CUESTIONARIO Nº3

FACULTAD DE INGENIERIA QUÍMICA, METALÚRGICA Y AMBIENTAL

“EAP INGENIERÍA QUÍMICA”

TEMA : Cuestionario 3

CURSO : Investigación I.

DOCENTE : Mg. José Vicente Nunja García

ALUMNOS : Chávez Aguirre, Erick Ángel Enrique. Espinoza Ortiz, Joseph A. Ramírez Pulache, Geraldine. Atoche Reto, Andrés.

CICLO : VI

HUACHO-LIMA

2011

CUESTIONARIO Nº3

1. ¿Qué es el muestreo?

Ingeniería Química

Es la técnica para recoger una muestra a partir de una población o un

subgrupo de esta el objetivo es estimar parámetros. Permite inferir sobre la

población basándose en la información de la muestra.

2. ¿Qué es la muestra?

Es la parte de la población que efectivamente se mide, con el objeto de

obtener información acerca de toda la población. La selección de la muestra

se hace por un procedimiento que asegure en alto grado que sea

representativa de la población.

3. ¿Cuáles son las etapas para diseñar una muestra?

Las etapas para diseñar una muestra son las siguientes:


Preparación: En esta se define el universo y la población a partir de

la cual se va a extraer la muestra.

Muestreo: En esta fase se determina la técnica más apropiada en

función del problema, las hipótesis y el diseño. Aquí cabe diferenciar

varios tipos de muestras resultado de las distintas depuraciones que

se van haciendo a lo largo del proceso de la recogida de los datos.

Nos referimos a:

Muestra invitada: Son los sujetos de la población a quienes se

les invita a participar.

Muestra participante: Son los sujetos que aceptan formar

parte del estudio.

Muestra real: Es la muestra productora de los datos que

servirán para el análisis final. La diferencia entre la muestra

invitada y la muestra real rara vez aparece especificado en

los informes de investigación.

4. ¿En qué consiste la representatividad de la muestra?

Cuando decimos que una muestra es representativa indicamos que reúne

aproximadamente las características de la población que son importantes

para la investigación. (4)

5. ¿Cuáles son las ventajas del muestreo?

Las ventajas que pueden llegar a reunir el muestreo son los siguientes:

Rapidez y facilidad para realizar el estudio.

Menor número de sujeto a estudiar.

Menor costo económico.

Mayor validez del estudio.

Mayor numero de variables a estudiar.

Controlar y ajustar posibles variables de confusión.

6. ¿Qué es el marco Muestral?

Es la parte de la población desde donde se selecciona la muestra.

Idealmente el marco muestral coincide con la población. Sin embargo, por


razones de costo, se suele no considerar una parte de la población, al

seleccionar la muestra. Las conclusiones que se obtienen como resultado

de un estudio estadístico aplicado a los datos obtenidos de una muestra, se

refieren a toda la población, aún cuando la muestra haya sido obtenido de

un marco muestral que no es toda la población. Por ejemplo, la población

es el conjunto de todos los trabajadores de una empresa. Para efectuar un

estudio, se extrae una muestra de los trabajadores de la oficina central,

dejándose fuera del marco muestral, pero no de la población, a los de una

sucursal que se encuentra geográficamente distante.

7. ¿En qué consiste el muestreo probabilístico?

Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los

que puede calcular la probabilidad de extracción de cualquiera de las

muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más

aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él. En este caso

se habla de muestras probabilísticas, pues no es en rigor correcto hablar

de muestras representativas dado que, al no conocer las características de

la población, no es posible tener certeza de que tal característica se haya

conseguido.

Sin reposición de los elementos: Cada elemento extraído se descarta

para la subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de

una "población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas

que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla

seleccionada.

Con reposición de los elementos: Las observaciones se realizan con

reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica

en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de

repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse

sin reposición aunque, realmente, no lo sea.

Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad de

repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse

sin reposición. Cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente

extracción.


Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy

útil la extracción de números aleatorios mediante ordenadores,

calculadoras o tablas construidas al efecto.

8. ¿Cómo se lleva a cabo el muestreo aleatorio simple?

Es un procedimiento de toma de muestra, en el que todas las muestras

posibles, de un tamaño fijo, tienen igual probabilidad de ser seleccionada.

Para obtener una muestra por este procedimiento, se enumeran todas las

unidades muéstrales, y se sortean unidades hasta completar el número

requerido.

9. ¿Qué es el diseño de muestra?

Una muestra es un subgrupo de la población que se selecciona para

participar en el estudio. Las características de la muestra se utilizan para

hacer inferencias sobre los parámetros de la población, por lo tanto, el

diseño de la muestra es el proceso por la cual se obtienen estas

características el cual incluyen cinco pasos que están estrechamente

interrelacionados y son relevantes para todos los aspectos del proyecto de

investigación.

1) Definir la población

2) Determinar el marco de la muestra

3) Seleccionar las técnicas de muestreo

4) Determinar el tamaño de la muestra

5) Ejecutar el proceso de muestreo

10. ¿Para qué sirve la desviación estándar y la varianza?

La desviación estándar es una medida del grado de dispersión de los

datos con respecto al valor promedio. Dicho de otra manera, la desviación

estándar es simplemente el "promedio" o variación esperada con respecto a

la media aritmética.

Por ejemplo, las tres muestras (0, 0, 14, 14), (0, 6, 8, 14) y (6, 6, 8, 8) cada

una tiene una media de 7. Sus desviaciones estándar muestrales son 8,08;


5,77 y 1,15 respectivamente. La tercera muestra tiene una desviación

mucho menor que las otras dos porque sus valores están más cerca de 7.

La desviación estándar puede ser interpretada como una medida de

incertidumbre. La desviación estándar de un grupo repetido de medidas nos

da la precisión de éstas. Cuando se va a determinar si un grupo de medidas

está de acuerdo con el modelo teórico, la desviación estándar de esas

medidas es de vital importancia: si la media de las medidas está demasiado

alejada de la predicción (con la distancia medida en desviaciones estándar),

entonces consideramos que las medidas contradicen la teoría. Esto es

coherente, ya que las mediciones caen fuera del rango de valores en el cual

sería razonable esperar que ocurrieran si el modelo teórico fuera correcto.

La desviación estándar es uno de tres parámetros de ubicación central;

muestra la agrupación de los datos alrededor de un valor central (la media o

promedio).

La varianza representa la media aritmética de las desviaciones con

respecto a la media que son elevadas al cuadrado.

Si atendemos a la colección completa de datos (la población en su

totalidad) obtenemos la varianza poblacional; y si por el contrario

prestamos atención sólo a una muestra de la población, obtenemos en su

lugar la varianza muestral. Las expresiones de estas medidas son las que

aparecen a continuación.

La varianza es una medida de tendencia central. Esto quiere decir que te

ayuda a determinar qué tan alejados o cercanos están tus datos del centro;

es decir, del promedio o de la media. (10)

11. ¿Cuál es la importancia del error estándar?

Porque te dice que tanto se desvían los datos de la medida adecuada, si es

grande respecto a esta, sabes que los datos no están cerca de esta y

viceversa.

12. ¿Cuál es la cota para error de estimación con un 95% de intervalo de confianza?

Y* ± 2Syx…………………..95%


Donde:

Y* = Valor obtenido.

Syx = error estándar de estimación.

13. ¿Qué es un intervalo de confianza?

Se llama intervalo de confianza a un par de números entre los cuales se

estima que estará cierto valor desconocido con una determinada

probabilidad de acierto. Formalmente, estos números determinan un

intervalo, que se calcula a partir de datos de una muestra, y el valor

desconocido es un parámetro poblacional. La probabilidad de éxito en la

estimación se representa con 1 - α y se denomina nivel de confianza. En

estas circunstancias, α es el llamado error aleatorio o nivel de significación,

esto es, una medida de las posibilidades de fallar en la estimación

mediante tal intervalo.

