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
 Página anterior | Volver al principio del trabajo | Página siguiente  |