1

Seminario 8

Datos:

Una vez que tenemos los datos, representamos la curva normal (campana de Gauss) a partir de los datos del ejercicio.

*Importante: la campana de Gauss mide 1. La media divide la campana en dos mitades, hacia la izquierda se encuentra el 50% de los casos y hacia la derecha el otro 50% de los casos.

En una muestra de 500 mujeres que reciben asistencia queremos saber cómo la pobreza afecta a su autoestima.

Medimos la autoestima con una escala de actitud de 20 puntos (variable continua). Suponemos que la distribución sigue una curva normal

Media autoestima: 8

Desviación típica: 2

¿Cuál es la probabilidad de que una destinataria de asistencia seleccionada al azar obtenga una puntuación de 10.5 o menos en la escala de autoestima?

2

La curva normal permite comparar valores mediante el uso de tablas ya establecidas y para ello hay que tipificar los valores y compararlos con los resultados de las tablas ya establecidas. La tipificación se puede realizar si trabajamos con una variable continua que sigue una distribución normal o tiene más de 100 unidades. La tipificación nos permite conocer si otro valor corresponde o no a esa distribución de frecuencias.

Formula de la tipificación:

3

Ahora miramos en la tabla de distribución normal 1,25 y vemos e corresponde a 0,3944.

A 0.3944 le tenemos que sumar 0.5 puesto que lo que hemos calculado va desde 8 a 10.5. Por lo tanto, sumamos 0.5 que equivale a la parte de la campana que va desde la media a la izquierda.

Este valor en porcentaje corresponde a 89%.

Por lo cual la probabilidad de que una destinataria de asistencia seleccionada al azar obtenga una puntuación de 10.5 o menos es de 89%.