14. ¿Cuáles son las etapas para llevar a cabo el muestreo estratificado?

Un muestreo aleatorio estratificado es aquel en el que se divide la

población de N individuos, en k subpoblaciones o estratos, atendiendo a

criterios que puedan ser importantes en el estudio, de tamaños respectivos

N1,..., Nk,

Paso 1:

Hallar el peso relativo de cada estrato en la población para lo cual se

utilizará el método de asignación proporcional al tamaño del estrato, que

propone la fórmula:

Pi= ¿N

Donde:

Pi: peso del estrato i en la población. Por ejemplo, P2 es el peso del

estrato 2.


Ni: tamaño del estrato i de la población.

N: tamaño de la población.

Debe cumplirse que la suma de los tamaños de todos los estratos,

sea precisamente el tamaño de la población.

Paso 2:

Hallar el tamaño de muestra para cada estrato, utilizando la fórmula:

ni = Pi . n

Donde:

ni: tamaño de la muestra que se selecciona del estrato i.

Pi: peso del estrato i en la población.

n : tamaño de la muestra.

Debe cumplirse que la suma de los tamaños de las muestras de los

estratos, sea igual al tamaño de la muestra que se pretende extraer de la

población.

Paso 3:

Aplicar a cada estrato el diseño muestral conveniente para seleccionar una

muestra del tamaño calculado en el paso anterior; en particular, se puede

utilizar Muestreo aleatorio simple.

Paso 4:

Conformar la muestra de la población con las muestras seleccionadas en

cada uno de los estratos.

15. ¿Que es el muestreo sistemático? Se ordenan previamente los individuos de la población, después se elige

uno al azar y a continuación, a intervalos constantes, se eligen todos los

demás hasta completar la muestra.


16. ¿Cómo se determina el intervalo en el muestreo sistemático?

El intervalo se puede calcular de manera muy simple mediante el empleo

de la siguiente fórmula:

Intervalo = tamaño de la población ÷ tamaño de la muestra.

17. ¿Qué es muestreo conglomerado?

En este muestreo, las unidades muéstrales no son simples, sino que son

colectivos. Por ejemplo, las escuelas, los hospitales, etcétera. Cada uno de

estos colectivos reciben el nombre de conglomeraciones.

Pongamos como ejemplo una urna electoral, la elección de los

conglomerados puede hacerse por cualquiera de los procedimientos

anteriores, aunque es más utilizado el estratificado.

Una vez elegidos los conglomerados:

Si son pequeños, el estudio de realiza con todas las unidades que

lo componen.

Si son grandes, es imposible realizar el estudio con todos los

elementos. Hay que recurrir a la elección de una muestra de ese

conglomerado.

Se pretende que los conglomerados sean homogéneos entre sí; sin

embargo, que las unidades que las componen sean heterogéneas. Por

ejemplo, la Facultad de Ciencias Políticas y la Facultad de Derecho, como

conglomerados son homogéneos, en cambio, dentro de ellos, dentro del

conglomerado hay heterogeneidad porque hay alumnos, profesores,

secretarios, etcétera. La diversidad se encuentra dentro del conglomerado.

18. ¿Mencione dos métodos de muestreo probabilístico?

Muestreo aleatorio simple.- Los elementos de la muestra se eligen al

azar, directamente y en una sola etapa. En la práctica, equivale en sacar

al azar del censo de la población objeto del estudio, los elementos que


van a formar parte de la muestra. Para esa selección al azar, se usan las

tablas de números aleatorios. El muestreo aleatorio simple se aplica

fundamentalmente en poblaciones pequeñas y plenamente

identificables.

Muestreo aleatorio sistemático.- Es una variante del anterior.

