Estadistica 2 cuestionario

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Cuestionario

Existen diversas pruebas estadísticas para medir la relación entre las variables de una investigación, lo cual permite abordar el mismo fin desde diversas perspectivas. Entre las pruebas básicas de correlación se encuentran: la Q de Kendall, la R y la C de Pearson; mientras que para la independencia se emplea la Ji Cuadrada. A partir del estudio de cada una de ellas, responde a las siguientes interrogantes. 

1. Enuncia tu concepto de prueba estadística.

Es una forma de evaluar la evidencia que los datos proporcionan para probar una hipótesis. Esta hipótesis se denomina hipótesis nula o alternativa, a la primera se nombra o denomina H0. Son afirmaciones acerca de los parámetros, por lo que, para probar la validez de una hipótesis, es necesario plantearla en término de pruebas estadísticas.

1. ¿Cuál es la importancia de realizar pruebas estadísticas?

Sirve para tomar la decisión de si la hipótesis se acepta o se rechaza; de esa dimensión es la importancia de elegir correctamente la prueba estadística que se va a utilizar. Teniendo en cuenta la prueba estadística apropiada a su investigación.

1. ¿Qué es una prueba estadística de correlación?

Son las que te ayudan a medir la relación entre dos entre dos variables continuas. Donde se determina si son o no lineales.

1. ¿Qué es una prueba estadística de independencia?

Pretende evidenciar la relación entre variables nominales u ordinales para saber si son dependientes o independientes una de la otra por la comparación y distribución de la frecuencia, por medio de las frecuencias teóricas y la calculada.

1. ¿Cuáles son las características de la prueba Ji cuadrada?

Permite comparar las frecuencias que observamos con las frecuencias que esperaríamos en base a un modelo teórico o una hipótesis sobre la distribución de la variable en cuestión. Hay que tomar en cuenta que  

χ2 se calcula usando las frecuencias y no las proporciones.

1. ¿Cuáles son las características de las pruebas de correlación de Pearson?

 Los coeficientes de correlación se expresan por un número con varios decimales entre -1 y 1, donde -1 y 1 indican correlaciones perfectas, negativas y positivas respectivamente y 0 indica correlación nula. El coeficiente Pearson es adecuado para datos de escala de razón o intervalo. es apropiado cuando las variables a comparar con de escala de intervalo o razón ya que toma en cuenta la magnitud relativa de las observaciones.

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