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Description
Flashcards by ernesto licona san juan, updated 22 days ago
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Created by ernesto licona san juan
22 days ago
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| Question | Answer |
| ESTADISTICA | Método para recolectar, elaborar, analizar e interpretar datos numéricos. Función: dar sentido a la información cuantitativa. |
| POBLACION | Conjunto de personas u objetos de los que se desea conocer algo (personas, animales, registros, artículos, programas, etc.). |
| MUESTRA | Subconjunto representativo de la población. Depende de recursos disponibles y requerimientos de la investigación. Mientras más grande y representativa, menor error. Recomendación: al menos 30 casos mínimos. Factores clave: Margen de error (ej. ±5%) Confiabilidad (grado de certeza de los resultados) Probabilidad (igual posibilidad de ser elegido). |
| MUESTREO | Método o procedimiento para seleccionar la muestra. Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Útil en estudios cuantitativos. PROBABILISTICO Aleatorio simple: sorteo, tómbola. Sistemático: selección con intervalos (N/m). Estratificado: divide población en subgrupos (ej. hombres/mujeres) y mantiene proporción. Por conglomerados (racimos): selección de grupos naturales (ej. manzanas, zonas). NO PROBABILISTICO Se usa la muestra disponible en el tiempo de estudio. Ejemplo: pacientes que llegan cierto día a una clínica. Desventaja: baja representatividad. Medidas de tendencia central Son valores que representan un conjunto de datos, indicando dónde se concentran. Principales: media, mediana y moda. Por Cuotas Se asegura que las proporciones de la muestra sean iguales a las de la población. El investigador selecciona personas hasta llenar cada cuota. |
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MEDIA
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Media (binary/octet-stream)
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Medidas de tendencia central Son valores que representan un conjunto de datos, indicando dónde se concentran. Principales: media, mediana y moda. Media aritmética (𝑥̄ o μ) Definición: Promedio de los datos. Fórmulas: Población: μ = Σxi / N Muestra: 𝑥̄ = Σxi / n Datos no agrupados: se suman todos los valores y se dividen entre el número de datos. Datos agrupados: se multiplica cada valor (o marca de clase) por su frecuencia, se suman los productos y se divide entre el total. |
| MEDIANA | Valor que divide a los datos en dos partes iguales. Casos: n impar → el valor central. n par → promedio de los dos valores centrales. Datos agrupados: se busca la clase donde se encuentra N/2 y se aplica fórmula. |
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MODA
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Moda (binary/octet-stream)
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Definición: Valor que más se repite en los datos. Tipos: Unimodal → una sola moda. Bimodal o multimodal → varias modas. Datos agrupados: se localiza la clase con mayor frecuencia y se aplica fórmula. |
| PROMEDIO | Definición: suma de todos los datos ÷ número total de datos. Notación: Variable → X Valores individuales → xi Número de valores → n Fórmula: 𝑋 ˉ = ∑ 𝑖 = 1 𝑛 𝑥 𝑖 𝑛 X ˉ = n ∑ i=1 n x i Uso: Representa el punto central en distribuciones campaniformes. Adecuada cuando los datos son simétricos. Limitación: No es representativa en distribuciones no simétricas (asimétricas o con sesgo). Muy sensible a valores extremos (outliers). |
| MEDIDAS DE DISPERSION | Promedio de las diferencias absolutas de cada valor respecto a la media. Poco utilizada porque exige trabajar con valores absolutos. b) Desviación estándar (σ o S) Mide la dispersión de los datos respecto a la media. Procedimiento: Calcular diferencias (xi − 𝑋̄). Elevar al cuadrado (para evitar compensaciones). Promediar esas diferencias al cuadrado. Sacar raíz cuadrada. Fórmula: 𝑆 = ∑ ( 𝑥 𝑖 − 𝑋 ˉ ) 2 𝑛 S= n ∑(x i − X ˉ ) 2 Interpretación: Cuanto mayor es S → mayor variabilidad. Se expresa en las mismas unidades que la variable. |
| DESVIACION ESTANDAR | Para definir el intervalo de concentración: 𝑋̄ ± S → abarca mayoría de los valores. En distribuciones normales: 68% de los datos en 𝑋̄ ± 1S 95% en 𝑋̄ ± 2S 99% en 𝑋̄ ± 3S Para identificar valores inusuales (mucho más altos o bajos). Como complemento obligatorio del promedio. |
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