Sistematiza la elección de los componentes de la muestra. Se calcula el

coeficiente de elevación (número de veces que el tamaño de población

tiene al de muestra). Se elige al azar un número igual o menor a ese

coeficiente. El individuo al que corresponde ese número forma parte de

la muestra. Los restantes se obtienen sumando sucesivamente el

coeficiente de elevación al número obtenido.

19. ¿Qué ventaja presenta el muestreo probabilístico en relación con el muestreo no probabilístico?

El muestreo probabilístico, todos los elementos de la población

tienen la posibilidad de ser seleccionados, en cambio el no

probabilístico, determina elementos de la población son descartados

arbitraria e inevitablemente.

Los muestreos probabilístico se basan en principios estadísticos y

reglas aleatorias.

No están sujetas a la voluntad y arbitrariedad del investigador.

El muestreo probabilístico es más recomendable, puesto que representa

mejor a la población. En cambio el muestreo no probabilístico no está

sujeto ni a principios ni a reglas estadísticas y solo depende de la

voluntad y decisión del investigador, y como es obvio, esta se distorsiona

a menudo por diversos factores psicosociales, resultando por ellos

carente de objetividad.

20. ¿Cuál es la forma para calcular el tamaño de la muestra en el muestreo aleatorio simple?

Una muestra aleatoria simple es seleccionada de tal manera que cada

muestra posible del mismo tamaño tiene igual probabilidad de ser

seleccionada de la población. Para obtener una muestra aleatoria simple,


cada elemento en la población tenga la misma probabilidad de ser

seleccionado, el plan de muestreo puede no conducir a una muestra

aleatoria simple. Por conveniencia, este método pude ser reemplazado por

una tabla de números aleatorios. Cuando una población es infinita, es obvio

que la tarea de numerar cada elemento de la población es infinita, es obvio

que la tarea de numerar cada elemento de la población es imposible.

La forma de calcular la muestra es la siguiente:

La población tiene que ser finita (para poderla enumerar)

Luego se elige la cantidad de muestras obtener

Luego se sortean, hasta llegar a la muestra que se quiere.

21. ¿Qué requisitos deben observarse para llevar a cabo un muestreo adecuado?

Para que los resultados del estudio de la muestra, como parte de la

objetiva y representativa de la población, sea generalizado a todo el ámbito

social al que corresponde el problema de investigación, debe poseer los

siguientes requisitos:

a) Poseer las mismas características de la población.

b) Seleccionarse con procedimientos y técnicas basadas en reglas

estadísticas y matemáticas.

c) Ser directamente proporcional al tamaño de la población

d) Que le error muestral determinado este dentro de los limites y

estándares permitidos.

22. ¿Cómo se modifica un cuestionario?

Se modifica de la siguiente forma:

Hacer una lista de aspectos (variables) que se consideran importantes

de incluir.

Determinar el propósito del cuestionario. Se refiere a un tema

significativo.


Señalar el título del proyecto, del aspecto o tema a que se refiere, y una

breve indicación de su contenido. Las instrucciones deben ser claras y

completas.

Especificar algunos datos generales: Institución, fecha, nombre del

encuestador, etc.

Establecer la mejor secuencia de dichos aspectos o temas.

Los términos importantes deben estar definidos.

El cuestionario no ha de ser demasiado largo.

No es conveniente iniciar el cuestionario con preguntas difíciles o muy

directas.

Escribir un esquema de posibles preguntas pensando lo que se pretende

averiguar con cada una de ellas, procediendo posteriormente, si es

necesario, a su reubicación, modificación o eliminación. Cada pregunta

implica una sólo idea. Las preguntas deben ser objetivas, es decir, sin

sugerencias hacia lo que se desea como respuesta. Con relación a este

punto, es conveniente hacerse las siguientes interrogantes:

¿Es necesario o útil hacer esta pregunta?

¿Es demasiado general?

¿Es excesivamente detallada?

¿Debería la pregunta ser subdividida en otras preguntas más

pequeñas y ser más concreta, específica?

