportamiento es apropiada la desviación estándar como medida de dispersión? Cuando se utiliza la varianza como medida de dispersión, para salvar el problema de trabajar con distintas dimensiones en la media y en la medida de variabilidad es necesario definir la Desviación estándar como la raíz cuadrada de l varianza.
La Desviación Estándar es útil para describir cuanto se apartan de la media de la distribución los elementos individuales. Una medida de ello se denomina puntuación estándar número de desviaciones a las que determinada observación se encuentra con respecto a la media.
131 ¿Qué se entiende por sesgo en una variable? En las distribuciones que no toman la forma de una curva acampanada Normal, interesa muchas veces obtener dos medias adicionales, las de asimetría y curtosis. Las medidas de asimetría muestran si en la distribución hay concentración de datos en un extremo, superior o inferior, y se denomina Sesgo positivo o a la derecha si la concentración es en el extremo inferior y Sesgo Negativo o a la izquierda si la concentración es en el superior.
132 ¿Qué se entiende por observaciones atípicas en una variable? La desviación Media o Desviación absoluta promedio, es la media aritmética de las desviaciones absolutas de cada una de las observaciones con respecto a su valor central, la media aritmética, o la mediana
133 ¿Qué se entiende por precisión de los datos? La precisión está asociada al número de cifras decimales utilizadas para expresar lo medido La precisión de un resultado estadístico debe estar de acuerdo con la precisión de los datos originales y con las exigencias propias del proyecto que los usa.
134 ¿A que se llama cuantil? Los cuantiles son medidas de tendencia no centrales, que permiten determinar la proporción de la población de una variable estadística cuyos valores estadísticos son menores o iguales que un valor tomado como referencia. Este valor puede determinarse dividiendo la población en diez partes (decirles), cien partes (percentiles)
¿Cuál es la mejor medida de dispersión para una variable con comportamiento geométrico? Las medidas de dispersión, también llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos.
Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su media, se calcula la media de las desviaciones de las puntuaciones respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para salvar este problema. Una es tomando las desviaciones en valor absoluto (Desviación media) y otra es tomando las desviaciones al cuadrado (Varianza).
135 ¿En que consiste la curtosis en los datos de una variable? El Coeficiente de Curtosis analiza el grado de concentración que presentan los valores alrededor de la zona central de la distribución
136 ¿Qué importancia tiene para la estadística medir la curtosis de una variable? una medida de la forma o apuntamiento de las distribuciones. Así las medidas de curtosis (también llamadas de apuntamiento o de concentración central) tratan de estudiar la mayor o menor concentración de frecuencias alrededor de la media y en la zona central de la distribución.
137 ¿Cuál es la relación entre la dispersión, la asimetría y la curtosis? el concepto de asimetría se refiere a si la curva que forman los valores de la serie presenta la misma forma a izquierda y derecha de un valor central (media aritmética analiza el grado de concentración que presentan los valores alrededor de la zona central de la distribución.
138 ¿En que consiste el teorema o desigualdad de tchebysheff? se conoce con el nombre de Ley de los grandes números Demostración… indica que en cualquier muestra de los datos o distribución de la probabilidad, casi todos los valores están cerca de valor medio, y proporciona una descripción cuantitativa de "casi todos" y "cerca de Particularmente
139 ¿Qué se entiende por una variable con comportamiento normal? Se llama distribución normal "estándar" a aquella en la que sus parámetros toman los valores µ = 0 y s = 1. En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales.
140 ¿Qué ventajas y utilidad tiene para el análisis estadístico el hecho de saber que una variable tiene comportamiento normal? La importancia de esta distribución radica en que permite modernizar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos. Mientras que los mecanismos que subyacen a gran parte de este tipo de fenómenos son desconocidos, por la ingente cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes.
La distribución normal también es importante por su relación con la estimación por mínimos cuadrados, uno de los métodos de estimación más simples y antiguos
141 ¿Cómo se puede probar en la práctica el supuesto de comportamiento normal de una variable? caracteres morfológicos de individuos como la estatura; caracteres fisiológicos como el efecto de un fármaco; caracteres sociológicos como el consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos; caracteres psicológicos como el cociente intelectual; nivel de ruido en telecomunicaciones; etc
142 ¿En una variable con comportamiento normal, cuales son los valores de la kurtosis y de la asimetría respectivamente? La kurtosis es una medida del apuntamiento relativo de la curva definida por la distribución de las observaciones.
143 ¿En que consiste la covarianza entre dos variables, cual es su utilidad para el análisis estadístico y como se calcula? es una medida de dispersión conjunta de dos variables estadísticas se calcula
Si a todos los valores de la variable x, les sumamos una constante k y a todos los valores de la variable y, les sumamos una constante k", la covarianza no varía.