¿La pregunta se refiere preferentemente a un solo aspecto?

¿Se refiere a un tema sobre el cual las personas encuestadas

poseen la información necesaria?

¿Es posible contestarla sin cometer errores?

¿Son las palabras suficientemente simples como para ser

comprendidas por el encuestado?

¿Es la estructura de la frase fácil y breve?

¿Son las instrucciones claras y precisas?

¿Es necesario clarificarla con alguna ilustración?

¿Es posible que tal pregunta incomode al encuestado?

¿La pregunta induce la respuesta? ("Las preguntas no pueden

apoyarse en instituciones, ideas respaldadas socialmente ni en

evidencia comprobada").


"La elección de tipo de preguntas que contenga el cuestionario depende

del grado en que se puedan anticipar las posibles respuestas, los

tiempos de que se disponga para codificar y si se quiere una respuesta

más precisa o profundizar en alguna cuestión".

23. ¿Qué diferencia existe entre la categorización de la información y la tabulación?

La categorización de la información consiste en la segmentación en

elementos singulares, o unidades, que resultan relevantes y significativas

desde el punto de vista de nuestro interés investigativo.

La tabulación es numérica o simbólica y por consiguiente manipulable

según reglas matemáticas, usualmente, estadísticas.

Si la categorización de la información es conceptual y textual, por

contraposición, la tabulación de la investigación cuantitativa se realiza

asignando unidades de numeración a los datos recogidos

24. ¿Cómo se lleva a cabo la tabulación manual?

Para la tabulación manual, primeramente se construye una página manual

de tabulación, se usan páginas en papel cuadriculado tamaño oficio; en la

parte superior se escribe el título de la encuesta y la fecha en que se

aplicó. Luego se dibuja un cuadro que contiene en la parte superior los

códigos que en forma convencional se han asignado a cada pregunta y a

cada categoría en particular. Se utiliza una cantidad de espacios de

acuerdo al número total de categorías del cuestionario.

En la parte izquierda, se hace una columna escribiendo en cada espacio,

los números correlativos de los cuestionarios partiendo de la parte superior

hacia la inferior de la página. En el margen inferior de la misma se señala la

casilla que será utilizada para la suma de frecuencias y totales. Al finalizar

este proceso, los datos obtenidos, se incorporan a los cuadros simples o de

variables cruzadas (los cuales ya se han elaborado en la fase de diseño).

25. ¿Describa que son las escalas de medición y en qué consiste cada una de ellas?


Una escala es un patrón convencional de medición, y básicamente consiste

en un instrumento capaz de representar con gran fidelidad verbal, grafica o

simbólicamente el estado de una variable.

Las escalas de medición más frecuentes son las siguientes:

Escala Nominal.- No poseen propiedades cuantitativas y sirven

únicamente para identificar las clases. Los datos empleados con las

escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los valores o

de la tabulación de número de casos en cada clase, según la variable que

se está estudiando. El nivel nominal permite mencionar similitudes y

diferencias entre los casos particulares. Los datos evaluados en una escala

nominal se llaman también "observaciones cualitativas", debido a que

describen la calidad de una persona o cosa estudiada, u "observaciones

categóricas" porque los valores se agrupan en categorías. Por lo regular,

los datos nominales o cualitativos se describen en términos de porcentaje o

proporciones. Para exhibir este tipo de información se usan con mayor

frecuencia tablas de contingencia y gráficas de barras.

Escala Ordinal.- Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian

unas de otras (característica que define a las escalas nominales) sino que

mantiene una especie de relación entre sí. También permite asignar un

lugar específico a cada objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la

intensidad, fuerza, etc.; presentes en el momento de la medición. Una

característica importante de la escala ordinal es el hecho de que, aunque

hay orden entre las categorías, la diferencia entre dos categorías

adyacentes no es la misma en toda la extensión de la escala. Algunas

escalas consisten en calificaciones de múltiples factores que se agregan

después para llegar a un índice general.