Si a todos los valores de una variable x los multiplicamos por una constante k y a todos los valores de la variable y, los multiplicamos por una constante k", su covarianza queda multiplicada por el producto de las constantes.
A partir de las anteriores: si tenemos dos variables x, y con la covarianza Sxy, y transformaciones lineales de las variables de la forma z=ax+b, y t=cy+d, la nueva covarianza se relaciona con la anterior de la forma: Szt = acSxy.
144 ¿En que consiste el coeficiente de correlación de dos variables, cual es su utilidad para el análisis estadístico y como se calcula? es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables. El cálculo del coeficiente de correlación lineal se realiza dividiendo la covarianza por el producto de las desviaciones estándar de ambas variables:
es el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas de ambas variables
145 ¿Qué significado tiene un coeficiente de correlación positivo entre dos variable? la correlación entre dos variables X e Y es perfecta positiva cuando exactamente en la medida que aumenta una de ellas aumenta la otra. Esto sucede cuando la relación entre ambas variables es funcionalmente exacta. Difícilmente ocurrirá en psicología, pero es frecuente en los ciencias físicas donde los fenómenos se ajustan a leyes conocidas, Por ejemplo, la relación entre espacio y tiempo para un móvil que se desplaza a velocidad constante
146 ¿Qué significado tiene un coeficiente correlación negativo entre dos variables? Se dice que la relación es perfecta negativa cuando exactamente en la medida que aumenta una variable disminuye la otra. Igual que en el caso anterior esto sucede para relaciones funcionales exactas, propio de las ciencias físicas.
147¿Qué significado tiene un coeficiente correlación cero entre dos variables? No se puede establecerse, pues, ningún tipo de relación. Ambas variables son independientes entre sí; la variación de una de ellas no influye para nada en la variación de la otra es decir que no se pueda especificarse ningún tipo de relación, nos encontramos con una correlación nula
148 ¿En que consiste la regresión entre dos o más variables, cual es su utilidad para el análisis estadístico? Es el grado de relación entre dos o mas variables denominado Análisis de Correlación .- Es el conjunto de técnicas estadísticas empleado para medir la intensidad de la asociación entre dos variables El principal objetivo del análisis de correlación consiste en determinar que tan intensa es la relación entre dos variables. Normalmente, el primer paso es mostrar los datos en un diagrama de dispersión.
149 ¿En que consiste el diagrama de dispersión, y como se aplica en su área de estudio? es aquel grafico que representa la relación entre dos variables.
150 ¿Qué aplicaciones practicas tiene el concepto de probabilidad en su área de estudio? mide la frecuencia con la que se obtiene un resultado (o conjunto de resultados) al llevar a cabo un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables. Se define como cálculo de probabilidad al conjunto de reglas que permiten determinar si un fenómeno ha de producirse, fundando la suposición en el cálculo, las estadísticas o la teoría
151¿Aque se llama datos? son medidas o valores de las características susceptibles de observar y contar, se originan por la observación de una o más variables de un grupo de elementos o unidades. Cada uno de los valores que toma la variable estadística
¿En que consiste la interpretación de los datos? El análisis es objetivo en la medida en que se ciñe a los datos obtenidos durante el proceso de recolección de información, con los instrumentos ad hoc, diseñados para tal fía. Consiste en la presentación e interpretación de tablas simples y de múltiples entradas de los datos recopilados en la investigación. El objetivo de esta etapa es proporcionar un resumen de los datos
152 ¿Qué se requiere para poder interpretar los datos? análisis es descomponer el todo en sus partes, recomponer y observar de nuevo el fenómeno a través de las medidas aplicadas. objetivo de esta etapa es proporcionar un resumen de los datos, capaz de satisfacer los propósitos de la investigación, lo más breve y comprensible posible.
Puede incluir tablas de porcentajes, medidas de tendencia central, medidas de asociación, pruebas de hipótesis, estimaciones, etc. Es importante tener presente tres aspectos básicos en su planeación. Estos son: el estilo en que se va a escribir, la mecánica de presentación del material y la organización de los temas del informe.
153 ¿Cuál es la diferencia entre descripción e interpretación de datos? Análisis e interpretación de datos es descomponer el todo en sus partes, recomponer y observar de nuevo el fenómeno a través de las medidas aplicadas. La interpretación de datos consiste en la presentación e interpretación de tablas simples y de múltiples entradas de los datos recopilados en la investigación.
153 ¿A que se llama análisis estadístico? El análisis estadístico es todo el proceso de organización, procesamiento, reducción e interpretación de datos para realizar inferencias.
Autor:
Aleida Josefina Gomez
Rosa Celedanio Uvaldo
Carmen Yasely Ramos
Claudia J. Rosario
Fiordaliza Santiago
Estadistica 110
Seccion 0122587
Dia 30 Mes Noviembre Año 2009
estadistica110[arroba]gmail.com
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