Debe mencionarse brevemente una clase espacial de escala ordinal

llamada "escala de posición", donde las observaciones se clasifican de

mayor a menor (o viceversa). Al igual que en las escalas nominales, se

emplean a menudo porcentajes y proporciones en escalas ordinales.

Escala de Intervalo.- Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en

la propia escala. Es decir, el uso de ésta escala permite indicar

exactamente la separación entre 2 puntos, lo cual, de acuerdo al principio

de isomorfismos, se traduce en la certeza de que los objetos así medidos

están igualmente separados a la distancia o magnitud expresada en la

escala.

Escala de Razón.- Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero

verdadero como origen, también denominada escala de proporciones. La

existencia de un cero, natural y absoluto, significa la posibilidad de que el

objeto estudiado carezca de propiedad medida, además de permitir todas

las operaciones aritméticas y el uso de números representada cantidades

reales de la propiedad medida.


Con esto notamos que esta escala no puede ser usada en los fenómenos

psicológicos, pues no se puede hablar de cero inteligencia o cero

aprendizaje, etc.

26. ¿Para que existe las escalas nominales?

No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar

las clases. Los datos empleados con las escalas nominales constan

generalmente de la frecuencia de los valores o de la tabulación de número

de casos en cada clase, según la variable que se está estudiando. El nivel

nominal permite mencionar similitudes y diferencias entre los casos

particulares. Los datos evaluados en una escala nominal se llaman también

"observaciones cualitativas", debido a que describen la calidad de una

persona o cosa estudiada, u "observaciones categóricas" porque los

valores se agrupan en categorías. Por lo regular, los datos nominales o

cualitativos se describen en términos de porcentaje o proporciones. Para

exhibir este tipo de información se usan con mayor frecuencia tablas de

contingencia y gráficas de barras.

27. ¿Qué medidas de tendencia central se utilizan en las escalas de medición?

La Media: Es la medida de posición central más utilizada, la más conocida

y la más sencilla de calcular, debido principalmente a que sus ecuaciones

se prestan para el manejo algebraico, lo cual la hace de gran utilidad. Su

principal desventaja radica en su sensibilidad al cambio de uno de sus

valores o a los valores extremos demasiado grandes o pequeños. La media

se define como la suma de todos los valores observados, dividido por el

número total de observaciones.


La Mediana nos indica el valor que separa los datos en dos fracciones

iguales con el cincuenta por ciento de los datos cada una. Para las

muestras que cuentan con un número impar de observaciones o datos, la

mediana dará como resultado una de las posiciones de la serie ordenada;

mientras que para las muestras con un número par de observaciones se

debe promediar los valores de las dos posiciones centrales.

La medida modal nos indica el valor que más veces se repite dentro de los

datos; es decir, si tenemos la serie ordenada (2, 2, 5 y 7), el valor que más

veces se repite es el número 2 quien sería la moda de los datos. Es posible

que en algunas ocasiones se presente dos valores con la mayor

frecuencia, lo cual se denomina Bimodal o en otros casos más de dos

valores, lo que se conoce como multimodal.

28. ¿Para qué sirve las medidas de tendencia de control?

Supóngase que un determinado alumno obtiene 35 puntos en una prueba

de matemática. Este puntaje, por sí mismo tiene muy poco significado a

menos que podamos conocer el total de puntos que obtiene una persona

promedio al participar en esa prueba, saber

cuál es la calificación menor y mayor que se

obtiene, y cuán variadas son esas

calificaciones.

En otras palabras, para que una calificación

tenga significado hay que contar con

elementos de referencia generalmente relacionados con ciertos criterios

estadísticos.

Las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) sirven

como puntos de referencia para interpretar las calificaciones que se

obtienen en una prueba.

Volviendo a nuestro ejemplo, digamos que la calificación promedio en la

prueba que hizo el alumno fue de 20 puntos. Con este dato podemos decir

que la calificación del alumno se ubica notablemente sobre el promedio.

Pero si la calificación promedio fue de 65 puntos, entonces la conclusión


sería muy diferente, debido a que se ubicaría muy por debajo del promedio

de la clase.

El propósito de las medidas de tendencia central es:

Mostrar en qué lugar se ubica la persona promedio o típica del

grupo.

Sirve como un método para comparar o interpretar cualquier puntaje

en relación con el puntaje central típico.

Sirve como un método para comparar el puntaje obtenido por una

misma persona en dos diferentes ocasiones

Sirve como un método para comparar los resultados medios

obtenidos por dos o más grupos.

29. ¿Qué es una tabla de distribución de frecuencia?

Las tablas de distribución de frecuencias es una ordenación en forma de

tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia

correspondiente de manera que es más fácil analizarlos.

Se pueden elaborar tablas de distribución de frecuencias para datos no

agrupados y para datos agrupados. Estas últimas se utiliza cuando se

tienen muchos datos.

30. ¿Cuáles son las medidas de intervalo?

En este tipo de medida, los números asignados a los objetos tienen todas

las características de las medidas ordinales, y además las diferencias entre

medidas representan intervalos equivalentes. Esto es, las diferencias entre

una par arbitrario de medidas puede compararse de manera significativa.

Estas variables nombran, ordenan y presentan igualdad de magnitud. Por

lo tanto, operaciones tales como la adición, la sustracción tienen

significado. En estas variables el punto cero de la escala es arbitrario y se

pueden usar valores negativos, no significa ausencia de valor y existe una

unidad de igualdad entre los valores. Las diferencias se pueden expresar

como razones. Las medidas de tendencia central pueden representarse

mediante la moda, la mediana al promedio aritmético. El promedio

proporciona más información.


Las variables medidas al nivel de intervalo se llaman variables de intervalo

o variables de escala.

Ejemplos de este tipo de variables son la fecha, la temperatura, las

puntuaciones de una prueba, la escala de actitudes, conjuntos de años,

entre otros.

31. Explique que son las formulas utilizadas en la escala de medición de intervalo y aplicación de cada una de estas.

La estructura de la escala de medición de intervalo es tal que la diferencia entre las

observación es isomórfica a la estructura aritmética. Las siguientes formulas son

aplicables en la escala de medición de intervalo.

Singularidad: Si a y b son números reales, entonces a + b, y a×b representa uno y

solo un numero.

Simetría: Si a = b, entonces b = a.

Conmutación: Si a y b son números reales, entonces a + b = b + a, y a×b = b×a

Sustitución: Si a = b, y a + c = d, entonces b + c = d y si a = b y a× c = d, entonces b×

c = d.

Asociación: Si a, b y c son números reales, entonces (a + b) + c = a + (b + c), y (a×b)

c = a (b×c).

Cuando se supone que se está utilizando una escala de este tipo se puede usar la

media aritmética como medida de tendencia central. También se usa la desviación

estándar como medida de dispersión. Los procedimientos estadísticos pueden ser:

correlación, análisis de varianza y prueba paramétricas tales como t o f. En pocas

palabras, todas las estadísticas comunes son aplicables a los datos de intervalos.

32. ¿Qué es análisis descriptivo?

El primer paso en el análisis de datos, una vez introducidos los mismos, es

realizar un análisis descriptivo de la muestra. Este análisis nos permitirá

controlar la presencia de posibles errores en la fase de introducción de los


datos, es decir, detectaremos con él valores fuera de rango (p. ej. un peso

de 498 Kg es claramente un dato extraño), o la presencia de valores

perdidos. Este análisis inicial también nos proporcionará una idea de la

forma que tienen los datos: su posible distribución de probabilidad con sus

parámetros de centralización; media, mediana y moda; así como sus

parámetros de dispersión; varianza, desviación típica, etc.

¡El que estudia triunfa!

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